【摘 要】
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针对传统车辆控制策略辨识过程费时、费力,需大量实车试验的问题,提出了一类混联式混合动力车辆(power-split hybrid electric vehicles,PS-HEV)的伪谱最优控制构型辨识方法
【机 构】
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北京航空航天大学交通科学与工程学院,汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1664262);国家重点研发计划专项(2017YFC0804802);汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室开放基金资助项目(NVHSKL 201510)
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针对传统车辆控制策略辨识过程费时、费力,需大量实车试验的问题,提出了一类混联式混合动力车辆(power-split hybrid electric vehicles,PS-HEV)的伪谱最优控制构型辨识方法。该方法基于车辆功率分配器的纵向动力学模型与积分型性能指标,构建了一类Lagrange型最优控制问题。由于该类问题呈非线性不连续的特性,传统方法难以求解,本文中利用Legendre伪谱法将原问题高精度转化为非线性规划问题(nonlinear programming,NLP),并调用成熟算法对NLP进行求解。本研究所提出的构型辨识方法可用于巡航、加速和排放等方面的控制策略辨识,是PS-HEV最优控制策略辨识的通用框架。最后以车辆加速-滑行巡航策略下的算例说明了所提辨识框架的有效性。
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