基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略

发布时间：2019-03-30 12:09

【摘要】：为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算法优化发动机联合工作曲线与发动机关闭曲线系数,得到相应的优化后的隶属度函数的参数;运用学习向量量化(LVQ)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的模糊控制策略,使混合动力汽车控制策略对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而提高整车的燃油经济性。仿真对比结果表明,相比于传统混合动力汽车,燃油经济性提高了3.4%。
[Abstract]:In order to improve the fuel economy of hybrid electric vehicle (HEV), six typical driving conditions are selected to represent "urban area", "suburb" and "expressway", and fuzzy energy management control strategy based on rules is adopted. Aiming at the fuel economy of the whole vehicle, the improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize the coefficients of the engine joint working curve and the engine closing curve under three main working conditions, and the corresponding parameters of the optimized membership function are obtained. The learning vector quantization (LVQ) algorithm is used to identify the vehicle operating conditions, and the corresponding fuzzy control strategy is dynamically selected, so that the hybrid electric vehicle control strategy has self-adaptability to selected several representative working conditions. So as to improve the fuel economy of the vehicle. The simulation results show that compared with the traditional hybrid vehicle, the fuel economy is improved by 3.4%.
【作者单位】： 重庆交通大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305473) 中国博士后科学基金资助项目(2014M552317) 重庆市基础与前沿研究计划资助项目(cstc2013jcyjA60007) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ120421) 重庆市博士后研究人员科研项目特别资助(xm2014032)
【分类号】：U469.7

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本文编号：2450064