基于FNN自适应控制的HEV控制策略

摘要：

非线性多变量控制系统是复杂控制系统,其原因是系统中包含有多个子系统,若使整个系统及子系统的性能最优,常规的控制方法难以实现.提出了采用基于模糊神经网络(FNN)的控制方案,并且为了对FNN的参数辨识及提高FNN的收敛速度,采用了免疫遗传算法(IGA)进行寻优.混合动力电动车辆(HEV)的多能源动力总成控制系统是一个典型的复杂系统,对其进行最优控制是一个难题,以此为对象进行了仿真研究,结果表明该种控制策略的有效性.

关键词：非线性多变量系统、复杂系统控制、模糊神经网络、参数辨识、免疫遗传算法、混合动力电动汽车

所属期刊栏目：24

分类号：TP271.32(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60274024

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：523-526