基于工况识别的PHEB能量管理策略研究

摘要：

为提高插电式混合动力客车(plug-in hybrid electric bus,PHEB)的燃油经济性,文章提出了一种基于工况识别的PHEB能量管理策略.首先运用主成分分析(principal component analysis,PCA)和模糊C均值聚类法构建代表性城市工况;然后基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络进行工况识别,并根据改进动态规划(dynamic programming,DP)算法提炼出全局最优能量分配规则,对能量管理策略进行优化;最后基于AMESim和Simulink建立PHEB整车和能量管理策略仿真模型,并在构建的合肥市代表性城市工况下进行仿真分析.仿真结果表明,该文提出的能量管理策略比电量消耗-电量维持(CD-CS)能量管理策略的燃油经济性提高了5.2％.

关键词：插电式混合动力客车(PHEB)、能量管理策略、行驶工况、学习向量量化(LVQ)神经网络、动态规划(DP)算法

所属期刊栏目：43

分类号：U469.72(汽车工程)

资助基金：国家科技支撑计划资助项目;国家新能源汽车产业技术创新工程整车资助项目

在线出版日期：2020-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：145-150