基于随机模型预测控制的并联式混合动力汽车控制策略研究
基于随机模型预测控制算法,对并联式混合动力汽车的转矩分配问题进行了研究。建立马尔科夫模型对需求功率进行预测,并将随机模型预测控制与动态规划相结合,提出了基于模型预测控制,并以消耗最小化为目标进行滚动优化的控制策略。在MATLAB/Simulink平台上搭建了仿真模型,并进行和逻辑门限控制策略的对比仿真。结果表明,与逻辑门限值控制策略相比,采用所提出的的控制策略时车辆能量经济性得到明显提高,说明用马尔科夫模型预测功率需求的控制策略是可行的,且具有良好的实时性。
并联式混合动力汽车、模型预测控制、动态规划、马尔科夫模型
TP3;TN9
国家“863”计划节能与新能源汽车重大专项2011AA11A202,2008AA11A139资助。
2014-12-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1289-1294