10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.12.008
基于时变底盘构型的混动车辆能量管理研究
本文旨在依托实车试验数据,对混合动力分布式驱动重型车辆的时变构型能量管理策略进行研究.首先,依据实车试验数据采用动态规划算法求得能耗最优底盘构型,并通过训练长短时记忆(LSTM)神经网络完成3类典型场景下的构型优化;接着,基于规则判断提出RULE_LSTM算法,其匹配准确率在全局工况下比LSTM神经网络能耗最优构型提高11.76%,构型切换频繁程度降低了33.3%;然后,基于交通流完成长尺度工况信息预测,实现最优底盘构型匹配和参考SOC轨迹生成,基于径向基神经网络生成短尺度工况预测序列供给后续算法输入;最后,通过采用时变构型实现控制变量优化,同时引入强转速变化率约束和SOC参考轨迹引导,实现引导型多APU预测能量管理策略.结果表明,上述措施使燃油消耗分别降低了10.60%、3.95%、2.06%.
混合动力分布式驱动重型车辆、能耗优化、底盘构型、能量管理策略
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U469.72;TP391;U270.1
国家自然科学基金52072037
2023-01-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
1866-1876