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基于DL-MOPSO算法的等效燃油消耗最小能量管理策略优化研究
被引量：
11
1
作者
石琴
仇多洋
+2 位作者
吴冰
刘炳姣
陈一锴
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期1005-1013,共9页
等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)的优化问题,是一个不连续、非可导的内外层嵌套多目标优化问题,为进一步提高整车燃油经济性,同时使电池具有良好的电量保持性能,提出一种内外层嵌套的双层多目标粒子群算法(DL-MOPSO)对充放电等效因...
等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)的优化问题,是一个不连续、非可导的内外层嵌套多目标优化问题,为进一步提高整车燃油经济性,同时使电池具有良好的电量保持性能,提出一种内外层嵌套的双层多目标粒子群算法(DL-MOPSO)对充放电等效因子和功率分配方式同时进行寻优。仿真结果表明,与传统的穷举法相比,DL-MOPSO算法寻优获得的ECMS可提高整车燃油经济性10. 28%,且SOC终值与目标值差为0. 001 9,有效保持电量平衡。最后分析了惩罚函数中β参数对ECMS寻优的影响,对β参数的取值具有一定指导意义。
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关键词
等效燃油消耗最小策略
能量管理
双层粒子群算法
惩罚函数
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职称材料
基于粒子群优化支持向量机算法的行驶工况识别及应用
被引量：
21
2
作者
石琴
仇多洋
+2 位作者
吴冰
李一鸣
刘炳姣
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第15期1875-1883,共9页
实车采集4种典型行驶工况数据,采用随机数法提取并扩充行驶工况识别训练及测试样本,利用多元统计理论对数据进行处理,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法来进行行驶工况识别,分析了识别周期及更新周期对行驶工况在线识别精度的影...
实车采集4种典型行驶工况数据,采用随机数法提取并扩充行驶工况识别训练及测试样本,利用多元统计理论对数据进行处理,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法来进行行驶工况识别,分析了识别周期及更新周期对行驶工况在线识别精度的影响。将行驶工况识别技术应用在插电式混合动力汽车的能量管理策略中。仿真结果表明,相对于未采用行驶工况识别技术以及采用传统SVM算法进行工况识别的能量管理策略,基于PSO-SVM算法工况识别的能量管理策略使整车燃油经济性分别提高9.836%和4.348%,并且电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,有利于提高系统效率和延长电池寿命。
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关键词
行驶工况识别
粒子群优化
支持向量机(SVM)
插电式混合动力汽车
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职称材料
题名
基于DL-MOPSO算法的等效燃油消耗最小能量管理策略优化研究
被引量：
11
1
作者
石琴
仇多洋
吴冰
刘炳姣
陈一锴
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期1005-1013,共9页
基金
国家自然科学基金重点项目(71431003)
安徽高校自然科学研究项目(KJ2018A0782)资助
文摘
等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)的优化问题,是一个不连续、非可导的内外层嵌套多目标优化问题,为进一步提高整车燃油经济性,同时使电池具有良好的电量保持性能,提出一种内外层嵌套的双层多目标粒子群算法(DL-MOPSO)对充放电等效因子和功率分配方式同时进行寻优。仿真结果表明,与传统的穷举法相比,DL-MOPSO算法寻优获得的ECMS可提高整车燃油经济性10. 28%,且SOC终值与目标值差为0. 001 9,有效保持电量平衡。最后分析了惩罚函数中β参数对ECMS寻优的影响,对β参数的取值具有一定指导意义。
关键词
等效燃油消耗最小策略
能量管理
双层粒子群算法
惩罚函数
Keywords
equivalent fuel consumption minimization strategy
energy management
double-loopmulti-objective particle swarm optimization
penalty function
分类号
U471.23 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于粒子群优化支持向量机算法的行驶工况识别及应用
被引量：
21
2
作者
石琴
仇多洋
吴冰
李一鸣
刘炳姣
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第15期1875-1883,共9页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(71431003)
安徽省高校自然科学研究资助项目(KJ2013B250)
文摘
实车采集4种典型行驶工况数据,采用随机数法提取并扩充行驶工况识别训练及测试样本,利用多元统计理论对数据进行处理,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法来进行行驶工况识别,分析了识别周期及更新周期对行驶工况在线识别精度的影响。将行驶工况识别技术应用在插电式混合动力汽车的能量管理策略中。仿真结果表明,相对于未采用行驶工况识别技术以及采用传统SVM算法进行工况识别的能量管理策略,基于PSO-SVM算法工况识别的能量管理策略使整车燃油经济性分别提高9.836%和4.348%,并且电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,有利于提高系统效率和延长电池寿命。
关键词
行驶工况识别
粒子群优化
支持向量机(SVM)
插电式混合动力汽车
Keywords
driving cycle recognition(DCR)
particle swarm optimization(PSO)
support vector machine(SVM)
plug-in hybrid electric vehicle
分类号
U467 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DL-MOPSO算法的等效燃油消耗最小能量管理策略优化研究
石琴
仇多洋
吴冰
刘炳姣
陈一锴
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2018
11
下载PDF
职称材料
2
基于粒子群优化支持向量机算法的行驶工况识别及应用
石琴
仇多洋
吴冰
李一鸣
刘炳姣
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
21
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职称材料
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