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神经网络识别和Markov链预测的商用车APU控制策略
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作者 王君琦 李勇滔 +5 位作者 郑伟光 张彦会 陈子邮 许恩永 李育方 王善超 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期600-608,共9页
为改善商用车空气处理系统的燃油经济性,提出一种以基于电磁阀控制的电控空气处理单元(APU)控制策略,进行了Simulink系统仿真实验。该策略具有基础、低压和高压等3种工作模式;基于发动机工况识别和预测方法;利用Matlab/Simulink搭建车... 为改善商用车空气处理系统的燃油经济性,提出一种以基于电磁阀控制的电控空气处理单元(APU)控制策略,进行了Simulink系统仿真实验。该策略具有基础、低压和高压等3种工作模式;基于发动机工况识别和预测方法;利用Matlab/Simulink搭建车辆模型和空气处理系统模型;并构建了神经网络模式识别和Markov链预测控制模型对发动机的运行工况进行识别分类和需求扭矩百分比预测。结果表明:仿真实验验证了工况分类和电磁阀控制策略的有效性。在中国重型商用车瞬态工况(C-WTVC)下,与相同储气筒初始气压条件的机械APU相比较,应用该控制策略的电控APU的功率消耗下降480Wh,下降比率34.7%,燃油经济性显著改善。 展开更多
关键词 商用车 燃油经济性 空气处理单元(apu) 电磁阀控制 控制策略 模式识别 MARKOV链
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