混合动力汽车是一种由内燃机和电动机混合驱动的汽车,其主要特点是节能、环保.以国际业界先进的CAN(Controller Area Network)总线作为通信媒介,以智能化的多能源管理单元为控制核心,以五个功能相对独立的智能化节点(发动机控制单元、...混合动力汽车是一种由内燃机和电动机混合驱动的汽车,其主要特点是节能、环保.以国际业界先进的CAN(Controller Area Network)总线作为通信媒介,以智能化的多能源管理单元为控制核心,以五个功能相对独立的智能化节点(发动机控制单元、电机驱动单元、电池管理单元、系统数据采集单元及显示单元)为辅助节点构成的网络控制系统,再配以优秀的控制策略,使混合动力汽车具有较传统汽车更良好的性能.展开更多
文摘混合动力汽车是一种由内燃机和电动机混合驱动的汽车,其主要特点是节能、环保.以国际业界先进的CAN(Controller Area Network)总线作为通信媒介,以智能化的多能源管理单元为控制核心,以五个功能相对独立的智能化节点(发动机控制单元、电机驱动单元、电池管理单元、系统数据采集单元及显示单元)为辅助节点构成的网络控制系统,再配以优秀的控制策略,使混合动力汽车具有较传统汽车更良好的性能.
文摘粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是一种在机器人运动规划、信号处理等领域有广泛应用的优化算法。然而该算法易陷入局部最优解,从而导致早熟问题。出现早熟问题的原因之一是粒子群仅依靠适应度值选择学习范例。为了克服上述问题,提出了一种基于适应度值、改进率和新颖性混合驱动的PSO算法(particle swarm optimization algorithm based on hybrid driven by fitness values,improvement rate,and novelty,FINPSO)。在该算法中,引入的新指标和遗传算法会平衡种群的探索与开发,降低粒子群早熟的可能性。适应度值、改进率和新颖性会作为粒子的评价指标。各指标独立地选择学习范例并保存到不同的档案中。粒子每一次速度更新都要确定各个指标的权重,并从每个档案中选择一个范例学习。该算法采用了遗传算法进行粒子间的信息交流。遗传算法中的交叉互换和突变会给种群带来更多的随机性,提升种群的全局搜索能力。以八个PSO算法变体作为对比算法,两个CEC测试套件作为基准函数进行实验。实验结果表明,FINPSO算法优于已有的PSO算法变体达到最先进水平。
