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基于DP算法的新双模PHEV系统能量管理策略
被引量：
7
1
作者
庞涵泽
王立
袁一卿
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2020年第2期227-235,共9页
提出一种适用于新型双模插电式混合动力系统(DHS)构型的基于动态规划(DP)算法的能量管理策略。该策略采用瞬时等效油耗最小原则(ECMS)确定每一模式下的能量分配。借助Matlab/Simulink软件,在新欧洲标准行驶循环工况(NEDC)和美国城市道...
提出一种适用于新型双模插电式混合动力系统(DHS)构型的基于动态规划(DP)算法的能量管理策略。该策略采用瞬时等效油耗最小原则(ECMS)确定每一模式下的能量分配。借助Matlab/Simulink软件,在新欧洲标准行驶循环工况(NEDC)和美国城市道路循环工况(UDDS)下,仿真分析了该策略以及原结合了ECMS的基于动力性和经济性规则的逻辑门限能量管理策略下的整车能耗。结果表明:相对旧策略,采用本文策略,汽车在以上2种循环工况下行驶时,纯电续航里程提升了4.18%和3.49%,在电量不足状态下100 km油耗下降了3.84%和9.87%。因而,该基于DP算法的能量管理策略具有整车经济性优势。
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关键词
插电式混合动力汽车(PHEV)
能量管理策略
动态规划(
dp
)算法
整车经济性
下载PDF
职称材料
基于工况识别的PHEB能量管理策略研究
被引量：
3
2
作者
尹安东
张黎明
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第2期145-150,共6页
为提高插电式混合动力客车(plug-in hybrid electric bus,PHEB)的燃油经济性,文章提出了一种基于工况识别的PHEB能量管理策略。首先运用主成分分析(principal component analysis,PCA)和模糊C均值聚类法构建代表性城市工况;然后基于学...
为提高插电式混合动力客车(plug-in hybrid electric bus,PHEB)的燃油经济性,文章提出了一种基于工况识别的PHEB能量管理策略。首先运用主成分分析(principal component analysis,PCA)和模糊C均值聚类法构建代表性城市工况;然后基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络进行工况识别,并根据改进动态规划(dynamic programming,DP)算法提炼出全局最优能量分配规则,对能量管理策略进行优化;最后基于AMESim和Simulink建立PHEB整车和能量管理策略仿真模型,并在构建的合肥市代表性城市工况下进行仿真分析。仿真结果表明,该文提出的能量管理策略比电量消耗-电量维持(CD-CS)能量管理策略的燃油经济性提高了5.2%。
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关键词
插电式混合动力客车(PHEB)
能量管理策略
行驶工况
学习向量量化(LVQ)神经网络
动态规划(
dp
)算法
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职称材料
题名
基于DP算法的新双模PHEV系统能量管理策略
被引量：
7
1
作者
庞涵泽
王立
袁一卿
机构
同济大学汽车学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2020年第2期227-235,共9页
基金
同济大学双一流建设专项经费(1700141203)。
文摘
提出一种适用于新型双模插电式混合动力系统(DHS)构型的基于动态规划(DP)算法的能量管理策略。该策略采用瞬时等效油耗最小原则(ECMS)确定每一模式下的能量分配。借助Matlab/Simulink软件,在新欧洲标准行驶循环工况(NEDC)和美国城市道路循环工况(UDDS)下,仿真分析了该策略以及原结合了ECMS的基于动力性和经济性规则的逻辑门限能量管理策略下的整车能耗。结果表明:相对旧策略,采用本文策略,汽车在以上2种循环工况下行驶时,纯电续航里程提升了4.18%和3.49%,在电量不足状态下100 km油耗下降了3.84%和9.87%。因而,该基于DP算法的能量管理策略具有整车经济性优势。
关键词
插电式混合动力汽车(PHEV)
能量管理策略
动态规划(
dp
)算法
整车经济性
Keywords
plug-in
hybrid
electric
vehicle(PHEV)
energy
management
strategy
dynamic
programming
(
dp
)
algorithm
vehicle
economy
performance
分类号
U461.8 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于工况识别的PHEB能量管理策略研究
被引量：
3
2
作者
尹安东
张黎明
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第2期145-150,共6页
基金
国家科技支撑计划资助项目(2013BAG08B01)
国家新能源汽车产业技术创新工程整车资助项目(财建[2012]1095号)
文摘
为提高插电式混合动力客车(plug-in hybrid electric bus,PHEB)的燃油经济性,文章提出了一种基于工况识别的PHEB能量管理策略。首先运用主成分分析(principal component analysis,PCA)和模糊C均值聚类法构建代表性城市工况;然后基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络进行工况识别,并根据改进动态规划(dynamic programming,DP)算法提炼出全局最优能量分配规则,对能量管理策略进行优化;最后基于AMESim和Simulink建立PHEB整车和能量管理策略仿真模型,并在构建的合肥市代表性城市工况下进行仿真分析。仿真结果表明,该文提出的能量管理策略比电量消耗-电量维持(CD-CS)能量管理策略的燃油经济性提高了5.2%。
关键词
插电式混合动力客车(PHEB)
能量管理策略
行驶工况
学习向量量化(LVQ)神经网络
动态规划(
dp
)算法
Keywords
plug-in
hybrid
electric
bus(PHEB)
energy
management
strategy
driving
cycle
learning
vector
quantization(LVQ)
neural
network
dynamic
programming
(
dp
)
algorithm
分类号
U469.72 [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
操作
1
基于DP算法的新双模PHEV系统能量管理策略
庞涵泽
王立
袁一卿
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2020
7
下载PDF
职称材料
2
基于工况识别的PHEB能量管理策略研究
尹安东
张黎明
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
3
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职称材料
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