基于行驶特征预测的HEV在线控制策略研究

作者：张冰战; 蒋通; 李开放

来源：合肥工业大学学报(自然科学版), 2020, 43(02): 162-169.

• 混合动力汽车(HEV)
• 在线控制策略
• 全局最优控制策略
• 行驶特征预测
• 反向传播(BP)神经网络

现有控制策略未考虑实际行驶特征对油耗的影响,离线全局最优策略虽能获得理论最小油耗,但只能离线应用。文章提出了一种基于行驶特征预测的控制策略,实现了离线最优轨迹的在线运用。采用动态规划(dynamic programming,DP)算法获得了离线最优轨迹;研究了汽车的行驶特征(包括行驶工况和行驶模式),利用欧几里得贴近度实现了行驶工况的预测;利用反向传播(back propagation,BP)神经网络进行了行驶模式预测;采用BP神经网络对离线最优轨迹及相应的汽车状态进行学习,设计了基于行驶特征预测的在线控制策略。仿真结果表明,与基于规则的电机辅助控制策略相比,该文设计的控制策略燃油经济性提高了7.51%,且工况适应性良好,同时电池电量保持能力较好。

• 单位
  合肥工业大学