【摘要】：為提高混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性,選取6種典型行駛工況代表"市區(qū)"、"郊區(qū)"和"高速公路"3類主要工況,采用基于規(guī)則的模糊能量管理控制策略,以整車燃油經(jīng)濟性為目標,在3類主要工況下用改進型粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化發(fā)動機聯(lián)合工作曲線與發(fā)動機關閉曲線系數(shù),得到相應的優(yōu)化后的隸屬度函數(shù)的參數(shù);運用學習向量量化(LVQ)算法識別車輛運行工況,動態(tài)選擇相應的模糊控制策略,使混合動力汽車控制策略對選定的幾種代表性工況具有自適應性,從而提高整車的燃油經(jīng)濟性。仿真對比結果表明,相比于傳統(tǒng)混合動力汽車,燃油經(jīng)濟性提高了3.4%。
[Abstract]:In order to improve the fuel economy of hybrid electric vehicle (HEV), six typical driving conditions are selected to represent "urban area", "suburb" and "expressway", and fuzzy energy management control strategy based on rules is adopted. Aiming at the fuel economy of the whole vehicle, the improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize the coefficients of the engine joint working curve and the engine closing curve under three main working conditions, and the corresponding parameters of the optimized membership function are obtained. The learning vector quantization (LVQ) algorithm is used to identify the vehicle operating conditions, and the corresponding fuzzy control strategy is dynamically selected, so that the hybrid electric vehicle control strategy has self-adaptability to selected several representative working conditions. So as to improve the fuel economy of the vehicle. The simulation results show that compared with the traditional hybrid vehicle, the fuel economy is improved by 3.4%.
【作者單位】： 重慶交通大學;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51305473) 中國博士后科學基金資助項目(2014M552317) 重慶市基礎與前沿研究計劃資助項目(cstc2013jcyjA60007) 重慶市教委科學技術研究項目(KJ120421) 重慶市博士后研究人員科研項目特別資助(xm2014032)
【分類號】：U469.7

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本文編號：2450064