為提高插電式混合動力客車（plug-in hybrid electric bus,PHEB）的燃油經(jīng)濟(jì)性,文章提出了一種基于工況識別的PHEB能量管理策略。首先運(yùn)用主成分分析（principal component analysis,PCA）和模糊C均值聚類法構(gòu)建代表性城市工況;然后基于學(xué)習(xí)向量量化（learning vector quantization,LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行工況識別,并根據(jù)改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃（dynamic programming,DP）算法提煉出全局最優(yōu)能量分配規(guī)則,對能量管理策略進(jìn)行優(yōu)化;最后基于AMESim和Simulink建立PHEB整車和能量管理策略仿真模型,并在構(gòu)建的合肥市代表性城市工況下進(jìn)行仿真分析。仿真結(jié)果表明,該文提出的能量管理策略比電量消耗-電量維持（CD-CS）能量管理策略的燃油經(jīng)濟(jì)性提高了5.2%。 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,43(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

動力源總需求轉(zhuǎn)矩與電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩關(guān)系

改進(jìn)DP算法中發(fā)動機(jī)工作點(diǎn)分布

根據(jù)DP算法對原有能量管理控制規(guī)則進(jìn)行改進(jìn),取蓄電池初始SOC值為0.9,目標(biāo)終止值為0.3,在20個代表性城市工況循環(huán)下,分別對本文能量管理策略和CD-CS控制策略進(jìn)行仿真比較。兩者的SOC變化、發(fā)動機(jī)工作點(diǎn)分布情況分別如圖8、圖9所示,等效油耗見表4所列。圖8 SOC變化曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于DP-ECMS的插電式混合動力城市客車能量管理策略研究[J]. 解少博,陳歡,劉通,魏朗.  汽車工程. 2017(07)
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[3]基于動態(tài)規(guī)劃算法的并聯(lián)式混合動力汽車能源優(yōu)化管理[J]. 段駿華,馬向華.  蘭州理工大學(xué)學(xué)報. 2016(01)
[4]并聯(lián)混合動力客車等效燃油經(jīng)濟(jì)性分析[J]. 李騰騰,秦孔建,高俊華,張春龍.  汽車工程. 2012(04)
[5]基于工況識別的混聯(lián)式混合動力客車控制策略研究[J]. 林歆悠,孫冬野.  中國機(jī)械工程. 2012(07)
[6]基于模糊控制與微粒群優(yōu)化的混合動力客車控制策略的研究[J]. 尹安東,趙韓,張輝.  汽車工程. 2011(07)

博士論文
[1]城市混合道路行駛工況的構(gòu)建研究[D]. 姜平.合肥工業(yè)大學(xué) 2011



本文編號：3580544