本文關(guān)鍵詞：基于遺傳優(yōu)化K均值聚類算法工況識別的混合動力汽車能量管理策略

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【摘要】：針對目前基于工況識別的混合動力汽車能量管理策略中工況識別算法的局限性和缺點(diǎn),應(yīng)用K均值聚類算法進(jìn)行工況識別,并結(jié)合等效燃油最小能量管理策略(ECMS)實(shí)現(xiàn)對整車的能量管理。具體方法為:選定4種典型城市循環(huán)工況,根據(jù)等效燃油最小能量管理策略,得到4種典型工況下不同等效燃油系數(shù)與油耗之間的關(guān)系,根據(jù)所得每種典型工況均有相應(yīng)的最優(yōu)等效燃油系數(shù)和最優(yōu)需求功率分配方式的分析結(jié)果,對某隨機(jī)行駛工況采用遺傳優(yōu)化后的K均值聚類算法進(jìn)行識別,獲得隨機(jī)工況當(dāng)前所屬的工況類別,結(jié)合所屬工況類別對發(fā)動機(jī)和電機(jī)的功率進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化分配。仿真結(jié)果表明:所制定的能量策略同未采用工況識別的能量管理策略相比,車輛綜合油耗下降了7.47%,電池荷電狀態(tài)變化更加平穩(wěn),而且能更好地維持在電池效率較高的區(qū)域。
【作者單位】： 重慶大學(xué)機(jī)械傳動國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 汽車工程 混合動力汽車 K均值聚類算法 工況識別 能量管理策略
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“八六三”計(jì)劃)項(xiàng)目(2013BAG12B01) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2013jcyjjq60002)
【分類號】：U469.7
【正文快照】： 0引言行駛工況對混合動力汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性有重要影響[1],因此在制定混合動力汽車能量管理策略時(shí),如果能夠根據(jù)當(dāng)前行駛工況的特點(diǎn),合理分配各個動力源的功率,則可以進(jìn)一步提高汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性。目前基于工況識別的混合動力汽車能量管理策略有:Jeon等[2]先將行駛工況的特征參

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本文編號：684467