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并联式混合动力汽车能量管理策略新分类与概述
  • ISSN号:1001-4551
  • 期刊名称:《机电工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] U469[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51275002); 安徽工业大学研究生创新研究基金资助项目(2014058); 江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室项目(BM20082061502)
中文摘要:

针对混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)能量管理策略的分类与综述问题,对并联式HEV能量管理策略的研究现状与发展趋势进行了研究。根据能量管理策略是否使用人工智能控制方式或优化算法,对并联式HEV能量管理策略进行了横向分类和综述,纵向梳理了模糊逻辑、神经网络、动态规划与等效油耗最小原理的具体应用方式,分析了多智能体系统应用于HEV能量管理优化控制的可行性和优势。研究结果表明,智能优化控制型能量管理策略是解决HEV量管理问题的有效途径,而智能优化控制方法和驾驶工况预测技术的有机结合是未来的一个重要研究方向;另外,将多智能体技术应用于HEV能量管理优化控制也是一个值得研究的方向。

英文摘要:

Aiming at the classification and summarization of energy management strategy of hybrid electric vehicle, the research status and development trend of energy management strategy for parallel hybrid electric vehicle were studied. State-of-the-art energy management strategies for parallel hybrid electric vehicles were reviewed and reclassified based on the fact that whether an artificial intelligence control methods or an optimization algorithms was used by the control strategy. The specific applications of fuzzy logic, neural network, dynamic programming and Equivalent consumption minimization strategy were also summarized lengthways. Besides, the feasibility and advantages of energy management strategy based on multi-agent system were discussed. The results indicate that the intelligent optimal control strategy is an effective way to solve the HEV energy management problem, and the combination of the intelligent control algorithm and driving condition prediction technology is an important research direction in the future ; In addition, the MAS technology that is applied to HEV energy management optimization is also a direction worthy of studying.

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期刊信息
  • 《机电工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:浙江省机电集团有限公司
  • 主办单位:浙江大学 浙江省机电集团有限公司
  • 主编:赵群
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  • 邮编:310009
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  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4551
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1088/TM
  • 邮发代号:32-68
  • 获奖情况:
  • 《机电工程》杂志是《中文核心期刊要目总览》1997...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:12715