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基于混沌神经网络的混合动力汽车状态切换协调控制策略研究
  • ISSN号:1000-3703
  • 期刊名称:《汽车技术》
  • 时间:0
  • 分类:U467.1[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:[1]长春工程学院, [2]吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室, [3]吉林省地方水电局
  • 相关基金:吉林省科技厅基金(201205046);国家自然科学基金(51276079).
中文摘要:

针对并联混合动力汽车在发动机和电动机工作状态切换过程中非线性动力耦合系统工作状态所具有的混沌特征,提出了基于混沌神经网络的混合动力汽车状态切换协调控制策略。建立了协调控制总体模型构架,设计了混沌神经网络工作状态识别器,并通过试验对该识别器的准确性进行了验证。在此基础上搭建了协调控制系统整车控制模型,钏‘对协调控制策略进行了仿真试验。结果表明,采用该控制策略能够有效提高整车动力性、燃油经济性与SOC平衡性,实现了对状态切换过程的协调控制。

英文摘要:

In view of the chaos characteristics of nonlinear dynamic coupling system during the working state switching process of parallel hybrid electric vehicle (HEV) engine and electric motor, the HEV' s state switching coordinated control strategy based on chaotic neural network is proposed. The overall coordinated control model architecture is established, the chaotic neural network working state recognizer is designed, and the accuracy of the recognizer is verified through experiments. On this basis, the vehicle control platform of coordinated control system is constructed, and the simulated test is carried out for the coordinated control strategy. The results show that vehicle dynamic performance, fuel economy and battery SOC balance are effectively improved with this control strategy, the coordinated control of the working state switching is realized.

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期刊信息
  • 《汽车技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国有资产监督管理委员会
  • 主办单位:长春汽车研究所中国汽车工程学会 长春汽车研究所
  • 主编:王永军
  • 地址:长春市创业大街1063号
  • 邮编:130011
  • 邮箱:bjb_qy@faw.com.cn
  • 电话:0431-85789857 85789851
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3703
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1113/U
  • 邮发代号:12-2
  • 获奖情况:
  • 汽车行业一等期刊,国家中文核心期刊,吉林省一等期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10558