文档名：燃料电池汽车工况自适应的模糊能量管理策略
摘要：针对燃料电池汽车能量管理策略在复杂工况下适应性较差的问题,提出一种融合反向传播(BP)神经网络工况识别的自适应模糊能量管理策略.选取中国乘用车行驶工况(CLTC-P)作为样本工况,以最高速度、平均速度、怠速时间比为特征参数,建立BP神经网络工况识别模型.制定3种典型工况下的模糊能量管理策略,使用遗传算法对模糊策略参数进行离线优化,运用BP神经网络在线识别工况并选取相适应的策略参数.仿真结果显示:与基于规则的策略和有工况识别的模糊控制策略相比,工况自适应模糊能量管理策略分别使整车的等效氢气消耗量降低6.87%和3.41%,表明所提策略能够有效识别随机工况,改善策略适应性,进一步提高整车经济性.
作者：聂金泉 王敖 魏长银 陈晨 刘源 Author：NIEJinquan WANGAo WEIChangyin CHENChen LIUYuan
作者单位：湖北文理学院汽车与交通工程学院,湖北襄阳441053;纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室,湖北襄阳441053湖北文理学院汽车与交通工程学院,湖北襄阳441053;河北工业大学机械工程学院,天津300130东风汽车股份有限公司,湖北襄阳441000
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(17)
分类号：TM912.9
关键词：燃料电池汽车 工况识别 反向传播神经网络 能量管理策略
Keywords：fuelcellvehicle workingconditionidentification backpropagationneuralnetwork energymanagementstrategy
机标分类号：U469.722TP273TP183
在线出版日期：2023年10月25日
基金项目：中央引导地方科技发展专项，湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目燃料电池汽车工况自适应的模糊能量管理策略[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(17)聂金泉 王敖 魏长银 陈晨 刘源针对燃料电池汽车能量管理策略在复杂工况下适应性较差的问题,提出一种融合反向传播(BP)神经网络工况识别的自适应模糊能量管理策略.选取中国乘用车行驶工况(CLTC-P)作为样本工况,以最高速度、平均速度、怠速时间比为特征...参考文献和引证文献
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