文档名：插电式混合动力汽车车速预测能量管理策略
摘要：针对混合动力汽车预测型能量管理策略中车速预测精度不足,使得燃油经济性降低问题,提出一种基于小波分解(waveletdecomposition,WD)和双通道卷积神经网络(convolu-tionalneuralnetwork,CNN)的车速预测方法,以提高车速预测精度.采用小波分解将原始车速序列分解为多个分量,以降低原始车速序列的非平稳性;将各分量送入2个并行的卷积神经网络进行特征提取,经特征融合后送入长短期神经网络(longshort-termmemoryneuralnetwork,LSTM)进行预测;将各分量预测结果叠加,得到最终的车速预测结果.最后,基于车速预测结果,以燃油经济性最优为目标,建立了基于模型预测控制的能量管理策略,对预测时域内动力源输出进行滚动优化.仿真结果表明:在CLTCP工况下,所提出的车速预测方法预测精度比CNN-LSTM神经网络模型高58.96%;比动态规划策略的油耗增加13.3%,比基于规则的策略油耗降低了18.98%,从而验证了该车速预测方法和预测能量管理策略的有效性.
作者：赵爽 罗勇 孙强 Author：ZHAOShuang LUOYong SUNQiang
作者单位：重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,重庆400054重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,重庆400054;宁波圣龙(集团)有限公司技术中心,浙江宁波315199宁波圣龙(集团)有限公司技术中心,浙江宁波315199
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(17)
分类号：U469.72
关键词：能量管理 车速预测 小波分解 卷积神经网络 长短期神经网络
Keywords：energymanagement speedprediction waveletdecomposition CNN LSTM
机标分类号：U469.7TP391TP273
在线出版日期：2023年10月25日
基金项目：国家自然科学基金，重庆市教委科学技术研究项目，重庆市自然科学基金面上项目，重庆理工大学重大科研项目，应用基础研究项目插电式混合动力汽车车速预测能量管理策略[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(17)赵爽 罗勇 孙强针对混合动力汽车预测型能量管理策略中车速预测精度不足,使得燃油经济性降低问题,提出一种基于小波分解(waveletdecomposition,WD)和双通道卷积神经网络(convolu-tionalneuralnetwork,CNN)的车速预测方法,以提高车速...参考文献和引证文献
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