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基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制
1
作者
尹燕莉
王福振
+3 位作者
詹森
黄学江
张鑫新
张富椿
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期242-252,共11页
针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优...
针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。
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关键词
混合动力汽车
汽车队列
工况识别
模型预测控制(MPC)算法
Q-Learning算法
KL(Kullback-Leibler)散度
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职称材料
题名
基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制
1
作者
尹燕莉
王福振
詹森
黄学江
张鑫新
张富椿
机构
重庆交通大学机电与车辆工程学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期242-252,共11页
基金
四川省新能源汽车智能控制与仿真测试技术工程研究中心项目(XNYQ2022-003)
城市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点实验室开放课题(CKLURTSIC-KFKT-212005)
+1 种基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202000734)
重庆交通大学研究生科研创新项目(CYS23505)。
文摘
针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。
关键词
混合动力汽车
汽车队列
工况识别
模型预测控制(MPC)算法
Q-Learning算法
KL(Kullback-Leibler)散度
Keywords
hybrid electric vehicle(HEV)
vehicle platoon
working condition recognition
model predictive control(MPC)algorithm
Q-Learning algorithm
KL(Kullback-Leibler)divergence
分类号
U461.8 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制
尹燕莉
王福振
詹森
黄学江
张鑫新
张富椿
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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