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基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制能量管理
被引量:
5
1
作者
江冬冬
李道飞
俞小莉
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1325-1334,1361,共11页
以并联式混合动力车辆为研究对象,基于驾驶员需求转矩预测,采用线性时变模型预测控制算法对对象车辆进行能量管理控制.根据驾驶员前一段时间内的需求转矩,可以预测下一时段内驾驶员的需求转矩.与指数函数预测方法相比,自回归模型在预测...
以并联式混合动力车辆为研究对象,基于驾驶员需求转矩预测,采用线性时变模型预测控制算法对对象车辆进行能量管理控制.根据驾驶员前一段时间内的需求转矩,可以预测下一时段内驾驶员的需求转矩.与指数函数预测方法相比,自回归模型在预测步长200步之内的预测准确度比指数函数高.根据纵向动力学公式,可以由预测获得的需求转矩序列计算获得预测的车速序列;采用线性化处理的方法,将具有非线性特性的车辆模型转化成线性时变模型,采用线性时变模型预测控制算法进行求解;将基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法和基于规则的控制算法、工况已知的模型预测控制算法进行对比.对比结果表明:基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法与基于规则的控制算法相比,在NEDC、UDDS和WLTC这3个标准工况下的燃油经济性均有所提高,但是与工况已知时的计算结果相比有提升的空间.
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关键词
并联式混合动力车辆
驾驶员需求转矩预测
能量管理控制
线性时变模型
预测
控制
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职称材料
题名
基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制能量管理
被引量:
5
1
作者
江冬冬
李道飞
俞小莉
机构
浙江大学动力机械及车辆工程研究所
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1325-1334,1361,共11页
基金
中央高校基本科研业务费专项资助项目(2019QNA4018)
浙江科技厅重点研发计划资助项目(2018C01057,2018C01058)
宁波市“科技创新2025”重大专项资助项目(2018B10064,2018B10063)。
文摘
以并联式混合动力车辆为研究对象,基于驾驶员需求转矩预测,采用线性时变模型预测控制算法对对象车辆进行能量管理控制.根据驾驶员前一段时间内的需求转矩,可以预测下一时段内驾驶员的需求转矩.与指数函数预测方法相比,自回归模型在预测步长200步之内的预测准确度比指数函数高.根据纵向动力学公式,可以由预测获得的需求转矩序列计算获得预测的车速序列;采用线性化处理的方法,将具有非线性特性的车辆模型转化成线性时变模型,采用线性时变模型预测控制算法进行求解;将基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法和基于规则的控制算法、工况已知的模型预测控制算法进行对比.对比结果表明:基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法与基于规则的控制算法相比,在NEDC、UDDS和WLTC这3个标准工况下的燃油经济性均有所提高,但是与工况已知时的计算结果相比有提升的空间.
关键词
并联式混合动力车辆
驾驶员需求转矩预测
能量管理控制
线性时变模型
预测
控制
Keywords
parallel hybrid electric vehicle
demand torque prediction of driver
energy management control
linear time-varying model predictive control
分类号
U469 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制能量管理
江冬冬
李道飞
俞小莉
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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