Fuzzy energy management strategy for parallel HEV based on pigeon-inspired optimization algorithm

Improvements in fuel consumption and emissions of hybrid electric vehicle(HEV)heavily depend upon an efficient energy management strategy(EMS).This paper presents an optimizing fuzzy control strategy of parallel hybrid electric vehicle em-

基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略

为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算法优化发动机联合工作曲线与发动机关闭曲线系数,得到相应的优化后的隶属度函数的参数;运用学习向量量化(LVQ)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的模糊控制策略,使混合动力汽车控制策略对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而提高整车的燃油经济性。仿真对比结果表明,相比于传统混合动力汽车,燃油经济性提高了3.4%。

基于毫米波雷达获取料堆DEM的插值方法研究

针对现有的全自动堆取料机技术的发展过程中存在料堆高程模型获取困难、测量装置环境适应性差、成本高和模型精度低的问题,提出利用77 GHz毫米波雷达、差分北斗和角度编码器的集成技术获取大型料堆表面的离散点云数据。推导出多传感数据融合获取离散点云数据的公式,并提出采用量子化鸽群优化Kriging插值算法获取料堆的数字高程模型(DEM),采用交叉验证的方式对比分析了优选参数后改进的普通Kriging、普通Kriging、反距离加权、基于三角剖分的线性和自然邻域插值算法,改进后的Kriging插值算法均方根误差低于0.37 m,均方误差低于0.14 m,均方根误差相比普通Kriging插值算法降低了39.9%。在现场的测试过程中,该方法可不受天气和粉尘的影响得到料堆的DEM,能够满足堆取料机全自动项目对精度的需求。