【摘 要】
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为精确计算驾驶员请求转矩,克服模糊逻辑及模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)需要先验知识的固有缺陷,该文提出利用径向基函数(radial basis
【基金项目】
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2012年国家新能源汽车技术创新工程(财建[2012]1095号);2013年国家科技支撑计划课题专项资金资助(2013BAG08B01)
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为精确计算驾驶员请求转矩,克服模糊逻辑及模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)需要先验知识的固有缺陷,该文提出利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络拟合转矩识别系数。考虑到动力部件的瞬态特性,建立了各动力部件及传动系统的动力学模型,制定了基于规则的控制策略并描述了各驱动模式的成立条件及其动力学方程。为减少程序运行时间,提出修正动态规划(correctional dynamic programming,CDP)算法对控制策略进行全局优化。搭建硬件在环试验台架,对控制策略进行了试验。试验结果表明,基于规则和修正动态规划的控制策略均能实现良好的控制效果。引入转矩识别后,车速误差明显减小,燃油经济性提高了4.54%。采用修正动态规划后,燃油经济性进一步提高了14.04%。该文研究方法可以为制定复杂混合动力系统控制策略提供理论依据。
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