【摘 要】
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基于驾驶意图云模型识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS),构建了一种混合动力汽车能量管理策略,并对该策略进行了仿真研究。采用云模型算法,识别驾驶意图,获取了典型行
【机 构】
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重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆交通大学航空学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51305473),重庆市技术预见与制度创新项目(cstc2019jsyj-yzysbAX0030),第五批重庆市高校优秀人才支持计划项目(2017)
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基于驾驶意图云模型识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS),构建了一种混合动力汽车能量管理策略,并对该策略进行了仿真研究。采用云模型算法,识别驾驶意图,获取了典型行驶工况下的意图识别结果;以加权平均的方法,求得各意图下对应的等效因子;建立了等效因子查询表。结果表明:在新欧洲行驶循环(NEDC)工况下,相比于基于充电状态(SOC)反馈的A-ECMS策略,本策略的燃油经济性提高了1.3%;在自定义组合工况下也能取得近似ECMS策略的燃油经济性控制效果,且具有更好的SOC稳定性控制效果。因而,该A-EC
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