二维码（扫一下试试看！） | | 智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究 | | Research on Control Strategy for Hybrid Electric Vehicle's Economy-Oriented Adaptive Cruise | | 投稿时间：2018-06-15 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2018.增刊1.029 | | 中文关键词:粒子群算法模型预测控制混合动力汽车自适应巡航控制能量控制策略 | | English Keywords:particle swarm optimization(PSO)model predictive control(MPC)hybrid electric vehicle(HEV)adaptive cruise control(ACC)energy management strategy(EMS) | | 基金项目: | | | 摘要点击次数:866 | | 全文下载次数:331 | | 中文摘要: | | 针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题，结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点，将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法，构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明，文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域，只有少部分工况点落在非经济区域，虽然多消耗了1.06%的燃油，但在运算速度上却获得了60.3%的提升. | | English Summary: | | Energy management strategy was studied for intelligent hybrid electric vehicle during adaptive cruise. A particle swarm optimization (PSO) algorithm based nonlinear model predictive control (MPC) was proposed. Combining the advantage of MPC in solving multi-object and multi-restriction optimization problem with the characteristic of PSO in small operand and high efficiency, the PSO was taken as the roll optimization method to form a PSO based MPC algorithm. Simulation results show that, the algorithm can make most car operation focus in low fuel consumption and can speed up the calculation process. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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