插电式混合动力汽车能量管理策略多目标优化

【摘要】：能量管理策略与插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEV)的燃油消耗和尾气排放密切相关.在开发的PHEV能量管理策略基础上,建立整车仿真模型.利用自适应惯性因子对基本粒子群算法进行改进.为克服单一优化算法的固有缺陷,将改进粒子群算法和遗传算法组成混合优化算法,并将该混合算法应用于PHEV能量管理策略的多目标优化.优化结果表明,该算法能有效跳出局部最优,其寻优能力明显高于基本粒子群算法和遗传算法,优化后的PHEV油耗和尾气排放相对于优化前减少近30%. 【作者单位】： 同济大学汽车学院;东京大学生产技术研究所;上海理工大学机械工程学院;
【关键词】： 能量管理策略 混合动力汽车 粒子群优化 遗传算法
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA04Z132)
【分类号】：U469.7;O221.6
【正文快照】： 目前,插电式混合动力汽车(PHEV)被认为是解决能源危机和汽车排放污染的最有潜力的新能源汽车技术,已成为各国汽车企业及相关机构研究的热点.控制策略是PHEV的关键技术,直接影响到汽车的燃油经济性、动力性和尾气排放,因此,研究其控制策略的多目标优化有重要的理论意义和应用

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