基于模糊神经网络的混合动力汽车控制策略仿真

【摘要】：为保证多能源系统转矩的合理分配,建立了模糊逻辑控制模型,并采用ANFIS优化算法,对建立的混合动力汽车模糊控制模型进行优化。通过对ANFIS神经网络模型进行训练、测试和仿真分析,结果表明:模糊控制模型的隶属函数得到了优化,将优化模型应用于整车仿真,与模糊逻辑控制策略相比,燃油经济性提高5.4%。 【作者单位】： 合肥工业大学机械与汽车工程学院 合肥工业大学机械与汽车工程学院 合肥工业大学机械与汽车工程学院
【关键词】： 混合动力电动汽车 控制策略 优化 神经网络 仿真
【基金】：国家863重大专项资助项目(2001AA501310)
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 引言1混合动力汽车(HEV)是指采用两种或两种以上能量源作为动力装置的汽车。这种多能量源的特征增加了系统设计的灵活性,在整车能量管理系统的协调控制下,多个能量源与其它部件相互配合可以进行多种优化组合,形成不同的动力系统工作模式(也称为驱动模式),以适应不同的行驶工

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