混合动力汽车能量管理控制器参数优化

【摘要】：设计了一种新的基于人工免疫网络优化的模糊神经混合动力汽车能量管理控制器.该控制器结合模糊控制和神经网络的优点,利用神经网络的自学习能力,自动生成模糊规则和隶属函数,并不断优化隶属函数的参数,直到达到设计要求.为了避免神经网络的学习过程陷入局部极值点,采用人工免疫网络优化神经网络的参数.仿真结果显示,经过参数优化的模糊神经能量管理控制器的性能比普通能量管理控制器好,能进一步降低HEV的油耗. 【作者单位】： 华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心 华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心 华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心
【关键词】： 混合动力汽车 能量管理策略 模糊神经网络 人工免疫网络
【基金】：国家高技术研究发展计划资助项目(2001AA501200,2003AA501200)
【分类号】：TM571
【正文快照】： 目前关于能量管理策略的研究工作可分为以下几类:基于简单规则的逻辑门限控制策略[1],基于瞬时优化的控制策略,基于全局优化的控制策略和基于智能控制技术的控制策略[2].这些控制策略各有优缺点.智能控制技术非常适合对HEV这样的非线性和高度不确定的系统进行控制,是目前EMS

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