基于最小二乘支持向量机的并联混合动力汽车发动机转矩在线估计

【摘要】：为提高并联混合动力汽车发动机转矩在线估计的精度,提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和分布估计算法(EDA)的发动机转矩观测器的建模方法。该方法将发动机的油门开度和转速作为LSSVM输入,转矩作为输出,对转矩与油门开度和转速的关系进行训练,通过分布估计算法优化LSSVM的参数。基于最优参数建立发动机转矩观测器,并用测试样本进行了比较。结果表明,采用EDA-LSSVM方法比遗传算法-最小二乘支持向量机和网格搜索/交叉验证算法-最小二乘支持向量机的估计误差小、运算速度快和泛化能力强。 【作者单位】： 江苏大学汽车与交通工程学院;
【关键词】： 并联混合动力汽车 转矩估计 最小二乘支持向量机 分布估计算法 参数优化
【基金】：江苏省高校自然科学研究重大项目(13KJA580001) 江苏高校优势学科建设工程项目资助
【分类号】：U469.7;TP18
【正文快照】： 前言并联混合动力汽车在低速时以纯电动模式行驶,高速以及大负荷工况下以发动机与电动机联合驱动模式行驶,从而对车辆能量流的控制和能量消耗的优化具有很大的灵活性,更容易实现低油耗和低排放的目标[1-2]。但由于不同动力源的瞬态响应特性差异显著,动力源工作状态的改变常常

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