基于模糊神经网络的智能能量管理策略研究——以混合动力电动汽车模型为例

【摘要】：针对当前在标准行驶工况下开发的混合动力电动汽车优化控制策略不能根据变化的行驶工况动态调整控制策略的问题,提出一种基于模糊神经网络的混合动力电动汽车动态能量管理策略:先利用模糊神经网络进行工况识别,然后根据识别的工况类型动态调整自身控制参数.仿真实验显示,该策略可以有效提高混合动力汽车的燃油消耗,并降低污染物的排放量. 【作者单位】： 石家庄职业技术学院信息工程系;
【关键词】： 行驶工况 模糊神经网络 控制策略 遗传
【分类号】：U469.7;TP183
【正文快照】： 当前,世界各国都在致力于混合动力电动汽车(HEV)的研究,重点大多集中在基础工程问题上.而有关行驶工况和动力分配方面存在的问题并没有引起研究者足够的重视.事实上,混合动力电动汽车对行驶工况非常敏感.丰田Prius和福特Focus的燃油消耗性研究证实了这一论断的准确性.通常,人

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