混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略

【摘要】：以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性. 【作者单位】： 同济大学汽车学院;
【关键词】： 混合动力汽车 能量管理策略 模糊控制策略 补偿模糊神经网络 混合动力电动汽车 控制器 发动机 燃油经济性 模糊规则 梯度下降法
【基金】：上海市科委重点资助项目(062512030)
【分类号】：U463.6
【正文快照】： 混合动力电动汽车(HEV)能量管理策略是混合动力汽车的核心，其根本是对各部件间的能量流动进行瞬态管理，以此达到整车的技术设计目标[l].目前，并联式混合动力汽车控制策略主要有基于模糊控制的控制策略、基于稳态优化的控制策略和基于动态优化的控制策略等.其中，模糊逻辑

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