基于CMAC的并联混合动力汽车控制策略仿真

【摘要】：提出了基于小脑模型神经网络(CMAC)控制器的能量管理策略,分析了CMAC参数对控制器性能的影响。以ADVISOR2002为仿真平台进行了二次开发,嵌入CMAC控制器,完成了基于CMAC控制器的控制策略、并联电气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CMAC的控制器具有很好的实时性,可以大幅度改善混合动力汽车的燃油经济性和排放。 【作者单位】：
【关键词】： 并联混合动力汽车 小脑模型神经网络 控制策略
【基金】：上海市科委重点资助项目(项目编号:062512030)
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 1前言小脑模型神经网络(Cerebellar Model Articula-tion Controller,简称CMAC)是一种表达复杂非线性函数的表格查询型自适应神经网络,它采用局部逼近法对函数进行学习,学习速度快,具有比一般神经网络更好的非线性逼近能力,比较适合于复杂环境下的非线性实时控制,且容易在硬

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