典型文献
基于M PC的混合动力汽车能量管理策略
文献摘要：
混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)通常由两种或两种以上动力源共同驱动,通过控制算法协调各动力源的动力分配,以改善整车性能,提高车辆燃油经济性.以目标结构的混联式HEV作为研究对象,采用"黑盒"建模方法,结合参数识别、车辆动力学和动力传动系统的物理模型以及实际测试数据,评估输入变量对被控混联式HEV的影响以及存在的工作模式等.同时,提出了一种两层的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的能量管理策略.上层控制器利用车路协同信息(Vehicle-to-everything,V2X),包括道路速度限制、车辆跟车约束、交叉口信号状态,以及停车线位置,计算车辆的参考运行状态,并将这些信息提供给下层控制器.下层控制器通过MPC计算各部件力矩和制动力,以优化HEV的运行过程.matlab/Simulink仿真结果表明,电池荷电状态(State of Charge,SOC)消耗量降低了5％,验证了该方法的可行性和有效性.
文献关键词：
智能交通;能量管理策略;模型预测控制;混合动力汽车;参数辨识
中图分类号：
作者姓名：
万欣;荀径;WU Guoyuan;赵子枞
作者机构：
北京交通大学,轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京 100044;加州大学河滨分校电气与计算工程系,美国
文献出处：
引用格式：
[1]万欣;荀径;WU Guoyuan;赵子枞-.基于M PC的混合动力汽车能量管理策略)[J].北京交通大学学报,2022(05):149-158
A类：
B类：
混合动力汽车,汽车能量管理,能量管理策略,Hybrid,Electric,Vehicle,HEV,动力源,控制算法,动力分配,整车性能,高车,燃油经济性,目标结构,混联式,黑盒,参数识别,车辆动力学,动力传动系统,物理模型,实际测试,测试数据,被控,两层,模型预测控制,Model,Predictive,Control,MPC,用车,车路协同,协同信息,everything,V2X,速度限制,交叉口,口信,停车线,考运,力矩,制动力,matlab,Simulink,电池荷电状态,State,Charge,SOC,消耗量,智能交通,参数辨识
AB值：
0.46296
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