典型文献
基于MAS 一致性算法的EREV智能控制策略
文献摘要：
针对增程式电动汽车(extended range electric vehicle,EREV)在动力总成集成控制中能量分配难以最优化问题,提出一种基于多智能体(multi-agent systems,MAS)一致性算法的智能控制策略.首先,建立EREV增程器和动力电池成本函数作为一致性算法迭代目标函数,在JADE(基于Java语言Agent开发框架)平台中搭建包含增程器智能体、动力电池智能体以及驱动电机智能体等动力部件多智能体系统框架,通过各动力部件智能体间的信息接收、计算、交互等步骤完成一致性算法的迭代,实现动力源部件间功率的协调分配.然后,利用MACSimJX插件将带有一致性算法的多智能体系统连接MATLAB/Simulink整车控制模型,嵌入ADVISOR软件中运行仿真.最后,通过D2P(from development to production)技术对提出的控制策略进行台架试验,搭建EREV动力部件试验平台,利用Motohawk等组件完成整车模型的下载、编译和代码生成,选取美国城市循环工况(CYC_UDDS)作为试验工况,设置动力电池荷电状态(SOC)初始值,以验证多智能体一致性算法对整车能量分配的控制效果.结果表明:所提控制策略可以有效实现对整车能量的智能控制,减少燃油消耗.与传统规则型电辅助控制策略相比,动力源部件高效工作点区间较为集中,整车能耗损失值显著降低;与动态规划算法全局优化控制策略相比,动力电池SOC值能很好地跟随最优SOC曲线下降;台架试验动力电池SOC值变化曲线与模型仿真结果基本一致,并维持在0.116左右.
文献关键词：
汽车工程;控制策略;一致性算法;增程式电动汽车;多智能体
中图分类号：
作者姓名：
牛礼民;汪恒;张泉泉
作者机构：
安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032
文献出处：
引用格式：
[1]牛礼民;汪恒;张泉泉-.基于MAS 一致性算法的EREV智能控制策略)[J].长安大学学报（自然科学版）,2022(05):116-126
A类：
MACSimJX,D2P,Motohawk
B类：
MAS,一致性算法,EREV,智能控制策略,增程式电动汽车,extended,range,electric,vehicle,动力总成,集成控制,中能量,能量分配,最优化问题,multi,agent,systems,增程器,动力电池,成本函数,JADE,Java,Agent,开发框架,驱动电机,机智,多智能体系统,系统框架,信息接收,动力源,源部件,插件,Simulink,整车控制,控制模型,ADVISOR,运行仿真,from,development,production,台架试验,部件试验,试验平台,整车模型,下载,编译,代码生成,循环工况,CYC,UDDS,试验工况,电池荷电状态,SOC,初始值,燃油消耗,电辅助,辅助控制,工作点,整车能耗,耗损,损失值,动态规划算法,全局优化,优化控制策略,模型仿真,汽车工程
AB值：
0.383461
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