典型文献
基于轨迹规划与CNN-LSTM预测的履带式混合动力无人平台能量管理优化
文献摘要：
混合动力能量管理策略是混合动力系统的关键技术之一,对整车效率和燃油经济性等综合性能起到决定性作用.对于履带式混合动力无人车辆,其复杂的行驶工况对能量管理策略提出更高要求.在传统工况预测方法的基础上,提出一种基于无人驾驶轨迹规划的卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型.针对系统状态变量与控制变量搜索范围广、计算量大的问题,优化动态规划算法以获得最优控制序列;设计模型预测控制方法实现能量管理优化控制;通过实车试验进行验证.研究结果表明,采用卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型比基于规划速度的直接预测模型的精度提高了3％;基于该模型预测控制的能量管理实时优化策略,比基于传统多步神经网络策略的等效燃油消耗量减少了3.9％,改善了整车燃油经济性.
文献关键词：
履带式无人车辆;混合动力;能量管理策略;卷积神经网络与长短期记忆
中图分类号：
作者姓名：
谭颖琦;许景懿;熊光明;李子睿;陈慧岩
作者机构：
北京理工大学 机械与车辆学院,北京100081;北京工业职业技术学院 机械工程学院,北京100042
文献出处：
引用格式：
[1]谭颖琦;许景懿;熊光明;李子睿;陈慧岩-.基于轨迹规划与CNN-LSTM预测的履带式混合动力无人平台能量管理优化)[J].兵工学报,2022(11):2738-2748
A类：
履带式无人车辆
B类：
轨迹规划,无人平台,管理优化,力能,能量管理策略,混合动力系统,整车,燃油经济性,行驶工况,无人驾驶,卷积神经网络与长短期记忆,长短期记忆网络,状态变量,控制变量,搜索范围,计算量,动态规划算法,最优控制,控制序列,设计模型,模型预测控制,优化控制,实车试验,比基,直接预测,实时优化,多步,等效燃油消耗,燃油消耗量
AB值：
0.243582
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