并联混合动力汽车的发动机转矩估计

【摘要】：提出采用神经网络对发动机转矩进行估计的方法,以发动机台架性能实验所得数据为基础,在Mat-lab中建立了多种类型的神经元和层数的发动机输出转矩模型。在网络模型的建立过程中,提出了一种新的训练方式,通过对不同模型的训练及结果分析,筛选出了估计精度和泛化能力都较为理想的模型,并以此模型进行了实际的转矩估计,取得了较满意的效果。 【作者单位】： 武汉科技大学机械自动化学院 武汉科技大学机械自动化学院 武汉科技大学机械自动化学院
【关键词】： 并联混合动力汽车 神经网络 转矩估计
【基金】：机械传动与制造工程湖北省重点实验室项目(2007A07) 湖北省自然科学基金(2005ABA017)资助
【分类号】：U464
【正文快照】： 1 PHEV发动机转矩估计方法并联式混合动力汽车(PHEV)的能量管理策略是混合动力汽车研究的重点,现阶段基本上属于基于转矩或功率的控制[1],其中基于功率的控制,在进行功率分配时会受到发动机和电动机转速变化的影响,而控制转矩则相对简单,只需考虑发动机和电动机在进行状态切

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