基于混沌神经网络的混合动力汽车状态切换协调控制策略研究

【摘要】：针对并联混合动力汽车在发动机和电动机工作状态切换过程中非线性动力耦合系统工作状态所具有的混沌特征,提出了基于混沌神经网络的混合动力汽车状态切换协调控制策略。建立了协调控制总体模型构架,设计了混沌神经网络工作状态识别器,并通过试验对该识别器的准确性进行了验证。在此基础上搭建了协调控制系统整车控制模型,针对协调控制策略进行了仿真试验。结果表明,采用该控制策略能够有效提高整车动力性、燃油经济性与SOC平衡性,实现了对状态切换过程的协调控制。 【作者单位】： 长春工程学院;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;吉林省地方水电局;
【关键词】： 混合动力汽车 混沌神经网络 状态切换 协调控制
【基金】：吉林省科技厅基金(201205046) 国家自然科学基金(51276079)
【分类号】：U469.7
【正文快照】： Research on Hybrid Electric Vehicle State Switch Coordinated Control1前言并联混合动力汽车在发动机和电动机工作过程中,需要根据路况进行能量分配和工作状态的切换[1]。在状态切换过程中,由于并联混合动力汽车多动力源之间存在复杂的耦合模式,且动力耦合系统状态具有混

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