燃料电池汽车工况自适应的模糊能量管理策略

作     者：聂金泉 王敖 魏长银 陈晨 刘源 NIE Jinquan;WANG Ao;WEI Changyin;CHEN Chen;LIU Yuan

作者机构：湖北文理学院汽车与交通工程学院湖北襄阳441053 纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室湖北襄阳441053 河北工业大学机械工程学院天津300130 东风汽车股份有限公司湖北襄阳441000 

基　　金：中央引导地方科技发展专项(2020ZYYD001) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201815) 

出 版 物：《重庆理工大学学报:自然科学》 (Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science)

年 卷 期：2023年第37卷第9期

页      码：71-78页

摘      要：针对燃料电池汽车能量管理策略在复杂工况下适应性较差的问题,提出一种融合反向传播(BP)神经网络工况识别的自适应模糊能量管理策略。选取中国乘用车行驶工况(CLTC-P)作为样本工况,以最高速度、平均速度、怠速时间比为特征参数,建立BP神经网络工况识别模型。制定3种典型工况下的模糊能量管理策略,使用遗传算法对模糊策略参数进行离线优化,运用BP神经网络在线识别工况并选取相适应的策略参数。仿真结果显示:与基于规则的策略和有工况识别的模糊控制策略相比,工况自适应模糊能量管理策略分别使整车的等效氢气消耗量降低6.87%和3.41%,表明所提策略能够有效识别随机工况,改善策略适应性,进一步提高整车经济性。

主 题 词：燃料电池汽车 工况识别 反向传播神经网络 能量管理策略 

学科分类：0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.09.008

馆 藏 号：203123999...