基于动态规划与RBF神经网络的PHEV能量管理策略

作     者：魏丽青 WEI Liqing

作者机构：乐山职业技术学院智能制造学院四川乐山614000 

基　　金：四川省教育厅研究项目(17ZB0199) 

出 版 物：《汽车实用技术》 (Automobile Applied Technology)

年 卷 期：2024年第49卷第7期

页      码：7-13页

摘      要：为提高插电式混合动力汽车燃油经济性,设计了一种基于动态规划和径向基函数(RBF)神经网络的插电式混合动力汽车能量管理策略。首先,建立了插电式混合汽车数学模型;其次,以发动机油耗最小为目标函数,采用动态规划求解全局最优的离线优化结果;最后,采用RBF神经网络对离线最优控制结果进行学习,建立了发动机输出转矩与车辆状态参数之间的非线性映射关系,得到了基于动态规划和RBF神经网络的能量管理策略。仿真结果表明,文章所提策略油耗较之于电量消耗-维持策略降低了2.92%,验证了该策略的有效性。

主 题 词：插电式混合动力汽车 动态规划 RBF神经网络 能量管理 

学科分类：08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.16638/j.cnki.1671-7988.2024.007.002

馆 藏 号：203127320...