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1智能网联混合动力汽车分层式节能优化控制显示文摘针对智能网联环境下混合动力汽车的能量优化控制,提出一种基于智能网联分层式能量管理策略。为减少红灯停车次数并降低制动能量损失,提出了上层控制器的预减速滑动控制以求解初始目标车速范围,进而采用PSO算法优化寻优,求解最优目标车速序列;为提高能量管理实时性,提出了下层控制器的基于逻辑门限规则改进等效燃油消耗最小策略。MATLAB与CRUISE的联合仿真结果表明,所提出的分层控制策略可避免车辆碰撞、闯红灯,并有效减少红灯停车次数,提高燃油经济性。在城市道路限速条件下,采用相同下层控制算法,上层控制算法较交通信号灯正时(SPAT)算法降低8.4%等效燃油消耗;采用相同上层控制算法,下层控制算法有着与等效燃油消耗最小策略(ECMS)相近的燃油经济性,但分层控制总计算时间成本降低21.7%。袁俊凯 邵金菊 韩文祥 王保林 2023山东理工大学学报(自然科学版)2023,37,3:2
2网联环境下混合动力汽车分层能量管理策略显示文摘在城市道路背景下,提出分层式模型预测控制(model predictive control, MPC),合理规划车速,减少混合动力汽车频繁启停,提升交通效率并进行能量管理,提高燃油经济性。上层模型预测控制利用智能网联技术获取前车速度及位置等状态,结合交通环境数据预测车辆避免红灯停车的最优车速;下层模型预测控制根据最优车速对混合动力汽车进行能量管理以提高燃油经济性。对比分析分层式MPC所得能量管理结果与相同车速下动态规划能量管理结果,表明:分层式MPC方法能有效避免车辆红灯停车怠速,提高燃油经济性和道路通行率。张扬 梁栋 张鹏飞 于天齐 张乔 胡博 2023重庆理工大学学报(自然科学)2023,37,1:1
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