国家教育部博士点基金(200804220047)
- 作品数：2 被引量：23H指数：2
- 相关作者：崔纳新吴剑张承慧孔庆石庆升更多>>
- 相关机构：山东大学更多>>
- 发文基金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程更多>>
- Port-controlled Hamiltonian Optimal Control of Induction Motor System for Electric Vehicles
- A port-controlled Hamiltonian optimal control scheme for electric vehicle induction motor drives is presented ...
- PEI Wenhui,ZHANG Chenghui,CUI Naxin,LI Ke School of Control Science and Engineering
- 文献传递
- 新型电动汽车动力电池SOC估计方法研究被引量：11
- 2009年
- 利用支持向量回归算法(ε-SVR)非线性逼近能力强、收敛速度快、具有全局最优解的特性,对电动汽车动力电池的荷电状态(Stateof Charge,简称SOC)估计方法进行了研究,确立了动力电池的电压、电流、输入输出功率与SOC之间的非线性关系。通过对比BP神经网络算法进行了仿真实验。结果表明,利用ε-SVR算法能更准确地逼近实际SOC值,获得更好的估计效果。
- 李熠石庆升崔纳新
- 关键词：电动汽车荷电状态估计
- ADVISOR仿真软件及其在电动汽车仿真中的应用
- 概述了ADVISOR2002软件的主要功能与工作原理,研宄了控制策略的二次开发问题,并给出了自定义控制策略直接替换自带控制策略的具体方法.通过一并联混合动力汽车进行仿真实验,具体说明了自定义控制策略嵌入软件进行仿真实现的...
- 张云张承慧
- 关键词：ADVISOR混合动力汽车控制策略二次开发
- 文献传递
- 基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略被引量：12
- 2009年
- 为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和控制系统的响应时间,应用神经网络实现控制策略。首先,结合逻辑门限控制策略和等效燃油消耗最小原理制定控制策略,并根据电池的荷电状态(SOC)进行调整。然后将调整后的策略在典型工况JA1015循环上实验,采集合理样本来训练对角回归型神经网络(DRNN),获得基于神经网络的控制策略。最后,在电动汽车仿真软件ADVISOR平台上进行仿真实验,仿真结果表明,采用神经网络的控制策略,提高了并联式混合动力汽车的燃油经济性,响应快,且具有通用性。
- 孔庆崔纳新吴剑张承慧
- 关键词：并联式混合动力汽车控制策略燃油经济性
