基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并聯(lián)式強混合動力汽車能量控制策略研究.pdf

1、能量控制策略是混合動力汽車的一項關(guān)鍵技術(shù)，它的控制效果直接影響整車綜合性能。目前的控制策略存在適應(yīng)工況單一、實時性差等缺點。本文對傳統(tǒng)瞬時能量控制策略作進一步研究，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對其進行優(yōu)化與改進。
　　計算了不同工況下動力電池的等效燃油消耗量，建立了瞬時等效油耗最低控制策略目標(biāo)函數(shù)。分析了動力電池荷電狀態(tài)以及制動能量回收這兩個因素對燃油消耗量的影響，對目標(biāo)函數(shù)進行了修正。
　　采用Matlab/Simulink，基于改

2、進后的瞬時控制方案構(gòu)建了包括混合動力系統(tǒng)最優(yōu)工作點計算模塊和平均制動回收功率計算模塊在內(nèi)的瞬時控制策略總模塊，提取了改進后的瞬時控制策略的控制規(guī)則。
　　建立了用于控制轉(zhuǎn)矩輸出的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定了包括隱藏層神經(jīng)元數(shù)目、激勵函數(shù)在內(nèi)的各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，選擇了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，基于改進后的瞬時控制規(guī)則對網(wǎng)絡(luò)進行了訓(xùn)練，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了混合動力汽車用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。
　　利用ADVISOR軟件，在兩種典型工況下分別對