基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化

梁俊毅; 张建龙; 马雪瑞; 殷承良

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基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化

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为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建了新的多混沌算子遗传算法(MCO-NSGA-II).运用MCO-NSGA-II算法进行了混合动力汽车模糊控制策略优化,以改进车辆的燃油经济性及HC、CO和NOx的排放性能.仿真结果表明,混沌初始化算子和混沌扰动算子可以改善原NSGA-II算法的搜索能力并增加种群多样性,而混沌局部搜索算子可以进一步增强算法局部搜索能力,能更好地搜索到理想的Pareto解集.运用MCO-NSGA-II算法进行优化,使混合动力汽车在欧洲城市驾驶循环(ECE)下的燃油消耗降低了11.8%,HC、CO和NOx排放分别下降了7.72%、15.72%和11.77%.

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来源
《上海交通大学学报》 |2015年第4期|442-449|共9页
作者
梁俊毅; 张建龙; 马雪瑞; 殷承良;
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作者单位

上海交通大学汽车电子控制技术国家工程实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电动汽车;
关键词
混沌算子; 遗传算法; 多目标优化; 混合动力汽车;

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