GA-BP工况识别的增程式电动汽车能量管理策略优化

白书杰; 魏长银; 陈勇; 张建军

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GA-BP工况识别的增程式电动汽车能量管理策略优化

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为了改善增程式电动汽车在复杂工况下的燃油经济性,提出一种利用遗传算法优化的反向传播神经网络(GA-BP)工况识别的规则能量管理策略。针对BP算法收敛速度慢、泛化能力差的问题,采用遗传算法优化BP神经网络。以中国工况中市区、市郊、高速作为工况类别,工况速度曲线为BP神经网络训练样本,构建遗传算法优化的BP神经网络识别器。在识别的工况下,以能耗费用为燃油经济性的评价指标,采用果蝇算法优化规则能量管理策略参数。仿真结果表明,使用遗传算法优化的BP神经网络识别正确率达到99.99%,优于未进行优化的神经网络识别;基于工况识别的能量管理策略,合理分配增程式电动汽车工作模式,有效的降低燃油消耗。

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来源
《机械科学与技术》 |2022年第7期|1112-1120|共9页
作者
白书杰; 魏长银; 陈勇; 张建军;
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作者单位

河北工业大学天津市新能源汽车动力传动与安全技术重点实验室;

河北工业大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各种能源汽车;
关键词
遗传算法; BP神经网络; 工况识别; 增程式电动汽车; 能量管理策略;

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