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【24h】

Context and Driver Dependent Hybrid Electrical Vehicle Operation ?

机译：上下文和驱动程序相关的混合动力电动车操作 ？

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This paper studies the driver and context changes during the operation of a hybrid electric vehicle (HEV) and their influence on fuel consumption. Firstly, a context estimation model to recognize driving styles is developed based on machine learning techniques, for which a realistic scenario with simulation of urban mobility (SUMO) and car modeling platform (IPG Carmaker) integration is designed. Secondly, a novel context-aware control strategy based on model predictive control with extended prediction self-adaptive control (MPC-EPSAC) strategy is proposed. The control objective is to achieve optimal torque-split distribution, while optimizing fuel consumption in the parallel HEV. The simulation results suggest that an improvement in fuel economy can be achieved when the driving style in the control loop is adequately considered.
机译：本文研究了混合动力电动汽车（HEV）的操作期间的驾驶员和背景变化及其对燃料消耗的影响。 首先，设计基于机器学习技术开发了识别驾驶风格的上下文估计模型，设计了具有城市移动性（SUMO）和汽车建模平台（IPG Carmaker）集成的仿真的现实情景。 其次，提出了一种基于模型预测控制的新型背景感知控制策略，其具有扩展预测自适应控制（MPC-EPSAC）策略。 控制目标是实现最佳的扭矩分配分布，同时优化并行HEV中的燃料消耗。 仿真结果表明，当控制回路中的驱动风格被充分考虑时，可以实现燃料经济性的提高。

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