The Digital Twin Modelling of the Electrified Vehicle Based on A Hybrid Terminating Control of Particle Swarm Optimization

Cetengfei Zhang; Quan Zhou; Yanfei Li; Lun Hua; Hongming Xu

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The Digital Twin Modelling of the Electrified Vehicle Based on A Hybrid Terminating Control of Particle Swarm Optimization

机译：基于粒子群优化的混合终止控制电气化车辆的数字双床模型

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An autonomous calibration method based on particle swarm optimization (PSO) is studied for digital twin modelling of an electrified vehicle. To enhance the model robustness and mitigate the computational cost, a hybrid terminating strategy, which is built on a min-max function of the maximum iterations and minimal error, is implemented. A three-fold cross-validation experiment is designed to determine the setting of the terminating strategy. The proposed method is superior to the conventional PSO-based methods that are terminated by maximum iterations and minimal error. It can obtain a digital twin with at least 10% less error and save 45% computing time.

机译：研究了基于粒子群优化（PSO）的自主校准方法，用于电气化车辆的数字双床模型。为了增强模型稳健性并减轻计算成本，实现了一个混合终止策略，该策略基于最大迭代和最小误差的最大函数构建。三倍的交叉验证实验旨在确定终止策略的设置。所提出的方法优于传统的基于PSO的方法，其通过最大迭代和最小误差终止。它可以获得数字双胞胎，误差至少10％，节省45％的计算时间。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2021年第10期|共6页
作者
Cetengfei Zhang; Quan Zhou; Yanfei Li; Lun Hua; Hongming Xu;
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关键词
Digital twinParticle swarm optimizationOptimal controlPlug-in hybrid electric vehicles;

机译：数码双胞胎群优化优化优化电动机控制电动汽车;

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