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J-GLOBAL ID：201702243746438946   整理番号：17A0414631

AWD HEV(ハイブリッド電気自動車)のための最適μ-推定に基づく回生ブレーキ戦略【Powered by NICT】

Optimal $¥mu $ -Estimation-Based Regenerative Braking Strategy for an AWD HEV

著者 (4件)： Paul Deepak (Centre for Automotive Engineering, School of Transportation and Management, Cranfield University, Cranfield, U.K.) ,  Velenis Efstathios (Centre for Automotive Engineering, School of Transportation and Management, Cranfield University, Cranfield, U.K.) ,  Cao Dongpu (Centre for Automotive Engineering, School of Transportation and Management, Cranfield University, Cranfield, U.K.) ,  Dobo Tamas (Jaguar Land Rover Ltd., Coventry, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Transportation Electrification  (IEEE Transactions on Transportation Electrification)
巻： 3  号： 1  ページ： 249-258  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2449A  ISSN： 2332-7782  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギー再生を最大化する目的で,電気自動車のためのブレーキ力分布(BFD)は挑戦的な研究テーマ,異なる車両性能測度間の複雑な運転条件とトレードオフによるものであった。車両の安定性と可制御性を維持するタイヤ・道路摩擦のレベルはBFDの許容集合上で,それ故,前部と後部の車輪の同期条件を定義する制動力境界に大きな影響を与えることが知られている。しかし,回生制動のための以前に開発したBFD戦略は変化するタイヤ・道路摩擦レベルに起因するブレーキ限界の変化する境界を考慮されていないと安定性と可制御性を確実にするために保存BFD制約条件を導入した。本論文では,単一電気モータを用いた全輪駆動電気自動車のためのBFD戦略,ファジィ論理推定法を用いたタイヤ・道路摩擦係数(μ)の推定に基づいて提案した。所与の自動車速度と減速需要のための,制動時の再生電力を最大化する,最適BFDを見出すために提案した戦略は,電動機効率と利用可能な減速比を考慮に入れた。シミュレーション分析は,制動エネルギー回収を大幅に改善することを提案したタイヤ・道路摩擦推定に基づくBFD最適化戦略の有効性を示した。試作車を用いた予備試験結果は,提案した方法の利点の追加の検証を提供した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 実験車 ,  摩擦係数 ,  *回生ブレーキ ,  総輪駆動方式 ,  可制御性 ,  *自動車 ,  *ブレーキ ,  *電気自動車 ,  ファジィ論理 ,  タイヤ ,  制約条件 ,  最適化 ,  道路 ,  *ハイブリッド自動車
準シソーラス用語： 回生電力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： HEV ,  ハイブリッド電気自動車 ,  推定 ,  回生ブレーキ ,  戦略