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J-GLOBAL ID：201702223976241413   整理番号：17A0886086

バッテリー電気バスに使用される二重モータ推進システムのための電力管理比較【Powered by NICT】

Power Management Comparison for a Dual-Motor-Propulsion System Used in a Battery Electric Bus

著者 (4件)： Zhang Chengning (School of Mechanical Engineering and Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Institution of Technology, Beijing, China) ,  Zhang Shuo (School of Mechanical Power Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China) ,  Han Guangwei (School of Mechanical Power Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China) ,  Liu Haipeng (School of Mechanical Engineering and Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Institution of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 5  ページ： 3873-3882  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： マルチモータ駆動システムの効率性能は,電力管理に大きく依存する。寄与の三つの側面を本研究で行った。1)DMPSの予測電力管理を開発した。予測電力管理の性能を改善するために,適応速度予測因子を提案し,提案した予測子の係数を特定運転パターンに応じてそのパラメータを更新できた。シミュレーション結果は,新しい速度予測因子は,従来の予測因子と比較して最良の予測性能を持つことを示した。2)ニューラルネットワークに基づく電力管理を提案した。動的計画法の最適化の結果によると,動径基底関数ニューラルネットワークを訓練した。ニューラルネットワークの入力次元と隠れ層ニューロンの数を最適化した。3)提案した制御戦略の性能は,マンハッタンサイクル,日本1015サイクル,UDDSHDVサイクルを含む三種の異なる運転サイクルと比較した。シミュレーション結果は,独自の制御戦略と比較して,予測制御戦略と神経回路網に基づく制御戦略は,より良い効率性能を示すことが分かった。神経回路網に基づく戦略は,ハードウェア-イン-ループ実験により検証し,実験結果は,実際のハードウェアにおける制御性能はシミュレーション結果と同様の特性を示すことが分かった。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： ニューラルネットワーク ,  *電力管理 ,  ハードウェア ,  *二次電池 ,  動的計画法 ,  電動機駆動 ,  シミュレーション ,  *電動機 ,  予測制御 ,  最適化 ,  予測 ,  *推進システム ,  神経回路網
準シソーラス用語： 制御戦略 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： バッテリー ,  バス ,  推進システム ,  電力管理