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J-GLOBAL ID：201702229438231428   整理番号：17A1929837

プラグインハイブリッド電気自動車の車両速度予測と車両制御戦略【JST・京大機械翻訳】

Plug-in hybrid electric vehicle speed prediction and control strategy

著者 (6件)： Lian Jing (大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室運載工程与力学学部汽車工程学院,大連遼寧,116024) ,  Liu Shuang (大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室運載工程与力学学部汽車工程学院,大連遼寧,116024) ,  Li Linhui (大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室運載工程与力学学部汽車工程学院,大連遼寧,116024) ,  Zhou Yafu (大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室運載工程与力学学部汽車工程学院,大連遼寧,116024) ,  Yang Fan (大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室運載工程与力学学部汽車工程学院,大連遼寧,116024) ,  Yuan Lushan (大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室運載工程与力学学部汽車工程学院,大連遼寧,116024)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 34  号： 5  ページ： 564-574  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,プラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)の典型的ハイブリッドシステムについて述べた。. . . . . . . . . . . . . 1 : 1 : 1 , 2 ,3).本論文では,速度予測に基づくハイブリッド論理的動的(MLD)モデル予測制御方式を提案した。.. . 1 MLD MLDモデルに基づく予測制御方式を提案した。最初に,エンジンと電動機の機能的消費量モデルを線形化することによって,二軸並列プラグインハイブリッド電気市街バスのパワートレインシステムの数学モデルを確立した。第二に,ファジィ推論を用いて運転意図を分析した。運転意図認識と履歴速度データに基づく非線形自己回帰(nonlinear auto-regressive models、NAR)ニューラルネットワークの速度予測方法を提案し、将来の走行条件予測を行った。次に,最小等価燃料消費を目標として,PHEVのハイブリッド論理動的モデルを確立し,そして,予測制御の考えを用いて,速度予測の時間領域における最適モータトルク制御シーケンスを解くことができた。最後に,シミュレーション結果は,提案した制御戦略が,特定のサイクル条件の下で,電力アシスト戦略と比較して,燃料経済性を改善することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： トルク制御 ,  ニューラルネットワーク ,  ダイナミックモデル ,  予測制御 ,  *予測 ,  電動機 ,  *ハイブリッド自動車 ,  予測技法 ,  プラグインハイブリッド自動車 ,  燃料経済 ,  数学モデル ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *制御戦略 ,  ハイブリッドシステム ,  *プラグイン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： plug-in hybrid electric vehicle ,  fuzzy inference ,  nonlinear auto-regressive neural network ,  vehicle speed prediction ,  mixed logical dynamical model

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： プラグイン ,  ハイブリッド電気自動車 ,  予測 ,  制御戦略