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J-GLOBAL ID：201702271954737029   整理番号：17A1721487

先行車両運動に基づいた完全電気自動車の予測エネルギー管理戦略【Powered by NICT】

Predictive Energy Management Strategy for Fully Electric Vehicles Based on Preceding Vehicle Movement

著者 (5件)： Zhang Shuwei (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Luo Yugong (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Junmin (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Wang Xiao (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Keqiang (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 18  号： 11  ページ： 3049-3060  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 本論文では,インホイールモータを備えた電気自動車(FEVs)のためのエネルギー効率の良いと地形情報と先行車情報組み込みエネルギー管理戦略を提示した。地形プレビューと先行車両運動予測と駆動エネルギーを節約したFEVの走行距離を延長するために重要である。先行車両運動は多くの研究で既知であるという仮定の下でエネルギー最適化を行うとは異なり,前方車両運動は車車間通信に基づく各制御サイクルの間の予測したし,FEV車両速度とモータトルク分布はエネルギー消費を削減するために非線形モデル予測コントローラによって最適化した。省エネルギー目的は,コスト関数において,各制御サイクルにおける運動エネルギー消費を採用して達成されるが,安全目標は先行車両から適切な相対距離を保つことにより達成される。非線形車両の縦方向モデルを適用しているので,格子初期トルク面は各時間ステップで利用される大域的最小を探すことである。シミュレーション結果は,この方法が先行車両運動情報を用いること無しに制御法よりも優れた省エネルギー性能を有しており,ここで提案したアルゴリズムは,種々の運転条件の下では広い適用性を持つことを示した。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： アルゴリズム ,  省エネルギー ,  制御装置 ,  *エネルギー管理 ,  シミュレーション ,  費用関数 ,  *予測 ,  モデル ,  *電気自動車 ,  制御方式 ,  トルク ,  最適化 ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： *先行車 ,  *車両運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 運転者  (TB01040V) ,  走行装置  (QG03040V) ,  電気自動車  (QG07020B) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 車両運動 ,  電気自動車 ,  予測 ,  エネルギー管理 ,  戦略