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J-GLOBAL ID：201702282858112909   整理番号：17A1033624

長距離トラックハイブリッド運転戦略と予測パワートレイン制御システムの多目的最適化【Powered by NICT】

Multi-objective optimization of a long-haul truck hybrid operational strategy and a predictive powertrain control system

著者 (3件)： Fries M. (Institute of Automotive Technology, Technical University of Munich, Boltzmannstr. 15, Garching, 85748, Germany) ,  Kruttschnitt M. (Institute of Automotive Technology, Technical University of Munich, Boltzmannstr. 15, Garching, 85748, Germany) ,  Lienkamp M. (Institute of Automotive Technology, Technical University of Munich, Boltzmannstr. 15, Garching, 85748, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EVER  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 最適運転戦略である高価なハイブリッド電気自動車(HEV)のパワートレイン部品の早期償却に必須である。特に長距離トラックの運転における,燃料コストはTotal Costof Ownership(TCO)の,輸送ビジネスにおける重要な起業家性能に大きな影響を持っている。経路情報と組み合わせて,予測クルーズ制御(PPC)システムは,省燃費効果を増加させた。MATLAB/Simulinkモデルに基づく一般的なアプローチでは,運転戦略とPPCを遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて最適化した。時間固定費を減少させるために燃料消費を最小化し,同時に車両速度を最大化することの間の矛盾を解決する必要がある。これは多目的最適化問題(MOP)をもたらした。運転戦略は回収,ブースティングの省燃費機能を含み,荷重点(SLP)および電気駆動のみをシフトする並列ハイブリッドトポロジーのために開発した。方法論は長距離作業における運転戦略とPPCシステムを組合せることにより,適切な制御パラメータ設定のための探索に答えるのに役立つ。本論文では,モデル構築,シミュレーションとルールベース制御戦略の最適化について述べた。内燃機関(ICE)トラックの経路プロフィル及び燃料消費を実際の試験で測定した。記録したデータはモデル構築に使用し,シミュレーションツールを検証した。最適パラメータ構成を用いて,車両速度の増加と同時に11%までの省燃費効果を達成した。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： *制御系 ,  *運転 ,  ハイブリッド自動車 ,  遺伝的アルゴリズム ,  多目的計画法 ,  モデリング ,  *最適化 ,  *予測 ,  ルールベース
準シソーラス用語： 燃料消費量 ,  MATLAB ,  省燃費 ,  *多目的最適化 ,  *パワートレイン ,  *長距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 長距離 ,  トラック ,  戦略 ,  予測 ,  パワートレイン ,  制御システム ,  多目的最適化