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J-GLOBAL ID：201702284471991771   整理番号：17A0350645

二軸駆動ハイブリッド電気自動車のエネルギー管理戦略【JST・京大機械翻訳】

Energy management strategy of dual drive hybrid electric vehicle

著者 (3件)： Jiang Dongdong (Institute of Power Machinery and Vehicular Engineering,Zhejiang University) ,  Li Daofei (Institute of Power Machinery and Vehicular Engineering,Zhejiang University) ,  Yu Xiaoli (Institute of Power Machinery and Vehicular Engineering,Zhejiang University)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 50  号： 12  ページ： 2245-2253  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  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： 二軸駆動ハイブリッド電気自動車(DDHEV)の効率解析モデルを構築し,杭州市の循環条件を構築した。動的制御戦略のシミュレーション結果に従って,新しいルール制御戦略を得て,新しいルール制御戦略の節約効果を評価した。結果は以下を示す。従来のルール制御戦略と比較して,新しいルール制御戦略は車両の燃料経済性を35.5%増加させ,滑らかな運転条件下で24.9%を増加させ,高負荷条件下で4.8%を向上させた。異なる運転条件の下での新しいルール制御戦略の適応性を改善するために,実際の運転条件を学習ベクトル量子化ニューラルネットワークによって同定し,対応する制御パラメータを調整し,そして,油節約効果を評価した。結果は以下を示す。実際の運転条件の下で,単一ルール制御戦略と比較して,新しいルール制御戦略のパラメータを調整することによって,燃料経済性を28.2%以上向上させることができた。提案したモデルは二軸駆動ハイブリッド電気自動車の実際の応用要求を満たし、車両の燃料経済性を向上させた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *エネルギー管理 ,  シミュレーション ,  性能分析 ,  *二軸 ,  適応性 ,  燃料経済 ,  *ハイブリッド自動車
準シソーラス用語： 制御パラメータ ,  学習ベクトル量子化 ,  高負荷 ,  運転条件 ,  制御戦略 ,  動的制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： dual drive hybrid electric vehicle(DDHEV) ,  driving cycle construction ,  energy management ,  rule extraction ,  driving mode recognition

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 二軸 ,  ハイブリッド電気自動車 ,  エネルギー管理 ,  戦略