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J-GLOBAL ID：201802234751488551   整理番号：18A0587874

ハイブリッドパワートレインモデルとオンラインパラメータ推定を用いた距離推定不確実性の低減【Powered by NICT】

Reducing range estimation uncertainty with a hybrid powertrain model and online parameter estimation

著者 (4件)： Sautermeister Stefan (Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG, Department of Energy Management, R&D Center Weissach) ,  Ott Florian (Karlsruhe Insitute of Technology (KIT), Institute of Vehicle System Technology) ,  Vaillant Moritz (Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG, Department of Energy Management, R&D Center Weissach) ,  Gauterin Frank (Karlsruhe Insitute of Technology (KIT), Institute of Vehicle System Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITSC  ページ： 1-6  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： 距離不安は限られたインフラストラクチャと電池容量に起因する電気自動車運転者のための大きな問題である。この問題を矛盾する一つの方法は,より正確な距離推定,選択された経路予測エネルギー消費量の不確実性を減少させることによって達成することができる。本研究では,システム不確実性を考慮した距離推定のための手法を提案した。前述の不確実性を減少させるために,著者らは予測における駆動抵抗パラメータを含む多重モデル推定を用いた再帰的アルゴリズムを提案した。これらのパラメータは,特異的経路セグメントの動的運転行動のための関数近似を用いた標準縦消費モデルを組み合わせたハイブリッドパワートレインモデルに適用した。この近似は,適切な統計的駆動性能に依存している。法は距離推定不確実性を低減することを示したいくつかの実際の試験駆動の助けを借りて,1つの典型的なシナリオの半分以下である。本研究の知見の減少範囲不安につながる可能性があると世界的電気自動車の受容性を増加した。Copyright 2018 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： 関数近似 ,  電池容量 ,  電気自動車 ,  エネルギー消費 ,  *不確実性 ,  インフラストラクチャー ,  *パラメータ推定 ,  予測 ,  忍容性
準シソーラス用語： 許容性 ,  運転行動 ,  再帰アルゴリズム ,  多重モデル ,  *距離推定 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  パラメータ推定 ,  距離推定 ,  不確実性