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J-GLOBAL ID：201802239484734116   整理番号：18A0868400

走行条件分類に基づくハイブリッド車両速度予測方法とエネルギー管理戦略【JST・京大機械翻訳】

Speed Prediction Method and Energy Management Strategy for a Hybrid Electric Vehicle Based on Driving Condition Classification

著者 (5件)： Ding Feng (北京理工大学,車輌伝動国家重点実験室,北京 100081) ,  Wang Weida (北京理工大学,車輌伝動国家重点実験室,北京 100081) ,  Xiang Changle (北京理工大学,車輌伝動国家重点実験室,北京 100081) ,  He Wei (北京理工大学,車輌伝動国家重点実験室,北京 100081) ,  Qi Yunlong (北京理工大学,車輌伝動国家重点実験室,北京 100081)
資料名： Qiche Gongcheng  (Qiche Gongcheng)
巻： 39  号： 11  ページ： 1223-1231  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2056A  ISSN： 1000-680X  CODEN： QIGOE4  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： 2モードハイブリッド車の性能を効果的に改善するために,予測制御に基づくエネルギー管理戦略を設計し,リアルタイム最適化を通して電力オンライン配分を行い,将来の速度予測法を提案した。K平均クラスタ化アルゴリズムにより、作業状況を安定条件と高速変化の2種類に分け、リアルタイムに車両の現在の状況の分類を判断し、定常運転状況において、Markov連鎖予測速度に基づき、高速変化条件下で、ラジアルベースニューラルネットワークを用いて車両速度を予測し、最適な予測精度を獲得した。..............................................................シミュレーション結果は,提案した速度予測方法の正確さとエネルギー管理戦略の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安定条件 ,  最適化 ,  *予測技法 ,  高速度 ,  *予測 ,  Markov連鎖 ,  電力 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *ハイブリッド自動車 ,  *エネルギー管理 ,  クラスタ化 ,  予測制御
準シソーラス用語： 予測精度 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： HEV ,  energy management strategy ,  vehicle speed prediction ,  K-means clustering

分類 (3件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類 ,  ハイブリッド車両 ,  予測方法 ,  エネルギー管理 ,  戦略