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J-GLOBAL ID：201802256981842754   整理番号：18A1894517

ハイブリッド電気自動車最適燃料経済に適用した予測誤差【JST・京大機械翻訳】

Prediction Error Applied to Hybrid Electric Vehicle Optimal Fuel Economy

著者 (3件)： Asher Zachary D. (Department of Mechanical Engineering, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA) ,  Baker David A. (Department of Mechanical Engineering, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA) ,  Bradley Thomas H. (Department of Mechanical Engineering, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA)
資料名： IEEE Transactions on Control Systems Technology  (IEEE Transactions on Control Systems Technology)
巻： 26  号： 6  ページ： 2121-2134  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0515A  ISSN： 1063-6536  CODEN： IETTE2  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： 予測最適エネルギー管理戦略(最適EMS)を用いたハイブリッド電気自動車の燃料経済(FE)改善は研究の活発な課題である。最近の開発は,FE改善に最も重要な予測の側面を示す研究の欠如にもかかわらず,実時間予測ベースの制御戦略に焦点を当てている。本論文では,2010年Toyota Priusの検証されたモデルに実装されたグローバル最適制御戦略に対して,駆動導出非確率的予測誤差を適用し,FE結果を各タイプの予測誤差に対して報告した。本論文では,最初に,現実世界の駆動サイクル開発を概説し,次に,2010年のToyota Priusをシミュレートし,次に動的計画法(DP)を実行して,グローバル最適制御を導出し,最後にDP解を用いて予測誤差を評価した。完全な予測,14の交互駆動サイクルからの予測誤差,および6つの代替車両パラメータからの予測誤差について,Fe比較を報告した。結果は,最適EMSからのFE改良が,誤った停止,交通,および車両パラメータの下で維持され,一方,経路変化と複合駆動サイクルの誤りが,FEの改善を失う結果になる可能性があることを示している。まとめると,これらの結果は,最適EMSの実装が信頼できるFE改善をもたらすことを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  エネルギー管理 ,  最適制御 ,  *ハイブリッド自動車 ,  *予測 ,  *燃料経済 ,  *予測誤差 ,  動的計画法 ,  鉄
準シソーラス用語： 制御戦略 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッド電気自動車 ,  燃料 ,  経済 ,  予測誤差