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J-GLOBAL ID：201902216197474615   整理番号：19A2245055

ハイブリッド自動車モデル予測エネルギー管理研究の現状と展望【JST・京大機械翻訳】

Current Status and Prospects for Model Predictive Energy Management in Hybrid Electric Vehicles

著者 (5件)： Zhang Fengqi (西安理工大学机械与精密儀器工程学院 西安710048) ,  Hu Xiaosong (重慶大学机械伝動国家重点実験室 重慶400044) ,  Xu Kanghui (西安理工大学机械与精密儀器工程学院 西安710048) ,  Tang Xiaolin (重慶大学机械伝動国家重点実験室 重慶400044) ,  Cui Yahui (西安理工大学机械与精密儀器工程学院 西安710048)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 55  号： 10  ページ： 86-108  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  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： エネルギー管理戦略はハイブリッド自動車の核心技術であり、直接に燃費、動力性及び運転性を決定する。しかし,実際の運転条件の不確実性と擾乱は,エネルギー管理アルゴリズムの設計の難しさを大いに増加させた。そのため、高効率、適応性の強いエネルギー管理アルゴリズムを開発することは非常に重要である。予測エネルギー管理は転がり最適化、フィードバック補正などのメリットがあるため、未来の運転状況の擾乱が最適化性能に与える影響を低減でき、運転状況の適応性と自動車経済を向上できる。モデル予測制御に基づくハイブリッド自動車エネルギー管理戦略の発展状況について重点的に述べ、その基本原理、優位性、適用範囲について総合的分析を行った。異なる制御方法の利点と欠点を比較分析し、具体的な実例を用いて、モデル予測エネルギー管理策略の特徴を解釈した。最後に、異なる角度から予測エネルギー管理の発展方向について展望し、先進ハイブリッド自動車エネルギー管理コントローラの開発に参考を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  燃料消費率 ,  適応性 ,  アルゴリズム ,  *エネルギー管理 ,  最適化 ,  *ハイブリッド自動車 ,  *自動車 ,  フィードバック ,  制御方式 ,  制御装置 ,  *予測
準シソーラス用語： モデル予測制御 ,  運転条件 ,  *モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイブリッド自動車 ,  モデル予測 ,  エネルギー管理 ,  研究 ,  現状 ,  展望