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J-GLOBAL ID：202002275860223779   整理番号：20A1387133

走行条件に基づくプラグインハイブリッドバス制御パラメータの自動キャリブレーション法【JST・京大機械翻訳】

Automatic Calibration Method for PHEB Control Parameters Based on Driving Cycles

著者 (4件)： Gao Jianping (河南科技大学車輌与交通工程学院,洛陽,471003) ,  Sun Jiahui (河南科技大学車輌与交通工程学院,洛陽,471003) ,  Xu Zhenhai (河南科技大学車輌与交通工程学院,洛陽,471003) ,  Xi Jianguo (河南科技大学車輌与交通工程学院,洛陽,471003)
資料名： Zhongguo Jixie Gongcheng  (Zhongguo Jixie Gongcheng)
巻： 31  号： 6  ページ： 631-637  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2243A  ISSN： 1004-132X  CODEN： ZJGOE8  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： 運転条件下のプラグインハイブリッド自動車制御パラメータシミュレーションキャリブレーション過程におけるキャリブレーションパラメータ選択の科学性と人工リアルタイムオンラインキャリブレーション効率が低いなどの問題を解決するために、任意走行条件における制御パラメータ自動化キャリブレーション方法を提案した。実際のバス走行条件に基づき,制御戦略パラメータに及ぼす直交試験の影響度を,設計し,そして,5つの影響度の大きい制御パラメータを,キャリブレーションパラメータとして選択した。制御パラメータ最適化モデルを,人工分析結果および調整パラメータの代わりに,自己最適化特性を用いて,構築した。Cruise、MicroAutoBox、Isightなどのツールを利用して、制御パラメータの自動化キャリブレーションのリアルタイムシミュレーションプラットフォームを開発した。シミュレーション結果は,以下を示した。人工キャリブレーションと比較して,自動キャリブレーションの時間は75.51%短縮され,合理的トルク割当により,スーパーコンデンサSOCの変動が低減し,較正後,制御戦略の100km燃料消費が12.30%減少し,キャリブレーション法の実現可能性が検証された。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *自動化 ,  トルク ,  直交性 ,  プラグインハイブリッド自動車 ,  走行
準シソーラス用語： スーパーキャパシタ ,  運転条件 ,  制御パラメータ ,  最適化モデル ,  リアルタイムシミュレーション ,  燃料消費量 ,  制御戦略 ,  *自動キャリブレーション ,  自己最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 研削  (QC03000R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 制御パラメータ ,  自動キャリブレーション