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J-GLOBAL ID：202102228808681163   整理番号：21A0989616

プラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)のための混合論理動的モデル予測制御(MLD-MPC)エネルギー管理制御戦略【JST・京大機械翻訳】

A Mixed Logical Dynamical-Model Predictive Control (MLD-MPC) Energy Management Control Strategy for Plug-in Hybrid Electric Vehicles (PHEVs)

著者 (7件)： Lian Jing ,  Liu Shuang ,  Li Linhui ,  Liu Xuanzuo ,  Zhou Yafu ,  Yang Fan ,  Yuan Lushan
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 1  ページ： 74  発行年： 2017年01月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)は,連続状態変数,離散事象,および運転制約を含むハイブリッドシステム(HS)とみなすことができる。このように,混合論理力学(MLD)モデルと短期車両速度予測に基づくPHEVのためのモデル予測制御(MPC)戦略を,本論文で提案した。最初に,制御PHEVの数学モデルをセットアップして,炉心電力成分の線形化モデルを用いてエネルギー消費を評価した。次に,運転意図と過去の車両速度データの認識に基づいて,非線形自動回帰(NAR)ニューラルネットワーク構造を設計して,都市バスの既知の運転プロファイルのための車両速度を予測し,予測車両速度を用いて,全要求トルクを計算した。次に,MLDモデルを6つの可能な駆動モードに対して適切な制約で確立した。混合整数線形計画法(MILP)アルゴリズムで目的関数を解決することによって,速度予測水平線内の最適電動機トルクと対応する駆動モードシーケンスを得ることができた。最後に,提案したエネルギー制御戦略はシミュレーション結果における燃料経済の実質的な改善を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  電力 ,  状態変数 ,  電動機 ,  トルク ,  数学モデル ,  ニューラルネットワーク ,  *ダイナミックモデル ,  市街バス ,  *ハイブリッド自動車 ,  目的関数 ,  燃料経済 ,  *プラグインハイブリッド自動車
準シソーラス用語： *制御戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 運転意図 ,  混合論理動力学モデル ,  混合整数線形計画法(MILP) ,  モデル予測制御(MPC) ,  非線形自己回帰(NAR)ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

引用文献 (27件)：

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• Little, S.; Seegmiller, N.; Walter, D.; Myers, C. Verification of analog/mixed-signal circuits using labeled hybrid petri nets. IEEE Trans. Comput.-Aided Des. Integr. Circuits Syst. 2011, 30, 617-630.
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タイトルに関連する用語 (9件)： プラグイン ,  ハイブリッド電気自動車 ,  PHEV ,  論理 ,  動的モデル ,  予測制御 ,  MPC ,  エネルギー管理 ,  制御戦略