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J-GLOBAL ID：202102242436739227   整理番号：21A1820196

適応動的計画法と確率的駆動状態モデルを用いたマルチソースHEVのリアルタイム電力管理【JST・京大機械翻訳】

Realtime Power Management of a Multi-Source HEV Using Adaptive Dynamic Programing and Probabilistic Drive State Model

著者 (2件)： M. Ali Ahmed (University of Duisburg-Essen, Duisburg, Germany) ,  Soffker Dirk (University of Duisburg-Essen, Duisburg, Germany)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IDETC-CIE2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  資料種別： 会議録 (C)
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： マルチソースハイブリッド電気自動車(HEV)における電力管理は,異なる形式のエネルギーを扱う非自明な問題である。最適ベースのアプローチは,それらの高い計算要求のため,実時間で適用することは容易ではない。ルールベース(RB)アルゴリズムは実時間制御に適している。しかし,提供した解決策は非最適であった。リアルタイム制御における適用可能な最適ベース解の開発は,HEVのより高い効率を確実にすることができる。本論文は,適応動的計画法(ADP)を用いたマルチソースHEVのリアルタイム最適制御のための新しい方法を示した。開発した概念は,物理ベースパラメータに関する駆動状態認識に基づいている。車両運転条件は,NSGA-II最適化ツールを用いて各状態に対してオフラインで最適化される。最適化解は,適応RB法を用いて実時間で応用できる。ADPを適用するために,確率的駆動状態モデルを開発して,ルックヘッドウィンドウを提供して,特定の水平線のために状態遷移ネットワークを生成した。アルゴリズムを,リアルタイムで最短経路問題を解決するために,予測ステップサイズ/長さに関してカスタマイズした。実験適用をエミュレーション試験-リグを用いて行い,結果を検証した。シミュレーションと実験結果は,燃料消費と車載充電維持に関して総費用関数の削減を示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  最適化 ,  最短路問題 ,  最適制御 ,  *動的計画法 ,  ネットワーク ,  費用関数 ,  ハイブリッド自動車 ,  充電 ,  エミュレーション ,  *電力管理 ,  ルールベース
準シソーラス用語： 自動車運転 ,  実時間 ,  燃料消費量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (8件)： 適応 ,  動的計画法 ,  確率 ,  マルチ ,  ソース ,  HEV ,  リアルタイム ,  電力管理