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J-GLOBAL ID：202102265397817149   整理番号：21A0989605

多重運転サイクルと運転パターン認識のためのパラメータ最適化に基づくハイブリッド電気自動車のための動的制御戦略【JST・京大機械翻訳】

A Dynamic Control Strategy for Hybrid Electric Vehicles Based on Parameter Optimization for Multiple Driving Cycles and Driving Pattern Recognition

著者 (8件)： Lei Zhenzhen (State Key Laboratory of Mechanical Transmissions & School of Automotive Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Lei Zhenzhen (Key Laboratory of Advanced Manufacture Technology for Automobile Parts, Ministry of Education, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China) ,  Cheng Dong (State Key Laboratory of Mechanical Transmissions & School of Automotive Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Liu Yonggang (State Key Laboratory of Mechanical Transmissions & School of Automotive Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Liu Yonggang (Key Laboratory of Advanced Manufacture Technology for Automobile Parts, Ministry of Education, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China) ,  Qin Datong (State Key Laboratory of Mechanical Transmissions & School of Automotive Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Zhang Yi (Department of Mechanical Engineering, University of Michigan-Dearborn, Dearborn, MI 48128, USA) ,  Xie Qingbo (State Key Laboratory of Mechanical Transmissions & School of Automotive Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 1  ページ： 54  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： 駆動パターンはハイブリッド電気自動車(HEV)のエネルギー管理戦略(EMS)のパラメータ最適化に重要な影響を与える。模擬アニーリング粒子スウォーム最適化(SA-PSO)を用いた新しいアルゴリズムを,動的性能を損なうことなく最小燃料消費を実現するために,多重駆動サイクルに基づくHEVの電力システムと制御戦略の両方のパラメータ最適化のために提案する。さらに,実際の運転サイクルを考慮せずに,本論文では,運転パターン認識に基づく動的EMSの最適化法を提案した。多重駆動サイクルと駆動パターン認識に基づく最適化EMSのためのシミュレーション検証を,Matlab/Simulinkプラットフォームを用いて実行した。結果は,元のEMSと比較して,前者の戦略が燃料消費を4.36%減少させ,後者は燃料消費を11.68%低減することを示した。プロトタイプ車両に関する道路試験を実施し,提案したEMSの有効性を試験データにより検証した。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 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  *パターン認識 ,  計算機シミュレーション ,  道路 ,  電力系統 ,  *ハイブリッド自動車 ,  *多重化 ,  シミュレーテッドアニーリング
準シソーラス用語： Simulink ,  *パラメータ最適化 ,  MATLAB ,  *運転サイクル ,  燃料消費量 ,  *制御戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイブリッド電気自動車(HEV) ,  エネルギー管理戦略(EMS) ,  粒子群最適化(PSO) ,  多重運転サイクル ,  運転パターン認識

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

引用文献 (32件)：

• Fang, L.; Qin, S.; Xu, G.; Li, T.; Zhu, K. Simultaneous optimization for hybrid electric vehicle parameters based on multi-objective genetic algorithms. Energies 2011, 4, 532-544.
• Montazeri-Gh, M.A. Application of genetic algorithm for optimization of control strategy in parallel hybrid electric vehicles. J. Frankl. Inst. 2006, 343, 420-435.
• Panday, A.; Bansal, H.O. Energy Management strategy for hybrid electric vehicles using genetic algorithm. Renew. Sustain. Energy 2016, 8, 741-746.
• Wang, J.; Wang, Q.; Wang, P.; Han, B. The optimization of control parameters for hybrid electric vehicles based on genetic algorithm. In Proceedings of the SAE World Congress, Detroit, MI, USA, 8-10 April 2014.
• Varesi, K.; Radan, A. A Novel GA Based Technique for Optimizing Both the Design and Control Parameters in Parallel Passenger Hybrid Cars. Int. Rev. Electr. Eng. 2011, 63, 1279-1286.

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  サイクル ,  パターン認識 ,  パラメータ最適化 ,  ハイブリッド電気自動車 ,  動的制御 ,  戦略