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J-GLOBAL ID：202202264694977832   整理番号：22A1163345

マルチ地平モデル予測制御:連結ハイブリッド電気自動車の統合電力と熱管理への応用【JST・京大機械翻訳】

Multihorizon Model Predictive Control: An Application to Integrated Power and Thermal Management of Connected Hybrid Electric Vehicles

著者 (6件)： Hu Qiuhao (Department of Naval Architecture and Marine Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Amini Mohammad Reza (Department of Naval Architecture and Marine Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Kolmanovsky Ilya (Department of Aerospace Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Sun Jing (Department of Naval Architecture and Marine Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Wiese Ashley (Ford Motor Company, Dearborn, MI, USA) ,  Seeds Julia Buckland (Ford Motor Company, Dearborn, MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Control Systems Technology  (IEEE Transactions on Control Systems Technology)
巻： 30  号： 3  ページ： 1052-1064  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0515A  ISSN： 1063-6536  CODEN： IETTE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,接続ハイブリッド電気自動車(HEV)の統合電力と熱管理(iPTM)への応用による多重水平モデル予測制御(MH-MPC)手法を提案した。提案したMH-MPCは,短い後退と長い収縮期間にわたって,予見と最適化を利用し,そこでは,プレビュー,モデル,および統合の正確性は,異なる地平で異なる。短い予測水平とターミナルコストを有する従来のMPCベースの手法と比較して,MH-MPCは,動的計画法(DP)に匹敵するレベルへの燃料消費を改善し,一方,まだ計算的に手頃である。実世界の都市運転サイクルに対する統計的感度解析を実施し,長期展望における不確実性の中程度のレベルに対するMH-MPCのロバスト性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *電力 ,  動的計画法 ,  不確実性 ,  *熱管理 ,  感度解析 ,  ターミナル ,  都市 ,  *ハイブリッド自動車 ,  多重化 ,  *予測制御 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 正確性 ,  モデル予測制御 ,  運転サイクル ,  燃料消費量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  モデル予測制御 ,  ハイブリッド電気自動車 ,  統合 ,  熱管理 ,  応用