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J-GLOBAL ID:202202281554504678   整理番号:22A0102249

プラグインハイブリッド電気自動車のための適応ファイアワークアルゴリズム最適化ベース知的エネルギー管理戦略【JST・京大機械翻訳】

An adaptive firework algorithm optimization-based intelligent energy management strategy for plug-in hybrid electric vehicles
著者 (7件):
資料名:
巻: 239  号: PB  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0631A  ISSN: 0360-5442  CODEN: ENEYDS  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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プラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)の燃料経済の改善に及ぼすエネルギー管理戦略(EMS)効果を高めるために,EMSの重要なパラメータを最適化する方法は,一般的解決策になった。しかし,現在の燃料消費と既存のEMSの理論的最適レベルの間には,まだ一定のギャップがある。その理由は,EMSのより多くの制御パラメータが最適化されるべきであり,また,最適化アルゴリズムの性能が改良されるべきであるということである。本論文では,制御パラメータの効率的最適化のために,新しい適応ファイアワークアルゴリズム(AFWA)を用いて,PHEVのためのインテリジェントEMSを提案した。EMSは規則ベースの歯車シフト戦略を含み,車両速度,加速度と電流歯車位置,およびTakagi-Sugenoファジィ制御ベースのトルク分布戦略を考慮することによって,駆動軸を常に妥当な範囲の中で回転し,パワートレインの需要トルクと充電のバッテリー状態に従ってエンジン操作点を最適化する。一方,修正AFWAを最初に提案して,反復回数に従って,コア火事の検索領域をより合理的に調整することによって,これら2つの戦略の制御パラメータを効率的に最適化した。最後に,提案したEMSを検証し,シミュレーションおよびHIL試験プラットフォームを通して評価した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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電気自動車 

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