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J-GLOBAL ID：201602242933919459   整理番号：16A0693256

パワースプリットハイブリッドパワートレインのモデル予測制御【Powered by NICT】

Model predictive control of a power split hybrid powertrain

著者 (2件)： Yang Jie (Department of Mechanical Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48824 USA) ,  Zhu Guoming G. (Department of Mechanical Engineering, Michigan State University, East Lansing, 48824 USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ACC  ページ： 617-622  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  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： ハイブリッド電気自動車(HEV)は,有効電力管理と再生電力利用に起因する排出物の減少と燃料経済性を改善することができた。しかし,電力を分散させる最適の監視制御戦略を開発するHEVにおける複数電源により導入された自由度の高い程度のために極めて困難である。の従来のアプローチは,いわゆる電力追従方式を使用すると,電力管理は,充電状態(SOC)の電池状態はその標的レベルで維持することを保証せずに各与えられた瞬間に等価燃料消費を最小化することによって達成することができる。目標レベルで動作するバッテリーSOCを維持しながら与えられた範囲で予測された運転者の電力需要を追跡するための線形二次追跡(LQT)制御に基づくモデル予測制御(MPC)戦略を提案した。LQTコントローラは線形化制御指向モデルに基づいて開発し,各操作点で与えられた有限予測地平上の内部燃焼(IC)エンジンと電動機(EM)の全等価燃料消費を最小化することにより予測された所望のトルク軌道を追跡最適に使用されている。MPCに基づくLQTコントローラの性能を,四種類の典型的な走行サイクル下でのシミュレーションで検証した。シミュレーション結果は,燃料経済,特にFTPとIM240駆動サイクル下でベースラインパワー追跡制御戦略より大幅に改善され,同時に蓄電池の充電状態は望ましいレベルで維持されることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： トルク ,  燃料経済 ,  電力需要 ,  ハイブリッド自動車 ,  *電力 ,  追従制御 ,  線形性 ,  電力管理 ,  有効電力 ,  運転サイクル ,  *モデル予測制御 ,  充電率 ,  経済
準シソーラス用語： 最小化 ,  燃料消費量 ,  充電状態 ,  制御戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (1件)： モデル予測制御