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J-GLOBAL ID：201602276817848451   整理番号：16A1247749

運転条件認識に基づくハイブリッド電気自動車のエネルギー管理戦略の最適化【JST・京大機械翻訳】

Energy Management Strategy Optimization of HEV based on Driving Pattern Recognition

著者 (4件)： Liu Yonggang (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University; Chongqing Automotive Collaborative Innovation Center) ,  Xie Qingbo (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University; Chongqing Automotive Collaborative Innovation Center) ,  Qin Datong (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University) ,  Lei Zhenzhen (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University)
資料名： Jixie Chuandong  (Jixie Chuandong)
巻： 40  号： 5  ページ： 64-69,73  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2052A  ISSN： 1004-2539  CODEN： JICHEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の状態認識に基づくエネルギー管理戦略は,車両の走行中に,電池の荷電状態(SOC)がいくつかの条件下で急速に減少するという問題を考慮せず,23の典型的サイクルを選択し,クラスタ分析法を用いて5つのタイプに分割した。燃料消費の最小化を目的として,シミュレーテッドアニーリングの粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,種々の運転条件の下でのエネルギー管理戦略におけるキーパラメータをオフライン最適化し,最適化パラメータデータベースを構築し,運転状態認識に基づくエネルギー管理戦略の最適化方法を提案した。構築した総合試験条件を用いて,エネルギー管理戦略をシミュレーションした。結果は,運転状態認識に基づくエネルギー管理戦略が,運転状態認識を採用しないエネルギー管理戦略と比較して,総合的燃費が12.77%減少することを示した。同時に,運転条件に基づくエネルギー管理戦略は,走行中の自動車のSOC低下速度を減少させることができた。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 燃料消費率 ,  *エネルギー管理 ,  *自動車 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  *最適化 ,  高速度 ,  走行 ,  最適化手法 ,  クラスタ分析 ,  *ハイブリッド自動車
準シソーラス用語： 運転状態 ,  オフライン ,  粒子群最適化 ,  燃料消費量 ,  *運転条件 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： HEV ,  Driving pattern recognition ,  State of charge ,  Energy management strategy

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッド電気自動車 ,  エネルギー管理 ,  戦略 ,  最適化