[发明专利]一种智能网联混合动力汽车能量控制方法有效

专利信息
申请号: 201710015098.1 申请日: 2017-01-09
公开(公告)号: CN106696952B 公开(公告)日: 2018-10-19
发明(设计)人: 郭景华;王进 申请(专利权)人: 厦门大学
主分类号: B60W20/16 分类号: B60W20/16;B60W10/06;B60W10/08
代理公司: 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 代理人: 马应森
地址: 361005 *** 国省代码: 福建;35
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摘要: 一种智能网联混合动力汽车能量控制方法,涉及新能源汽车。采集信号;算法优化;指令处理及控制执行。根据车载传感系统及V2X系统采集的各种外界环境信息,采用遗传算法优化BP神经网络控制器,再通过整车智能控制系统处理并发送指令控制发动机和电动机,实现混合动汽车的转矩在最优转矩附近,达到节能减排的目的。结合智能网联系统运用遗传算法优化BP神经网络对混合动汽能量进行实时控制,让能量分配更为合理,节能减排效果更为明显。
搜索关键词: 一种 智能 混合 动力 汽车 能量 控制 方法
【主权项】:
1.一种智能网联混合动力汽车能量控制方法,其特征在于包括以下步骤:1)采集信号,具体步骤如下:(1)信号采集模块通过车载信息采集器采集车辆周围信息,以及接收车上传感器收集的信号,无线通信模块接收车联网及智能交通中的信息,信号采集模块和无线通信模块将收集到的信息传入整车智能控制器中;所述整车智能控制器包括微处理器、发动机通信模块、电机通信模块和电池管理系统通信模块;(2)整车智能控制器通过输入信号分析车辆运行的状况,将当前车速、电池SOC值、发动机温度信息送往车载智能优化系统;2)算法优化,具体步骤如下:(1)车载智能优化系统优化BP神经网络的初始权值和阈值,在遗传算法的种群中每个个体都包含一个网络所有的权值和阈值,个体通过适应度函数计算其适应度值,遗传算法通过选择、交叉和变异操作找到最优适应度值对应的个体;(2)BP神经网络是指利用遗传算法得到的最优个体对网络初始权值和阈值赋值,BP神经网络瞬时控制器对传入车载智能优化系统的当前车速、电池SOC值、总需求转矩和发动机温度进行优化计算,输出根据当前车辆状况下燃油消耗最少的发动机最优转矩,在车载智能优化系统中,遗传算法优化BP神经网络瞬时最优控制输出的转矩数据又传回整车智能控制器;3)指令处理及控制执行,具体步骤如下:(1)微处理器将传入整车智能控制器中信息进行处理成执行指令送往发动机通信模块、电机通信模块及电池管理系统通信模块;(2)发动机通信模块、电机通信模块和电池管理系统通信模块与整车CAN连接,将指令送到发动机控制模块、电机控制模块及电池管理系统对其控制实现能量的匹配。
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