[发明专利]基于BP神经网络车速预测的复合电源能量管理方法在审
| 申请号： | 201910051538.8 | 申请日： | 2019-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN109760523A | 公开（公告）日： | 2019-05-17 |
| 发明（设计）人： | 胡强;付志军 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | B60L50/40 | 分类号： | B60L50/40;B60L50/60;B60L58/10 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于BP神经网络车速预测的复合电源能量管理方法，首先建立BP神经网络车速预测模型，通过收集处理当前汽车行驶状态以及历时车速信息，作为神经网络模型输入参数，获得未来时段的预测车速；然后根据预测车速信息，结合整车模型求出电机需求功率，并采用模型预测控制算法求出预测时域内的最优控制量，再将最优控制量作用于系统，通过滚动优化与反馈反馈校正，求出整个工况的最优控制量。所述能量管理控制策略能有效地提高复合电源汽车能量使用效率，增加汽车续驶里程。 | ||
| 搜索关键词： | 车速 复合电源 能量管理 最优控制 预测 车速信息 模型预测控制 汽车行驶状态 神经网络模型 反馈校正 滚动优化 控制策略 汽车能量 使用效率 收集处理 输入参数 需求功率 续驶里程 预测模型 预测时域 整车模型 有效地 算法 电机 反馈 汽车 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络车速预测的复合电源能量管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，根据历史车速信息和当前汽车行驶状态，通过建立神经网络车速预测模型，获得K时刻未来一段时间的预测车速；步骤2，根据所述步骤1中的获得的预测车速计算出电机需求功率；步骤3，根据步骤2中的需求功率，采用模型预测控制算法滚动优化求解K时刻起预测时域内最优控制序列；步骤4，将步骤3中获得的最优控制序列首个控制量作用到整车系统，对下一时刻的预测值进行校正；步骤5，在k+1时刻重复步骤4的操作过程，直到求出整个系统的最优控制量。
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