[发明专利]一种电驱动车辆分布式动力驱动系统重构控制方法及车辆有效
| 申请号： | 201910882140.9 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110717218B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 李军求;孙超;孙逢春;闵青云;苏治国 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种电驱动车辆分布式动力驱动系统重构控制方法及车辆，其引入了聚类学习对离线分析所得工况特征与最优驱动模式构型之间的机理进行学习，通过构建快速匹配模型，并利用样本数据对其进行训练不断调整权重系数直至模型收敛达到预期精度，可以实现最优驱动构型的快速匹配，在完成驱动模式的选择后，复杂的多动力源‑驱动系统得以简化得到可用于实时控制的底盘驱动构型。基于所确定构型利用MPC算法对APU及动力电池的能量进行实时最优分配，能够得到控制时域范围内的最优解，在可控情况下能够显著降低重型汽车能耗，较传统基于规则方法而言可以显著提高车辆的节能效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 驱动 车辆 分布式 动力 系统 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种电驱动车辆分布式动力驱动系统重构控制方法，其特征在于：具体包括以下步骤：/nS1.建立电驱动重型汽车分布式动力驱动系统模型，并针对动力源与驱动系统之间的搭配组合进行驱动模式构型的定义；/nS2.对目标车辆的自身驾驶工况数据进行采集、传输、存储与显示；/nS3.基于步骤S2采集的工况数据构建预测神经网络模型，对未来工况进行多尺度预测；/nS4.基于对未来工况的多尺度预测结果，使目标车辆利用聚类方法对最佳驱动模式进行快速匹配；/nS5.根据所述匹配结果确定简化的动力驱动系统的被控对象，通过模型预测控制算法对发动机与动力电池能量分配进行能效优化控制。/n
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