基于神经网络的液压混合动力车辆蓄能器ＳＯＣ状态预测研究#br#

doi:１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－０４７９．２０２１．０１．０１０

昆明冶金高等专科学校学报 ›› 2021, Vol. 37 ›› Issue (1): 55-58.DOI: １０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－０４７９．２０２１．０１．０１０

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基于神经网络的液压混合动力车辆蓄能器ＳＯＣ状态预测研究#br#

周　鹏^１，吴相稷^２

１.昆明冶金高等专科学校电气与机械学院，云南昆明６５００３３；２.昆明理工大学交通工程学院，云南昆明６５０５００

收稿日期:2020-09-04 出版日期:2021-04-29 发布日期:2021-08-23
作者简介:周　鹏（１９８６－），男，山东邹平人，讲师，工学硕士，主要从事新能源汽车与车辆动力学及控制研究。
基金资助:
昆明冶金高等专科学校科研基金项目：重型串联式液压混合动力汽车控制策略研究（２０１９ＸＪＺＫ０７）

Research on Prediction of SOC State of Accumulator of Hydraulic Hybrid Vehicle Based on Neural Network#br#

ＺＨＯＵＰｅｎｇ^１，ＷＵＸｉａｎｇｊｉ²

1.Faculty of Electrical and Mechanical Engineering，Kunming Metallurgy College Kunming 650033，China;
2.Faculty of Transportation Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650500，China

Received:2020-09-04 Online:2021-04-29 Published:2021-08-23

摘要/Abstract

摘要： 建立基于神经网络的液压混合动力车辆液压蓄能器SOC荷压状态模型，通过选取某重型液压混合动力车辆，搭建Matlab/Simulink平台下仿真模型。在FUDS仿真循环工况下，分析车辆的实际车速与期望车速、车速误差参数、蓄能器SOC预测状态参数等，得出结论:在液压蓄能器ACC的荷压状态开启值为0.2，荷压状态关闭值为0.5时，发动机与蓄能器的工作协调最好。SOC值的响应较好，达到了预期效果。

关键词: 液压混合动力, 联邦城市循环工况, 神经网络控制液压蓄能器, 荷压状态, 车速误差

Abstract: The hydraulic accumulator ( SOC) load model of hydraulic hybrid vehicles based on neural network control is established. By selecting a certain heavy-duty hydraulic hybrid vehicle , the simulation model under Matlab / Simulink platform is built. In the FUDS simulation cycle ，the actual vehicle speed and expected speed, vchicle speed error parameters，the SOC predict state parameters，etc. are analyzed. lt is concluded that when the opening value of hydraulic accumulator ACC is 0.2 and the closing value is 0. 5 ,the coordination between engine and accumulator is the best. 'The response of SOC valuc is good,and the expected effect is achieved.

Key words: hydraulic hybrid power, FUDS, neural network control hydraulic accumulator, state of charge, speed error

中图分类号:

U491.8

周　鹏, 吴相稷. 基于神经网络的液压混合动力车辆蓄能器ＳＯＣ状态预测研究#br#[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2021, 37(1): 55-58.

ＺＨＯＵＰｅｎｇ, ＷＵＸｉａｎｇｊｉ. Research on Prediction of SOC State of Accumulator of Hydraulic Hybrid Vehicle Based on Neural Network#br#[J]. Journal of Kunming Metallurgy College, 2021, 37(1): 55-58.

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[1]	周　鹏１，杨　静１，康　南２. 基于规则能量管理策略的液压混合动力汽车性能分析[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2018, 34(5): 82-.
[2]	周　鹏１　康　南２　杨　静１. 液压驱动型混合动力汽车系统分析[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2018, 34(1): 36-.

基于神经网络的液压混合动力车辆蓄能器ＳＯＣ状态预测研究#br#

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