针对P1P3构型混联式混合动力汽车(hybrid electric vehicles,HEVs)的能量管理问题,本文提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的能量管理策略。首先,根据控制算法构建系统预测模型,使用二次规划算法优化求解车辆最小...针对P1P3构型混联式混合动力汽车(hybrid electric vehicles,HEVs)的能量管理问题,本文提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的能量管理策略。首先,根据控制算法构建系统预测模型,使用二次规划算法优化求解车辆最小化油耗的优化问题;然后,利用MATLAB/Simulink仿真平台,在2种标准循环工况下对本文所提出的能量管理控制策略进行仿真验证,并与基于规则的能量管理控制策略进行了对比分析。结果表明,相对于基于规则的控制策略,采用基于MPC的控制策略在2种循环工况下的车辆百公里油耗分别降低了5.6%和5.2%,可有效提升燃油经济性。展开更多
文摘由于地铁受电弓—接触线系统受电力列车运行速度限制,采用高空刚性架设接触供电方式.接触网实时参数测量和整定过程中,主要取决精密仪器结构状态与测量参数误差校正.传统的测量仪器采用激光相机与传感器组合方式,其数据传输整定慢、计算复杂融合难度大、受地铁隧道环境影响模型辨识度低等缺点.文中提出一种基于模糊理论的MPC(Model Prediction Control,模型预测控制)算法,在实时测量目标点定位和数据优化精度方面,与PID控制策略比较.AME/simulink试验仿真表明,基于模糊理论的MPC预测算法能提高测量仪器定位点位置预测校正,测量点轨迹协同精度提高15%,减少软件计算数据的作业量20%,提高数据处理精准度±10 mm.
文摘针对P1P3构型混联式混合动力汽车(hybrid electric vehicles,HEVs)的能量管理问题,本文提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的能量管理策略。首先,根据控制算法构建系统预测模型,使用二次规划算法优化求解车辆最小化油耗的优化问题;然后,利用MATLAB/Simulink仿真平台,在2种标准循环工况下对本文所提出的能量管理控制策略进行仿真验证,并与基于规则的能量管理控制策略进行了对比分析。结果表明,相对于基于规则的控制策略,采用基于MPC的控制策略在2种循环工况下的车辆百公里油耗分别降低了5.6%和5.2%,可有效提升燃油经济性。
