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基于遗传优化K均值聚类算法工况识别的混合动力汽车能量管理策略
| 题名： | 基于遗传优化K均值聚类算法工况识别的混合动力汽车能量管理策略 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 詹森；秦大同；曾育平； |
| 关键词： | 汽车工程；混合动力汽车；K均值聚类算法；工况识别；能量管理策略 |
| 摘要： | 针对目前基于工况识别的混合动力汽车能量管理策略中工况识别算法的局限性和缺点,应用K均值聚类算法进行工况识别,并结合等效燃油最小能量管理策略(ECMS)实现对整车的能量管理。具体方法为:选定4种典型城市循环工况,根据等效燃油最小能量管理策略,得到4种典型工况下不同等效燃油系数与油耗之间的关系,根据所得每种典型工况均有相应的最优等效燃油系数和最优需求功率分配方式的分析结果,对某随机行驶工况采用遗传优化后的K均值聚类算法进行识别,获得随机工况当前所属的工况类别,结合所属工况类别对发动机和电机的功率进行实时优化分 |
| 期刊名称： | 中国公路学报 |
| 出版年： | 2016 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 130-137,152 |
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