【摘 要】
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复合储能式装载机具备多种能量回收再利用功能,但由于工作工况复杂多变,无法选择与之匹配的最优控制器,使得其控制性能和经济性能并未达到最优。利用基于BP神经网络的识别模
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京电动车辆协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51275053),科技创新服务能力建设-科研基地建设-新能源汽车北京实验室(市级)(PXM 2019_014224_000005)
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复合储能式装载机具备多种能量回收再利用功能,但由于工作工况复杂多变,无法选择与之匹配的最优控制器,使得其控制性能和经济性能并未达到最优。利用基于BP神经网络的识别模块进行工况识别,并依此匹配相应控制器,然后通过整车仿真模型进行仿真,结果表明,整车控制性能和经济性能均得到显著提升。通过dSPACE进行硬件在环试验,试验与仿真结果基本一致,验证了优化切实有效,为整车控制器的设计优化提供了参考。
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