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一种基于短时车速预测的混动传动系统模式智能切换方法
摘要文本
本发明属于混合动力车辆的工作模式切换控制技术领域，特别是涉及一种基于短时车速预测的混动传动系统模式智能切换方法。首先，采集实车驾驶数据；其次，分析混动系统工作模式切换表现，寻找工作模式切换集中区域；然后，基于双向长短期记忆神经网络和扩展卡尔曼滤波建立短时车速预测模型，实现对未来车速的预测；最后，建立基于强化学习的混动传动系统模式智能切换算法，在工作模式切换集中区域利用车辆状态信息和预测车速序列实现混动模式智能切换，减少模式切换次数，优化模式切换控制过程，提升行驶平顺性和行程经济性。 百度搜索马 克 数 据 网
申请人信息
- 申请人:北京航空航天大学
- 申请人地址:100191 北京市海淀区学院路37号
- 发明人: 北京航空航天大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于短时车速预测的混动传动系统模式智能切换方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410166740.6 |
| 申请日 | 2024/2/6 |
| 公告号 | CN117698688A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | B60W20/20 |
| 权利人 | 北京航空航天大学 |
| 发明人 | 王书翰; 姚坤; 赵俊玮; 刘学武; 徐向阳; 董鹏; 刘艳芳 |
| 地址 | 北京市海淀区学院路37号 |
专利主权项内容
1.一种基于短时车速预测的混动传动系统模式智能切换方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采集实车驾驶数据，经同步处理后，获得自然驾驶数据集；步骤S2、基于自然驾驶数据集，分析混动系统工作模式切换表现，寻找工作模式切换集中区域；步骤S3、建立BiLSTM-EKF短时车速预测模型并完成训练；步骤S4、构建基于强化学习的混动传动系统模式智能切换模型并完成训练；步骤S5、基于BiLSTM-EKF短时车速预测模型和混动传动系统模式智能切换模，实现混动传动系统模式切换边界的智能决策。