汽车工程
汽車工程
기차공정
AUTOMOTIVE ENGINEERING
2012年
7期
580-584
,共5页
模拟退火粒子群算法%控制策略%参数优化
模擬退火粒子群算法%控製策略%參數優化
모의퇴화입자군산법%공제책략%삼수우화
分别采用多层次参数扫描(MLPS)算法和模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法对并联式混合动力车逻辑门限控制策略的参数进行优化.将优化后的车辆以TEST-CITY-HWY测试循环进行仿真,并将结果与优化前的车辆的仿真结果进行对比.结果表明,经MLPS算法优化后,燃油消耗和HC与NOx排放分别下降了11.98％、6.01％和4.03％,但CO排放增加了25.18％；经SAPSO算法优化后,燃油消耗和HC、CO与NOx排放分别下降了13.61％、9.57％、27.78％和18.53％,且电池荷电状态(SOC)比MLPS优化略高.说明SAPSO算法在混合动力车控制参数优化效果上明显优于MLPS算法.
分彆採用多層次參數掃描(MLPS)算法和模擬退火粒子群優化(SAPSO)算法對併聯式混閤動力車邏輯門限控製策略的參數進行優化.將優化後的車輛以TEST-CITY-HWY測試循環進行倣真,併將結果與優化前的車輛的倣真結果進行對比.結果錶明,經MLPS算法優化後,燃油消耗和HC與NOx排放分彆下降瞭11.98％、6.01％和4.03％,但CO排放增加瞭25.18％；經SAPSO算法優化後,燃油消耗和HC、CO與NOx排放分彆下降瞭13.61％、9.57％、27.78％和18.53％,且電池荷電狀態(SOC)比MLPS優化略高.說明SAPSO算法在混閤動力車控製參數優化效果上明顯優于MLPS算法.
분별채용다층차삼수소묘(MLPS)산법화모의퇴화입자군우화(SAPSO)산법대병련식혼합동력차라집문한공제책략적삼수진행우화.장우화후적차량이TEST-CITY-HWY측시순배진행방진,병장결과여우화전적차량적방진결과진행대비.결과표명,경MLPS산법우화후,연유소모화HC여NOx배방분별하강료11.98％、6.01％화4.03％,단CO배방증가료25.18％；경SAPSO산법우화후,연유소모화HC、CO여NOx배방분별하강료13.61％、9.57％、27.78％화18.53％,차전지하전상태(SOC)비MLPS우화략고.설명SAPSO산법재혼합동력차공제삼수우화효과상명현우우MLPS산법.
