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申请/专利权人：昆明理工大学
申请日：2023-12-13
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117922373A
主分类号：B60L58/10
分类号：B60L58/10;B60L58/12;B60L50/61
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本发明公开了一种不同海拔下的增程式电动汽车APU自适应控制方法，通过收集不同海拔环境下增程式电动轻卡的行驶数据，使用深度神经网络算法对行驶数据进行训练，并使用强化学习算法对电动轻卡的控制策略进行优化，以提高车辆的能源利用效率和行驶性能。该方法可以实现在不同海拔环境下的自适应控制，提高车辆的稳定性和节能效果。该方法使用深度强化学习算法对行驶数据进行训练和优化，能够更加准确地分析车辆的行驶状态和能量利用状况，通过实时的自适应控制，可以最大限度地提高车辆的能源利用效率和稳定性；同时，将基于规则的控制策略与基于智能体的能量管理策略相结合，可以在智能化和自动化的基础上增加一定的可靠性和安全性。
主权项：1.一种不同海拔下的增程式电动汽车APU自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用整车测试平台在不同海拔环境下采集增程式电动轻卡的行驶数据，所述行驶数据包括车速、电池状态、海拔高度及发动机排放参数；步骤二、将采集到的数据用于构建增程式电动轻卡行驶的环境模型，在MATLBSimulink建立智能体训练模型；步骤三、采用深度强化学习算法，建立基于环境和智能体的仿真模型，并使用采集的数据进行训练，得到能够实现自适应的控制策略的深度强化学习智能体；步骤四、将训练好的深度强化学习智能体移植到实际整车控制器中；步骤五、确定当前的海拔高度、电池状态和发动机工作排放状态，最终通过训练好的深度强化学习智能体进行自适应控制，以最大化电动轻卡的行驶距离和性能；步骤六、采用基于规则的控制策略作为基于智能体策略的补充；所述基于规则的控制策略是通过事先定义一系列规则和限制条件，在特定情况下对能量管理进行干预和调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种不同海拔下的增程式电动汽车APU自适应控制方法
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