基于增强型神经网络插电式混合动力乘用车能量管理方法

摘要

本发明涉及一种基于增强型神经网络插电式混合动力乘用车能量管理方法，属于混合动力乘用车车能量管理领域。该方法包括：S1：选取大量乘用车行驶工况，分别用于人工神经网络的训练和测试，并建立人工神经网络模型；S2：使用庞特里亚金极小值原理，得到其最优的能量分配关系，并将其作为训练数据对人工神经网络进行训练；S3：对人工神经网络进行测试，得到输出层输出的共态变量；S4：建立共态变量与等效因数的关系式；S5：计算等效消耗最小策略的等效能量消耗瞬时最小费用。与现有技术相比，本发明提高了计算效率并且减小了控制器的记忆效应，提高了控制器的鲁棒性，可以处理不同初始电池SOC的情况。