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一种基于近似模型的燃料电池汽车模糊控制策略优化方法

摘要

本发明公开了一种基于近似模型的燃料电池汽车模糊控制策略优化方法,将椭球基神经网络近似模型的方法引入到燃料电池汽车领域中,进行控制策略优化。建立关于优化变量的椭球基神经网络的整车仿真近似模型,在近似模型基础上,以等效氢耗最小为目标函数,利用多岛遗传算法对模糊控制策略中隶属度函数的相关参数进行优化。优化后的燃料电池系统输出功率更加平稳,处于燃料电池最佳效率区的概率增加,提高了整车的经济性能,对燃料电池汽车的应用发展具有重要意义。

著录项

  • 公开/公告号CN111695202B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 太原理工大学;

    申请/专利号CN202010568570.6

  • 发明设计人 李蒙;赵震;王铁;王戎;冯凯;蔡龙;

    申请日2020-06-19

  • 分类号G06F30/15(20200101);G06F30/27(20200101);G06N3/08(20060101);B60L15/20(20060101);B60L58/30(20190101);

  • 代理机构14100 太原科卫专利事务所(普通合伙);

  • 代理人朱源

  • 地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79号

  • 入库时间 2022-08-23 13:26:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    授权

    发明专利权授予

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