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Development of an online adaptive energy management strategy for the novel hierarchical coupled electric powertrain
Energy Science & Engineering ( IF 3.5 ) Pub Date : 2021-06-17 , DOI: 10.1002/ese3.931 Xianbao Chen 1 , Hongyu Shu 1 , Yitong Song 1
Energy Science & Engineering ( IF 3.5 ) Pub Date : 2021-06-17 , DOI: 10.1002/ese3.931 Xianbao Chen 1 , Hongyu Shu 1 , Yitong Song 1
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This paper develops an online adaptive energy management strategy (EMS) for the promising hierarchical coupled electric powertrain (HCEP) to exert its energy-saving potential while considering the adaptability to driving conditions and the suppression of mode switching frequency. First, the complex energy management issue of the HCEP is simplified by introducing a simple power allocation method. And, the simplified energy management issue is solved by the Dynamic Programming to obtain the offline optimal working mode sequences of the HCEP. Second, the online working mode decision rules of the HCEP are established according to the obtained working mode sequences. And, the auxiliary rules in the decision rules are further optimized for different types of driving conditions. Then, the principal component analysis and generalized regression neural network are used to construct the driving condition recognizer (DCR) with high prediction accuracy. And, based on the constructed DCR, working mode decision rules, and introduced power allocation method, an online adaptive EMS is developed for the HCEP. Finally, the rationality of the introduced power allocation method and the effectiveness of the developed online adaptive EMS are verified.
中文翻译：
新型分层耦合电动动力系统的在线自适应能量管理策略的开发
本文开发了一种在线自适应能量管理策略 (EMS)，用于有前途的分层耦合电动动力系统 (HCEP)，以发挥其节能潜力，同时考虑对驾驶条件的适应性和模式切换频率的抑制。首先，通过引入简单的功率分配方法，简化了 HCEP 复杂的能源管理问题。并且，通过动态规划解决了简化的能源管理问题，以获得HCEP的离线最优工作模式序列。其次，根据获得的工作模式序列，建立HCEP的在线工作模式决策规则。并且，决策规则中的辅助规则针对不同类型的驾驶条件进行了进一步优化。然后，采用主成分分析和广义回归神经网络构建具有较高预测精度的驾驶状态识别器（DCR）。并且，基于构建的DCR、工作模式决策规则和引入的功率分配方法，为HCEP开发了一种在线自适应EMS。最后，验证了所引入的功率分配方法的合理性和所开发的在线自适应EMS的有效性。
更新日期：2021-06-17
中文翻译：
新型分层耦合电动动力系统的在线自适应能量管理策略的开发
本文开发了一种在线自适应能量管理策略 (EMS)，用于有前途的分层耦合电动动力系统 (HCEP)，以发挥其节能潜力，同时考虑对驾驶条件的适应性和模式切换频率的抑制。首先，通过引入简单的功率分配方法，简化了 HCEP 复杂的能源管理问题。并且，通过动态规划解决了简化的能源管理问题，以获得HCEP的离线最优工作模式序列。其次，根据获得的工作模式序列，建立HCEP的在线工作模式决策规则。并且，决策规则中的辅助规则针对不同类型的驾驶条件进行了进一步优化。然后，采用主成分分析和广义回归神经网络构建具有较高预测精度的驾驶状态识别器（DCR）。并且，基于构建的DCR、工作模式决策规则和引入的功率分配方法，为HCEP开发了一种在线自适应EMS。最后，验证了所引入的功率分配方法的合理性和所开发的在线自适应EMS的有效性。
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