Resumen

A través de la investigación de la estrategia de control instantáneo y la red neuronal Elman, el artículo estableció funciones de consumo de combustible equivalentes bajo las condiciones de carga y descarga de baterías de potencia, dedujo la función objetivo de control óptimo de consumo equivalente instantáneo, estableció el modelo de control óptimo instantáneo y diseñó el controlador de red neuronal Elman. Basándose en la plataforma ADVISOR 2002, se simuló la estrategia de control óptimo instantáneo y la estrategia de control de red neuronal Elman en un vehículo híbrido eléctrico paralelo. Al final se analizaron los resultados de la simulación. La contribución del artículo es que la estrategia de control de red neuronal Elman entrenada puede reducir el tiempo de simulación en un 96% y mejorar el rendimiento en tiempo real del control de energía, lo que también garantiza un buen rendimiento en potencia y economía de combustible.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Investigación; Estrategia de control; Red neuronal Elman; Funciones de consumo de combustible; Función objetivo de control óptimo; Resultados de simulación
• Keywords:Researching; Control strategy; Elman neural network; Fuel consumption functions; Optimal control objective function; Simulation results