【摘 要】
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为了同时兼顾换挡策略的全局最优性与在线实时性,提出了基于Q学习算法的智能综合换挡策略。根据马尔科夫理论,构建需求功率转移概率模型。以电能消耗与加速度量纲归一化最大为加权目标,建立综合性能换挡策略优化模型。运用Q学习算法,得到不同车速下的需求功率、SOC、速比三者关系的MAP图,从而制定出整车智能综合换挡策略。基于AVL/Cruise仿真平台,选取C-WTVC为循环工况,进行综合性能仿真分析。结果表明:与传统综合换挡策略相比,基于Q学习算法的智能综合换挡策略,整车0~50 km/h的加速时间缩短了4.6%,
【机 构】
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重庆交通大学机电与车辆工程学院,包头北奔重型汽车有限公司
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800718)。
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为了同时兼顾换挡策略的全局最优性与在线实时性,提出了基于Q学习算法的智能综合换挡策略。根据马尔科夫理论,构建需求功率转移概率模型。以电能消耗与加速度量纲归一化最大为加权目标,建立综合性能换挡策略优化模型。运用Q学习算法,得到不同车速下的需求功率、SOC、速比三者关系的MAP图,从而制定出整车智能综合换挡策略。基于AVL/Cruise仿真平台,选取C-WTVC为循环工况,进行综合性能仿真分析。结果表明:与传统综合换挡策略相比,基于Q学习算法的智能综合换挡策略,整车0~50 km/h的加速时间缩短了4.6%,
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