A stochastic power management strategy with skid avoidance for improving energy efficiency of in-wheel motor electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a stochastic power management strategy for in-wheel motor electric vehicles is proposed to reduce the energy consumption and increase the driving range, considering the unpredictable nature of the driving power demand. A stochastic dynamic programming approach, policy iteration algorithm, is used to create an infinite horizon problem formulation to calculate optimal power distribution policies for the vehicle. The developed stochastic dynamic programming strategy distributes the demanded power, P dem between the front and rear in-wheel motors by considering states of the vehicle, including the vehicle speed and the front and the rear wheels’ slip ratios. In addition, a skid avoidance rule is added to the power management strategy to maintain the wheels’ slip ratios within the desired values. Undesirable slip ratios cause poor brake and traction control performances and therefore should be avoided. The resulting strategy consists of a time-invariant, rule-based controller which is fast enough for real time implementations, and additionally, it is not expensive to be launched since the future power demand is approximated without a need to vehicle communication systems or telemetric capability. A high-fidelity model of an in-wheel motor electric vehicle is developed in the Autonomie/Simulink environment for evaluating the proposed strategy. The simulation results show that the proposed stochastic dynamic programming strategy is more efficient in comparison to some benchmark strategies, such as an equal power distribution and generalized rule-based dynamic programming. The simulation results of different driving scenarios for the considered in-wheel motor electric vehicle show the proposed power management strategy leads to 3% energy consumption reduction in average, at no additional cost. If the resulting energy savings is considered for the total annual trips for the vehicle and also the total number of electric vehicles in the country, the proposed power management strategy has a significant impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».