Optimal Energy Management Strategy Based on Driving Pattern Recognition for a Dual-Motor Dual-Source Electric Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces a novel approach in electric vehicle technology by combining dual-motor coupling with a hybrid energy storage system (HESS) using batteries and supercapacitors. This innovation enhances vehicle performance and prolongs battery life. An energy management strategy (EMS) based on Pontryagin's minimum principle (PMP) is used to optimize power distribution within the HESS. To improve PMP performance, the proposal integrates driving pattern recognition (DPR) and co-state variable ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\lambda $</tex-math></inline-formula> ) control. DPR employs an adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) for real-time pattern recognition. The process involves creating a sample driving cycle, employing subtractive clustering to establish the original fuzzy inference system (FIS), and fine-tuning FIS parameters through neural network training. <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\lambda $</tex-math></inline-formula> values are updated based on recognition results to adapt control actions for various driving styles. Real-time simulations on Opal-RT reveal significant improvements compared to EMS without DPR. Battery current root mean square and standard deviation decrease by 11.4% and 29.4%, respectively, during the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">unknown</i> in advance Federal Test Procedure (FTP) cycle. This adaptable DPR method offers versatility for various EMSs and clarifies the impact of disturbances like supercapacitor size, state of charge variations, and off-road conditions on HESS performance, aiding researchers in designing more efficient systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».