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申请/专利权人：吉林大学

摘要：一种基于智能网联的燃料电池混合动力汽车能量管理方法，属于新能源汽车电源技术领域。本发明的目的是通过远程监控中心采集车辆信息和交通信息，并设计了基于径向基神经网络预测器，利用车联网获得的车辆信息和交通信息来预测未来短期驾驶行为的基于智能网联的燃料电池混合动力汽车能量管理方法。本发明的步骤是设计径向基神经网络车速预测器，建立面向控制的燃料电池汽车动力系统模型，建立能量优化管理方法。本发明有效结合了智能网联车速预测信息，具备高度融合的行驶环境信息、及高效优化算法的能量管理策更能适应复杂多变的工况环境，提升了实际应用潜力。

主权项：1.一种基于智能网联的燃料电池混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：其步骤是：S1、设计径向基神经网络车速预测器隐藏层和输出层的激励函数定义如下： 其中，a为输入层信号，aj是第j个激励函数的中心，σ为扩展宽度，wj为连接权向量；将历史车速信息作为输入Vhis＝Vt-k,Vt-k+1,...,Vt2输出的未来车速Vfut＝hVhis＝Vt+1,Vt+2,...,Vt+k3其中，Vhis表示历史速度序列，Vfut为预测速度序列，hVhis为径向基神经网络内部的函数关系，k为预测长度；S2、建立面向控制的燃料电池汽车动力系统模型行驶过程中的路面需求驱动功率 其中，m为汽车的半载质量，f为车轮滚阻系数，θ为行驶路面坡度，A为迎风面积，Cd为空气阻力系数，ρ为空气密度，α表示道路的倾斜角，v为行驶车速，δ为旋转质量转换系数，g为重力加速度；根据路面需求功率得出需求功率，因此总线上的需求功率表示为 其中，ηmotor表示电机的效率，ηDCAC表示DCAC变换器的效率；动力源系统需要输出的功率为Pdemand＝Pfc+Pb6其中，Pfc为燃料电池输出功率，Pb为锂电池输出功率；氢气消耗率与输出功率的关系为 其中，ηfc为燃料电池效率，为氢气的低热值；锂电池SOC动态方程表示为 其中，Ib为电池的电流，Pb为电池的功率，Rb为电池的内阻，Voc为电池的开路电压，Q为锂电池的容量；S3、建立能量优化管理方法在建立能量优化管理方法时，首先基于极小值原理建立燃料电池能量管理优化问题，目标函数是使整个过程中氢气消耗最小，获得最优经济性，因此在时长为[t0,tf]的循环工况下的目标函数J表示为 公式8锂电池SOC动态方程写成 约束燃料电池的最大输出功率和输出功率变化率如下 其中，Pfc,min为燃料电池最小输出功率，Pfc,max为燃料电池最大输出功率，ΔPfc为输出功率变化率，Pb,min为锂电池最小输出功率，Pb,max为锂电池最大输出功率；根据径向基神经网络车速预测得到的预测结果，在每个预测长度内状态变量SOC需要满足边界条件 其中，SOCref为电池SOC参考值，锂离子电池SOC限制在最小值SOCmin为0.4和最大值SOCmax为0.8之间，初始值SOCt0和终值SOCtfinal均为0.6，所以哈密顿函数表示为 其中，λt被称为协态变量，代表着氢气消耗和电量消耗的等效因子，引入的S和L为惩罚函数；在行驶过程中要求控制变量Pfc使哈密顿哈函数取最小值实现最小化氢气消耗量，因此燃料电池的最优输出功率表示为 在每个预测长度内满足以下必要条件 SOC初末状态差值需要满足在如下范围内|SOCtfinal-SOCt0|≤0.00516对SOC的末端边界误差值进行判断后，若误差在设定的范围内则结束，否则需要重新输入协态变量初始值，并在协态变量λ设定的取值范围内通过二分法来确定在误差允许范围内协态变量的值，全部完成后即得到最优的控制输入序列；最后将求解得到的控制输入序列信号传递至燃料电池汽车的功率执行控制单元。

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