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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于蜘蛛蜂优化的燃料电池汽车能量管理策略，包括：基于蜘蛛蜂算法优化的规则能量管理策略、长短时神经网络工况识别系统；其中本发明定义了五种工作模式，设计出基于规则的控制策略；针对策略中不确定且对控制效果有直接影响的七个参数，将等效氢耗量和燃料电池寿命衰减相结合的目标函数，利用蜘蛛蜂算法进行优化，得出满足动力和经济性要求的参数；其中通过工况识别系统可以对汽车在一段时间路线上行驶的工况进行识别，由此确定车辆的行驶模式以选取合适的参数，可将上述优化策略应用到实车运行中，可使汽车能耗进一步下降燃料电池寿命有所延长。
主权项：1.一种基于蜘蛛蜂优化的燃料电池汽车能量管理策略，其特征在于，包括：步骤1：根据车辆实际需求功率Pm和车辆的SOC荷电状态，构建规则控制器；步骤2：将等效氢耗量和燃料电池寿命衰减结合建立等效氢耗量目标函数模型，并结合蜘蛛蜂优化算法，对所述规则控制器中所有待优化参数进行优化，得到优化参数的数据集；步骤3：基于长短时神经网络对车辆的行驶工况进行判断，得到判断的行驶工况，再根据判断的行驶工况，从所述优化参数的数据集中选择对应的模式下优化参数，并将其输入所述规则控制器进行能量管理控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于蜘蛛蜂优化的燃料电池汽车能量管理策略
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