Abstract-This paper presenterar en prediktiv energihanteringsstrategi för en parallell hybrid elfordon (HEV) baserat på hastighetsförutsägelse och förstärkning inlärning (RL). Konstruktionsproceduren börjar med att modellera det parallella HEV som en systematisk styrorienterad modell och definiera en kostnadsfunktion. Fuzzy kodning och närmaste granne metoder föreslås för att uppnå hastighetsförutsägelse, och en ändlig-state Markov kedja utnyttjas för att lära övergångssannolikheterna för effektefterfrågan. För att bestämma det optimala kontrollbeteendet och maktfördelningen mellan två energikällor introduceras en ny RL-baserad energihanteringsstrategi. För jämförelseändamål undersöks de två hastighetsprognoserna av RL med samma realistiska körcykel. Strategin för energihantering i "look ahead" står i kontrast till kortsiktiga och dynamiska programbaserade motsvarigheter och valideras ytterligare genom hårdvaru-in-the-loop-test. Resultaten visar att den RL-optimerade kontrollen avsevärt kan minska bränsleförbrukningen och beräkningstiden. Index Terms-Energy management, hybrid elfordon (HEV), Markov kedja (MC), prediktiv kontroll, förstärkning inlärning (RL).
Teng m.fl. I REF föreslogs en strategi för hantering av energiprognoser för hybridfordon baserad på hastighetsprognoser och förstärkning av lärande (RL) parallellisering och avsevärt minskad bränsleförbrukning.
Reinforcement Learning Optimized Look-Ahead Energy Management of a Parallel Hybrid Electric Vehicle
{'venue': 'IEEE/ASME Transactions on Mechatronics', 'journal': 'IEEE/ASME Transactions on Mechatronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}