[发明专利]基于MPC和Q-Learning算法的混合动力汽车分层控制方法在审
| 申请号： | 202210376158.3 | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114987433A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 尹燕莉;黄学江;张鑫新;王福振 | 申请（专利权）人： | 重庆交通大学 |
| 主分类号： | B60W20/00 | 分类号： | B60W20/00;B60W40/00;B60W40/10;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人： | 胡博文 |
| 地址： | 402247 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于MPC和Q‑Learning算法的混合动力汽车分层控制方法，包括以下步骤：S1.采集行车队列参数以及行车队列中第i辆车的车辆参数；其中：行车队列参数包括第i辆车的前车位置信息和前车速度信息；第i辆车的车辆参数包括车速和加速度；S2.构建MPC预测控制模型，并根据行车队列参数和自身车辆参数确定出第i辆车的期望加速度；S3.根据第i辆车的期望加速度确定出第i辆车的期望速度；S4.构建Q‑Learning网络，将第i辆车的期望速度、需求功率以及电池电量状态输入Q‑Learning网络中进行处理，输出第i辆车的电机的最优转矩，并基于最优转矩控制混合动力汽车工作，能够有效提升混合动力汽车的燃油经济性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mpc learning 算法 混合 动力 汽车 分层 控制 方法 | ||
【主权项】：
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