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基于等效燃油消耗最小算法的并联式混合动力卡车控制策略
基于等效燃油消耗最小算法的并联式混合动力卡车控制策略
摘要：
随着环境保护和能源危机的双重压力，车辆行业正朝着能源节约和减排的方向发展。混合动力技术由于其较低的燃油消耗和排放，成为汽车行业的热门研究方向之一。本文提出了一种基于等效燃油消耗最小算法的并联式混合动力卡车控制策略，通过对卡车的动力分配进行智能化优化，实现了卡车的能效提升。
1.引言
目前，全球交通运输业的能耗和碳排放量不断攀升，成为全球变暖和气候变化的主要原因之一。为了实现可持续发展，重型卡车行业必须寻求一种既能提高能源利用率，又能减少环境污染的解决方案。混合动力技术由于其能够同时利用内燃机和电动机的优势，减少燃油消耗和排放，成为解决方案的热门选择。
2.等效燃油消耗最小算法
等效燃油消耗（EFSC）是评估混合动力系统性能的重要指标。在设计控制策略时，需要确定最优的动力分配策略，从而使EFSC最小化。本文提出了一种基于神经网络的动力分配算法，通过学习车辆的工况和驾驶习惯，实现自适应的动力分配，使系统能够在不同工况下具有最佳的能源利用率。
3.并联式混合动力卡车控制策略
并联式混合动力系统由内燃机和电动机组成，并通过电动机的辅助提供动力。本文设计了一种基于模型预测控制的并联式混合动力卡车控制策略，通过预测车辆的运动状态和能量需求，实现了动力分配的优化。该控制策略能够对车辆进行在线优化，同时考虑到了驾驶员的需求和汽车的能源利用率。
4.策略仿真与实验验证
为了验证提出的控制策略的有效性，本文设计了一套仿真实验平台，并进行了多个实验验证。实验结果显示，基于等效燃油消耗最小算法的并联式混合动力卡车控制策略能够显著降低燃油消耗和排放，提高卡车的能源利用率。同时，该控制策略具有较好的稳定性和鲁棒性，在不同工况下均能取得良好的控制效果。
5.结论
本文基于等效燃油消耗最小算法提出了一种并联式混合动力卡车控制策略。通过智能化的动力分配，实现了卡车能效的提升。仿真实验结果验证了该控制策略的有效性和稳定性。未来的研究可以进一步优化控制策略，并考虑对新能源的适应性。
6.参考文献
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