苏晓波
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：昆明理工大学交通工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于遗传算法的PHEV能量管理策略优化
- 2016年
- 本文以串联插电式混合动力汽车(SPHEV)为研究对象,开展对其能量管理策略优化的研究。首先对整车能量管理策略进行分析,将发动机启动功率作为优化对象,以燃油消耗量作为优化目标,运用遗传算法全局搜索发动机最优启动功率,以UDDS作为循环工况,通过整车模型仿真验证优化结果的正确性与有效性。结果表明,在保证整车动力性与经济性的前提下,本方法在一定程度上提高了发动机平均工作效率,降低了整车燃油消耗,燃油经济性提高了11%以上。
- 刘宝帅苏晓波
- 关键词：插电式混合动力汽车能量管理遗传算法
- 基于混合算法的电池健康状态估计被引量：2
- 2018年
- 为了保证电动汽车安全可靠的运行,动力电池的健康状态(SOH)显得尤为重要。宽的电压平台和严重的两极分化不利于锂离子电池SOH的估计。为了解决锂离子电池寿命预测困难这个问题,在安时积分法的基础上,通过对锂离子电池外特性的分析,采用BP神经网络算法对锂离子电池进行建模,并将此模型带入K-均值算法中。系统实现的目的是对电池健康状况进行准确评估。经过实验数据的验证,证明了这种算法的精确程度,为电池管理系统稳定工作提供保证。
- 申江卫苏晓波王泽林刘骥鹏
- 关键词：电动汽车锂离子电池K-均值算法
- 基于神经网络建模和K-均值算法的电池健康状态评估被引量：1
- 2016年
- 锂离子宽的电压平台和严重的两端极化不利于SOH的估算,但电池的健康状态对电池寿命有着重要的影响。为了解决锂离子电池寿命预测困难的问题,通过对锂离子电池外特性进行的分析,在安时积分法的基础上,采用BP神经网络算法对锂离子电池进行建模,并将此模型带入K-均值算法中。系统的实现功能是对电池健康状况进行准确的评估。经过实验数据的验证,证明了这种算法的准确度,为电池管理系统稳定工作提供保证。
- 苏晓波孙猛猛潘二东舒星李沛森张海洋李晓宇
- 关键词：电动汽车锂离子电池K-均值算法
