一種基于工況辨識的規(guī)則融合深度強化學習能量管理方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111177978.1 申請日 -
公開（公告）號 CN113715805A 公開（公告）日 2021-11-30
申請公布號 CN113715805A 申請公布日 2021-11-30
分類號 B60W20/20（2016.01）I;B60W20/11（2016.01）I;B60W20/15（2016.01）I;B60W10/06（2006.01）I;B60W10/08（2006.01）I 分類 一般車輛;
發(fā)明人 周小川;昌誠程;張自宇;欒眾楷;趙萬忠;周冠;文凱 申請（專利權(quán)）人 南京天航智能裝備研究院有限公司
代理機構(gòu) 北京華沛德權(quán)律師事務(wù)所 代理人 馬苗苗
地址 210000江蘇省南京市秦淮區(qū)永智路10號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于工況辨識的規(guī)則融合深度強化學習能量管理方法。本發(fā)明以插電式混合動力汽車為對象建立，采用并聯(lián)式結(jié)構(gòu)作為發(fā)動機和電動機的連接方式建立混合動力系統(tǒng)模型，通過選取了8種標準工況建立了工況庫，并對其進行了運動學分割，根據(jù)所分割的運動學片段對比9個代表性的參數(shù)對車輛工況進行分類與辨識，然后對深度Q學習算法中狀態(tài)、動作、agent和懲罰函數(shù)進行設(shè)計，之后在三種不同訓練工況下對所設(shè)計的規(guī)則融合的深度強化學習算法進行訓練、分配，從而達到能量高效分配和利用的目的，并且算法在訓練過程中存在較少的較差樣本，訓練效率高，混合動力系統(tǒng)綜合性能高。