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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:王昕,姜继海,于安才.静液传动混合动力车辆驱动系统优化匹配[J].哈尔滨工业大学学报,2011,43(7):66.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.07.014
WANG Xin,JIANG Ji-hai,YU An-cai.Optimal matching on driving system of hydraulic hybrid vehicle[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2011,43(7):66.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.07.014
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静液传动混合动力车辆驱动系统优化匹配
王昕1,2, 姜继海1,2, 于安才1,2
1.哈尔滨工业大学机电工程学院;2.浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
摘要:
为了解决通用优化算法无法有效计算静液传动混合动力车辆驱动系统优化匹配时设计变量具有复杂约束的问题,建立液压泵/马达排量与其转速范围的规则知识库,采用基于该规则知识库的自适应模拟退火遗传算法,对轮边驱动静液传动混合动力车辆的驱动系统关键元件及系统参数进行优化匹配.对优化后的混合动力车辆的节能和动力特性进行仿真分析,并采取能量对应方法对启动-制动-启动工况进行模拟试验.仿真和模拟试验结果表明,基于规则知识库的自适应模拟退火算法合理有效,优化后的混合动力车辆节能和动力性能均优于相应的传统车辆.
关键词:  静液传动混合动力  优化匹配  规则知识库  遗传算法
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.07.014
分类号:U463.222
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50875054);浙江大学流体传动及控制国家重点实验室开放基金资助项目(GZKF-2008003)
Optimal matching on driving system of hydraulic hybrid vehicle
WANG Xin1,2, JIANG Ji-hai1,2, YU An-cai1,2
1.School of Mechatronics Engineering,Harbin Institute of Technology,Harbin 150080,China;2.The State Key Laboratory of Fluid Power Transmission and Control,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China)
Abstract:
To solve the problem that general optimize algorithms couldn’t effectively calculate the designed variables with complex restrictions,a hydraulic pump/motor displacements and their rotate speed restrictions rule based knowledge-base(RKB) was proposed,and the RKB adaptive simulated annealing genetic algorithm(ASAGA) was introduced to optimize the main components and system parameters of wheel drive hydraulic hybrid vehicle(WDHHV) driving system.The energy saving and propulsion characters of the optimized WDHHV were analyzed by simulation,and simulated experiments of the WDHHV with a start-stop-start working cycle according to the corresponding energy were carried out.All the simulation and simulated experiments results show that the proposed RKB ASAGA is reasonable and effective,and the energy saving and propulsion characters of the optimized WDHHV are all better than that of the traditional vehicle.
Key words:  hydraulic hybrid  optimal matching  rule based knowledge-base  genetic algorithm

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