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公开(公告)号:CN119928814A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411734985.0
申请日:2024-11-29
Applicant: 上海交通大学 , 中电投新疆能源化工集团哈密有限公司
Abstract: 本发明涉及一种燃料电池混动汽车多目标深度强化学习能量管理方法,方法包括以下步骤:S1、获取典型的行驶数据训练神经网络模型,得到行驶工况识别模型,基于所述驶工况识别模型识别不同的行驶工况;S2、建立模拟环境,在模拟环境中定义智能体,并设计多目标优化奖励函数;S3、采用深度确定性策略梯度训练智能体,得到训练完成的智能体;S4、对训练完成的智能体进行测试,然后获取实际行驶数据,基于行驶工况识别模型输出实际工况,将实际工况输入训练完成的智能体,得到实际能量管理策略。与现有技术相比,本发明具有实现多目标混合动力汽车的能量管理,进而提高混合动力汽车的整体性能等优点。
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公开(公告)号:CN119475132A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411543936.9
申请日:2024-10-31
Applicant: 上海交通大学 , 中电投新疆能源化工集团哈密有限公司
IPC: G06F18/2431 , B60W50/00 , G06F18/2135 , G06F18/23213 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G07C5/08
Abstract: 本发明涉及一种汽车行驶工况多尺度识别方法,方法包括以下步骤:S1、获取行驶工况数据并预处理;S2、进行短期工况样本划分及长期工况样本划分,对长期工况类别按长期工况样本划分;S3、对划分后的工况数据进行特征参数计算,得到每段工况样本的特征参数数据;S4、进行主成分分析并降维;S5、进行短期工况聚类,得到短期工况类别;S6、基于降维后的特征参数数据、短期工况类别和长期工况类别进行模型训练,得到多时间尺度工况识别模型,多时间尺度工况识别模型获取实际工况数据,输出识别结果。与现有技术相比,本发明具有提高识别车辆行驶工况尤其是突变工况的准确性等优点。
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公开(公告)号:CN118190378A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410302561.0
申请日:2024-03-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01M13/00 , H01M8/04298 , H01M8/04029 , G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种氢燃料电池冷却子系统的测试系统,包括模块化设置的电堆模拟装置、冷却液供应及排气装置和电气控制装置,其中,所述电堆模拟装置用于模拟实际电堆工况;所述冷却液供应及排气装置用于实现测试过程中冷却液的补充和气体的排出;所述电气控制装置用于根据测试请求全部启动或部分启动所述电堆模拟装置、冷却液供应及排气装置以及氢燃料电池冷却子系统中的各零部件,并采集测试过程的测试数据。与现有技术相比,本发明具有可靠性、测试全面等优点,解决通过一台测试设备测试冷却子系统联动性能及全部零部件性能的问题。
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