Информационная комплексная система диагностики гибридных и электромобилей

Аннотация

Рассмотрены искусственные нейронные сети в системе управления силовой установкой транспортного средства с целью уменьшения расхода энергии и диагностики off-line технического состояния тяговой аккумуляторной батареи. Получено метод диагностики технического состояния силовой установки, который использует искусственные нейронные сети и системы нечеткого вывода для определения технического состояния ДВС и тяговой аккумуляторной батареи.
Целью работы является повышение эффективности диагностики функциональных систем гибридного и электромобиля путем оперативного синтеза управляющих воздействий по энергетическим и качественным критериям с учетом внешних условий эксплуатации. Обоснование метода диагностики технического состояния силовой установки гибридного и электромобиля с использованием искусственной нейронной сети, и системы нечеткого вывода. Дать научное обоснование диагностических параметров
силовой установки гибридного автомобиля. В работе использованы искусственные нейронные сети в системе управления силовой установкой транспортного средства с целью уменьшения расхода энергии и диагностики off-line технического состояния тяговой аккумуляторной батареи. С помощью симулятора обучается нейросетевая модель автомобиля, которая использует off-line обучение нейроконтролера. Качество обучения нейроконтролера определяется симулятором. При дальнейшем функционировании системы управления параметры нейронных сетей не меняются. Отсутствие адаптации весовых коэффициентов при функционировании системы управления обоснованно тем, что это ведет к потере долго временной памяти системы управления при возникновении кратко временной неисправности, а также возможности возникновения бифуркации при адаптации в нелинейных системах.
Целевая функция оптимизации управления подразумевает минимизацию расхода энергии при сохранении степени заряда тяговой аккумуляторной батареи при ограниченном диапазоне движения транспортного средства в заданных условиях эксплуатации.
По результатам испытаний метода нейроуправления получено, что нейроконтролер обеспечивает уменьшение расхода топлива на 17 % и сокращает диапазон изменения степени заряженности тяговой аккумуляторной батареи на 35 %, а также обеспечивает минимизацию выбросов токсичных веществ.