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公开(公告)号：CN108528434B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201810285019.3
申请日：2018-04-02
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: Y02T10/84
Abstract: 本发明提供一种终止状态受约束的行星式混合动力系统全局优化方法，属于新能源汽车技术领域，该方法在DP后向运寻优前，首先开展系统边界计算，获取每一时刻状态变量的边界约束，进而在后向迭代寻优过程中考虑边界约束，实现系统的电量平衡。通过边界约束的求解而不再需要罚函数，避免了为实现电量平衡所进行的大量调试工作，同时算法的鲁棒性不再受到模型参数、运行工况的影响，运算量和时间成本降低，显著提升了优化算法的效率。
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公开(公告)号：CN107284452A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710586344.9
申请日：2017-07-18
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W50/00
CPC classification number: B60W50/0097 , B60W2050/008 , B60W2520/10 , B60W2550/14 , B60W2550/20 , B60W2550/408
Abstract: 本发明提供一种融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统，属于智能交通技术领域，包括智能通讯系统、工况数据采集单元、未来工况预测模块和预测结果输出模块，其特征在于：还包括工况数据筛选模块、行驶工况划分模块、采样时间反馈单元、在线预测结果分析模块和预测结果在线修正模块。该工况预测系统能准确获取与本车未来工况信息最为接近的前车工况信息，并以此为基础进行本车未来工况预测，预测结果具有实时性好、准确率高、可参考性强的优点，特别适合应用在固定线路运行的混合动力车辆。
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公开(公告)号：CN108509734B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810304880.X
申请日：2018-04-02
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/398 , G06F115/02
Abstract: 本发明提供一种可实现混合动力系统电量平衡的边界计算方法，属于新能源汽车技术领域，该方法在DP后向运寻优前，首先开展系统边界计算，获取每一时刻状态变量的边界约束，进而通过在后向迭代寻优过程中考虑边界约束，实现系统的电量平衡。通过边界约束的求解而不再需要罚函数，算法的鲁棒性不再受到模型参数、运行工况的影响。
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公开(公告)号：CN108545075B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201810283698.0
申请日：2018-04-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种行星式混联混合动力系统分层优化控制方法，属于新能源汽车技术领域，该方法将行星式混合动力系统的两个自由度转化为两个控制维度，由此设计一种分层优化架构，利用瞬时最优控制策略实现底层控制的最优，利用单维度的全局优化策略实现顶层控制的最优，从而降低优化成本，减少计算工作量，提升优化算法的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107346460B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201710585795.0
申请日：2017-07-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种基于智能网联系统下前车运行信息的未来工况预测方法，属于智能交通技术领域，包括前车行驶工况数据获取、前车行驶工况划分、未来工况预测模型建立和本车未来工况在线预测，该工况预测方法能准确获取与本车未来工况信息最为接近的前车工况信息，并以此为基础通过建立最小二乘支持向量机与自回归滑动平均误差修正相结合带有预测模型精度判断的未来工况预测模型进行本车未来工况预测，预测结果具有实时性好、准确率高、可参考性强的优点，特别适合应用在固定线路运行的混合动力车辆。
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公开(公告)号：CN107284452B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201710586344.9
申请日：2017-07-18
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W50/00
Abstract: 本发明提供一种融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统，属于智能交通技术领域，包括智能通讯系统、工况数据采集单元、未来工况预测模块和预测结果输出模块，其特征在于：还包括工况数据筛选模块、行驶工况划分模块、采样时间反馈单元、在线预测结果分析模块和预测结果在线修正模块。该工况预测系统能准确获取与本车未来工况信息最为接近的前车工况信息，并以此为基础进行本车未来工况预测，预测结果具有实时性好、准确率高、可参考性强的优点，特别适合应用在固定线路运行的混合动力车辆。
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公开(公告)号：CN108528434A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810285019.3
申请日：2018-04-02
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: Y02T10/84 , B60W20/00 , B60W10/26 , B60W2510/242 , B60W2510/244 , B60W2710/242 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供一种终止状态受约束的行星式混合动力系统全局优化方法，属于新能源汽车技术领域，该方法在DP后向运寻优前，首先开展系统边界计算，获取每一时刻状态变量的边界约束，进而在后向迭代寻优过程中考虑边界约束，实现系统的电量平衡。通过边界约束的求解而不再需要罚函数，避免了为实现电量平衡所进行的大量调试工作，同时算法的鲁棒性不再受到模型参数、运行工况的影响，运算量和时间成本降低，显著提升了优化算法的效率。
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公开(公告)号：CN107172215B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710585793.1
申请日：2017-07-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种车联网环境下的未来行驶工况信息获取方法，属于智能网联汽车技术领域，包括前车信息分析、目标前车的确定、交通流状态变化分析和信息获取途径的确定，该行驶工况信息获取方法基于车联网通讯信息，在充分考虑影响工况信息获取实效性和准确性因素的基础上，确定了最佳的工况信息获取途径，保证了所获取的行驶工况信息的更接近于未来实际工况信息，提高了所获取的行驶工况信息作为未来实际工况信息的可参考性和准确性。
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公开(公告)号：CN107346460A
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201710585795.0
申请日：2017-07-18
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06F17/18 , G06Q10/047 , G06Q10/067 , G06Q50/30 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供一种基于智能网联系统下前车运行信息的未来工况预测方法，属于智能交通技术领域，包括前车行驶工况数据获取、前车行驶工况划分、未来工况预测模型建立和本车未来工况在线预测，该工况预测方法能准确获取与本车未来工况信息最为接近的前车工况信息，并以此为基础通过建立最小二乘支持向量机与自回归滑动平均误差修正相结合带有预测模型精度判断的未来工况预测模型进行本车未来工况预测，预测结果具有实时性好、准确率高、可参考性强的优点，特别适合应用在固定线路运行的混合动力车辆。
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