一种基于深度迁移学习的列队混动卡车CACC能量管理方法
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摘要
本发明公开了一种基于深度迁移学习的列队混动卡车CACC能量管理方法，包括：基于VGG网络构建深度迁移学习神经网络模型；利用神经网络模型分别提取前一阶段短时行驶工况片段特征参数和后一阶段短时行驶工况片段对应的最优SOC轨迹的特征数据；基于最优SOC轨迹的特征数据得到参考SOC轨迹，根据神经网络状态迁移得到列队混动卡车后一阶段短时行驶工况片段对应的最优跟车车速轨迹；根据参考SOC轨迹及最优跟车车速轨迹实时预测控制下一阶段短时行驶工况内实际SOC轨迹跟随最优SOC轨迹，实现列队混动卡车CACC能量管理。本发明可以实现列队混合动力卡车协同式自适应巡航系统(CACC)中实时能量管理，进而实现列队跟车行驶时等效燃油经济性最优。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度迁移学习的列队混动卡车CACC能量管理方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112660127A
申请号 ：
CN202011617231.9
公开（公告）日 ：
2021-04-16
申请日 ：
2020-12-30
授权号 ：
CN112660127B
授权日 ：
2022-04-22
发明人 ：
衣丰艳鲁大钢胡东海周稼铭王金波衣杰李伟申阳林海
申请人 ：
山东交通学院
申请人地址 ：
山东省济南市天桥区交校路5号
代理机构 ：
南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱宝庆
优先权 ：
CN202011617231.9
主分类号 ：
B60W30/165
IPC分类号 ：
B60W30/165 B60W20/15 B60W10/06 B60W10/08 B60W40/105 B60W40/107
IPC结构图谱
B
B部——作业；运输
B60
一般车辆
B60W
附注
B60W30/165
自动沿前导车辆的路线前进，例如“电子牵引”
法律状态
2022-04-22 ：
授权
2021-05-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : B60W 30/165
申请日 : 20201230
申请日 : 20201230
2021-04-16 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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