SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-330694"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-330694" > Computationally Eff...

  • Liu, Tong,PhD CandidateKTH,Mekatronik och inbyggda styrsystem (författare)

Computationally Efficient Energy Management for a Parallel Hybrid Electric Vehicle Using Adaptive Dynamic Programming

  • Artikel/kapitelEngelska2024

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • IEEE,2024
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:kth-330694
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-330694URI
  • https://doi.org/10.1109/tiv.2023.3285392DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Not duplicate with DiVA 1753630QC 20230704
  • Hybrid electric vehicles (HEVs) rely on energy management strategies (EMSs) to achieve optimal fuel economy. However, both model- and learning-based EMSs have their respective limitations which negatively affect their performances in online applications. This paper presents a computationally efficient adaptive dynamic programming (ADP) approach that can not only rapidly calculate optimal control actions but also iteratively update the approximated value function (AVF) according to the actual fuel and electricity consumption with limited computation resources. Exploiting the AVF, the engine on/off switch and torque split problems are solved by one-step lookahead approximation and Pontryagin's minimum principle (PMP), respectively. To raise the training speed and reduce the memory space, the tabular value function (VF) is approximated by carefully selected piecewise polynomials via the parametric approximation. The advantages of the proposed EMS are threefold and verified by processor-in-the-loop (PIL) Monte Carlo simulations. First, the fuel efficiency of the proposed EMS is higher than that of an adaptive PMP and close to the theoretical optimum. Second, the new method can adapt to the changed driving conditions after a small number of learning iterations and thus has higher fuel efficiency than a non-adaptive dynamic programming (DP) controller. Third, the computation efficiencies of the proposed AVF and a tabular VF are compared. The concise data structure of the AVF enables faster convergence and saves at least 70% of onboard memory space without obviously increasing the average CPU utilization.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Tan, KaigeKTH,Mekatronik och inbyggda styrsystem(Swepub:kth)u13ad7fk (författare)
  • Zhu, WenyaoKTH,Mekatronik och inbyggda styrsystem(Swepub:kth)u11i78hw (författare)
  • Feng, LeiKTH,Mekatronik och inbyggda styrsystem(Swepub:kth)u1farda5 (författare)
  • KTHMekatronik och inbyggda styrsystem (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:IEEE Transactions on Intelligent Vehicles: IEEE9:2, s. 4085-40992379-88582379-8904

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Liu, Tong, PhD C ...
Tan, Kaige
Zhu, Wenyao
Feng, Lei
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Reglerteknik
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Maskinteknik
och Farkostteknik
Artiklar i publikationen
IEEE Transaction ...
Av lärosätet
Kungliga Tekniska Högskolan

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy