并联混合动力汽车发动机动态控制时的转矩估计  

Engine Dynamic Torque Estimation for Parallel Hybrid Electric Vehicle Based on Neural Network

作　　者：胡立群[1] 张光德[1] 严运兵[1] 陈华明[1] 

机构地区：[1]武汉科技大学机械自动化学院,武汉430081

出　　处：《汽车科技》2007年第4期11-14,共4页Auto Sci-Tech

基　　金：湖北省自然科学基金(2005ABA017);武汉科技大学校重点科研基金(2004XZ11)

摘　　要：探讨了BP网络,并利用BP网络对并联混合动力汽车(PHEV)发动机动态控制时进行转矩估计。以发动机台架性能实验所得数据为基础,使用Matlab中的Neural Network工具,建立不同神经元个数和层数的BP网络对实验数据进行训练,在网络模型的建立过程中,提出了一种新的训练方式,从而得出估计精度和泛化能力都较为理想的模型,并以此模型进行了实际的转矩估计,取得了较满意的效果。BP（Back Propagation） network,which is used to estimate dynamic controlling engine torque for parallel hybrid electric Vehicle （PHEV）. The engine performance data measured on test-bench are trained in Neural Network tool of Madab. A lotof BP networks for neuron cells number in different layers are established for training the data. During the process of the establishment of network models, a new training method is proposed. Also ,the model with higher accuracy and generalization ability is selected out ,by use of which, the actual torque is satisfactorily estimated.

关 键 词：并联混合动力汽车 发动机 BP网络 转矩估计 

分 类 号：U469.72[机械工程—车辆工程]