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混合动力汽车动力电池自适应神经网络优化控制
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作者 李永明 裴小轩 伊曙东 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2063-2068,共6页
针对二阶(RC)等效电路模型所建立的动力电池非线性系统,研究了自适应神经网络(NN)输出反馈优化控制的设计问题并进行了稳定性分析。首先,利用神经网络逼近系统未知不确定,并设计了时变增益非线性状态观测器,解决了电池阻容电压和电荷量(... 针对二阶(RC)等效电路模型所建立的动力电池非线性系统,研究了自适应神经网络(NN)输出反馈优化控制的设计问题并进行了稳定性分析。首先,利用神经网络逼近系统未知不确定,并设计了时变增益非线性状态观测器,解决了电池阻容电压和电荷量(SOC)不可测的问题。然后,在Actor-Critic网络框架下,提出了一种基于观测器的自适应神经网络优化控制设计算法。基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界(SGUUB)。最后,通过仿真验证了本文优化控制理论的有效性。 展开更多
关键词 自适应优化控制 二阶阻容(RC)等效模型 电荷量估计 自适应神经网络
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