Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transferred Energy Management Strategies for Hybrid Electric Vehicles Based on Driving Conditions Recognition

論文の概要: Transferred Energy Management Strategies for Hybrid Electric Vehicles Based on Driving Conditions Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08337v1
Date: Thu, 16 Jul 2020 13:57:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-10 00:10:36.981871
Title: Transferred Energy Management Strategies for Hybrid Electric Vehicles Based on Driving Conditions Recognition
Title（参考訳）: 運転条件認識に基づくハイブリッド電気自動車の送電エネルギー管理戦略
Authors: Teng Liu, Xiaolin Tang, Jiaxin Chen, Hong Wang, Wenhao Tan, Yalian Yang
Abstract要約: エネルギー管理戦略(EMS)は、省エネルギーと排出削減の可能性を決定する。本研究は, 強化学習法と駆動条件認識を組み合わせることで, 並列HEV用トランスポートEMSを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.346064265993782
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Energy management strategies (EMSs) are the most significant components in hybrid electric vehicles (HEVs) because they decide the potential of energy conservation and emission reduction. This work presents a transferred EMS for a parallel HEV via combining the reinforcement learning method and driving conditions recognition. First, the Markov decision process (MDP) and the transition probability matrix are utilized to differentiate the driving conditions. Then, reinforcement learning algorithms are formulated to achieve power split controls, in which Q-tables are tuned by current driving situations. Finally, the proposed transferred framework is estimated and validated in a parallel hybrid topology. Its advantages in computational efficiency and fuel economy are summarized and proved.
Abstract（参考訳）: エネルギー管理戦略(EMS、Energy Management Strategy)は、ハイブリッド電気自動車(HEV)において、エネルギー保存と排出削減の可能性を決定するため最も重要な要素である。本研究は, 強化学習法と駆動条件認識を組み合わせることで, 並列HEV用トランスポートEMSを提案する。まず、マルコフ決定過程(MDP)と遷移確率行列を用いて駆動条件を判別する。そして、強化学習アルゴリズムを定式化し、現在の運転状況でqテーブルをチューニングするパワースプリット制御を実現する。最後に,提案フレームワークを並列ハイブリッドトポロジーで推定し,検証する。計算効率と燃費におけるその利点を要約し、証明した。

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