論文の概要: A novel ML-fuzzy control system for optimizing PHEV fuel efficiency and extending electric range under diverse driving conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09499v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 17:47:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:30:34.255726
- Title: A novel ML-fuzzy control system for optimizing PHEV fuel efficiency and extending electric range under diverse driving conditions
- Title（参考訳）: PHEV燃料効率を最適化し、多様な運転条件下での走行距離を延長するMLファジィ制御システム
- Authors: Mehrdad Raeesi, Saba Mansour, Sina Changizian,
- Abstract要約: 本研究では,プラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)の革新的な制御システムについて紹介する。
機械学習技術を使用して、車両の純粋な電気モードにおけるエネルギー使用率を予測し、異なる運用モード間での電力割り当てを最適化する。
20kWhのバッテリパックを80%使用して約84kmの完全電界範囲を拡大する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Aiming for a greener transportation future, this study introduces an innovative control system for plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) that utilizes machine learning (ML) techniques to forecast energy usage in the pure electric mode of the vehicle and optimize power allocation across different operational modes, including pure electric, series hybrid, parallel hybrid, and internal combustion operation. The fuzzy logic decision-making process governs the vehicle control system. The performance was assessed under various driving conditions. Key findings include a significant enhancement in pure electric mode efficiency, achieving an extended full-electric range of approximately 84 kilometers on an 80% utilization of a 20-kWh battery pack. During the WLTC driving cycle, the control system reduced fuel consumption to 2.86 L/100km, representing a 20% reduction in gasoline-equivalent fuel consumption. Evaluations of vehicle performance at discrete driving speeds, highlighted effective energy management, with the vehicle battery charging at lower speeds and discharging at higher speeds, showing optimized energy recovery and consumption strategies. Initial battery charge levels notably influenced vehicle performance. A 90% initial charge enabled prolonged all-electric operation, minimizing fuel consumption to 2 L/100km less than that of the base control system. Real-world driving pattern analysis revealed significant variations, with shorter, slower cycles requiring lower fuel consumption due to prioritized electric propulsion, while longer, faster cycles increased internal combustion engine usage. The control system also adapted to different battery state of health (SOH) conditions, with higher SOH facilitating extended electric mode usage, reducing total fuel consumption by up to 2.87 L/100km.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,車両の純粋な電気モードにおけるエネルギー利用を予測し,純電気,直列ハイブリッド,並列ハイブリッド,内燃運転を含む様々な運転モードにおける電力配分を最適化するために,機械学習(ML)技術を利用したプラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)の革新的な制御システムを提案する。
ファジィ論理決定プロセスは、車両制御システムを管理する。
その性能は様々な運転条件で評価された。
主な発見は、純粋な電気モード効率の大幅な向上、20kWhのバッテリーパックの80%の利用で約84kmの完全電界範囲を拡大することである。
WLTCの運転サイクルの間、制御システムは燃料消費量を2.86 L/100kmに減らし、ガソリンと同等の燃料消費量を20%削減した。
個別の運転速度での車両性能の評価では、効率の良いエネルギー管理が強調され、車両のバッテリー充電は低速で、高速で放電され、エネルギー回収と消費戦略が最適化された。
初期のバッテリ充電レベルは、特に車両の性能に影響を及ぼした。
90%の初期チャージにより全電動運転が可能となり、燃料消費はベース制御システムよりも2L/100km小さく抑えられた。
実世界の運転パターン分析では、より短いサイクルでは優先的な電気推進による燃費の低下が要求され、より長いサイクルでは内燃機関の使用が増加した。
制御システムは異なるSOH状態にも適応し、より高いSOHにより電気モードの使用が促進され、総燃費は最大2.87L/100km削減された。
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