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摘 要:本发明公开了一种基于深度迁移学习的列队混动卡车CACC能量管理方法,包括:基于VGG网络构建深度迁移学习神经网络模型;利用神经网络模型分别提取前一阶段短时行驶工况片段特征参数和后一阶段短时行驶工况片段对应的最优SOC轨迹的特征数据;基于最优SOC轨迹的特征数据得到参考SOC轨迹,根据神经网络状态迁移得到列队混动卡车后一阶段短时行驶工况片段对应的最优跟车车速轨迹;根据参考SOC轨迹及最优跟车车速轨迹实时预测控制下一阶段短时行驶工况内实际SOC轨迹跟随最优SOC轨迹,实现列队混动卡车CACC能量管理。本发明可以实现列队混合动力卡车协同式自适应巡航系统(CACC)中实时能量管理,进而实现列队跟车行驶时等效燃油经济性最优。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011617231.9 | 专利名称: | 一种基于深度迁移学习的列队混动卡车CACC能量管理方法 |
申请日: | 2020-12-30 | 申请/专利权人 | 山东交通学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市天桥区交校路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | B60W30/165搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2022-04-22 | 转让价格: | 15500.0元 |
公开/公告号: | CN112660127B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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日期 | 法律信息 | 备注 |