Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/1307
Название: | Інформаційна комплексна система діагностики гібридних і електромобілів |
Другие названия: | Информационная комплексная система диагностики гибридных и электромобилей Information complex diagnostic system for hybrid and electric vehicles |
Авторы: | Бажинов, О. В. Заверуха, Р. Р. Бажинова, Т. О. |
Ключевые слова: | електрична силова установка;гібридний автомобіль;технічний стан;штучна нейронна мережа;акумуляторна батарея;діагностика;электрическая силовая установка;гибридный автомобиль;техническое состояние;искусственная нейронная сеть;аккумуляторная батарея;диагностика;electric power plant;hybrid vehicle;technical condition;artificial neural network;storage battery;diagnostics |
Дата публикации: | 2020 |
Издательство: | ХНТУСГ |
Библиографическое описание: | Бажинов О. В., Заверуха Р. Р., Бажинова Т. О. Інформаційна комплексна система діагностики гібридних і електромобілів. Інженерія природокористування. 2020. № 2 (16). С. 12-18. |
Серия/номер: | Інженерія природокористування;№ 2 (16) |
Краткий осмотр (реферат): | Розглянуто штучні нейроні мережі в системі управління силовою установкою транспортного засобу з метою зменшення витрати енергії та діагностики off-line технічного стану тягової акумуляторної батареї. Отримано метод діагностики технічного стану силової установки, який використовує штучні нейронні мережі та системи нечіткого висновку для визначення технічного стану ДВЗ та тягової акумуляторної батареї. Метою роботи є підвищення ефективності діагностики функціональних систем гібридного та електромобіля шляхом оперативного синтезу управляючих впливів за енергетичними і якісними критеріями з урахуванням зовнішніх умов експлуатації. Обґрунтування методу діагностики технічного стану силової установки гібридного та електромобіля з використанням штучної нейронної мережі та системи нечіткого висновку. Дати наукове обґрунтування діагностичних параметрів силової установки гібридного автомобіля. В роботі використано штучні нейронні мережі в системі управління силовою установкою транспортного засобу з метою зменшення витрати енергії та діагностики off-line технічного стану тягової акумуляторної батареї. За допомогою симулятора навчається нейромережева модель автомобіля, яка використовує off-line навчання нейроконтролера. Якість навчання нейроконтролера визначається симулятором. При подальшому функціонуванні системи управління параметри нейронних мереж не змінюються. Відсутність адаптації вагових коефіцієнтів при функціюванні системи управління обґрунтовано тим, що це веде до втрати довго часової пам’яті системи управління при виникненні кратко часової несправності, а також можливості виникнення біфуркації при адаптації в нелінійних системах наведено на рисунку 1. Цільова функція оптимізації управління має на увазі мінімізацію витрати енергії при збереженні ступеню заряду тягової акумуляторної батареї при обмеженому діапазоні руху транспортного засобу в заданих умовах експлуатації. За результатами випробувань метода нейроуправління отримано, що нейроконтролер забезпечує зменшення витрати палива на 17 % і скорочує діапазон зміни ступеня зарядженості тягової акумуляторної батареї на 35 %, а також забезпечує мінімізацію викидів токсичних речовин. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/1307 |
ISSN: | 2311-1828 |
Располагается в коллекциях: | № 2 (16) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
4.pdf | 414.32 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.