公开(公告)号：CN116552338A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310661465.0

申请日：2023-06-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭剑坤 ,  申阳 ,  王春海 ,  周稼铭 ,  魏中宝 ,  江如海 ,  陈伟琪 ,  衣丰艳 ,  马春野

IPC: B60L58/30

Abstract: 本发明提出了一种氢燃料电池客车节能驾驶控制方法及系统，所述方法包括：设计了分层式的双层深度强化学习架构，上层深度强化学习通过获取氢燃料电池客车和前车速度、加速度及匝道路况等交通环境信息，对氢燃料电池客车纵向速度进行合适控制，保证其安全平稳行驶；下层深度强化学习则通过上层输出的速度对氢燃料电池进行能量管理节能优化；同时设计了一条包含三组不同交通流量的匝道的快速路进行对深度强化学习算法的离线训练，获得优化的节能驾驶控制。本发明实现了采用双层深度强化学习方法完成对氢燃料电池客车的纵向速度控制与能量管理节能优化，使氢燃料电池客车实现节能驾驶。

公开(公告)号：CN115563716A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211253311.X

申请日：2022-10-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭剑坤 ,  范毅 ,  陈伟琪 ,  殷国栋 ,  庄伟超 ,  江如海

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种混合动力汽车能量管理策略和自适应巡航控制协同优化的方法，以混合动力汽车为研究对象，基于深度确定性策略梯度算法，融合跟驰模型和动力电池能量管理策略，开发了一种基于深度强化学习的生态驾驶能量管理策略，在实现最佳跟驰表现的前提下提高了燃油经济性。主要步骤包括构建仿真环境，加载训练数据；基于DDPG算法构建Actor、Critic训练网络；通过DDPG算法对能量管理策略进行训练，获得可继承的神经网络参数；将训练得到的网络参数下载至混合动力汽车整车控制器，实现实时在线应用。