USE OF NEURAL NETWORKS IN ADAPTIVE ELECTRIC CAR CONTROL (Transport systems and technologies, 2021)
Для подолання недостачі інформації о параметрах їздового циклу електромобіля використовуються нейронні мережі, за допомогою яких передбачається адаптивне управління, що дозволяє пристосовувати. електромобіль до зовнішніх умов експлуатаціїї, а також компенсувати неточності математичних моделей. Використання ітеративної оптимізації параметрів дозволяє налаштовувати оптимальну роботу силової установки електромобіля (СУЕ) в процесі його руху. Цей метод дозволяє використовувати єдиний підхід для дослідження різних процесів незалежно від параметричних особливостей електромобілів. Для прискорення адаптації проводять навчання нейроконтролера і нейромережевої моделі з використанням еталонної моделі управління, в якості якої виступає або оптимальна стратегія, або стратегія, яка основана на логічних правилах вибору, отримана за допомогою методичного програмування для деякого заданого їздового циклу. За результатами дослідження запропоновано алгоритм адаптації. Приведені в статті вирази дозволяють здійсновати адаптацію силової установки на основі гибриду до поточного їздового циклу на основі концепції навчання нейронечіткого контролеру з підкріпленням. Ціль навчання нейро-нечіткого контролеру є формування таких керуючих впливів силової установки, які б сприяли зменшенню квадратичного значення оцінки функціоналу якості управління.