基于ELM車(chē)輛電源與一類(lèi)非線(xiàn)性負(fù)載匹配的預(yù)測(cè)建模

基于ELM車(chē)輛電源與一類(lèi)非線(xiàn)性負(fù)載匹配的預(yù)測(cè)建?；贓LM車(chē)輛電源與一類(lèi)非線(xiàn)性負(fù)載匹配的預(yù)測(cè)建模摘要：電子汽車(chē)（ElectricVehicle,EV）是未來(lái)汽車(chē)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)之一，然而其能源供應(yīng)與電動(dòng)機(jī)效率之間的匹配問(wèn)題一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。本論文提出一種基于ELM（ExtremeLearningMachine）的車(chē)輛電源與一類(lèi)非線(xiàn)性負(fù)載匹配的預(yù)測(cè)建模方法。通過(guò)建立電動(dòng)機(jī)與電源之間的數(shù)學(xué)模型，采用ELM算法實(shí)現(xiàn)負(fù)載特性的預(yù)測(cè)和匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠較好地解決電動(dòng)車(chē)輛電源與非線(xiàn)性負(fù)載之間的匹配問(wèn)題，并提高了整車(chē)的運(yùn)行效率和能耗。關(guān)鍵詞：電子汽車(chē)；車(chē)輛電源；非線(xiàn)性負(fù)載；預(yù)測(cè)建模；ELM算法1.引言隨著人們環(huán)保意識(shí)的提高和能源緊缺的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，電動(dòng)汽車(chē)成為了一種可持續(xù)發(fā)展的交通方式。然而，電動(dòng)車(chē)輛的性能優(yōu)化和電源管理卻是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。其中，車(chē)輛電源與非線(xiàn)性負(fù)載的匹配是電動(dòng)車(chē)輛性能優(yōu)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。傳統(tǒng)的匹配方法往往基于線(xiàn)性模型，無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)非線(xiàn)性負(fù)載對(duì)電源的需求。2.相關(guān)工作近年來(lái)，有關(guān)電動(dòng)車(chē)輛電源與非線(xiàn)性負(fù)載匹配的研究逐漸增多。傳統(tǒng)方法中，常見(jiàn)的線(xiàn)性模型包括PID控制器和LQR（線(xiàn)性二次調(diào)節(jié)器）。然而，這些方法無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)非線(xiàn)性負(fù)載的需求，從而無(wú)法實(shí)現(xiàn)電源與負(fù)載之間的最佳匹配。為了解決這一問(wèn)題，一些研究者提出了使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)建模的方法。3.方法本論文提出一種基于ELM算法的車(chē)輛電源與一類(lèi)非線(xiàn)性負(fù)載的預(yù)測(cè)建模方法。具體步驟如下：步驟1：建立電動(dòng)機(jī)與電源之間的數(shù)學(xué)模型。通過(guò)對(duì)電動(dòng)機(jī)的采樣和實(shí)驗(yàn)，建立電機(jī)速度、負(fù)載電流和電源輸出電壓等變量的數(shù)學(xué)模型。將這些變量作為輸入和輸出，構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。步驟2：訓(xùn)練ELM模型。使用上述數(shù)據(jù)集對(duì)ELM算法進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)優(yōu)其超參數(shù)。ELM算法的優(yōu)勢(shì)在于快速訓(xùn)練速度和較好的泛化能力。步驟3：預(yù)測(cè)非線(xiàn)性負(fù)載特性。將待預(yù)測(cè)的非線(xiàn)性負(fù)載特性作為輸入，通過(guò)已訓(xùn)練好的ELM模型，得到匹配的輸出結(jié)果。步驟4：匹配電源與非線(xiàn)性負(fù)載。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，調(diào)整電源輸出電壓和電流等參數(shù)，使其與非線(xiàn)性負(fù)載最佳匹配。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論本論文選取了一輛電動(dòng)汽車(chē)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，驗(yàn)證了所提出方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于ELM的預(yù)測(cè)建模方法能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)非線(xiàn)性負(fù)載的特性，并實(shí)現(xiàn)電源與負(fù)載之間的最佳匹配。與傳統(tǒng)的線(xiàn)性模型相比，該方法在性能優(yōu)化和能源利用方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。5.結(jié)論與展望本論文提出了一種基于ELM算法的車(chē)輛電源與一類(lèi)非線(xiàn)性負(fù)載匹配的預(yù)測(cè)建模方法。通過(guò)建立電動(dòng)機(jī)與電源之間的數(shù)學(xué)模型，并使用ELM算法進(jìn)行預(yù)測(cè)和匹配，實(shí)現(xiàn)了電源與負(fù)載之間的最佳匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠提高電動(dòng)車(chē)輛的運(yùn)行效率和能耗。然而，本方法僅針對(duì)一類(lèi)非線(xiàn)性負(fù)載進(jìn)行了預(yù)測(cè)建模，未來(lái)工作可以進(jìn)一步擴(kuò)展適用范圍，提高方法的通用性和實(shí)用性。參考文獻(xiàn)：[1]杜凡,史杰.汽車(chē)電子:常見(jiàn)電子設(shè)備的原理與技術(shù)應(yīng)用[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2019.[2]林舟,王李亮,駱宗明.電動(dòng)汽車(chē)技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)發(fā)展[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2018.[3]HuangGB,ZhuQY,SiewCK.Extremelearningmachine:theoryandapplications.[J].Neurocomputing,2006,70(1-3):489-501.[4]HuMH,ZhangHB.Researchonoptimalmatchingstrategysystemofelectric