CN112644344A - 一种基于bp神经网络功率分配优化***及优化方法 - Google Patents

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李昌泉
郝义国
魏永琪
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Abstract

本发明公开了一种基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法，包括制动踏板模块、VCU模块、BP神经网络模块和PID调节模块，所述制动踏板模块的信息输出端连接VCU模块，所述VCU模块的信息输出端连接BP神经网络模块，所述BP神经网络模块的信息输出端连接PID调节模块；所述制动踏板模块，踩压制动踏板，根据制动踏板采集需求功率的大小值；所述VCU模块，接受需求功率的命令，将需求功率值下发到BP神经网络模块。该基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法，需求功率协调分配燃料电池输出功率、超级电容输出功率和NiH电池输出功率，采用BP神经网络有利于很好的预测燃料电池、超级电容和NiH电池三者各自的输出功率。

Description

一种基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法
技术领域
本发明涉及燃料电池技术领域，具体为一种基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法。
背景技术
燃料电池汽车作为一种新能源驱动汽车，是目前传统燃料汽车理想替代者之一，燃料电池汽车最为核心的一个部件为燃料电池，在进行整车制造之前，燃料电池的测试部分必不可少，针对于燃料电池、超级电容和NiH电池之间的功率分配问题一直是各大实验室的重中之重，三者之间的协调分配是关乎日后燃料电池汽车应对各种复杂路况的前提与基本保障，为此，我们提出一种基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法，包括制动踏板模块、VCU模块、BP神经网络模块和PID调节模块，所述制动踏板模块的信息输出端连接VCU模块，所述VCU模块的信息输出端连接BP神经网络模块，所述BP神经网络模块的信息输出端连接PID调节模块；
所述制动踏板模块，踩压制动踏板，根据制动踏板采集需求功率的大小值；
所述VCU模块，接受需求功率的命令，将需求功率值下发到BP神经网络模块；
所述BP神经网络模块，根据之前训练好的程序，预测燃料电池***、超级电容***和NiH电池***三者的输出功率，同时下发到各子***模块，进行相应的参数的调整满足输出设定；
所述PID调节模块，根据燃料电池***、超级电容***和NiH电池***三者的实际输出功率之相加与需求功率进行相应的PID控制设定，以满足制动踏板所需的功率。
优选的，所述VCU模块为整车控制器，用于车辆动力***的协调和控制。
优选的，所述PID调节模块是反馈回路部件，由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。
优选的，所述优化方法如下：采用BP神经网络预测燃料电池、超级电容和NiH电池三者各自的输出功率，使各子***能获得一个平稳的工作条件。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法，根据需求功率协调分配燃料电池输出功率、超级电容输出功率和NiH电池输出功率，采用BP神经网络有利于很好的预测燃料电池、超级电容和NiH电池三者各自的输出功率，三者各自的输出功率设定好之后，各子***之间的各自的参数设定有了一定的保证，使各子***能获得一个平稳的工作条件，方法对于验证设定的功率分配原则是一较为可靠的方法。
附图说明
图1为本发明原理结构示意图。
图中：1、制动踏板模块；2、VCU模块；3、BP神经网络模块；4、PID调节模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于BP神经网络功率分配优化***及优化方法，包括制动踏板模块1、VCU模块2、BP神经网络模块3和PID调节模块4，制动踏板模块1的信息输出端连接VCU模块2，VCU模块2的信息输出端连接BP神经网络模块3，BP神经网络模块3的信息输出端连接PID调节模块4。
制动踏板模块1根据制动踏板采集需求功率的大小值，VCU模块2接受需求功率的命令，并将需求功率值下发到BP神经网络模块3，VCU模块2为整车控制器，用于车辆动力***的协调和控制，采用BP神经网络模块3有利于很好的预测燃料电池、超级电容和NiH电池三者各自的输出功率，根据之前训练好的程序，BP神经网络模块3预测燃料电池***、超级电容***和NiH电池***三者的输出功率，对于燃料电池***、超级电容***和NiH电池***三者的输出功率的预测值，同时下发到各子***模块，进行相应的参数的调整满足输出设定，三者的实际输出功率之相加与需求功率进行相应的PID控制设定，以满足制动踏板所需的功率，PID调节模块4是反馈回路部件，由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成，PID控制的基础是比例控制；积分控制可消除稳态误差，但可能增加超调；微分控制可加快大惯性***响应速度以及减弱超调趋势，三者各自的输出功率设定好之后，优化方法如下：采用BP神经网络预测燃料电池、超级电容和NiH电池三者各自的输出功率，使各子***能获得一个平稳的工作条件，各子***之间的各自的参数设定有了一定的保证，使各子***能获得一个平稳的工作条件。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种基于BP神经网络功率分配优化***，包括制动踏板模块、VCU模块、BP神经网络模块和PID调节模块，其特征在于：所述制动踏板模块的信息输出端连接VCU模块，所述VCU模块的信息输出端连接BP神经网络模块，所述BP神经网络模块的信息输出端连接PID调节模块；
所述制动踏板模块，踩压制动踏板，根据制动踏板采集需求功率的大小值；
所述VCU模块，接受需求功率的命令，将需求功率值下发到BP神经网络模块；
所述BP神经网络模块，根据之前训练好的程序，预测燃料电池***、超级电容***和NiH电池***三者的输出功率，同时下发到各子***模块，进行相应的参数的调整满足输出设定；
所述PID调节模块，根据燃料电池***、超级电容***和NiH电池***三者的实际输出功率之相加与需求功率进行相应的PID控制设定，以满足制动踏板所需的功率。
2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络功率分配优化***，其特征在于：所述VCU模块为整车控制器，用于车辆动力***的协调和控制。
3.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络功率分配优化***，其特征在于：所述PID调节模块是反馈回路部件，由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。
4.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于BP神经网络功率分配优化方法，其特征在于：所述优化方法如下：采用BP神经网络预测燃料电池、超级电容和NiH电池三者各自的输出功率，使各子***能获得一个平稳的工作条件。
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