混合动力汽车能量管理中模型预测控制(MPC)与动态规划(DP)结合的应用及优化

内容概要：本文详细探讨了模型预测控制（MPC）在混合动力汽车能量管理中的应用。首先介绍了车速预测模型，如BP神经网络和RBF神经网络，用于预测未来的车速信息。接着讨论了动态规划（DP）算法与MPC的结合，实现了基于预测的优化控制策略。通过逆向迭代和正向求解的方法，能够在预测时域内找到局部最优解，从而提高燃油经济性和能量利用效率。此外，还提到了在线预测的魅力，即将预测模型与MPC结合，实现接近实时的最优能量管理。文中提供了大量伪代码示例，展示了具体的实现过程和技术细节。 适合人群：从事混合动力汽车研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解混合动力汽车能量管理策略优化的研究者，旨在通过MPC和DP的结合，提升车辆的燃油经济性和能量利用效率。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的代码示例，有助于读者更好地理解和实践。同时，作者分享了一些个人经验，如状态离散化策略、遗传算法优化BP神经网络等，进一步丰富了内容。