摘要
本发明提供一种物流车辆制动能量回收方法,包括以下步骤:A、将整个车辆行使过程划分为多个数据段;B、在每一个数据段内,提取多个车速相关数据,组成数据矩阵集;C、对数据矩阵集进行降维运算,然后进行聚类分析,以聚类结果作为神经网络输出;D、以步骤B获得的数据矩阵集作为标准特征参数,计算波动特征参数和分段特征参数;E、对标准特征参数、波动特征参数和分段特征参数进行处理,选取最优参数子集训练神经网络;H、实时获取车辆车速数据,从最优特征子集中获取对应的特征数据,通过神经网络得到对应工况类别,由整车控制器控制电机制动在总制动力中的比重,进行能量回收。本发明能够在保证制动安全的前提下最大化回收制动能量。
技术关键词
学习向量量化神经网络
加速度
物流
整车控制器
时间比
粒子群算法优化
噪声数据
工况
回收制动能量
矩阵
车辆
初始聚类中心
训练神经网络
分段
代表
随机噪声
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