作者： Su, Qicong^{1, 2}; Huang, Ruchen^{1, 2}; He, Hongwen^{1, 2} （¹National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100081, China;²School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100081, China）

出处： Journal of Power Sources 2024

作者： Jinzhou Chen¹;Hongwen He^1,2;CA1;Shengwei Quan¹;Zhongbao Wei¹;Zhendong Zhang¹;Ya-Xiong Wang³; （¹National Engineering Research Centre of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;²Yangtze Delta Region Academy of Beijing Institute of Technology, Jiaxing 314019, China;³School of Mechanical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China）

出处： Fuel 2024 Vol.356 P129551

摘要： The control technology of the air supply system is key to the performance and reliability of the fuel cell system (FCS). However, due to the low oxyge ...

作者： He, Hongwen^{1, 2}; Meng, Xiangfei^{1, 2}; Wang, Yong¹; Khajepour, Amir³; An, Xiaowen²; Wang, Renguang⁴; Sun, Fengchun¹ （¹National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing, China;²National Key Laboratory of Advanced Vehicle Integration and Control, China FAW Co., Ltd, Changchun, China;³Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Waterloo; ON, Canada;⁴China Automotive Technology and Research Center Co., Ltd, Tianjin, China）

出处： Renewable and Sustainable Energy Reviews 2024

作者： Su Qicong^1,2;，Huang Ruchen^1,2;，He Hongwen^1,2;，Han Xuefeng³; （¹School of Mechanical Engineering,Beijing Institute of Technology；²National Engineering Research Center of Electric Vehicles,Beijing Institute of Technology；³China North Vehicle Research Institute）

出处： 2023中国汽车工程学会年会暨展览会 2023

会议录： 2023中国汽车工程学会年会论文集（2）

关键词： deep learning；data-driven；hybrid electric tracked vehicle；energy management

摘要： This paper proposes a data-driven energy management strategy（EMS） for a series hybrid electric tracked vehicle（SHETV）.Firstly,according to the configu ...

发明人： 魏中宝，宋若旸，张财志，李奇，何洪文，潘凤文，王彦波

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310403069.8

申请日期： 2023.04.17

摘要： 本发明提供了一种基于分层协调的燃料电池系统热管理方法，包括以下步骤：S1.通过上层多目标能量管理策略确定燃料电池车辆瞬时功率；S2.通过下层高效协同热管理策略实现对瞬时功率的高效热管理。本发明通过分层耦合协调的方法，实现燃料电池车辆系统的高效热管理，在满足多目标能量管理的同时，实现燃料电池系统的高效 ...

发明人： 何洪文，黄汝臣

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310861693.2

申请日期： 2023.07.13

摘要： 本发明提供了一种燃料电池汽车多目标优化能量管理策略加速训练方法，利用A3C算法设计多进程并行计算能量管理架构，并通过CPU的多个核心实现这种并行计算，从而能够充分利用有限的计算资源并发挥多核CPU的优势，使对深度强化学习神经网络的训练明显加速，极大地缩短了训练时间、提高了训练效率；同时，本发明的方法 ...

发明人： 李建威，罗磊，何洪文，滕越

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311020460.6

申请日期： 2023.08.15

摘要： 本发明公开一种燃料电池混动汽车能量管理方法、系统及电子设备，涉及汽车能量管理技术领域。本发明利用交替方向乘子法对于处理双源系统衰退协同的显著优势，采用模型预测控制的实时能量管理框架确定短期全局工况下的最优控制序列，然后，将所述最优控制序列作为控制器的输出施加给燃料电池混动汽车，能够在燃料电池混动汽车 ...

发明人： 何洪文，黄汝臣

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310862588.0

申请日期： 2023.07.13

摘要： 本发明提供了一种基于增强型TD3算法的节能减排能量管理方法，其结合多种不同的标准循环工况设计了一种随机训练环境，在训练过程中尽可能全面覆盖混合动力汽车可能的驾驶场景，从而能够有效提高能量管理策略的工况适应性；利用辅助训练和优先经验回放机制设计增强型TD3算法，能够有效地增强算法智能体的探索能力并提高 ...

发明人： 魏中宝，朱昱锦，何洪文

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311161985.1

申请日期： 2023.09.11

摘要： 本发明提供一种燃料电池堆内温度估计方法，包括以下步骤：S1.采集燃料电池系统冷启动相关数据；S2.建立燃料电池电堆的离散化温度模型；S3.获取实验数据，建立水泵和冷却液模型；S4.利用IPSO算法辨识模型参数；S5.生成输入数据序列，训练LSTM模型，估计电堆温度；S6.利用无迹卡尔曼滤波器进一步减 ...

发明人： 陈锦洲，何洪文

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311019003.5

申请日期： 2023.08.14

摘要： 本发明提供了一种变海拔燃料电池系统功率实时优化方法，基于不同海拔对应的环境变化对燃料电池阴极空气供给系统模型进行了修正，有效提高了模型的准确性和适用性；设计的基于粒子群算法前馈的空压机工作电压最优控制率求解手段，使方法具有较强的实用性；通过扰动观察方式优化燃料电池系统净功率，其算法结构与实现相对简单 ...