クラスタリング手法による走行パターン分類を用いたエネルギーマネジメントの検討
Energy Management Based on Driving Pattern Classification Using Clustering Methods
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20266013
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(秋)
No.95-26
- 掲載ページ
- 1-4(Total 4 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 石橋 雄登, 2) 林 和樹, 3) 廣渡 庸介, 4) 小塚 信 |
|---|---|
| 著者(英) | 1) Yuto Ishibashi, 2) Kazuki Hayashi, 3) Yosuke Hirowatari, 4) Makoto Kozuka |
| 勤務先 | 1) 日産自動車, 2) 日産自動車, 3) 日産自動車, 4) 日産自動車 |
| 勤務先(英) | 1) Nissan Motor, 2) Nissan Motor, 3) Nissan Motor, 4) Nissan Motor |
| 抄録 | 現行シリーズHEVのエネルギーマネジメントは複数の走行パターンを考慮した包括的な制御パラメータ設定となっている.これを走行パターンごとに最適化できれば燃費向上の余地がある.そこで,過去走行データから作成したクラスタにより走行パターンを分類し,それに応じた制御を適用することで,提案制御の有効性を確認した. |
| 抄録(英) | Current energy management strategies for series HEVs rely on a comprehensive set of control parameters that take multiple driving patterns into account, leaving room for fuel-economy improvement through pattern-specific optimization. In this study, driving patterns are classified by clustering historical driving data, and pattern-optimized control is applied. The effectiveness of the proposed control is validated. 翻訳 |