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基于深度确定性策略梯度的履带混合动力汽车在线更新能量管理策略( Deep Deterministic Policy Gradient Based Energy Management Strategy for Hybrid Electric Tracked Vehicle With Online Updating Mechanism )
Z Ma Q Huo T Zhang J Hao W Wang
为了进一步提高混合动力电动履带车辆(HETV)的经济性和减少计算量，提出了一种基于时变加权因子的深度确定性策略梯度(DDPG)的在线能量管理策略(EMS)。应用DDPG对目标HETV的EMS问题进行建模。特别地，本文引入了一个时变的加权因子，利用从最近的周期段中学习到的经验来更新旧的网络参数。最后通过仿真验证了该方法的有效性和适应性。结果表明，基于DDPG的EMS具有在线更新机制，其燃油经济性可达到动态规划的90%以上，同时大大减少了计算时间。最后进行了硬件在环实验，以评估所提方法的真实世界性能。
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