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저자정보
송창희 (서울대학교) 구본현 (서울대학교) 임원식 (서울과학기술대학교) 박성천 (서일대학교) 차석원 (서울대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제27권 제11호
발행연도
2019.11
수록면
903 - 909 (7page)
DOI
10.7467/KSAE.2019.27.11.903

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The fuel economy of a hybrid electric vehicle(HEV) is vastly influenced by the manner power is distributed. A dynamic, programming-based power distribution strategy can provide a global optimal solution, but it is not applicable to an actual vehicle because it requires further driving information. On the other hand, the reinforcement learning-based power distribution strategy is highly applicable to an actual vehicle because it requires only the current state to construct the policy. Recently, deep Q-networks(DQN) have been developed by applying a deep neural network to reinforcement learning, leading to significant change in the field of reinforcement learning. DQN could solve complex tasks efficiently based on different studies. In this particular study, we developed an energy management strategy for HEVs that is applicable to actual vehicles, and can achieve high efficiency through the DQN.
#Hybrid electric vehicle(하이브리드 차량) #Energy management(에너지관리) #Parallel hybrid electric vehicle(병렬형 하이브리드 차량) #Deep neural network(심층 인공신경망) #Reinforcement learning(강화학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. DQN 기반의 동력분배전략의 개발
4. 시뮬레이션 조건 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (10)

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김수민 / 2018 / 오일펌프 동력 손실이 반영된 후 방향 해석을 통한마일드 하이브리드 차량의 연비 특성 분석 / 한국자동차공학회 논문집 26(4):533~539 dbpia Y. Yang / 2016 / Comparison of Power-split and Parallel Hybrid Powertrain Architectures with a Single Electric Machine : Dynamic Programming Approach / Applied Energy 168:683~690 google schola 김진성 / 2019 / PHEV를 위한 신구조 하이브리드 동력전달계의 연비 해석 / 한국자동차공학회 논문집 27(4):325~332 dbpia N. Kim / 2011 / Optimal Control of Hybrid Electric Vehicles based on Pontryagin’s Minimum Principle / IEEE Transactions on Control Systems Technology 19(5):1279~1287 google schola C. H. ZHENG / 2014 / NUMERICAL COMPARISON OF ECMS AND PMP-BASED OPTIMAL CONTROL STRATEGY IN HYBRID VEHICLES / International Journal of Automotive Technology 15(7):1189~1196 Crossref

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