{"product_id":"ieej-zt20204-193","title":"オフラインデータを利用したモデル予測制御可変重み係数決定法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e4-193\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eVariable Weight Factor Determination Method for Model Predictive Control Using Offline Data\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e遠藤快（東京電機大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKai Endo (Tokyo Denki University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e電気自動車|デンキジドウシャ\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e二酸化炭素排出量の低減効果があるハイブリッド電気自動車HEV(Hybrid Electric Vehicle: HEV)が注目を集めている. HEVはエンジンと電気モータの併用で燃費向上を行い，結果CO\u003csub\u003e2\u003c\/sub\u003eを削減する．HEVの燃費向上には電気モータの使用が不可欠であり，エネルギー管理を考慮した制御設計が重要になる. そこで今回はSOCの戦略にECMS(Equivalent consumption minimization strategy)法の知見を利用し，高燃費走行データを利用して受電率，エンジン回転および燃費の関係を検討する.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e313-315 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46402152595695,"sku":"IEEJ-ZT20204-193-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_b04290e2-c128-4c77-9346-0cbadb693ca0.png?v=1744975086","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20204-193","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}