融合路面清洁感知与模糊优化的电动清扫车节能作业策略

陈培震, 周英超, 李波, 肖振

河北科技大学学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (05) : 587 -598.

河北科技大学学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (05) : 587 -598.

融合路面清洁感知与模糊优化的电动清扫车节能作业策略

    陈培震, 周英超, 李波, 肖振
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摘要

针对电动清扫车传统恒定功率作业模式的局限性,以及模糊控制中存在的主观性过强、缺乏理论支撑等问题,提出了一种融合路面清洁感知与模糊优化的节能作业策略。首先,采用YOLOv8-seg模型分割并量化路面垃圾,结合垃圾种类和覆盖面积计算出路面清洁指数;其次,构建以路面清洁指数和车速为输入,以作业电机转速和转矩为输出的模糊控制器,并选取18个隶属度函数参数,以减少作业能耗为目标,采用灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)进行优化;最后,通过MATLAB/Simulink在制定的仿真工况下验证提出策略的有效性。结果表明:所提策略有效减少了电动清扫车的功率消耗,作业能耗相较于优化前降低了9.85%。同时,优化后的电池SOC变化趋势更加平缓。研究结果为电动清扫车的智能化、节能化发展提供了新的技术路径。

关键词

车辆工程 / 电动清扫车 / YOLOv8-seg / 模糊控制 / 灰狼优化算法 / 节能策略

Key words

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陈培震, 周英超, 李波, 肖振. 融合路面清洁感知与模糊优化的电动清扫车节能作业策略[J]. 河北科技大学学报, 2025, 46(05): 587-598 DOI:

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参考文献

基金资助

国家自然科学基金(52375105); 山东省优秀青年人才基金(ZR2022YQ51); 山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010911)

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