Методи адаптивного управління силовою установкою електромобіля

Розглянуто питання підвищення ефективності управління силовою установкою електромобіля. Вирішена задача підвищення економічності та екологічної безпеки транспортних засобів на підставі нової концепції моделювання та оптимізації управління силовою установкою електромобіля, забезпечуючи єдиний підхід к дослідженням поточних процесів залежно від схеми будови і конструктивних особливостей силової установки електромобіля. Розроблено теоретичні основи структурної та параметричної ідентифікації математичних моделей тягового електродвигуна та бортової електростанції й отримано нейромережеву модель двигуна внутрішнього згоряння бортової електростанції, яка визначає залежність ефективного крутного моменту, витрати палива від швидкості обертання колінвалу та сигналу управління потужністю, а також динамічну та статистичну моделі бортової електростанції на основі вентильного електродвигуна. Отримане оптимальне управління використовується при розробці логічних правил вибору стратегії управління, а також при досліджені впливу основних параметрів електромобіля на показники витрати енергії. Для студентів, інженерно-технічних працівників, співробітників вищих навчальних закладів і науково-дослідних інститутів

Advances in Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) is a very dynamic area in terms of theory and application. This book brings together many different aspects of the current research on several fields associated to RL which has been growing rapidly, producing a wide variety of learning algorithms for different applications. Based on 24 Chapters, it covers a very broad variety of topics in RL and their application in autonomous systems. A set of chapters in this book provide a general overview of RL while other chapters focus mostly on the applications of RL paradigms: Game Theory, Multi-Agent Theory, Robotic, Networking Technologies, Vehicular Navigation, Medicine and Industrial Logistic