制定合理有效的能量控制策略是混联式混合动力汽车(parallel-series hybrid electric vehicle,PSHEV)设计研发的关键技术之一,对提高整车能量利用率和节能减排具有重要意义。针对混联式混合动力系统的非线性与复杂性,本文提出一种基于...制定合理有效的能量控制策略是混联式混合动力汽车(parallel-series hybrid electric vehicle,PSHEV)设计研发的关键技术之一,对提高整车能量利用率和节能减排具有重要意义。针对混联式混合动力系统的非线性与复杂性,本文提出一种基于优化模糊控制的能量管理策略,并设计出对应的模糊控制器来控制发动机的输出扭矩,以实现能量源之间的合理分配。为改善模糊能量管理策略的局限性,利用粒子群算法优化模糊控制隶属度函数,将等效燃油消耗总量设置为粒子群算法的适应度函数,选取41个模糊控制的隶属度函数参数进行优化。通过MATLAB/Simulink与Cruise联合仿真计算,获得适应度函数的优化解。仿真结果表明,在WLTC和NEDC两种工况下采用优化的能量管理策略,在保证优良的车速跟随状态的同时,两种工况所产生的燃油消耗量相较于未优化时分别降低了32.6%和7.5%,提升了汽车的燃油经济性;同时优化后SOC(state of charge)变化趋势更加平缓,有效地减缓了电池衰退程度,可延长电池的使用寿命。展开更多
文摘制定合理有效的能量控制策略是混联式混合动力汽车(parallel-series hybrid electric vehicle,PSHEV)设计研发的关键技术之一,对提高整车能量利用率和节能减排具有重要意义。针对混联式混合动力系统的非线性与复杂性,本文提出一种基于优化模糊控制的能量管理策略,并设计出对应的模糊控制器来控制发动机的输出扭矩,以实现能量源之间的合理分配。为改善模糊能量管理策略的局限性,利用粒子群算法优化模糊控制隶属度函数,将等效燃油消耗总量设置为粒子群算法的适应度函数,选取41个模糊控制的隶属度函数参数进行优化。通过MATLAB/Simulink与Cruise联合仿真计算,获得适应度函数的优化解。仿真结果表明,在WLTC和NEDC两种工况下采用优化的能量管理策略,在保证优良的车速跟随状态的同时,两种工况所产生的燃油消耗量相较于未优化时分别降低了32.6%和7.5%,提升了汽车的燃油经济性;同时优化后SOC(state of charge)变化趋势更加平缓,有效地减缓了电池衰退程度,可延长电池的使用寿命。
