车用复合电源模糊控制策略研究

《基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车能量管理策略的研究》一、引言随着能源危机的加剧和环境问题的突出，混合动力汽车因其高效率、低排放的特点受到了广泛关注。

混联式混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle, HEV）作为一种重要的混合动力汽车类型，其能量管理策略对于提高整体效率和延长电池寿命至关重要。

本文将研究基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车的能量管理策略，以提升车辆性能和节能效果。

二、混联式混合动力汽车概述混联式混合动力汽车采用发动机和电机共同驱动的架构，根据不同工作条件灵活调整发动机和电机的输出功率，实现最佳能量利用。

这种车型具有高效能、低排放和良好的驾驶性能等优点。

然而，如何合理分配发动机和电机的输出功率，以达到最佳的能量管理效果，是混联式混合动力汽车面临的重要问题。

三、传统能量管理策略的局限性传统的能量管理策略通常基于规则或优化算法进行控制，如基于逻辑门限值、基于模糊控制等。

这些策略在特定条件下可以取得较好的效果，但在复杂多变的工作环境中，往往难以实现最优的能量管理。

因此，需要研究更为先进的能量管理策略，以适应不同工况下的需求。

四、基于模糊PI控制的能量管理策略为了解决上述问题，本文提出了一种基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车能量管理策略。

该策略结合了模糊控制和比例积分（PI）控制的优势，通过模糊控制器对PI控制器的参数进行在线调整，以适应不同工况下的需求。

（一）模糊控制器设计模糊控制器是本策略的核心部分，它根据车辆的运行状态（如车速、电池荷电状态、发动机转矩等）以及驾驶员的意图等信息，实时调整PI控制器的参数。

模糊控制器的设计包括输入变量的选择、模糊规则的制定以及输出变量的确定等步骤。

（二）PI控制器设计PI控制器用于实现发动机和电机之间的功率分配。

它根据模糊控制器输出的控制信号，调整发动机和电机的输出功率，以达到最佳的能量利用效果。

PI控制器的设计包括比例系数和积分系数的选择等步骤。

模糊控制在电动汽车充电系统中的优化设计随着电动汽车的普及和市场需求的增加，充电系统的优化设计变得尤为重要。

模糊控制作为一种优秀的控制方法，可以在电动汽车充电系统中发挥重要的作用。

本文将重点探讨模糊控制在电动汽车充电系统中的优化设计方法和应用。

1. 引言电动汽车作为一种环保、节能的交通工具，已经受到广泛关注。

为了满足用户需求，电动汽车充电系统需要具备高效、安全、可控等特点。

模糊控制是一种能够应对系统参数不确定、非线性等问题的控制方法，因此在电动汽车充电系统中有着广泛的应用前景。

2. 电动汽车充电系统概述电动汽车充电系统主要由充电桩、电动汽车电池、充电控制器等组成。

其中，充电控制器负责监测和控制充电过程中的各种参数，如电流、电压、充电时间等。

通过对充电控制器中的模糊控制算法的优化设计，可以提高电动汽车充电系统的效率和可靠性。

3. 模糊控制算法简介模糊控制算法是基于模糊逻辑的一种控制方法，通过对输入变量和输出变量的模糊化处理，利用模糊规则和模糊推理机制来实现对系统的控制。

模糊控制算法具有较好的鲁棒性和适应性，能够有效应对电动汽车充电过程中的变化和不确定性。

4. 模糊控制在电动汽车充电系统中的应用4.1 充电功率控制电动汽车充电功率的控制是保证充电过程安全、高效的关键。

模糊控制算法可以根据当前电池状态、电网负荷等因素来调整充电功率，使其始终保持在安全范围内，并根据电动汽车主人的需求调整充电速度。

4.2 充电终止判定充电终止判定是电动汽车充电系统中一个重要的功能，它可以根据电池的充电状态和充电过程中的各种限制条件来判断何时停止充电。

模糊控制算法可以根据这些变量进行模糊推理，得到一个准确的充电终止判定结果。

4.3 故障检测与容错控制电动汽车充电系统中的故障检测和容错控制是确保系统安全运行的重要手段。

通过对系统中关键参数的监测和控制，模糊控制算法可以及时发现故障，并采取相应的措施进行容错处理，确保系统不会因为故障而出现问题。

《基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车能量管理策略的研究》篇一一、引言随着全球对环境保护和能源利用效率的日益关注，混联式混合动力汽车作为一种能够同时实现高效能源利用和低排放的交通工具，已经引起了广泛的研究兴趣。

混联式混合动力汽车集成了串联式和并联式混合动力系统的优点，使得其在多种驾驶条件下均能展现出优秀的能源管理性能。

然而，为了确保高效的能量流动和系统稳定，一个先进的能量管理策略是不可或缺的。

本研究致力于探索基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车的能量管理策略，以提升系统的性能和能源利用效率。

二、混联式混合动力汽车概述混联式混合动力汽车是一种结合了串联和并联混合动力系统特性的汽车。

它通常包括一个内燃机（ICE）、一个或多个电动机（EM）、一个能量存储系统（如电池或超级电容器）以及一套控制系统。

这种系统的优点在于其灵活性，可以根据驾驶条件和需求，灵活地切换动力源，从而实现最佳的能源利用效率和驾驶性能。

三、模糊PI控制理论介绍模糊PI控制是一种基于模糊逻辑和比例积分（PI）控制策略的混合控制方法。

它能够根据系统状态的实时变化，自动调整控制参数，以实现对系统的最优控制。

这种方法在处理非线性和不确定性的系统时，表现出强大的适应性和鲁棒性。

四、基于模糊PI控制的能量管理策略研究本研究提出了一种基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车的能量管理策略。

该策略通过模糊逻辑系统对系统状态进行实时感知和判断，然后根据这些信息，通过PI控制器调整系统的能源分配和动力源切换策略。

首先，我们建立了混联式混合动力汽车的动力学模型和能源管理系统模型。

然后，我们利用模糊逻辑系统对系统状态进行感知和判断，包括电池电量、内燃机效率、电动机效率、驾驶需求等。

这些信息被用于生成一个模糊输入集。

接着，我们设计了一个基于PI控制的决策模块。

这个模块根据模糊输入集的信息，通过PI控制器调整能源分配和动力源切换策略。

这样，系统可以在保证驾驶需求的同时，尽可能地提高能源利用效率。

第24卷第1期2019年2月哈尔滨理工大学学报JOURNAL OF HARBI+{ UNIVERSITY OF SCIE：NCE AND TECHNOLOGYVol. 24 No. 1Feb. 2019电动汽车复合电源控制策略周美兰$，刘占华$，郭金梅2(1.哈尔滨理工大学电气与电子工程学院，黑龙江哈尔滨150080;2.哈尔滨远东理工学院机电工程学院，黑龙江哈尔滨150025)摘要：针对电动汽车行驶里程短和复合电源系统中功率分配的问题，提出了逻辑门限控制策 略和模糊逻辑控制策略对复合电源系统进行研究，使蓄电池向电机提供平均功率，超级电容向电机 提供瞬时功率和峰值功率。

基于常规复合电源模糊控制模型，考虑电机制动和液压制动共同为电 动汽车提供制动力，建立新型复合电源系统模糊控制模型。

实验结果表明：复合电源相对于单一蓄 电池电源在电池SOC#能量回收率和电动汽车行驶里程有很大提升，模糊控制策略相对于逻辑门限 控制策略提高了超级电容利用率并且降低了电池电流幅值，更好地保护了蓄电池。

关键词：电动汽车；逻辑门限控制策略;模糊逻辑控制策略;复合电源D O I%10.15938/j.jhust.2019.01.007中图分类号：TM91 文献标志码：A文章编号！ 1007-2683(2019)01-0041-07Control Strategy of Hybrid 日ectric VehicleZHOU Mei-lan1，LIUZhan-hua1，GUOJin-mei1(1. S chool o f E le c tric a l and E le c tro n ic s E n g in e e rin g, H a rl)in U n iv e rs ity o f Science and T e c h n o lo g y, H a rl)in150080 , C h in a；2. S chool o f M e c h a n ic a l and E le c tric a l E n g in e e rin g, H a rb in F a r E ast In s titu te o f T e ch n o lo g y "H a rb in150025 ,C h in a)A bstract：Regarding the problem of t he short range of electric vehicles and the power allocation in hybrid power supply system，the logic threshold control strategy and fuzzy logic control strategy are proposed to study the hybrid power supply system，where the batery provides the average power to the motor，and the super capacitor provides instantaneous power and peak power to the motor.Based on the traditional fuzzy control model of the hybrid power supply，a new f uzzy control model is proposed to provide the braking force for the electric vehicle，in which motor brake a nd hydraulic brake togetlier to provide braking force for electric vehicles.Experimental results show that，hybrid power supply with respect to a single battery power has been greatly improved in the battery SOC，energy recovery and the range of electric pared with the logic threshold control strategy，the fuzzy control strategy improves the u tilization ratio of the super capacitor and reduces the amplitude of the current of the battery，therefore the fuzzy control strategy can protect the battery better.Keywords：electric vehicles;logic thresiiold control strategy;fuzzy logic control strategy;hybrid power supply收稿日期：2017-02-22基金项目：黑龙江省自然科学基金（F2016022).作者简介：刘占华（1991 一），男，硕士研究生；郭金梅（1976—），女，硕士，讲师.通信作者：周美兰（1962—$，女，博士，教授，硕士研究生导师，E-m a il:z h o u m e ila n001@163. com.42哈尔滨理工大学学报第24卷〇引言石 然气 枯竭以及雾霾和气暖 问，电以节：保的优 为 发展的一种必然 *，由于蓄电池 密度小和循 用 短 ，限制了电 的快速发展[1-2]。

《基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车能量管理策略的研究》篇一一、引言随着全球对环保和能源效率的关注日益增加，混联式混合动力汽车作为一种高效的能源解决方案逐渐得到了广泛应用。

混合动力汽车具备节能、减少尾气排放、提升车辆动力性能等多重优点。

要实现这些优点，就需要有效的能量管理策略。

本研究重点探索了基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车的能量管理策略。

二、混联式混合动力汽车概述混联式混合动力汽车是一种结合了串联和并联混合动力系统优点的汽车。

它可以根据行驶工况和需求，灵活地调整发动机和电动机的工作状态，以达到最佳的能源利用效率和动力性能。

然而，如何有效地管理这种复杂的能量系统，使其在各种工况下都能达到最优的能源利用效果，是混联式混合动力汽车面临的重要问题。

三、模糊PI控制理论模糊PI控制是一种基于模糊逻辑和比例积分（PI）控制的控制策略。

它通过模拟人的决策过程，对不确定的、非线性的系统进行控制。

在混联式混合动力汽车的能量管理系统中，模糊PI控制可以根据实时的车辆状态、路况、电池状态等信息，灵活地调整发动机和电动机的工作状态，以达到最佳的能源利用效果。

四、基于模糊PI控制的能量管理策略本研究提出的基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车的能量管理策略，主要包括以下步骤：1. 数据收集：收集实时的车辆状态信息，包括车速、加速度、电池状态、发动机状态等。

2. 模糊化处理：将收集到的数据通过模糊化处理，转化为模糊变量。

3. 制定规则：根据车辆的行驶工况和需求，制定一系列的模糊控制规则。

4. PI控制：根据模糊化处理后的数据和制定的规则，通过PI 控制器调整发动机和电动机的工作状态。

5. 反馈调整：将调整后的结果反馈到系统中，对下一轮的能量管理进行优化。

五、实验与结果分析为了验证本研究的能量管理策略的有效性，我们进行了实车实验。

实验结果表明，基于模糊PI控制的能量管理策略可以有效地提高混联式混合动力汽车的能源利用效率，降低油耗，减少尾气排放。

基于工况的PHEV模糊自适应控制策略研究随着社会的不断发展，汽车成为人们生活必需品之一。

但是传统的汽车使用燃油驱动，也就意味着它们存在着环境污染和能源浪费等问题。

因此，电动汽车越来越受到人们的关注和青睐。

其中，插电式混合动力车（PHEV）作为一种新型的汽车技术和能源利用方式，因其拥有卓越的动力性和低污染的特点，越来越受到人们的关注和重视。

然而，PHEV的控制策略不仅需要实现高效的能量管理和动力分配，还需要灵活的适应多样的路况和驾驶操作工况。

在此背景下，模糊自适应控制策略成为了一种新的解决方案。

基于工况的PHEV模糊自适应控制策略需要考虑到车辆行驶的实际情况，如路面坡度、路面摩擦系数、驾驶员行为等。

在这样多变的情况下，模糊自适应控制策略可以通过模糊控制理论中的模糊综合和模糊推理等方法，实现对PHEV的动力分配和能量管理的精准控制。

对于PHEV的动力分配，模糊自适应控制策略可以综合考虑发动机和电动机的功率输出，考虑到路况和驾驶工况的因素，进行精准的优化，以达到节能减排和提高车辆性能的目的。

同时，该策略还可以实现对电池的充电和放电控制，以保证PHEV能够在各种情况下保持最佳的使用状态。

对于能量管理方面，模糊自适应控制策略可以根据路况和驾驶操作工况等因素，对电池的电量进行精准的控制。

通过传感器和控制算法，对PHEV进行实时监测，确保它在不同的行驶情况下保持最佳的能量利用效率，实现对电池的智能控制，降低了能量消耗和排放。

综上所述，基于工况的PHEV模糊自适应控制策略可以实现对PHEV的精准控制，提高其动力性和能效性，在多样化路况和驾驶工况下具有良好的适应性和鲁棒性。

因此，在未来的发展中，该策略将成为PHEV控制领域中的一个重要研究方向。

由于PHEV技术本身的复杂性和多变性，以及前沿技术的不断更新，PHEV模糊自适应控制策略的研究仍然存在一些挑战。

其中最主要的挑战是如何在不同驾驶模式下实现动力管理和能量消耗的最优化。