基于粒子群优化的并联式混合动力汽车模糊能量管理策略研究  

Fuzzy energy management strategy of parallel hybrid electric vehicle based on particle swarm optimization

作　　者：吴剑[1] 张承慧[1] 崔纳新[1] 

机构地区：[1]山东大学控制科学与工程学院,济南250061

出　　处：《控制与决策》2008年第1期46-50,共5页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(50477042);高等学校博士点基金项目(20040422052);山东省自然科学基金重点项目(Z2004G04)

摘　　要：针对一种并联式混合动力轿车,以混合驱动系统需求转矩和电池组荷电状态(SOC)为输入,以发动机转矩为输出,构建了能量管理模糊控制器,并以总的等效燃油消耗为优化目标,利用粒子群算法对模糊隶属度函数参数和模糊控制规则进行优化.基于ADVISOR的仿真研究表明,与未优化的模糊能量管理策略相比,经过优化的模糊能量管理策略能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗,更好地控制电池组SOC的变化.For a kind of parallel hybrid electric vehicle, a fuzzy controller of energy management is constructed by using the torque request of the hybrid system and the battery state of charge （SOC） as inputs, and the engine torque as the output. Then, membership functions and rules of fuzzy controller are optimized simultaneously by using particle swarm optimization（PSO） based on the optimization object of fuel economy. This energy management strategy is implemented on a PHEV prototype in ADVISOR, and simulation results show that this approach provides excellent fuel efficiency along with charge sustaining operation.

关 键 词：并联式混合动力汽车 模糊控制 能量管理策略 粒子群优化 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] U469.72[自动化与计算机技术—控制科学与工程]