基于交通條件預測的插電式混合動力汽車能量管理系統優化策略
近年來,降低燃油消耗和排放已成為了汽車工業研究中不可缺少的一部分,因此對插電式混合動力汽車(PHEV)的研究成為了熱點。PHEV結合內燃機和電力推進系統可降低燃油消耗和排放,較傳統汽車能實現更好的燃油經濟效益和獲得最佳性能。介紹了一種基于交通狀態識別與預測的智能模糊控制方案,目的是開發一個基于交通條件預測的PHEV能量管理系統優化控制策略,以最大限度地降低燃油消耗和排放。
預測了最初的交通條件,控制方案確定了當前的交通狀況,利用其交通條件對汽車駕駛周期進行分類。建立了基于模糊邏輯控制器的控制策略,建立各種駕駛條件的隸屬函數參數和規則,并采用遺傳算法進行調整。通過識別和預測即將到來的交通狀態,不斷轉換控制策略,以增強資源間的最優功率模糊邏輯控制器,以便在其最佳工作條件附近管理內燃機。測試了控制策略的影響,以及質量與氣動參數對整車性能和能源使用的影響。仿真結果表明,所提出的PHEV能量管理系統優化策略在現實駕駛環境下降低燃油消耗和排放效果顯著。
刊名:Journal of Cleaner Production(英)
刊期:2016年第139期
作者:M.Montazeri-Gh et al
編譯:劉瑞琦