基于蜂群算法的并联式混合动力汽车组件尺寸和参数优化

并联式混合动力汽车的特点是能量来自发动机和电机，两者均直接与驱动车轮相连，它们之间的匹配是车辆性能优劣的核心，如果匹配合理，可以极大改善车辆的各项性能。为缩小车辆关键部件尺寸、调整关键参数的控制策略，以及实现车辆整车油耗、排放和动力性能达到最优的目标。针对并联式混合动力汽车的参数配置和电附件控制策略设计，利用蜂群算法实现控制优化。利用Advisor软件，使被控模型在UDDS、FTP、ECE等工况下进行仿真验证。

蜂群算法包含临近搜索和随机搜索两种，临近搜索使用局部变量，随机搜索则需要全局变量。在进行参数定义时，需要使用全局变量，以便于随机搜索时可以无障碍进行。蜂群算法比遗传算法具有更快的收敛速度，可利用信息素进行计算，利用车辆总线上的各种信息可进行发散式检索，最终达到优化计算的目的。

仿真验证表明，蜂群算法是一个可行的优化算法，在保证车辆性能的前提下，改善了车辆的燃油经济性和排放特性。此外，用蜂群算法来定义全局变量，可获得一个很高的收敛速度。

网址：http://link.springer.com/ article/10.1007/s12239-012-0121-5

作者：V.T.Long et al

编译：张聪