基于交通条件预测的插电式混合动力汽车能量管理系统优化策略

基于交通条件预测的插电式混合动力汽车能量管理系统优化策略

近年来，降低燃油消耗和排放已成为了汽车工业研究中不可缺少的一部分，因此对插电式混合动力汽车（PHEV）的研究成为了热点。PHEV结合内燃机和电力推进系统可降低燃油消耗和排放，较传统汽车能实现更好的燃油经济效益和获得最佳性能。介绍了一种基于交通状态识别与预测的智能模糊控制方案，目的是开发一个基于交通条件预测的PHEV能量管理系统优化控制策略，以最大限度地降低燃油消耗和排放。

预测了最初的交通条件，控制方案确定了当前的交通状况，利用其交通条件对汽车驾驶周期进行分类。建立了基于模糊逻辑控制器的控制策略，建立各种驾驶条件的隶属函数参数和规则，并采用遗传算法进行调整。通过识别和预测即将到来的交通状态，不断转换控制策略，以增强资源间的最优功率模糊逻辑控制器，以便在其最佳工作条件附近管理内燃机。测试了控制策略的影响，以及质量与气动参数对整车性能和能源使用的影响。仿真结果表明，所提出的PHEV能量管理系统优化策略在现实驾驶环境下降低燃油消耗和排放效果显著。

刊名：Journal of Cleaner Production（英）

刊期：2016年第139期

作者：M.Montazeri-Gh et al

编译：刘瑞琦