电动车IVT功能优化与电池管理系统仿真研究

本文主要探讨了电动车智能车载终端（IVT）的设计以及电池管理系统（BMS）的优化问题，针对中国当时存在的专用电动车IVT匮乏的情况。论文首先对普通车载终端的功能和定义进行了深入分析，强调了电动车在动力能源上与燃油车的显著差异，如依赖于电池储能而非燃油，这使得电池状态监控和管理成为关键。 作者提出，电动车IVT应当具备预估电池剩余电量的功能，这是由于电池的健康状况和性能直接影响到车辆的续航能力和驾驶体验。然而，电池剩余电量的预估受到诸如电池温度和电动势等因素的影响，这些因素可能导致预估值存在较大偏差。为了提高预估的准确性，研究者采用了Mamdani模糊控制算法，这是一种基于模糊逻辑的控制策略，它能够处理不确定性并制定出适应性较强的控制规则。 Mamdani算法被用来制定电动势和温度干扰因素的模糊控制规则，通过建立模糊控制器，可以根据实时的电池状态数据调整控制策略。接着，通过重心法进行反模糊化处理，将模糊规则转化为精确的偏差修正因子，以此修正电池剩余电量的预测值。这样，作者建立了一个电池剩余电量预估系统仿真模型，用于对原始预测进行实时校正。 仿真结果表明，经过优化后的IVT系统，电池剩余电量预测的误差范围被成功控制在5%以内，达到了满足电动车智能车载终端对剩余电量估算精度的要求。这对于电动车的用户来说，意味着更准确的续航里程信息，有助于提高驾驶安全性和用户体验。 本文的贡献在于提出了一种结合模糊控制技术的IVT设计方法，解决了电动车电池管理中的一个重要挑战，为电动车行业的智能化发展提供了技术支持。此外，该研究也为其他领域的电池管理系统优化提供了有价值的参考。