模糊逻辑提升电动汽车再生制动效率：建模与仿真实验

本文主要探讨了电动汽车再生制动系统的建模与仿真技术，发表于2013年的《哈尔滨理工大学学报》第18卷第5期。研究的背景是为提升纯电动汽车（EV）的能源效率和续航能力，作者周美兰、毕胜尧和张吴针对电动汽车的再生制动系统提出了创新的方法。 研究的核心内容是采用模糊逻辑控制策略来优化再生制动过程。模糊逻辑控制是一种非线性控制方法，它能够处理复杂的输入输出关系，适用于对制动力分配的动态调整。作者构建了一种Mamdani型模糊控制器，这种控制器可以根据车辆实时状态（如速度、加速度等）自动调整再生制动和机械制动的比例，从而提高能量回收率。 在安全性和稳定性考虑下，他们建议将前后轮之间的制动力按照理想的制动力分布曲线进行分配，这有助于避免制动时的不稳定现象，保障驾驶者体验的同时，提升制动性能。整个控制策略是在Matlab/Simulink环境中设计和模拟的，这是一种广泛使用的数值计算和系统仿真工具，便于理解和验证控制算法的效果。 作者将这个模糊逻辑控制模型嵌入到ADVISOR仿真环境中，这是一个专门用于电动车性能评估的工具。通过典型道路循环工况的仿真实验，结果显示，与传统制动方式相比，采用模糊逻辑控制策略后，电池的State of Charge (SOC)提高了约9.3%，这意味着电池的寿命得以延长，电动汽车的续航里程显著增加。此外，整体系统效率提升了7.2%，再生制动效率更是提升了36.7%，这证明了模糊逻辑控制策略在电动汽车再生制动系统中的显著优势。 这项研究不仅提供了电动汽车再生制动系统的一个有效控制策略，也为电动汽车优化能源管理提供了实用的技术手段，对于推动电动汽车技术的发展具有重要的理论和实践意义。