模糊逻辑控制策略在PHEV仿真中的应用研究

"基于模糊控制策略的PHEV仿真研究 (2013年)"，这篇论文探讨了在并联式混合动力汽车（PHEV）中应用模糊逻辑控制策略来优化动力分配的问题。作者通过在ADVISOR仿真软件中实施这一策略，展示了其在经济性、排放性和鲁棒性方面的优势。 文章主要知识点： 1. **模糊逻辑控制**：模糊逻辑是一种模拟人类思维方式的控制方法，它允许处理不确定性和模糊性的输入数据，适合于复杂系统的控制。在本研究中，模糊逻辑被用来调整并联式混合动力汽车的动力分配，以适应不同驾驶条件。 2. **并联式混合动力汽车**：这种类型的混合动力汽车拥有两个动力源——发动机和电动机，它们可以同时或独立地提供驱动力。模糊逻辑控制策略旨在优化这两个动力源之间的协作，提高整体性能。 3. **电辅控制策略**：作为对比基础，电辅控制策略通常是指利用电力系统辅助发动机工作，以改善燃油效率和减少排放。然而，这种策略可能无法实现最佳的动力分配。 4. **ADVISOR仿真软件**：是美国国家可再生能源实验室开发的一款车辆动力系统仿真工具，用于评估各种车辆动力系统的设计和性能。在这项研究中，模糊逻辑控制策略的模型被集成到ADVISOR中进行仿真测试。 5. **CYC-EUDC循环道路工况**：这是一种模拟城市和郊区驾驶条件的测试循环，用于评估车辆在实际行驶中的性能。这种工况包含了加速、匀速和减速等多种驾驶情况，能全面反映车辆的性能。 6. **仿真结果**：模糊逻辑控制策略的实施显示，相比于电辅控制策略，它能显著提升PHEV的经济性和排放性能。发动机的工作状态更加集中于最优工作区域，同时保证电池的荷电状态（SOC）保持在较小的波动范围内，这有助于延长电池寿命和提高系统的稳定性。 7. **鲁棒性**：鲁棒性是指控制系统对参数变化或环境干扰的适应能力。在模糊逻辑控制策略下，混合动力汽车表现出更好的鲁棒性，意味着它能在不同工况下保持稳定的表现。 8. **电池SOC管理**：电池的SOC表示电池剩余可用能量的比例，保持SOC在一个合理的范围内对于电池健康和整个动力系统的运行至关重要。模糊逻辑策略有效地控制了SOC的变化，减少了不必要的电池充放电，从而提高了电池的使用寿命和系统效率。 这篇2013年的研究通过模糊逻辑控制策略，为并联式混合动力汽车的动力分配提供了一种创新且有效的解决方案，旨在提高能效、减少排放并增强系统的整体性能。这种策略的应用对于推动混合动力汽车技术的发展具有重要意义。