遗传算法优化的燃料电池E-REV模糊控制器：节能与适应性提升

本文档深入探讨了"基于遗传算法的增程式电动车模糊控制器设计"这一主题，主要关注于燃料电池增程式电动汽车的动力系统中双能量源（燃料电池和动力蓄电池）之间的功率分配优化问题。在该研究中，作者提出了一种创新的解决方案，即设计了一种多输入单输出（MISO）模糊控制器，该控制器的关键输入参数是动力蓄电池的状态-of-charge (SOC) 和负载总线的实时需求功率。 传统的模糊控制器常常依赖于专家的经验来设定参数，这种方法可能存在局限性，可能导致控制效果不理想。为了解决这个问题，研究者引入了遗传算法（Genetic Algorithm, GA），这是一种模拟生物进化过程的搜索优化方法。遗传算法被用来优化模糊控制器的隶属函数和控制规则参数，旨在找到最佳的参数组合，使控制器能更有效地根据车辆的不同工况动态调整双能量源的输出功率，从而实现燃油经济性和性能的最优平衡。 通过ADVISOR软件的仿真模拟，研究者验证了这种基于遗传算法的模糊控制策略相较于传统能量管理策略，能显著提升增程式电动车的燃料效率，尤其是在应对复杂道路条件和负载变化时，显示出更好的工况适应能力。这表明，遗传算法的运用极大地提升了增程式电动车的能量管理系统，使其在实际驾驶环境中更加高效且节能。 这篇文章的主要贡献在于提供了一种新颖的控制策略，结合了模糊逻辑和遗传优化技术，以解决增程式电动车在实际运行中的能源分配难题，这对于推动电动汽车技术的发展和节能减排具有重要意义。