ADVISOR仿真下的纯电动汽车能量管理模糊控制策略

"基于ADVISOR的纯电动汽车能量优化控制策略研究" 本文主要探讨了如何通过研究和应用控制策略来提升纯电动汽车（EV）的能量利用效率和续航里程。研究由肖献强和周易进行，他们关注的是新能源汽车的能源管理，特别是通过优化控制算法来实现“按需供给”，即根据驾驶需求精确分配和管理电池能量。 文章中提出了一种电机控制策略，结合模糊控制算法来改善电机性能。在这个模糊控制系统中，输入量包括量化后的驾驶意图x、车速v和加速踏板开度，而输出量是电机产生的转矩。这种策略旨在更精确地匹配电机扭矩输出与驾驶需求，从而提高能效。 为了验证这种控制策略的效果，研究者使用Matlab/Simulink建立了电机控制系统的仿真模型，并利用专业的车辆仿真软件ADVISOR构建了整车仿真平台。通过仿真试验，他们发现，在特定工况下，原纯电动汽车的续航里程为7.5公里，但在应用了模糊控制算法后，续航里程提升到了10.4公里。这一结果显示，该模糊控制算法能显著提高纯电动汽车的能量利用效率和续航能力。 关键词涵盖了电机控制系统、模糊控制、ADVISOR仿真软件以及仿真试验，这些都揭示了研究的核心内容和技术手段。分类号U463可能表示该研究属于交通运输工程领域，特别是汽车工程的细分方向。 这项研究为纯电动汽车的能量管理系统提供了新的优化思路，通过先进的控制算法实现了能量的更高效利用，有助于解决纯电动汽车续航不足的问题，对于推动新能源汽车技术的发展具有重要意义。