矿用混合动力自卸车：粒子群优化模糊控制提升燃油效率与探测性能

本文主要探讨了矿用混合动力自卸车的智能控制策略，特别是在燃料效率优化方面的创新方法。研究的核心是针对某特定矿用混合动力自卸车，设计了一种结合粒子群优化和模糊控制的技术。首先，作者构建了一个模糊控制系统，该系统以整车需求转矩与当前车速下的发动机最优转矩差值以及动力电池的状态-of-charge (SOC) 作为输入，期望转矩作为输出。然而，初期的模糊控制可能依赖于专家经验，可能导致控制效果不理想。 为了改进，研究者利用MATLAB的Cruise和Simulink工具创建了一个仿真平台，将整车模型和模糊控制策略整合在一起。在这个平台上，他们针对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则进行了优化。特别地，他们采用了粒子群优化算法，将优化目标设定为降低发动机和电机总的等效燃油消耗。这个优化过程考虑了实际运行中的燃油经济性，同时确保电池SOC的稳定控制。 实验结果显示，经过粒子群优化的模糊控制器相比于传统模糊控制器，在保持动力电池SOC稳定的同时，显著提高了矿用混合动力自卸车的整体燃油效率。这种改进对于提升矿用车辆的工作效率，减少能源消耗，以及减少环境影响具有重要意义。 本文的研究不仅涉及到深入的控制理论，如粒子群优化和模糊控制，还展示了其在实际工业场景中的应用，尤其是在煤矿等恶劣环境下的矿用车辆。此外，文章也强调了实验验证和性能参数的重要性，比如超宽带雷达生命探测仪在矿难救援中的关键角色，以及对探测距离的持续改进目标。 这项工作对于提升矿用混合动力车辆的能效管理以及应急救援能力具有实际价值，同时也在一定程度上推动了相关领域的技术发展。作者李孝揆作为电气自动化及电子仪器仪表方向的高级工程师，对这一领域的研究贡献显著，展示了在矿用设备智能化控制领域的前沿探索。