PHEV模糊控制策略研究：ADVISOR二次开发应用

"基于ADVISOR二次开发的Plug-in HEV模糊控制研究 (2011年)" 这篇论文探讨了插电式混合动力电动汽车（PHEV）的优化模糊控制策略，旨在提高车辆的燃油经济性和电池状态-of-charge（SOC）的平衡控制。在PHEV的运行过程中，发动机的工作效率至关重要，因为它直接影响到燃油消耗。因此，论文提出了一种模糊控制器，该控制器能够将发动机的工作点保持在其最小燃油消耗的高效区间，以确保最佳的能效。 模糊控制器的设计考虑了路况所需的功率需求和电池的SOC状态。通过这种方式，它可以动态地调整发动机的给定功率，以适应不同的行驶条件。特别地，当能量回收不足导致SOC下降时，模糊控制器会做出相应调整，防止电池SOC失衡，从而保持系统的稳定运行。 为了实施这一控制策略，研究人员利用ADVISOR（Automotive Simulation Models）这一专业的仿真工具进行了二次开发。ADVISOR是一个广泛用于评估和设计车辆能源系统性能的软件。通过在ADVISOR中嵌入模糊控制模型，研究人员可以在多种工况下进行仿真实验，以验证模糊控制策略的效果。 仿真实验结果显示，PHEV的最优模糊逻辑控制策略表现出了良好的鲁棒性，即在各种工况下都能保持稳定的表现。特别是在能量回收不足的情况下，该策略能够有效平衡电池的SOC，确保其在合理范围内波动。此外，由于控制器能将发动机工作在高效区间，因此也显著提高了车辆的燃油经济性。 关键词包括插电式混合动力电动汽车、仿真、控制策略和模糊控制，这表明该研究主要关注PHEV的动力系统优化，特别是利用模糊逻辑技术来提升控制效率和节能效果。该论文对于理解和改进PHEV的能量管理系统，以及未来混合动力汽车的控制系统设计具有重要的参考价值。