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基于粒子群优化的模糊自适应等效油耗最小能量管理策略

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为提高等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)对不同工况的适应能力,提出一种基于粒子群算法优化的模糊自适应等效燃油消耗最小的能量管理策略(PSO-fuzzy A-ECMS).以基于SOC反馈原理对等效因子进行比例调节方法为基础,针对仅依靠SOC反馈的等效因子调节方式存在一定局限性的问题,引入模糊控制以需求功率和SOC为输入对比例系数进行调节,利用粒子群算法优化模糊控制器中的隶属度函数,减少模糊控制在能量管理应用中对专家经验的依赖,最后在标准循环工况下进行仿真.仿真结果显示:相较于基于SOC反馈的等效因子修正方法,本文提出的PSO-fuzzy A-ECMS策略能够维持SOC在合理区间内变化,在燃油经济性和电池充放电平衡方面能够取得更好的控制效果.
A fuzzy adaptive minimum energy management strategy for equivalent fuel consumption based on particle swarm optimization

energy management strategyhybrid electric busequivalent consumption minimization strategyfuzzy logic controlparticle swarm optimization

潘公宇、郭丛揺、晋恩荣

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江苏大学 汽车与交通工程学院,江苏 镇江 212013

能量管理策略 混合动力客车 等效燃油消耗最小策略 模糊控制 粒子群算法

国家自然科学基金

52072157

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.09.010

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(17)
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