輪轂電機能量管理策略論文參考

　　1輪轂電機HEV

　　1.1基本結構

　　系統結構以傳統前置前驅車(chē)輛動(dòng)力系統為基礎，通過(guò)在后輪引入2個(gè)獨立驅動(dòng)的輪轂電機，構成了整車(chē)發(fā)動(dòng)機、電機雙動(dòng)力源驅動(dòng)的混合動(dòng)力布置形式。

　　1.2工作模式

　　車(chē)輛運行過(guò)程中，整車(chē)控制器根據當前車(chē)輛轉矩需求、動(dòng)力電池組SOC等狀態(tài)信息，合理確定發(fā)電機、輪轂電機的工作狀態(tài)，從而可以使輪轂電機HEV工作在不同的工作模式。

　　2模糊控制器設計

　　2.1模糊控制器概述

　　設計的能量管理模糊控制器采用雙輸入、單輸出結構，以車(chē)輛需求轉矩Treq和當前轉速下發(fā)動(dòng)機最優(yōu)轉矩Topt的差值ΔT和動(dòng)力電池組的SOC為輸入，以發(fā)動(dòng)機轉矩系數Ke為輸出。推理方法采用Mamdani法，反模糊化采用重心法。

　　2.2模糊控制規則制定

　　模糊控制規則的制定以控制發(fā)動(dòng)機工作在高效區域為原則，充分發(fā)揮電機助力作用。

　　3模擬退火粒子群算法

　　粒子群算法是一種模仿鳥(niǎo)類(lèi)覓食的隨機尋優(yōu)算法，具有較高的搜索效率。但算法后期受隨機振蕩現象的影響易陷入局部極小值。模擬退火算法是一種基于物理學(xué)中固體物質(zhì)退火過(guò)程的算法，具有并行處理能力，能加大信息處理量和提高運算速度。模擬退火粒子群算法是將模擬退火思想引入到粒子群算法中，在粒子位置和速度更新過(guò)程中加入模擬退火機制，使算法呈現跳躍性最終，最終收斂至全局最優(yōu)解。

　　4結論

　�。�1）針對一種輪轂電機HEV，以整車(chē)燃油消耗量和排放最小為優(yōu)化目標，以車(chē)輛需求轉矩和最優(yōu)轉矩的差值以及動(dòng)力電池組的荷電狀態(tài)為輸入，制定了基于模糊邏輯的能量管理策略。

　�。�2）利用權重系數法將優(yōu)化的多目標問(wèn)題轉化為單目標優(yōu)化問(wèn)題，采用模擬退火粒子群算法優(yōu)化模糊邏輯的隸屬度函數。

　�。�3）仿真結果顯示，經(jīng)模擬退火粒子群算法優(yōu)化后的能量管理策略能在保證動(dòng)力性要求的前提下，合理分配發(fā)動(dòng)機和電機轉矩，能有效保證發(fā)動(dòng)機工作在高效區間，降低了油耗與排放。

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