电动汽车动力辅助系统能量管理控制器设计_胡素云
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制随着环保意识的增强和新能源汽车的快速发展，电动汽车已成为人们日常交通出行的重要选择。
电动汽车的核心是电动汽车动力传动系统，它由电机控制器、电池、减速器和传动机构等组成，控制整车的运动和速度。
为了实现更加精准和高效的电动汽车动力传动系统控制，本文提出了一种基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法。
电动汽车动力传动系统控制的主要任务是实现电能的高效转换和动能的精准控制，以保证车辆的安全性和运行效率。
传统的控制方法主要基于PID控制器进行调节，但是PID控制器仅仅能实现单变量的线性控制，对于多变量、非线性和不确定性较大的电动汽车动力传动系统控制具有较大的局限性。
因此，需要采用一种更加灵活和高效的控制方法，以满足电动汽车动力传动系统多变量和非线性控制的需求。
2. 模糊控制的基本原理和应用模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，具有较强的鲁棒性、自适应性和非线性控制能力。
模糊控制是将模糊集合论应用于控制系统中，通过定义模糊化的输入和输出量，利用模糊逻辑运算规则进行推理，经过模糊解模糊化得到控制信号的过程。
模糊控制广泛应用于工业控制、智能控制和自适应控制等领域。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法分为两个层次：基础层和高级层。
基础层主要负责传感器数据采集和信号处理，通过传感器采集车速、电机运行状态等输入量，进行信号处理，提供给控制器进行计算和决策。
高级层是控制器，它采用模糊控制算法进行数据处理和输出控制信号，以控制电动汽车动力传动系统。
4. 模糊控制器的设计和实现模糊控制器是基于模糊控制算法实现的，主要包括模糊化、规则库、推理和解模糊化四个模块。
模糊化模块将模糊控制输入量转化为模糊变量，规则库模块定义了模糊规则库和评估函数，推理模块利用模糊规则库和评估函数进行推理和决策，解模糊化模块将输出的模糊控制信号变为清晰的控制信号。
在实验中，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法得到了验证。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制电动汽车作为新能源汽车的一种重要类型，其动力传动系统的控制技术一直是汽车工程领域研究的热点之一。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制技术，具有较强的适应性和鲁棒性，能够有效提高电动汽车的性能和节能环保性能。
本文将从动力传动系统的控制原理、模糊控制技术的应用以及电动汽车动力传动系统的控制优势等方面进行分析和讨论。
一、动力传动系统的控制原理电动汽车的动力传动系统包括电机、变速器、电池和控制单元等部件。
其控制原理主要包括电机速度控制、扭矩控制和能量管理控制等方面。
电机速度控制是指控制电机旋转的转速，实现车辆的加速和减速，提高行驶的平顺性和舒适性。
扭矩控制是指根据车辆的行驶状态和司机的需求，通过电机控制单元调节电机的输出扭矩，实现灵活的动力输出和高效的能量利用。
能量管理控制是指根据电池的电量和车辆的行驶路况，对动力传动系统进行智能控制，保证车辆在实际行驶过程中的动力需求和能量消耗之间的平衡。
三、电动汽车动力传动系统控制的优势基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制技术，具有以下优势：1.较强的适应性。
模糊控制技术可以充分利用模糊的控制规律和经验知识，对电动汽车的动力传动系统进行智能化的控制，适应复杂的行驶环境和多变的驾驶需求。
2.较强的鲁棒性。
模糊控制技术能够有效处理系统的非线性和模糊性，对噪声和干扰具有较强的抑制能力，提高系统的稳定性和可靠性。
3.较好的性能表现。
通过模糊化的控制规则和智能化的控制策略，可以实现电动汽车动力传动系统的动态响应和能量利用的最优化，提高车辆的性能和节能环保性能。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
电动汽车动力传动系统控制是电动汽车的关键技术之一，它直接影响到汽车的性能和节能性。
目前，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制已经成为研究的热点。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制主要包括两个方面：驱动电机的控制和能量管理系统的控制。
对于驱动电机的控制，模糊控制可以根据不同的工况和运行要求，调节电机的输出扭矩和转速。
通过模糊推理和模糊规则，可以将驱动电机的输入电流和转速转换为输出扭矩和转速。
模糊控制还可以根据电池的电量和驱动需求，动态调节输出扭矩和转速，从而保证电动汽车的性能和节能性。
对于能量管理系统的控制，模糊控制可以根据当前电池的电量和电动汽车的需求，动态调节电池的充放电状态。
通过模糊推理和模糊规则，可以确定电池的充电电流和放电电流，以及充电时间和放电时间。
模糊控制还可以根据电池的容量和充电效率，调节充放电策略，以提高电池的使用寿命和能量利用率。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制可以更好地适应非线性系统的控制需求，提高电动汽车的性能和节能性。
未来的研究方向主要包括模糊控制算法的优化和电动汽车动力传动系统的集成控制。
希望通过这些研究，能够进一步推动电动汽车技术的发展。
新能源汽车动力控制系统优化设计
新能源汽车动力控制系统优化设计随着环保意识的增强和能源危机的加剧，新能源汽车作为一种可持续发展的解决方案已经受到了越来越多的关注。
而动力控制系统是新能源汽车的核心组成部分之一，对其性能的提升有着至关重要的作用。
本文将探讨新能源汽车动力控制系统的优化设计。
一、新能源汽车的动力控制系统新能源汽车的动力控制系统包括电机、电池、控制器等组件。
其中电机是直接驱动车轮的核心装置，可将电能转化为机械能，使车辆得以运动。
电池则负责存储和释放能量，控制器则控制电机的运转状态。
二、动力控制系统的优化设计1. 电机的优化设计电机是动力控制系统的核心组成部分，为了提高其效率和性能，需要进行优化设计。
首先，在电机的结构设计上，应采用高效能、高转矩的电机，例如永磁同步电机、感应电机等。
其次，在电机的控制算法上，可以采用群控技术、自适应控制技术等，以提高控制精度和稳定性。
2. 电池的优化设计电池是动力控制系统的能量存储单元，针对新能源汽车的特点，需要采用高能量密度、长寿命、环保型的电池。
目前，锂离子电池被广泛应用于新能源汽车中。
为了延长电池寿命和提高充放电效率，需要对电池进行优化设计。
如采用智能充电技术、电池管理系统（BMS）等。
3. 控制器的优化设计控制器是动力控制系统的核心元件之一，主要负责协调电机和电池之间的协作，实现稳定、高效的传动效果。
在控制器的设计中，应采用高效、智能的控制算法，如PID控制、模糊控制等。
此外，通过减小控制器的体积、重量和成本，实现控制器的压缩和集成化也是关键之一。
三、新能源汽车动力控制系统的未来发展趋势目前，新能源汽车动力控制系统的主要趋势是高效、智能、集成化。
随着科技的不断进步和应用，新型电机的研发和投入使用将促进动力控制系统的高效化。
同时，智能控制技术的不断创新和优化也将为动力控制系统的性能提升注入新的动力。
此外，控制器的集成化将会成为未来发展的重要趋势，大大降低整车成本和能耗，提高车辆的综合性能。
新能源汽车电机调控系统设计与优化
新能源汽车电机调控系统设计与优化随着汽车工业的不断发展，新能源汽车已经逐渐成为一个越来越火热的话题，而其中关键的技术之一就是电机调控系统。
本文将探讨新能源汽车电机调控系统的设计与优化。
一、电机调控系统的基本原理电机调控系统是指对电机进行控制的一种系统，其最基本的原理是通过控制电机上的电流、电压等参数，来实现对电机的转速、扭矩等参数的控制。
因此，电机调控系统中的核心部分就是电机控制器，它是控制电机上电流、电压等参数的核心设备。
二、电机调控系统的设计电机调控系统的设计是一个较为复杂的过程，需要充分考虑车型、电机类型、电池组等多种因素。
一般而言，电机调控系统设计的主要步骤包括：1、电机型号选择电机是新能源汽车的核心部件，因此在设计电机调控系统之前需要先选择合适的电机型号。
选择电机型号时需要考虑转速范围、扭矩特性、额定功率等因素。
2、电机控制器选型电机控制器是电机调控系统中最为核心的设备，其选择很大程度上决定了电机调控系统的性能和稳定性。
在选择电机控制器时需要考虑控制方式、电机类型、控制精度等因素。
3、电池组选型电池组是新能源汽车的动力源，因此在设计电机调控系统时需要考虑电池组的容量、电压、安全性等因素。
此外，在选择电池组时还需要考虑其与电机控制器之间的匹配程度。
4、控制策略设计控制策略是电机调控系统中最为重要的部分，其主要目的是为了实现电机的转速、扭矩控制。
在控制策略设计中需要充分考虑车型、驾驶习惯等因素，确保系统的稳定性和可靠性。
三、电机调控系统的优化电机调控系统的优化是不断改进和完善系统的过程。
优化的目的是在保证稳定性和可靠性的前提下，提高系统的性能和效率。
通常而言，电机调控系统的优化可以从以下几个方面入手：1、控制策略优化控制策略是电机调控系统中最为重要的部分，其优化可以直接提高系统的性能和效率。
控制策略优化的主要目的是通过改进控制算法，实现更加精准的转速、扭矩控制，从而提高系统的动力性和节能性。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制1. 引言1.1 研究背景本研究旨在探讨基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法，通过实验设计和结果分析，评价其性能并与传统控制方法进行比较，从而为电动汽车动力传动系统控制技术的发展提供理论支持和实践指导。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于模糊控制的方法来实现电动汽车动力传动系统的精准控制，提高电动汽车的性能与能效。
具体目标包括:1. 分析电动汽车动力传动系统的特点和控制需求，为系统设计提供指导；2. 研究模糊控制理论，探讨其在电动汽车动力传动系统中的应用前景；3. 基于模糊控制算法设计适用于电动汽车的动力传动系统控制策略；4. 进行实验验证，评估基于模糊控制的控制方法在实际应用中的性能和效果；5. 对比分析基于模糊控制的控制方法与传统控制方法的优缺点，为未来的研究和应用提供参考依据。
通过本研究，将为电动汽车动力传动系统的控制提供一种新的思路和方法，促进电动汽车技术的发展与应用，推动清洁能源车辆的普及与推广。
1.3 意义和价值电动汽车作为未来汽车发展的方向之一，具有环保、高效、低噪音等优点，受到越来越多人的关注和青睐。
而电动汽车的动力传动系统控制是实现其高效、安全、稳定运行的关键。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法的研究具有重要的意义和价值。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法可以实现对电机、电池、传动系统等多个关键部件的协调控制，优化系统的能量转换效率和整体性能，提高电动汽车的续航里程和性能表现。
通过实验设计与结果分析以及性能评价与比较分析，可以验证基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法的有效性和优越性，为电动汽车的研发和应用提供参考。
研究基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法对推动电动汽车技术的发展、提升电动汽车的竞争力具有重要的意义和价值。
2. 正文2.1 模糊控制理论概述模糊控制是一种基于模糊逻辑和模糊集合理论的控制方法。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
电动汽车作为新能源汽车的代表之一，具有环保、安静、高效等优点，受到了越来越多消费者的青睐。
而电动汽车的动力传动系统控制技术作为电动汽车的核心技术之一，对于提高电动汽车的性能、安全性和经济性起着至关重要的作用。
在动力传动系统控制技术中，模糊控制技术因其适应性强、鲁棒性好，对系统参数变化不敏感等特点，逐渐成为电动汽车动力传动系统控制的研究热点之一。
1. 模糊逻辑控制
模糊逻辑控制是一种直观、经验性强的控制方法，通过将定量的输入输出与模糊集进行匹配，利用模糊规则进行模糊推理，实现对系统的控制。
对于电动汽车动力传动系统而言，模糊逻辑控制可以根据车辆的速度、加速度、电池状态等参数，实现电动机的输出功率、能量管理和驾驶过程中的动力输出和舒适性控制。
通过模糊逻辑控制，可以适应电动汽车在不同工况下的动力需求，提高电动汽车的性能和经济性。
1. 电动汽车能量管理
电动汽车的能量管理是电动汽车动力传动系统控制中的重要问题之一，其目标是根据电池的状态和车辆的工况，合理分配电池能量，以提高电动汽车的续航里程和经济性。
通过模糊控制技术，可以根据电池状态和车辆的工况，动态调整电动机的输出功率和能量回收策略，以最大限度地提高电动汽车的能量利用率。
2. 电动汽车动力输出控制
电动汽车在动力输出控制中，需要考虑车辆的速度、加速度、路面情况等因素，实现对电动机输出功率的控制。
通过模糊控制技术，可以根据车辆的工况和驾驶者的需求，动态调整电动机的输出功率，以保证电动汽车在不同工况下的动力输出和舒适性控制。
四、结论。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制随着电动汽车的广泛应用，越来越多的研究者开始关注电动汽车的动力传动系统控制问题。
目前，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制成为了研究的热点之一。
电动汽车的动力传动系统包括电机、电池、控制器等组成部分，其中控制器起到了关键的作用。
传统的电动汽车控制器通常采用PID控制算法，但由于电动汽车的工作环境和工况较为复杂，PID控制算法难以满足精确控制要求，因此模糊控制算法逐渐受到了研究者的关注。
模糊控制是一种在不确定和模糊环境下进行控制的方法，能够有效解决电动汽车的控制问题。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制可以通过模糊化、逻辑推理和解模糊化三个步骤来实现。
将控制系统的输入、输出和误差等变量进行模糊化处理，得到模糊集合。
然后，通过模糊推理的方法，将模糊集合转换为逻辑集合。
通过解模糊化的方法，将逻辑集合转换为具体的控制值，从而实现对电动汽车动力传动系统的控制。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制具有很多优点。
模糊控制能够处理不确定、模糊和复杂的环境，适应电动汽车的工作需求。
模糊控制算法具有较好的鲁棒性，能够稳定控制电动汽车的动力传动系统。
模糊控制算法具有较好的自适应性，能够根据电动汽车不同工况的需求进行调节。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制也存在一些问题。
模糊控制算法的设计较为复杂，需要针对不同的控制系统进行参数调整和优化，增加了系统设计和调试的难度。
模糊控制算法的计算量较大，对控制器硬件的要求较高，增加了成本和能耗。
模糊控制算法的理论基础较为复杂，需要研究者具备较高的数学和控制理论知识，限制了应用范围。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制是一种有潜力的控制方法，能够有效解决电动汽车控制问题。
虽然存在一些问题和挑战，但随着对该领域的深入研究和技术的不断进步，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制将会得到更广泛的应用和推广。
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纯电动汽车能够有效缓解能源危机和环境污染两 大难题，但由于目前受充电站建设的限制，纯电动汽 车续驶里程受到制约，难以得到市场认可。插电式串 联电动汽车是一种特殊的混合动力电动汽车，蓄电池 作为其主要能源，当蓄电池电能不足时，动力辅助系
收稿日期：2012−04−10；修回日期：2012−06−22 基金项目：国家留学基金资助项目(201208430262)
j = 1, 2,L , n
(7)Байду номын сангаас
式中：F(X)为目标函数，表示综合油耗，L/(100 km)；
gj(X)＞0， 为约束条件， 表示插电式串联电动汽车必须
满足所需的最高车速、加速性能和爬坡能力。 采用自适应混沌粒子群优化算法对控制器目标函 数进行优化，其控制器结构如图 2 所示。
4108
中南大学学报(自然科学版)
第 43 卷
源 ( 蓄电池和动力辅助系统 ) 装置增加了系统设计的 灵活性，在其能量管理系统的协调控制下，多个能量 源与其他部件相互配合可以进行多种优化组合，形成 不同的动力系统驱动模式，同时增加了其能量管理系 统控制的难度。在多种工作模式下，对多个能量源系 统之间功率与能量的优化控制研究和有效提高汽车动 力性能、降低汽车的燃油消耗成为目前插电式串联电 动汽车研究领域的热点与难点之一[1−5]。 目前， 关于能 量管理控制的研究方法有基于简单规则逻辑门限控 制、 基于瞬时优化控制和基于全局优化控制等
图1
插电式串联电动汽车基本结构
Fig. 1 Basic structure of plug-in series electric vehicles
pmax1 =
vmax 3600 ⋅ η t
(m ⋅ g ⋅ f +
CD ⋅ A ⋅ vmax 21.15
2
)
(1)
第 10 期
胡素云，等：电动汽车动力辅助系统能量管理控制器设计
Design of energy management controller on force auxiliary system for electric vehicles
HU Su-yun1, 2, E Jia-qiang1, ZUO Qing-song1, WANG Shu-hui1, GONG Jin-ke1
2
最优燃油消耗和电能消耗，并将电能等效转化为燃油 消耗，得到其综合油耗的优化模型：
⎡ ⎤ FE ( X ) F ( X ) = ⎢ FC ( X ) + ⎥/s ρg ⋅ηess ⋅ηm ⋅ηe-mean ⎦ ⎢ ⎥ ⎣
(6)
⋅
CD ⋅
2 A ⋅ vi
式中：F(X)为综合油耗，L/(100 km)；FC(X)为燃油消 耗，L/(100 km)；FE(X)为蓄电池的电能消耗，W·h；ρg
Abstract: In order to effectively control force auxiliary system for plug-in series electric vehicles, energy management controller was designed based on adaptive chaos particle swarm algorithm and energy management mathematical optimization model on force auxiliary system, the controller was verified by embedding in plug-in series electric vehicles on ADVISOR software. The results show that there is at least 11% reduction in the fuel consumption per 100 km compared to the original vehicles controller, the engine torque can be favorably controlled in 40−60 N·m and effectively improve the use efficiency of fuel oil，which shows that the controller can meet the needs of power systems and achieve the desired control objectives. Key words: plug-in series electric vehicles; force auxiliary system; energy management controller; adaptive chaos particle swarm optimization
21.15
(m ⋅ g ⋅ f ⋅ cos α max + m ⋅ g ⋅ sin α max +
) (2)
为单位体积汽油燃烧释放的能，W·h/L；ηess 为电池的 库仑效率；ηm 为电动机的发电效率；ηe-mean 为发动机 的平均效率； s 为当前行驶路况下车辆实际行驶距 离，m。 3.2 能量管理控制器设计 控制器设计的目的是通过对控制参数的优化，提 高插电式串联电动汽车能量的使用效率，其控制器优 化目标为：
， 但
其应用结果都难以达到其精准的控制要求。为此，本 文作者针对插电式串联电动汽车动力辅助系统具有的 高度不确定性和非线性特征 电动汽车进行仿真试验。
[8−10]
，设计一种基于混沌
粒子群的能量管理控制器，并将其嵌入到插电式串联
1 插电式串联电动汽车基本结构
插电式串联电动汽车基本结构如图 1 所示，其驱 动方式采用电机驱动，其中蓄电池为主要能量源，在 不运行车辆的时段可通过外接电源对电池进行充电。 辅助系统 APU(Auxiliary power unit)由发动机、 发电机 和能量管理控制器构成， APU 与蓄电池组成双动力能 量源，并通过能量管理控制器的综合油耗为最优控制 目标， 实现对动力辅助系统 APU 的控制。 插电式串联 电动汽车依据行驶工况以及能量流动方向的差异将车 辆运行状态划分为以下 4 种模式：动力电池独立驱动 车辆运行模式(电量消耗模式)；动力电池与 APU 共 同驱动车辆运行模式(增程模式)；驱动电机为动力电 池充电模式(再生制动模式)；APU 驱动车辆运行并对 动力电池充电模式(电量保持模式)。另外，220 V 交流 充电器向蓄电池外接充电，保证车辆在纯电动模式下 具有一定的续驶里程。
3
动力辅助系统能量管理控制器 设计
能量管理优化模型的建立 根据插电式串联电动汽车实际设计要求，结合控
3.1
制参数对其特性的影响因素，选取插电式串联电动汽 车 动 力辅 助系 统 控制 参数 为 ：驱 动电 机 需求 功率 Pmot，动力电池 SOC，动力辅助系统 APU 需求功率 Papu。 3.1.1 驱动电机需求功率 Pmot 的确定 电动机的功率直接影响整车的动力性。电动机功 率越大，电动汽车的后备功率也越大，加速性和最大 爬坡度越好，同时，也会增加电动机的体积和质量。 正常行驶时，电动机应该在高效率区附近工作，以提 高车辆的续驶里程，因此，设计时通常依照电动汽车 的最高车速 vmax、加速时间 T 和最大爬坡度 imax 来确 定电动机的功率。 最高车速下的电机最大功率为：
第 43 卷第 10 期 2012 年 10 月
中南大学学报(自然科学版) Journal of Central South University (Science and Technology)
Vol.43 No.10 Oct. 2012
电动汽车动力辅助系统能量管理控制器设计
胡素云 1, 2，鄂加强 1，左青松 1，王曙辉 1，龚金科 1 (1. 湖南大学 机械与运载工程学院，湖南 长沙，410082； 2. 湖南广播电视大学 机电工程系，湖南 长沙，410004)
统为蓄电池充电或直接驱动车辆，能够有效提高其续 驶里程。插电式串联电动汽车由于取消了发动机与传 动系统的机械耦合，发动机以稳态运行于高效区，其 能量利用效率较大，且避免了车辆行驶工况对发动机 运行效率的影响。由于插电式串联电动汽车采用多能
通信作者：胡素云(1965−)，女，湖南桃江人，副教授，湖南大学访问学者，从事动力机械优化设计及其故障诊断研究；电话 13548596821；E-mail： hsytxj@
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式中：Pmax1 为最高车速下的最大功率，kW；m 为整 车质量，kg；ηt 为传动系总效率；f 为滚动阻力系数； CD 为空气阻力系数；A 为迎风面积，m ；g 为重力加 速度；vmax 为最高车速，km/h。 最大爬坡度下的电机最大功率 Pmax2 为：
Pmax 2 =
vi 3600 ⋅ η t
摘要：为了对插电式串联电动汽车动力辅助系统进行有效控制，基于自适应混沌粒子群优化算法和其能量管理数 学优化模型，设计一款插电式串联电动汽车动力辅助系统能量管理控制器，并利用 ADVISOR 仿真软件将该控制 器嵌入到插电式串联电动汽车进行仿真验证。研究结果表明：与应用原车控制器相比，100 km 综合油耗至少可降 低 11%，且发动机运行可被控制在较高转矩范围 40~60 N·m 内，有效提高了发动机燃油的使用效率，表明该控制 器能够满足动力系统的能量管理需求，达到了预期控制目标。 关键词：插电式串联电动汽车；动力辅助系统；能量管理控制器；自适应混沌粒子群优化算法 中图分类号：TK421 文献标志码：A 文章编号：1672−7207(2012)10−4107−07
式中：Pmax2 为最大爬坡度下的最大功率，kW；最大 爬坡角 αmax=arctan (imax /100)；vi 为最大爬坡度 imax 下 的车速，km/h。 在加速过程中，电机最大功率 Pmax3 为：
Pmax 3 =