车载复合电源模糊能量管理策略优化设计

发布时间：2021-12-31 17:03

　　针对电动汽车复合电源模糊能量管理,传统模糊控制依赖专家经验存在精度不高、自适应性弱等不足,设计了一种基于改进布谷鸟搜索算法（ICS）优化的模糊控制方法;在Matlab/Simulink平台上建立车载复合电源模糊控制器,采用ICS算法对模糊控制器中的隶属度函数参数进行优化,然后将其嵌入到Advisor软件中复合电源电动汽车模型进行仿真与分析;结果表明,与传统模糊控制相比较,该方法能更好发挥超级电容性能优势,减缓了电池输入、输出功率且整车能耗经济性得到提升。 

【文章来源】：计算机测量与控制. 2019,27(01)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 改进布谷鸟搜索算法原理
2 车载复合电源结构及工作模式
    2.1 车载复合电源结构
    2.2 车载复合电源工作模式
3 车载复合电源模糊能量管理策略
4 改进布谷鸟搜索算法优化的模糊控制器
    4.1 隶属度函数优化参数编码
    4.2 目标函数选择
    4.3 ICS算法优化流程
5 仿真结果分析
6 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]PHEV模糊能量管理策略优化设计[J]. 武小兰,白志峰,史小辉,曹秉刚.  系统仿真学报. 2018(01)
[2]超级电容管理技术及在电动汽车中的应用综述[J]. 张雷,胡晓松,王震坡.  机械工程学报. 2017(16)
[3]一种新型电动车超级电容-蓄电池复合电源系统[J]. 肖祥慧,曾祥君,戴作财.  电子学报. 2017(04)
[4]模糊控制的电动车复合电源能量管理研究[J]. 赵国柱,黄相,孙琼琼,唐惊幽,康金涛.  传感器与微系统. 2017(01)
[5]基于改进布谷鸟算法的火焰图像阈值分割算法[J]. 张晓琳,张冲,杨涛.  微电子学与计算机. 2017(01)
[6]基于动态规划的复合电源能量管理优化[J]. 宋传学,周放,肖峰.  吉林大学学报(工学版). 2017(01)
[7]采用模拟退火算法的电动汽车复合电源能量管理系统优化[J]. 王斌,徐俊,曹秉刚,续丹,邹忠月.  西安交通大学学报. 2015(08)
[8]纯电动汽车复合电源能量管理模糊控制策略[J]. 何正伟,付主木.  计算机测量与控制. 2013(12)
[9]基于CRUISE的复合电源能量管理系统研究[J]. 朱福顺,何洪文,林逸,何银.  计算机仿真. 2013(01)
[10]新型元启发式布谷鸟搜索算法[J]. 李煜,马良.  系统工程. 2012(08)

博士论文
[1]纯电动汽车用复合电源匹配与控制理论研究[D]. 张聪.吉林大学 2017



本文编号：3560642