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《基于遗传蚁群算法的PHEB模糊控制策略优化》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中国机械工程第22卷第14期2011年7月下半月基于遗传-蚁群算法的PHEB模糊控制策略优化尹安东暋赵暋韩暋张暋辉合肥工业大学,合肥,230009摘要:以并联式混合动力客车(PHEB)为研究对象,设计了以整车需求转矩与发动机最佳转矩之差以及超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并应用遗传-蚁群算法对其进行隶属度函数和控制规则优化。基于MATLAB/Advisor建立了PHEB模糊控制策略模型和整车模型,并对优化前后的实例PHEB性能进行了仿真分析。研究结果表明,优化后的模糊控制策略能够满足设计要求,且等效燃料消耗量比优化前降低了10.2
2、%。关键词:并联式混合动力客车(PHEB);遗传-蚁群算法;模糊控制策略;优化中图分类号:U469.7暋暋暋文章编号:1004—132X(2011)14—1754—06OptimizationofFuzzyControlStrategyforParallelHybridElectricBusBasedonGenetic-antColonyAlgorithmYinAndong暋ZhaoHan暋ZhangHuiHefeiUniversityofTechnology,Hefei,230009Abstract:ForakindofPHEB,afuzzycontr
3、ollerwasconstructedbyusingthedifferencebetweentherequestedtorqueandoptimalenginetorqueandtakingthesupercapacitorstateofchargeasin灢puts,andtheenginetorqueastheoutput.Themembershipfunctionsandrulesoffuzzycontrollerwereoptimizedsimultaneouslybyusinggenetic-antcolonyalgorithm.Asimula
4、tionmodelofthefuzzycontrolstrategywasestablishedbyMATLAB/Advisor.TheperformanceoftheoptimizedPHEBweresimulated.Theresultsshowthattheoptimizedfuzzycontrolstrategycanmeetthere灢quirementsofoverallvehicleperformanceandthefuelconsumptionisreducedby10.2%comparedwiththenon-optimizedPHEB
5、.Keywords:parallelhybridelectricbus(PHEB);genetic-antcolonyalgorithm;fuzzycontrolstrat灢egy;optimization[3]0暋引言效搜索。遗传算法(geneticalgorithms,GA)是目前,混合动力汽车(hybridelectricvehicle,一种具有很强全局寻优能力的仿真算法,但未利[4飊5]HEV)的控制策略主要有逻辑门限值控制策略、用系统中的反馈信息,降低了求解效率;蚁群瞬时优化控制策略、全局优化控制策略和模糊控算法(antcolonyalgori
6、thms,ACA)是一种新型的制策略等[1飊2]。模糊控制策略鲁棒性强、实时性模拟进化算法,重点始于组合优化问题的求解,但[6飊7]好,具有很强的实用性,但模糊控制策略隶属度函存在收敛较慢的问题。故笔者采用集遗传算数和模糊控制规则的选取主要依靠专家经验,一法和蚁群算法优点的遗传-蚁群算法(genetic-般情况下无法获得全局最优,因此需要对模糊控antcolonyalgorithm,GACA),对并联式混合动制策略进行优化,以获得最优的控制性能。力电动客车(parallelhybridelectricbus,PHEB)HEV控制策略优化是复杂的非线性优化
7、问的混合动力系统模糊控制器的隶属度函数和模糊题,很难用传统的一些优化方法来求解。近年来控制规则进行优化,并运用MATLAB/Advisor涌现出的智能优化方法,如遗传算法、蚁群算法和进行实例PHEB性能仿真分析。粒子群算法等,能够在搜索过程中自动获取和积1暋PHEB模糊控制策略设计累有关搜索空间的知识,实现在复杂空间中的有1.1暋PHEB混合动力系统工作模式分析收稿日期:2010—08—16鉴于城市客车停靠站点多、车速不高、起步、基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)资助重大项目停车十分频繁等特点,结合超级电容具有在短时(2008AA11A139
8、)间内可大电流充放电、循环寿命长、充放电效率高·1754·基于遗传-蚁群算法的P