基于PSO 算法优化的PHEV 模糊控制器能量管理策略

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许笑妍，陈羽涵，李瑞娜

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中文摘要:

针对并联式混合动力汽车（PHEV）能量管理，提出一种基于粒子群优化（PSO）算法的模糊控制策略：以量化需求转矩及电池荷电状态（SOC）为输入，发动机输出转矩为输出，构建模糊控制器并设计模糊规则，实现发动机与电机动力匹配；通过PSO算法对模糊规则库进行离线全局优化。仿真结果表明：该策略可使发动机工作点集中于高效区间，显著降低低负荷低效运行时长；同时优化电机转矩分配特性，动力响应更平稳。在全球统一轻型车辆测试循环（WLTC）工况下，每百公里燃油消耗量由4.13 L降至3.15 L，节油率达23.73%；新欧洲驾驶循环（NEDC）工况下油耗有小幅上升；但电池SOC运行更稳定。所提策略在提升PHEV能量利用效率与燃油经济性方面的有效性，可为PHEV能量管理系统优化提供技术支撑。

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