基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制

　　摘要:针对混合动力汽车和纯电动汽车动力改良问题，对汽车尾气排放，维持电池SOC以及达到驾驶员所需求的汽车动力。主要应用复杂的模糊控制系统，将模糊控制器加入到含有内燃机，逆变器和动态制动系统的整个动力传动系统的装置中。建立合适的规则库，通过观察隶属函数找出对应的输出值，最终能够通过重心法计算出真实值以达到去模糊的目的，从而得出结论。

　　关键词:电动汽车;传动系统;模糊控制;控制器

　　相关论文范文阅读：感应电动机故障类型及诊断方法研究

　　下面文章主要对感应电动机的故障类型和常用故障诊断方法进行了综述，基于电流特征分析对感应电动机三种主要故障的诊断方法进行分析，然后结合槽谐波转差率计算，Nuttall窗三谱线插值修正算法，CZT频谱细化技术，分析选取Rat作为转子断条故障特征量。但当负载波动量超阈值时会造成误判，此时宜采用Hilbert模量频谱分析法。本文的研究对轴承故障时的重构定子电流进行多窗口谱分析，能够突出轴承故障特征频率。

　　本文通过运用复杂的模糊控制系统进行能源管理和对控制策略执行来实现最大程度地提高燃油经济性，减少排放，并在两个动力来源之间分配驾驶员的动力要求。并且能够在驾驶员操作的任何时刻最大化燃料的经济性，即提供动态或瞬时优化;最大化一些其他属性，如车辆加速。

　　1基于模糊控制理论的模糊控制器

　　如果将混合传动系统看作是一个多域、非线性和时变的对象，模糊逻辑似乎是解决这一问题的最合理的方法。它并不适用确定性规则，而是利用模糊逻辑的决策特性，实现实时、次优的功率分配。模糊化，即从清晰值到模糊值的变化。

　　对于内燃机(ICE)速度，清晰的值可能是2000rpm，并且内燃机速度的规则可能是“如果ICErpm太低，则注入更多燃料”。与“IfX，thenZ”语句相关联的模糊值将是X<2000rpm。规则库有一系列规则:可以开发和应用数百个规则。推理机将定义的规则用于输入。去模糊化将推理过程的结果转换为清晰值的输出。

　　2将模糊控制器运用到实验中

　　模糊控制系统满足以下目标:减少NOx排放，维持电池SOC，达到驾驶员要求的所需扭矩此模糊控制系统的输入为:加速踏板行程(Acc)和电动汽车速度(EM)。

　　2.1动力传动系统

　　传动系中使用的感应电动机(IM)直接连接到内燃机。由于感应电动机直接耦合到柴油内燃机，因此在大多数内燃机运行中它将处于弱磁区域，随着内燃机速度增加，发电扭矩减小。将在转速下将所需扭矩与额定扭矩的比率定义为K。正K表示感应电动机充当供电源，负K表示感应电动机充当发电机。若确定K，扭矩命令就变为:扭矩指令=Kx额定转矩的转速。

　　2.2模糊逻辑的实现

　　模糊逻辑的输入/输出隶属函数对于所考虑的例子，有两个输入变量，即:加速踏板行程Acc感应电动机转速wrpm。输入变量的范围设置如下:当驾驶员根本不按加速踏板时，ACC设置为零，当驾驶员完全按下加速踏板时，ACC设置为100。wrpm可以改变从柴油内燃机的空转速度到它的最大速度。输出是扭矩命令与额定转速扭矩的归一化比率。输入和输出在0到1之间规范。

　　3结论

　　本文通过对混合动力汽车和纯电动汽车为研究载体，对于电动车不同动力的控制要求而对动力传动装置建立了一个模糊控制系统。实现了电动车在正常工作的状态下能够满足驾驶员动力需求，减少尾气排放，维持电池SOC的问题。

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