为了提高纯电动汽车再生制动能量回收效率,同时保证车辆制动效果,提出了运用改进鲸鱼算法优化纯电动汽车再生制动模糊控制策略。引入电池荷电状态(State of Charge,SOC)、车速和制动强度作为模糊控制输入,以再生制动比例系数K作为输出,...为了提高纯电动汽车再生制动能量回收效率,同时保证车辆制动效果,提出了运用改进鲸鱼算法优化纯电动汽车再生制动模糊控制策略。引入电池荷电状态(State of Charge,SOC)、车速和制动强度作为模糊控制输入,以再生制动比例系数K作为输出,利用改进鲸鱼算法优化控制参数,从而提高前轴电机制动力占比。同时,改进鲸鱼算法的自适应权重避免了算法迭代过程中陷入局部最优。通过仿真分析验证了在NEDC工况下,优化后的模糊控制策略相比优化前和传统控制策略在提高能量回收效果的同时,也满足了制动的有效性。展开更多
文摘为了提高纯电动汽车再生制动能量回收效率,同时保证车辆制动效果,提出了运用改进鲸鱼算法优化纯电动汽车再生制动模糊控制策略。引入电池荷电状态(State of Charge,SOC)、车速和制动强度作为模糊控制输入,以再生制动比例系数K作为输出,利用改进鲸鱼算法优化控制参数,从而提高前轴电机制动力占比。同时,改进鲸鱼算法的自适应权重避免了算法迭代过程中陷入局部最优。通过仿真分析验证了在NEDC工况下,优化后的模糊控制策略相比优化前和传统控制策略在提高能量回收效果的同时,也满足了制动的有效性。
