本發(fā)明涉及電動(dòng)汽車能量管理，尤其涉及一種基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電池的頻繁充放電會(huì)對(duì)其壽命產(chǎn)生極大影響，因此需要一種高效的能量管理方法，以減少不必要的能量消耗，進(jìn)而延長(zhǎng)電池壽命。

2、當(dāng)前對(duì)電動(dòng)汽車能量管理的研究主要有基于確定規(guī)則的方法、基于全局優(yōu)化的方法、基于實(shí)時(shí)優(yōu)化的方法等。基于確定規(guī)則的能量管理方法簡(jiǎn)單，但規(guī)則是在靜態(tài)場(chǎng)景下設(shè)計(jì)和驗(yàn)證的，導(dǎo)致其在動(dòng)態(tài)的實(shí)際應(yīng)用中的效果不佳，無(wú)法應(yīng)對(duì)不同的場(chǎng)景，也無(wú)法根據(jù)變化做出實(shí)時(shí)調(diào)整?；谌謨?yōu)化的能量管理方法計(jì)算復(fù)雜度高且實(shí)時(shí)性差，因此其需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源，且面對(duì)快速變化的路況或駕駛情況，全局優(yōu)化方法的將不再適用?；趯?shí)時(shí)優(yōu)化的能量管理方法計(jì)算復(fù)雜度高，而且其依賴于建立的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述系統(tǒng)行為和環(huán)境條件，當(dāng)模型與實(shí)際情況存在差異時(shí)，實(shí)時(shí)優(yōu)化方法將無(wú)法獲得最佳解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本部分的目的在于概述本發(fā)明的實(shí)施例的一些方面以及簡(jiǎn)要介紹一些較佳實(shí)施例。在本部分以及本技術(shù)的說(shuō)明書(shū)摘要和發(fā)明名稱中可能會(huì)做些簡(jiǎn)化或省略以避免使本部分、說(shuō)明書(shū)摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡(jiǎn)化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

2、鑒于上述現(xiàn)有存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明。

3、因此，本發(fā)明提供了一種基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法及系統(tǒng)解決現(xiàn)有電動(dòng)汽車能量管理方法實(shí)時(shí)性差、計(jì)算復(fù)雜度高、準(zhǔn)確性低的問(wèn)題。

4、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

5、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法，包括：

6、選取電動(dòng)汽車混合儲(chǔ)能系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立電池模型和超級(jí)電容模型；

7、基于電池模型和超級(jí)電容模型，考慮動(dòng)力學(xué)因素和實(shí)際行駛條件，建立電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)模型；

8、基于電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)模型，引入模糊邏輯控制器，根據(jù)路況和車型的不同動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，制定模糊邏輯控制器規(guī)則，所述模糊邏輯控制器規(guī)則包括，根據(jù)車輛動(dòng)力需求和超級(jí)電容充電狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整電池與超級(jí)電容的功率分配；

9、基于模糊邏輯控制器規(guī)則，通過(guò)模糊控制能量管理策略，獲取輸出功率分配比；

10、基于輸出功率分配比，調(diào)整超級(jí)電容和電池之間的功率分配，實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車能量管理。

11、作為本發(fā)明所述的基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法的一種優(yōu)選方案，其中：

12、所述電動(dòng)汽車混合儲(chǔ)能系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，包括選取半主動(dòng)式混合儲(chǔ)能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)電池作為主電源，超級(jí)電容通過(guò)dc-dc變換器與需求連接。

13、作為本發(fā)明所述的基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法的一種優(yōu)選方案，其中：

14、所述建立電池模型和超級(jí)電容模型，包括所述電池模型通過(guò)第一串聯(lián)電阻rb和開(kāi)路電壓源eb來(lái)表征，通過(guò)電池的狀態(tài)空間方程描述電池電壓隨電流變化，并利用剩余電量與總電量之比來(lái)計(jì)算電池的充電狀態(tài)，同時(shí)引入電池的充放電效率來(lái)衡量能量轉(zhuǎn)換效率。

15、所述超級(jí)電容模型通過(guò)第二串聯(lián)電阻rsc和超級(jí)電容的電容c來(lái)表征，通過(guò)超級(jí)電容的狀態(tài)空間方程反映電流影響下的電壓響應(yīng)，并利用超級(jí)電容的充電狀態(tài)估算充放電程度。

16、作為本發(fā)明所述的基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法的一種優(yōu)選方案，其中：

17、所述電池的狀態(tài)空間方程表示為：

18、vb＝eb-ib·rb

19、其中，vb為電池端電壓，ib為電池電流；

20、所述超級(jí)電容的狀態(tài)空間方程表示為：

21、vsc＝esc-isc·rsc

22、其中，vsc為超級(jí)電容端電壓，isc為超級(jí)電容電流；

23、所述電池的充電狀態(tài)表示為：

24、

25、其中，qremain為剩余電量，qtotal為總電量，∫ibdt為電池充電或放電電量；

26、所述電池的充放電效率分別表示為：

27、

28、所述超級(jí)電容的充電狀態(tài)表示為：

29、

30、其中，vsc,max為超級(jí)電容最大工作電壓，vsc,min為超級(jí)電容最小工作電壓，vsc為超級(jí)電容電壓。

31、作為本發(fā)明所述的基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法的一種優(yōu)選方案，其中：

32、所述電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)模型，包括考慮了各種行駛條件下的能量消耗，同時(shí)區(qū)分了正向行駛和能量回收兩種工況下的效率轉(zhuǎn)換，對(duì)電機(jī)所需輸入功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)超級(jí)電容與電動(dòng)汽車最大速度之間的函數(shù)關(guān)系，指導(dǎo)超級(jí)電容的合理配置；

33、所述正向行駛下的電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)模型表示為：

34、

35、所述能量回收下的電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)模型表示為：

36、

37、其中：m為電動(dòng)汽車質(zhì)量，g為重力加速度，f為滾動(dòng)阻力系數(shù)，u為車輛速度，α為爬坡角，cd為空氣阻力系數(shù)，a為表面面積，ρ為空氣密度，pdemand為電機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛所需的輸入功率，ηt為傳動(dòng)效率，ηmd為電機(jī)驅(qū)動(dòng)效率，ηr為再生制動(dòng)過(guò)程的平均效率；

38、所述超級(jí)電容與電動(dòng)汽車最大速度之間的函數(shù)關(guān)系表示為：

39、

40、其中，vsc,max為超級(jí)電容最大電壓，vsc,min為超級(jí)電容最小電壓，n為超級(jí)電容串聯(lián)的數(shù)量，m為電動(dòng)汽車質(zhì)量，vmax為車輛的最大速度。

41、作為本發(fā)明所述的基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法的一種優(yōu)選方案，其中：

42、所述模糊邏輯控制器規(guī)則，包括以下步驟：

43、判斷電機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛所需的輸入功率pdemand是否大于零；

44、若pdemand>0，則繼續(xù)判斷pdemand與電池功率閾值pmin的大??；

45、若pdemand<0，則判斷超級(jí)電容電壓vsc與超級(jí)電容最大電壓vsc,max的大小；

46、若vsc＜vsc,max，則超級(jí)電容輸出功率psc＝pdemand、電池輸出功率pbat＝0；

47、若vsc＝vsc,max，則psc＝0、pbat＝pdemand，當(dāng)超級(jí)電容達(dá)到輸出功率最大值，由電池吸收剩余功率；

48、若pdemand＞pmin，且vsc＞0.5vsc,max，則pbat＝pmin、psc＝pdemand-pbat，電池提供最小功率，超級(jí)電容提供剩余功率；

49、若pdemand＞pmin，且vsc≤0.5vsc,max，則pbat＝pdemand、psc＝電池給超級(jí)電容的充電功率pch，電池提供所需功率，同時(shí)向超級(jí)電容提供功率；

50、若pdemand≤pmin，且vsc＞0.5vsc,max，則pbat＝pdemand、psc＝0，電池向發(fā)電機(jī)提供功率；

51、若pdemand≤pmin，且vsc≤0.5vsc,max，則pbat＝pdemand、psc＝pch，電池向發(fā)電機(jī)和超級(jí)電容提供功率。

52、作為本發(fā)明所述的基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法的一種優(yōu)選方案，其中：

53、所述模糊控制能量管理策略，包括以下步驟：

54、通過(guò)輸入電機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛所需的功率、電池soc、超級(jí)電容soc，進(jìn)行模糊充電和模糊放電的預(yù)分配；

55、將預(yù)分配的結(jié)果輸入最終分配，通過(guò)分析車輛速度數(shù)據(jù)，得到功率分配比；

56、輸出超級(jí)電容和電池的輸出功率。

57、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理系統(tǒng)，包括：

58、選取模塊，用于選取電動(dòng)汽車混合儲(chǔ)能系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立電池模型和超級(jí)電容模型；

59、建立模塊，用于基于電池模型和超級(jí)電容模型，考慮動(dòng)力學(xué)因素和實(shí)際行駛條件，建立電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)模型；

60、引入模塊，用于基于電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)模型，引入模糊邏輯控制器，根據(jù)路況和車型的不同動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，制定模糊邏輯控制器規(guī)則，所述模糊邏輯控制器規(guī)則包括，根據(jù)車輛動(dòng)力需求和超級(jí)電容充電狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整電池與超級(jí)電容的功率分配；

61、獲取模塊，用于基于模糊邏輯控制器規(guī)則，通過(guò)模糊控制能量管理策略，獲取輸出功率分配比；

62、調(diào)整模塊，用于基于輸出功率分配比，調(diào)整超級(jí)電容和電池之間的功率分配，實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車能量管理。

63、第三方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括：

64、存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)程序；

65、處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，該計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法的步驟。

66、第四方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：所述程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)所述的基于模糊邏輯控制器的電動(dòng)汽車能量管理方法的步驟。

67、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提出的半主動(dòng)式混合儲(chǔ)能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，通過(guò)dc-dc變換器連接超級(jí)電容與需求，既保持了負(fù)載側(cè)電壓的穩(wěn)定性，又使超級(jí)電容能在較寬的電壓范圍內(nèi)工作，有效降低了電池的峰值電流和功耗，保護(hù)了電池，提高了系統(tǒng)整體的可靠性和電池壽命。詳細(xì)構(gòu)建了電池和超級(jí)電容的物理模型，將電動(dòng)汽車的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型與儲(chǔ)能系統(tǒng)緊密結(jié)合，不僅考慮了車輛的動(dòng)力需求、行駛條件，還通過(guò)超級(jí)電容與最大速度之間的函數(shù)關(guān)系，建立了能量存儲(chǔ)系統(tǒng)與車輛性能的直接關(guān)聯(lián)，為優(yōu)化能量使用策略提供了更為直觀的視角，創(chuàng)新性地引入模糊邏輯控制器來(lái)動(dòng)態(tài)管理電池和超級(jí)電容的功率分配，根據(jù)不同的行駛狀況自適應(yīng)調(diào)整控制策略。這種智能決策機(jī)制提高了能量管理的靈活性和效率，特別是在應(yīng)對(duì)復(fù)雜駕駛條件時(shí)，能夠更精準(zhǔn)地平衡能量輸出，減少能量浪費(fèi)，本發(fā)明包含了對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程，通過(guò)功率分配比的計(jì)算與調(diào)整，實(shí)現(xiàn)了能量分配的持續(xù)優(yōu)化。這種閉環(huán)控制策略確保了系統(tǒng)能根據(jù)實(shí)時(shí)工況進(jìn)行自我調(diào)整，保持最優(yōu)工作狀態(tài)，提升了電動(dòng)汽車的續(xù)航能力和駕駛體驗(yàn)。