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    基于遺傳算法的電動(dòng)汽車(chē)換擋策略?xún)?yōu)化

    2017-12-04 12:53:02
    汽車(chē)文摘 2017年10期
    關(guān)鍵詞:能量消耗遺傳算法電動(dòng)汽車(chē)

    基于遺傳算法的電動(dòng)汽車(chē)換擋策略?xún)?yōu)化

    為盡可能縮小電機(jī)尺寸、降低汽車(chē)總能量消耗,使電機(jī)更多地工作在高效區(qū)域,裝備變速器的電動(dòng)汽車(chē)應(yīng)用越來(lái)越廣。盡管針對(duì)傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)換擋策略的優(yōu)化研究已有很多,但是因?yàn)殡妱?dòng)汽車(chē)是零排放且能夠?qū)崿F(xiàn)能量再生,因而不能將傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)換擋策略的研究成果直接應(yīng)用在電動(dòng)汽車(chē)上。提出了一種利用非支配排序遺傳(NSGA-II)算法優(yōu)化電動(dòng)汽車(chē)換擋策略,改善電動(dòng)汽車(chē)能量消耗。

    NSGA-II算法是一種啟發(fā)式搜索多目標(biāo)優(yōu)化算法,該算法能夠降低非劣排序遺傳算法的復(fù)雜性,具有運(yùn)行速度快、解集收斂性好等優(yōu)點(diǎn)。優(yōu)化時(shí),首先在Matlab中建立汽車(chē)動(dòng)力學(xué)模型、電池模型、電機(jī)模型、傳動(dòng)系統(tǒng)模型等并集成;之后將電機(jī)整體效率和整車(chē)性能作為優(yōu)化目標(biāo),將加速性和爬坡性作為整車(chē)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo),將汽車(chē)基本行駛動(dòng)力性和電池的荷電狀態(tài)作為約束條件。采用市區(qū)駕駛循環(huán)工況(UDDS)作為優(yōu)化時(shí)的循環(huán)工況。使用NSGA-II算法優(yōu)化時(shí),根據(jù)駕駛循環(huán)工況的需求,對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的換擋策略進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。為分析能量再生策略對(duì)換擋優(yōu)化策略的影響,共進(jìn)行兩次優(yōu)化:一次模擬電動(dòng)汽車(chē)使用能量再生策略;另一次則不使用。優(yōu)化結(jié)果表明,通過(guò)對(duì)換擋策略的優(yōu)化,能夠改善電動(dòng)汽車(chē)的能量消耗;不采用能量再生策略時(shí)電動(dòng)汽車(chē)的能量消耗改善了1.21%,而采用能量再生策略時(shí)電動(dòng)汽車(chē)的能量消耗則改善了5.02%。

    Vinod Saini et al. SAE 2016-01-9141.

    編譯:王淼

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