摘要:針對混合動力汽車和純電動汽車動力改良問題，對汽車尾氣排放，維持電池SOC以及達到駕駛員所需求的汽車動力。主要應用復雜的模糊控制系統，將模糊控制器加入到含有內燃機，逆變器和動態制動系統的整個動力傳動系統的裝置中。建立合適的規則庫，通過觀察隸屬函數找出對應的輸出值，最終能夠通過重心法計算出真實值以達到去模糊的目的，從而得出結論。

　　關鍵詞:電動汽車;傳動系統;模糊控制;控制器

　　相關論文范文閱讀：感應電動機故障類型及診斷方法研究

　　下面文章主要對感應電動機的故障類型和常用故障診斷方法進行了綜述，基于電流特征分析對感應電動機三種主要故障的診斷方法進行分析，然后結合槽諧波轉差率計算，Nuttall窗三譜線插值修正算法，CZT頻譜細化技術，分析選取Rat作為轉子斷條故障特征量。但當負載波動量超閾值時會造成誤判，此時宜采用Hilbert模量頻譜分析法。本文的研究對軸承故障時的重構定子電流進行多窗口譜分析，能夠突出軸承故障特征頻率。

　　本文通過運用復雜的模糊控制系統進行能源管理和對控制策略執行來實現最大程度地提高燃油經濟性，減少排放，并在兩個動力來源之間分配駕駛員的動力要求。并且能夠在駕駛員操作的任何時刻最大化燃料的經濟性，即提供動態或瞬時優化;最大化一些其他屬性，如車輛加速。

　　1基于模糊控制理論的模糊控制器

　　如果將混合傳動系統看作是一個多域、非線性和時變的對象，模糊邏輯似乎是解決這一問題的最合理的方法。它并不適用確定性規則，而是利用模糊邏輯的決策特性，實現實時、次優的功率分配。模糊化，即從清晰值到模糊值的變化。

　　對于內燃機(ICE)速度，清晰的值可能是2000rpm，并且內燃機速度的規則可能是“如果ICErpm太低，則注入更多燃料”。與“IfX，thenZ”語句相關聯的模糊值將是X<2000rpm。規則庫有一系列規則:可以開發和應用數百個規則。推理機將定義的規則用于輸入。去模糊化將推理過程的結果轉換為清晰值的輸出。

　　2將模糊控制器運用到實驗中

　　模糊控制系統滿足以下目標:減少NOx排放，維持電池SOC，達到駕駛員要求的所需扭矩此模糊控制系統的輸入為:加速踏板行程(Acc)和電動汽車速度(EM)。

　　2.1動力傳動系統

　　傳動系中使用的感應電動機(IM)直接連接到內燃機。由于感應電動機直接耦合到柴油內燃機，因此在大多數內燃機運行中它將處于弱磁區域，隨著內燃機速度增加，發電扭矩減小。將在轉速下將所需扭矩與額定扭矩的比率定義為K。正K表示感應電動機充當供電源，負K表示感應電動機充當發電機。若確定K，扭矩命令就變為:扭矩指令=Kx額定轉矩的轉速。

　　2.2模糊邏輯的實現

　　模糊邏輯的輸入/輸出隸屬函數對于所考慮的例子，有兩個輸入變量，即:加速踏板行程Acc感應電動機轉速wrpm。輸入變量的范圍設置如下:當駕駛員根本不按加速踏板時，ACC設置為零，當駕駛員完全按下加速踏板時，ACC設置為100。wrpm可以改變從柴油內燃機的空轉速度到它的最大速度。輸出是扭矩命令與額定轉速扭矩的歸一化比率。輸入和輸出在0到1之間規范。

　　3結論

　　本文通過對混合動力汽車和純電動汽車為研究載體，對于電動車不同動力的控制要求而對動力傳動裝置建立了一個模糊控制系統。實現了電動車在正常工作的狀態下能夠滿足駕駛員動力需求，減少尾氣排放，維持電池SOC的問題。

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