前言
　　环境和能源问题的日益突出，使低排放甚至零排放汽车的开发受到了广泛的关注。电动汽车以无(低)污染、高燃油经济性、高性能和低排放的优点成为当代汽车发展的主要方向。但是，电动汽车的发展需要解决两大关键问题：即能量存储和动力驱动问题，由于短期内动力电池贮能不足的问题很难解决，于是能量管理技术就成为电动汽车发展的重要部分。本文主要是对基于模糊逻辑控制的混合动力汽车能量管理系统控制来进行具体分析。

并联式混合动力汽车动力系统模型

　　并联式混合动力电动汽车动力系统模型，主要包括驾驶员决策、发动机、电机、蓄电池以及整车动力性计算模型等。一种前向复合并联混合动力汽车动力系统模型如图1所示。

 

　　汽车在行驶过程中，动力系统提供的驱动力用来克服汽车的滚动阻力、坡度阻力、空气阻力以及加速阻力，从而实现汽车的匀速行驶、加速或爬坡等。汽车行驶过程中，驱动力Ft、滚动阻力Ff、坡度阻力Fi、空气阻力Fw以及加速阻力Fj，可以按照式(1)计算。

 

　　式中Ttq为发动机转矩(Nm)，ig为变速器的传动比，io为主减速器的传动比，r为车轮半径(m)，G为作用于汽车上的

重力（N），f为滚动阻力系数，CD为空气阻力系数，A为迎风面积(m2)，μa为行驶速(km/h)，δ为汽车旋转质量换算系数，m为汽车质量(kg)，(du/dt)为行驶加速度(m/s2)，ηr为传动系的机械效率。

　　在一定的发动机与电机复合转速n(r/min)下，经过变速器与主减速器的减速，作用到车轮上，驱动车轮转动，汽车以速度ua(km/h)(ua=0.377rn/igi0)行驶。在汽车行驶过程中，不仅驱动力与行驶阻力相互平衡，动力系统提供的功率与阻力功率也相互平衡。将行驶方程两边乘以行驶车速ua，并经单位变换，得到汽车功率平衡方程(功率单位为kW)：

 

式中：Pe为汽车的功率CONTROL ENGINEERING China版权所有，i为道路坡度。

模糊逻辑控制策略

控制策略思想

　　本文的控制策略就是在保证发动机最高燃油效率的前提下，提高车辆的驱动性能、满足排放法规要求控制工程网版权所有，以及保持电池的充电平衡。由于道路工况和驱动条件的非线性，对于电动机何时产生辅助转矩或对电池充电的控制变得非常复杂。另外由于不同驾驶员的操作方法不尽相同，所以很难实现电池充放电平衡。模糊逻辑控制策略能解决非线性复杂问题，对于并联混合动力电动汽车的控制策略建模比较适用。

　　在并联混合动力汽车传动系统控制中，一般根据电池的SOC、驾驶员的踏板位置、车速及车轮所需的平均功率等参数，按照一定的规则使发动机和电动机输出相应的扭矩(或功率)，以满足驱动轮驱动扭矩的要求。本文中模糊控制器的输入参数是道路总的请求转矩与发动机优化转矩的差值ΔT和电池荷电状态SOC，输出参数为控制系数K，如图2所示。

 

模糊逻辑控制器设计

　　模糊控制器采用Matlab提供的模糊逻辑工具箱设计，该工具箱基于Matlab的数学计算平台构造模糊函数www.cechina.cn，并能在此环境下建立和编辑模糊控制器，而且将设计的控制器与Simulink集成进行仿真分析。

模糊化模块

　　本文输入变量描述为{‘负大’,‘负小’,‘零’,‘正小’,‘正大’}，输入变量SOC描述为{‘过低’,‘偏低’,‘适中’,‘高’},输入变量的隶属函数分别如图3、图4所示。输出变量K值为{0，0.75，0.8，0.85，0.9，1，1.05，1.1，1.2，1.25}，由于输出采用单值函数表示，因此推理方法采用Takagi-Sugeno类型，这种类型较为特殊，它将去模糊化结合到模糊推理中去，最后输出为精确量。

 
 

模糊控制规则表的建立

　　本文中模糊控制器采用双输入单输出结构(MISO)。根据条件，建立“IF-THEN”型的规则库，该规则库建立的原则就是在尽量保证电池充放电平衡的条件下，使发动机转矩工作在最小燃油消耗区域。因此可以建立模糊逻辑控制表CONTROL ENGINEERING China版权所有，见表1。

 

　　从表1中可以看到第一条规则可以解释为：当ΔT为“负大”，且SOC值为过低，则输出K为1，表示发动机工作在目标转矩，多出来的能量用于给电池充电。如果用语言来表示则为：IF(ΔTis负大)and(SOCis过低)then K is 1。表中其它数值可以用类似语言来描述。

反模糊

　　反模糊化模块采用面积中心法作为反模糊策略。从多能源控制目标看，并联混合动力汽车的主要控制目标是发动机和电动机的转矩(或功率)分配问题，如何合理优化分配转矩是控制策略的重要内容。模糊逻辑是一种比较合适的控制策略，具有较好的鲁棒性，能实现非线性、多目标和多参数的控制。模糊逻辑控制，能将控制逻辑的隶属函数及参数权值进行优化www.cechina.cn，以得到更佳的结果。

建模、仿真结果与分析

基于Matlab/Simul