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基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 17:06:16
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基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化【摘要】:为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特

【摘要】:为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建了新的多混沌算子遗传算法(MCO-NSGA-II).运用MCO-NSGA-II算法进行了混合动力汽车模糊控制策略优化,以改进车辆的燃油经济性及HC、CO和NOx的排放性能.仿真结果表明,混沌初始化算子和混沌扰动算子可以改善原NSGA-II算法的搜索能力并增加种群多样性,而混沌局部搜索算子可以进一步增强算法局部搜索能力,能更好地搜索到理想的Pareto解集.运用MCO-NSGA-II算法进行优化,使混合动力汽车在欧洲城市驾驶循环(ECE)下的燃油消耗降低了11.8%,HC、CO和NOx排放分别下降了7.72%、15.72%和11.77%. 【作者单位】: 上海交通大学汽车电子控制技术国家工程实验室;
【关键词】混沌算子 遗传算法 多目标优化 混合动力汽车
【分类号】:U469.7
【正文快照】: 混合动力汽车(HEV)是集成了多种动力部件及能量源的复杂系统,其动力系统结构主要分为串联、并联和混联等类型[1].混合动力汽车控制策略必须根据对应车型的动力系统结构进行专门设计.近年来,模糊控制策略在混合动力汽车领域得到广泛运用,对于混合动力汽车燃油经济性的改善取得

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