并聯式混合動力汽車的特點是能量來自發動機和電機,兩者均直接與驅動車輪相連,它們之間的匹配是車輛性能優劣的核心,如果匹配合理,可以極大改善車輛的各項性能。為縮小車輛關鍵部件尺寸、調整關鍵參數的控制策略,以及實現車輛整車油耗、排放和動力性能達到最優的目標。針對并聯式混合動力汽車的參數配置和電附件控制策略設計,利用蜂群算法實現控制優化。利用Advisor軟件,使被控模型在UDDS、FTP、ECE等工況下進行仿真驗證。
蜂群算法包含臨近搜索和隨機搜索兩種,臨近搜索使用局部變量,隨機搜索則需要全局變量。在進行參數定義時,需要使用全局變量,以便于隨機搜索時可以無障礙進行。蜂群算法比遺傳算法具有更快的收斂速度,可利用信息素進行計算,利用車輛總線上的各種信息可進行發散式檢索,最終達到優化計算的目的。
仿真驗證表明,蜂群算法是一個可行的優化算法,在保證車輛性能的前提下,改善了車輛的燃油經濟性和排放特性。此外,用蜂群算法來定義全局變量,可獲得一個很高的收斂速度。
網址:http://link.springer.com/ article/10.1007/s12239-012-0121-5
作者:V.T.Long et al
編譯:張聰