基于模糊PI控制的纯电动汽车驱动系统建模和仿真

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参数自整定模糊PI控制系统的仿真与建模

Ｋｅｏｄ：ｅｎｎｎ— ｇｅｓｎｈｏｏｓｔｒ（ＭＭ）ａａｅｒｅ－ｎｎ；ｕｚＩｏｔｌｒｙｗｒｓｐｎａｅｔｎｔｙｃｒｎｕ— ｏＰＳ；ｐｒｍｔｌｔｉｇｆｚｙＰｎｒｌ；ｍａｍｏｅｓｆｕｃｏｅ
ｍｏｅｉｇａｄｓｍｕａｉｎｄｌｎｉｌｔｎｏ
Ｐ控制，Ｉ电流环采用滞环电流控制．通过模糊控制规则，以自动整定Ｐ参数，而提高了系统的动态响应，可ｌ从消除了系统的稳态误差．仿真结果表明：该方法响应快、无超调、鲁棒性强，传统Ｐ控制具有更好的动、态特性．较Ｊ静关键词：永磁同步电机（ＭＳ；ＰＭ）参数自整定；模糊Ｐ控制；真建模Ｉ仿中图分类号：Ｍ５；Ｍ７２３Ｔ３１Ｔ６．文献标识码：Ａ
Ｖ（．５Ｎ．）２ｏ５１
Ｄｅ．ｘ６ｅ２（）
参数自整定模糊Ｐ控制系统的仿真与建模Ｉ
魏建华，徐龙权
（南昌大学信息工程学院，江论述了永磁同步电机（ＭＳ系统的双闭环控制系统．了观察模型的高效性和快速性．度环采用模糊ＰＭ）为速
弦反电势的ＰＳＭＭ实现了小型化、轻量化，比异步电动机的效率高，且因此ＰＳ的应用将会变得更加广ＭＭ泛．但随着ＰＳＭＭ应用领域的不断拓展，如何建立有效的ＰＳＭＭ控制系统的仿真模型成为电机控制算法设计人
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第２卷第５期５
２００６年１２月
文章编：０４６（０６０ — ０９０１６— ８９２０）５０３ — ４０

基于模糊控制器的电动汽车电机驱动系统设计

积分控制器，一旦控制器的参数设定好之后，电机的在
运行条件不发生改变的前提下，制系统会具有较好控的动态响应性能．由于电动汽车运行工况复杂，但而且随着电动汽车运行工况的不同，电动机自身的参数也会随之而改变，果不对速度控制器的参数或输出进如
关键词：电动汽车；永磁同步电动机；模糊控制器；矢量控制：校正
中图分类号：Ｔ２３Ｐ７文献标识码：Ａ文章编号：１７ —１０（０７００６ —０６３６３２０）３— ２８４
电动汽车是融合了电力、电子、械控制以及化工技机
略是ｉ＝０控制．时，此转速控制器的输出即为交轴分
图１软件系统框图
量的给定值ｉ，速控制器为传统的、参数的比例。转定
收稿日期：０７１０２０ —０ —２
基金项目：０５２０年沈阳市科技计划技术创新开发研究基金资助项目（０３２ —１０）１５１５３
动汽车用电机系统的起动、加速能力，在保留比例积分（Ｉ速度控制器的基础上，模糊控制器对其输出进Ｐ）用行实时校正．这样，仅保留了比例积分（Ｉ速度控制不ｐ）
器的优点，且还易于实施，而能够满足工程实际的要
求．最终试验结果表明，于模糊控制器的永磁同步电基
动机矢量控制系统，有良好的动态特性和鲁棒性能．制的基本原则是把永磁同步电动机的定子电流分解为直轴电流分量ｉａ和交轴电流分量ｉ．对永磁同步电动机来说，种有效的矢量控制策一

混合动力汽车模糊逻辑控制策略的建模和仿真_沈明星

和温度等参数有关。
1. 4 发动机模型
发动机由于本身特性的显著非线性, 真实模型相当复杂, 对于不同的节气门开度, 发动机输出
扭矩特描述, 这里就不做具体的推导, 方法是旋转基本坐标系 w teM te, 利用多项式近似拟合发动机输出扭矩特性曲线, 最后还原到原坐标系, 得出发动
【主题词】混合动力汽车仿真
0 引言
传统的内燃机汽车在运行过程中, 发动机工作点往往偏离最佳工作点, 虽然采用了稀燃技术、直喷技术等来提高发动机的燃烧效率, 但是燃油和尾气排放仍达不到较好的效果。混合动力汽车是在传统汽车的动力性能基础上, 融合电动汽车的零污染特点提出的一种过渡型产品。并联混合动力汽车有两种车载动力源: 内燃机和电动机 ( 蓄电池驱动 ), 它们的工作模式在汽车运行过程中会随时发生改变, 能量流动较复杂, 容易出现能量的双向流动, 控制难度也较大, 如何协调发动机和电动机之间的能量分配, 是本文研究的主要问题。
上海汽车 20061 08
# 5#
新能源汽车
IF R _tor is low, and SOC is low, TH EN T _ice is high, and EM as generato r;
IF R _tor is low, and SOC is optim a,l TH EN T _ ice is optim a,l and EM as generator;
Fw 为空气阻力; F i 为爬坡阻力; Fj 为加速阻力。
滚动阻力 Ff 与轮胎负载、尺寸、型式、结构有
关, 通常采用下面公式表示:
收稿日期: 2006- 05- 12
上海汽车 20061 08
# 3#

基于模糊PID的智能汽车控制系统

2009年9月第16卷第5期控制工程C o n t r o l E n g i n e e r i n g o f C h i n a S e p .2009V o l .16,N o .5文章编号:1671-7848(2009)05-0618-05 收稿日期:2008-06-27;　收修定稿日期:2008-08-13 作者简介:潘学军(1966-),男,辽宁沈阳人,副教授,博士,主要从事复杂工业过程优化与控制、先进控制技术应用等方面的教学与科研工作。

基于模糊P I D 的智能汽车控制系统潘学军,张兆惠(大连理工大学信息与控制研究中心,辽宁大连　116023)摘要:针对道路标志线特征提出准确而快速的道路检测的方法,在此基础上对人-车-路闭环系统进行分析。

汽车动力学系统具有较强的非线性特性,很难用传统的方法建立准确模型,因而应用基于专家经验的模糊P I D 控制方法对系统进行研究,讨论P I D 参数的自适应整定方法,并建立控制系统。

同时在研究的基础上设计开发了一款基于单目视觉的智能汽车模型。

实验证明,所建立的控制系统能够正确而快速地对预期轨道进行检测和跟踪,能够较好地完成对智能汽车的控制。

关　键　词:智能汽车;模糊P I D 控制;图像处理;控制系统中图分类号:T P 273 文献标识码:AF u z z y P I DC o n t r o l S y s t e mf o r I n t e l l i g e n t V e h i c l eP A NX u e -j u n ,Z H A N GZ h a o -h u i(R e s e a r c h C e n t e r o f I n f o r m a t i o n a n d C o n t r o l ,D a l i a nU n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,D a l i a n 116023,C h i n a )A b s t r a c t :Am e t h o d i s i n t r o d u c e d t o m a k e i n t e l l i g e n t v e h i c l e i d e n t i f y t h e a n t i c i p a n t t r a c kq u i c k l y a n dp r e c i s e l y ,a n d t h e d r i v e r -v e h i -c l e -r o a d c l o s e d -l o o p s y s t e mi s a n a l y z e d .T o t h e d i f f i c u l t y o f d e s i g n i n g a n a c c u r a t e m o d e l f o r t h e v e h i c l e d y n a m i c s y s t e mw i t h s t r o n g n o n -l i n e a r c h a r a c t e r i s t i c s ,a f u z z y P I Dc o n t r o l l e r i s i n t r o d u c e da n da c o n t r o l s y s t e m i s d e s i g n e d .T h e f u n c t i o na n dc o n t r o l s t r a t e g y o f t h e P I Df a c t o r s a r e d i s c u s s e d .E x p e r i m e n t s s h o wt h a t t h e d r i v e r m o d e l p r o v i d e s b e n e f i t s t o t h e i n t e l l i g e n t v e h i c l e s y s t e ma n d i t i s a b l e t o f o l -l o wt h e a n t i c i p a n t t r a c k a c c u r a t e l y a n dq u i c k l y .K e yw o r d s :i n t e l l i g e n t v e h i c l e ;f u z z y P I Dc o n t r o l ;i m a g e p r o c e s s ;c o n t r o l s y s t e m1　引　言智能汽车自主驾驶技术的研究在公路管理、交通运输等方面有着广阔的应用前景,受到广泛的重视。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
首先，对于电动汽车动力传动系统的控制，需要建立一个合理的数学模型。

该模型应
包括电动机的动态特性、电机控制器的特性、变速器的工作原理等，以便后续的控制设计。

然后，利用模糊集合和模糊规则，建立模糊控制器，用于对电动汽车动力传动系统进行控制。

模糊控制器的输入为电动汽车的状态信息，如车速、加速度、扭矩等，输出为电机控
制器的控制信号，用于调节电机的工作状态。

在模糊控制器的设计过程中，需要考虑到电动汽车动力传动系统的特点。

例如，电动
汽车的速度响应较快，要求控制器对系统的漂移能够快速响应和校正。

此外，由于电动汽
车不同的驱动模式（纯电动、混合动力等），需要设计不同的模糊规则和参数，以满足不
同驱动模式下的控制需求。

最后，通过仿真和实验验证，评估基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法的
性能。

通过与其他控制方法的比较，可以评估模糊控制方法的优势和劣势，并对其进行改
进和优化。

综上所述，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法，是一种可行的控制方法，可以实现电动汽车的高效、可靠的控制，为电动汽车的发展提供技术支持。

随着电动汽车
技术的不断突破和发展，相信基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法将会得到更
广泛的应用和推广。

基于模糊控制的电动汽车控制系统设计

基于模糊控制的电动汽车控制系统设计电动汽车在未来能够成为主流交通工具的前提是需要控制系统的支持，而基于模糊控制的电动汽车控制系统，则能够更加高效地实现对电动汽车的控制。

下面，本文将对基于模糊控制的电动汽车控制系统的设计做出详细分析。

1. 电动汽车控制系统概述电动汽车控制系统主要包括电机控制器、电池管理系统、制动系统、转向系统及车身稳定控制系统等。

其中，电机控制器是电动汽车控制系统的核心部分，它能够对电动汽车的动力系统进行控制，从而控制电动汽车的加速、减速等操作。

2. 模糊控制技术介绍模糊控制技术是一种基于人类直觉的控制方法，它通过建立模糊规则来处理各种不确定性问题，包括非线性、时变和复杂的动态系统。

模糊控制是一种组合式控制方法，可以实现多种控制方法的优化组合，从而得到更好的控制效果。

3. 基于模糊控制的电动汽车控制系统设计基于模糊控制的电动汽车控制系统要实现的功能包括电机调速、制动控制、转向控制、车身稳定控制等。

其中，电机调速是最核心的部分，主要是为了控制电动汽车的加速、减速和定速巡航等操作。

在电机调速的过程中，需要考虑电机的动态特性、负载的变化、环境温度和湿度等多种因素，以确保电动汽车的性能稳定性和安全性。

为了实现针对这些复杂关系的控制，可以通过建立模糊控制规则来实现对电动汽车系统的控制。

模糊控制器的输入是基于传感器采集的实际工作参数，包括电机转速、电机负载、电压和电流等；输出是电机电量，也就是电机的功率控制信号。

为了更好地实现基于模糊控制的电动汽车控制系统的设计，设定以下模糊规则：- 根据电机负载、电机转速、电机电流等参数输入，控制电量的输出信号。

- 当电动汽车的负载增加时，控制器倾向于输出更高的电量。

- 当电机转速增加时，对电机的电量输出应较为平缓，以保证电动汽车的平稳加速。

- 在电动汽车停止或制动时，控制器应输出零电量。

通过使用模糊控制器来控制电量输出，就能够更加智能、灵活和高效地实现对电量的控制，进而实现电动汽车的系统控制。

无刷直流电机模糊PI控制系统建模与仿真

无刷直流电机模糊PI控制系统建模与仿真摘要：从无刷直流电机（bldcm）的工作原理和结构出发，在分析了bldcm数学模型的基础上，采用模块化方法，在matlab/simulink 中建立了bldcm 转速、电流双闭环控制系统模型。

利用该模型进行了电机动静态性能的仿真研究，仿真结果与理论分析一致，表明该方法建立的bldcm控制系统仿真模型合理、有效。

该模型简单、直观、参数易于修改和替换，可方便地用于其他控制算法仿真研究。

关键词：无刷直流电机；matlab/simulink；双闭环控制系统模型；仿真模型随着新型永磁材料、自动控制技术、电力电子技术以及电子技术的迅速发展，无刷直流电机(bldcm)也随之发展起来并已成熟为一种新型的机电一体化设备，它是现代工业设备中重要的运动部件。

无刷直流电机采用电子换相器替代直流电机的机械换向器，实现直流到交流的逆变，采用位置传感器控制绕组电流的切换，既保持了直流电机的良好调速特性，又具有交流电机结构简单、运行可靠、维护方便的特点。

bldcm以体积小、速度高、可靠性好等优点广泛地应用于航空航天、机器人、电动汽车、仪器仪表、家用电器以及数控装置等领域［1］。

近年来，无刷直流电机的应用领域不断扩大，其控制系统的要求也随之越来越高。

无刷直流电机控制系统设计的过程中，为了缩短设计周期、降低研究成本和风险，通常先采用计算机仿真技术，建立无刷直流电机控制系统的仿真模型，分析电机转速、转矩等参数变化情况，研究整个电机系统的各类定量关系, 提取设计、分析和调试电机及其驱动系统所需数据，施加不同的控制算法以寻求最佳参数，有效地节省控制系统设计时间，加快了实际系统设计和调试的进程［2］。

1无刷直流电机的数学模型由于无刷直流电机的气隙磁场、反电动势以及电流是非正弦的，因此，采用直、交轴坐标变换已不是有效的分析方法。

而在分析和仿真bldcm控制系统时，直接利用电机原有的相变量来建立数学模型却比较方便，又能获得较准确的结果。

基于模糊PID控制的汽车道路模拟系统研究与仿真

有更高的控制精度和更好的动态性能。
关键词：道路模拟；糊ＰＤ控制；真模Ｉ仿中图分类号：４７１Ｕ６．文献标识码：Ａ文章编号：０５２５（０７０ — ０７０１０ — ５０２０）３００－３
所示。虚框部分即为模糊控制器。图中、、分
目前国内外生产制造的道路模拟设备．其控制
系统基本上都采用基于系统线性定常的ＰＤ控制Ｉ
器．种传统ＰＤ控制器是一种成熟并且应用十分这Ｉ
广泛的工程控制方法．它对于结构及参数已知的线
术利用计算机处理有关信号．在液压伺服系统上模
拟车辆行驶工况．把路面随机激励产生的响应在试
验台上再现出来路面对行驶车辆的激励所产生的负载响应是一个随机过程．它不仅取决于路面的激振，而且与车辆自身的动态特性有关。在室内进行道路模拟试验有两种方法：接路形法与等效模拟法。直前者由于存在一些技术问题．目前很少采用。多数大
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基于糊Ｐ控的车路拟统究仿别辉，波过迅等模／制汽道模系研与真／Ｄ杨，学
设计－研究
囊
攮ｌ路道圈圈国圈圈圜国圈圄
别辉，杨波，过学迅，程飞
（汉理工大学汽车工程学院，汉４０７）武武３００
・

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制随着汽车产业的快速发展，电动汽车成为了汽车行业的新兴发展方向。

与传统的内燃机汽车相比，电动汽车具有零排放、节能环保的特点，因此备受关注。

而电动汽车的动力传动系统控制是实现其高效、稳定、安全运行的关键。

电动汽车的动力传动系统控制涉及到电机控制、变速器控制以及整车控制三个方面。

电机控制是动力传动系统控制的核心。

电机作为电动汽车的动力输出装置，其控制效果直接影响到整个动力传动系统的性能。

传统的电机控制方法主要包括PID控制和传统的模糊控制。

PID控制方法简单可靠，但对于非线性的电动汽车动力传动系统来说，其控制效果不佳。

而传统的模糊控制方法可以通过设定模糊规则来实现对电机控制的精确控制，适用于非线性系统控制。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制成为了研究的热点。

模糊控制器的设计是基于对电动汽车动力传动系统的建模和分析的基础上进行的。

首先需要对电动汽车动力传动系统进行建模，可以采用神经网络、系统辨识等方法。

然后根据特定的系统需求，设计合适的模糊控制器结构。

模糊控制器一般由输入变量、输出变量和模糊规则三部分组成。

输入变量一般包括车速、加速度等参数，输出变量一般包括电机转速、电机转矩等参数。

参数的优化是为了提高模糊控制器的性能和鲁棒性。

可以采用遗传算法、粒子群优化等方法对模糊控制器的参数进行优化。

通过优化参数，可以使模糊控制器更好地满足电动汽车动力传动系统的控制要求。

1. 鲁棒性强：模糊控制器通过设定一组模糊规则来适应不确定性和非线性的系统，使得系统具有良好的鲁棒性。

2. 控制精度高：通过调整模糊控制器的输入变量和输出变量，可以实现对电动汽车动力传动系统的精确控制，提高控制精度。

4. 适应性强：模糊控制器可以实现对不同工况下的电动汽车动力传动系统的控制，具有很强的适应性。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制是电动汽车控制系统中的关键技术之一。

通过合理设计模糊控制器的结构和优化参数，可以实现对电动汽车动力传动系统的精确控制，提高其性能和效率。

一种模糊-PI双模控制系统的仿真与设计

ＺＨＡＮＧｈｇｗｅ，ＮｉＳｅｎ－ｉＬＩＨｕ
（ ’ ＲａｌａｏａｉｎｌｅｈｉａｎｔｕｅＸｉ帆７１０１ＣｉａＸｉ矾ｉｗｙＶｃｔａＴｃｎｃＩｓｉｔ， ’ ｏｌｔ０４，ｈｎ）
ＡｂｔａＵＴｍｐｏｅｔｅｃｎｒｌｐｒｏｍａｃｆｔｅｓｓｍ，ｔｅａｖｎａｅｆｂｔｕｚｏｔｌａｄＰＤｃｎｒｌａｅｓｒｃｏｉｒｖｈｏｔｅｆｒｎｅｏｈｙｔｏｅｈｄａｔｇｓｏｏｈｆｚｙｃｎｒｎＩｏｔｒｏｏ
ａｄｃｕａｙｎａｃｒｃ．
ＫｅｒｓｆｚｙｃｎｒｌＩｃｎｒｌｄａ－ｄｏｔｌｙｗｏｄ：ｕｚｏｔｏ；Ｐｏｔ；ｕｌｏｍｏｅｃｎｒ；Ｍａｌｂｓｌｔｎｏｔｉａｉａｍｕｏ
第１９卷第２期
Ｖｏ．９１１Ｎｏ２．
电子设计工程
ＥｌｃｒｎｃＤｅｉｎＥｎｉｅｒｎｅｔｏｉｓｇｇｎｅｉｇ来自２０１１年１月
Ｊｎ２１ａ．０１
一
种模糊一ＩＰ双模控制系统的仿真与设计
张省伟，辉林
关键词：模糊控制；ＰＩ控制；双模控制；Ｍａｌｂ仿真ｔａ
中图分类号：Ｍ２３Ｔ７
文献标识码：Ａ
文章编号：１７～２６２１）２０３ — ３６４６３（００ — ０７０１

基于Matlab_Simulink电动汽车异步电动机模糊PI控制

s
2
电动汽车动力学模型
为求得驱动电机的负载转矩 , 须把电动汽车
在行驶过程中所受到的各种负载力或负载力矩等效到电机轴上 , 因此 , 有如下公式 TL = Tf + T w + T i+ T j CD A 2 r 其中 T f = mgf r r ; T W = va ; !i 21. 5 !i r dva r nr T i = mg t g ∀ ; T j = # m ; v a = 0. 377 . !i d t !i i ( 6)
图7
计算电动机转矩与实际电磁转矩
参考文献 :
[ 1] 孙逢春 , 程夕明 . 电动汽车动力驱动系统及发展 [ J] . 汽车工程 , 2000, 22( 4) : 220 224. [ 2] 曹秉刚 . 电动汽车技术进展和发展趋势 [ J ] . 西安交通大学学报 , 2004, 38( 1) : 1 5. [ 3] 李永东 . 交流电机数字控制系统 [ M ] . 北京: 机械工业出版社 , 2002. [ 4] 汤东胜 , 吴光强 , 董华林 . 电动汽车矢量控制的模糊 - PID 复合控制方式 [ J] . 汽车工程 , 2003, 25( 1) : 61 64. 图6 给定汽车车速与实际输出车速 [ 5] 李华德 . 交流调速控制系统 [ M ] . 北京 : 电子工业出版社 , 2003. [ 6] 韩瑞珍 . PID 控制器参数模糊自整定研究 [ D] . 杭州 : 浙江大学 , 2001. [ 7] 翟丽 , 孙逢春 . 电动汽车感应电机矢量控制系统建模仿真 [ J] . 驱动控制 , 2004, ( 5) : 23 26. [ 8] 毛晓英 , 罗文广 . 基于 M A TLA B/ SIM U LINK 的异步电动机矢量控制调速系统仿真 [ J ] . 东北电力技术 , 2004, ( 1 ) : 14 16.

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制传统的电动汽车动力传动系统控制方法主要是基于PID控制器，但是在一些复杂的动态工况下，PID控制器的性能往往无法满足要求。

近年来，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制技术逐渐受到重视和应用。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制原理是利用模糊逻辑来建立系统的控制规则，并通过模糊推理来实现对系统的控制。

具体来说，它主要包括三个步骤：模糊化、模糊推理和去模糊化。

首先是模糊化，即将系统的输入和输出量用模糊集合的形式来描述。

这里以电动汽车的车速为例，可以将车速分为“慢”、“中”、“快”三个模糊集合。

然后是模糊推理，通过事先建立的模糊规则来进行推理得出系统的控制输出。

最后是去模糊化，将模糊控制器的输出转化为具体的控制量。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制原理具有很强的灵活性和鲁棒性，能够很好地适应系统的复杂特性和外部环境的变化，因此在一些动态工况下表现出了良好的性能。

1. 鲁棒性强：基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制具有很强的鲁棒性，不易受到外部干扰和系统参数变化的影响。

2. 灵活性高：模糊控制器可以很好地处理系统的非线性和不确定性，能够适应各种复杂工况下的控制需求。

3. 易于实现：相比于一些复杂的控制方法，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制更易于实现和调试。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制具有很多优势，并且在一些实际应用中也取得了很好的效果。

它具有广阔的发展前景和应用价值。

1. 动力分配控制：在四驱电动汽车中，基于模糊控制的动力分配控制能够很好地实现对四个电机的动力分配，使得车辆在各种路况下都能够保持较好的稳定性和通过性能。

2. 制动力分配控制：利用模糊控制器对电动汽车的制动力进行分配控制，能够实现前后轮制动力的智能调配，达到最佳的制动效果。

3. 节能型驱动控制：在城市道路行驶时，基于模糊控制的节能型驱动控制能够根据路况和速度实时调整电机的输出功率，从而达到最佳的节能效果。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
模糊控制的核心思想是将模糊的语言描述转化为模糊的数学形式，通过模糊推理和模糊控制规则来实现控制系统。

在电动汽车动力传动系统控制中，模糊控制可以用于电机控制和动力分配控制两个方面。

在电机控制方面，模糊控制可以根据电机的输出和期望输出之间的误差，来调节电机的输入。

模糊控制器可以根据不同的误差大小和误差变化率来调节电机的控制信号，从而实现对电机速度和转矩的控制。

模糊控制器根据不同的控制输入和输出之间的关系，可以根据经验规则和模糊推理来确定优化的控制策略，从而提高电机的运行效率和性能。

在电动汽车动力分配控制方面，模糊控制可以根据电动汽车的当前工况和驾驶员的驾驶意图，来调节电动汽车各个电机的输出转矩。

模糊控制器可以根据电机的运行状态和驾驶员的意图，通过模糊推理和模糊控制规则来确定最优的电机转矩分配策略，从而实现电动汽车在各种工况下的最优化控制。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制可以有效地提高电动汽车的运行性能和能量利用率。

通过模糊控制器对电机的控制和动力分配进行优化，可以实现电动汽车在不同工况下的高效运行。

模糊控制方法还具有较强的灵活性和鲁棒性，可以适应动力传动系统的非线性和时变特性，具有较好的鲁棒性和适应性。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制在电动汽车的控制系统中有着广泛的应用前景。

纯电动车辆传动系统扭振模糊PID主动抑制仿真

纯电动车辆传动系统扭振模糊PID 主动抑制仿真刘辉1，2，陈胤奇1，2，马越1，2，张勋1，2（1.北京理工大学机械与车辆学院，北京100081；2.北京理工大学车辆传动国家重点实验室，北京100081）来稿日期：2019-12-04基金项目：国家自然科学基金（51775040）作者简介：刘辉，（1975-），女，辽宁人，博士生导师，教授，主要研究方向：车辆系统动力学，机电复合传动；陈胤奇，（1994-），男，湖北人，硕士研究生，主要研究方向：车辆传动系统振动主动控制技术研究1引言随着世界化石能源的减少和人们对环保的日益重视，清洁无污染不使用化石能源的纯电动汽车在汽车保有量中占比不断提高，纯电动汽车也成为近些年车辆工程领域的开发热点之一[1-2]。

由于电机的良好特性和更快控制响应速度，和传统车辆相比，纯电动车辆具备更好的加速能力，且传动系统省略了离合器和液力变矩器，具有电机-变速器直接耦合的特点[3]，结构相对简单，然而这也使传动系统阻尼减小[4]，考虑到传动轴等刚度有限[5]，传动系统在车辆起步、突加/减速以及再生制动等驱动/负载转矩快速变化工况下极易发生冲击振动，降低车辆的乘坐舒适性。

为提高电动车辆的动力学性能，国内外很多学者对车辆传动系统扭振及控制进行了深入研究。

文献[6]以乘客座椅振动为评价指标，采用反馈控制器调节电机转矩的输出以实现抑制电动客车在加速和换挡过程中传动系统转矩振动的目的，采用有限元方法验证了模型的准确性，通过仿真对所提出的扭振控制器进行了摘要：基于纯电动汽车传动系统集中质量-弹性轴动力学模型，分析了输入转矩突变工况下传动系统的冲击振动。

将传动系统扭振响应转化为车辆加速度，以抑制车辆加速度波动为控制目标，采用PID 控制器对传动系统扭转振动进行主动抑制。

为提高扭振控制器对模型参数变化和建模误差的鲁棒性，采用模糊控制对PID 控制器参数进行了实时整定。

设计低通滤波器对车辆加速度进行滤波，以得到了车辆加速度的跟踪目标，并通过理论分析给出了该低通滤波器的解析表达式。

基于模糊PID的智能车控制系统的仿真研究

第二阶段为20世纪50至60年代在线性代数的数学基础上发展起来的现代控制理论。这个时期，由于计算机的飞速发展，推动了空间技术的发展。它用微分方程组描述系统的动态过程，即状态空间法。这种方法可以解决多输入多输出问题，研究的系统既可以是线性定常系统，也可以是非线性的时变系统。现代控制理论从理论上解决了系统的能观、能控、稳定性以及许多复杂系统的问题。但在实际应用中仍然存在以下问题:
When a fuzzy logic control toolbox design fuzzy controller, it is very flexible、convenient and great observables in MATLAB, and it can construct various complex fuzzy PID control system directly in SIMULINK environment. The simulation results show that the fuzzy PID control have advantages of flexible control, small overshoot, fast response and strong adaptable.Forsmart car, the fuzzy PID as the controller will be great to meet allrequirements of the smart car system control,sofuzzy PID as an important part of intelligent vehicle research is necessary and inevitable.
基于模糊PID的智能车控制系统的仿真研究

基于模糊PI控制的PMSM驱动控制系统

基于模糊PI控制的PMSM驱动控制系统姜伟;孙军;裘信国【摘要】针对PI参数自整定存在控制系统数学模型的精确度、整定效率低和优化时间长的问题,提出一种基于模糊控制的参数自整定的优化策略.以伺服控制系统的数学模型为基础,根据模糊控制的基本原理,设计PMSM的速度模糊PI控制器.然后根据矢量控制原理,在MATLAB/Simulink仿真平台上搭建PMSM控制系统的模型,并对PMSM控制系统进行了仿真.仿真结果表明:在传统PI控制的基础上增加参数自整定是正确和有效的,能使伺服系统具有较强的负载抗扰性和良好的动态跟踪性能.【期刊名称】《轻工机械》【年(卷),期】2015(033)005【总页数】4页(P69-72)【关键词】永磁同步电机(PMSM);参数自整定;PI控制器;模糊控制【作者】姜伟;孙军;裘信国【作者单位】浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310014;浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310014;浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310014【正文语种】中文【中图分类】TP13传统伺服控制系统中，系统参数的变化与控制系统的控制性能好坏有直接关系，例如转动惯量参数和负载转矩参数发生变化的时候会导致系统震荡。

保持系统参数的稳定，就能保证控制系统工作正常，并且其有良好动态性能。

传统的PI控制参数是固定的，因此需要对PI参数进行自整定。

参数整定的方式主要可分为2大类:利用规则调节PI参数和利用模型调节PI参数。

利用模型调节PI参数的方法十分复杂，伺服系统的一些参数会不断变化，数学模型很难精确地表达。

而且为了建立模型还要做出诸多假设，模型很难做到非常精确［1］。

本文采用模糊参数自整定的方法对PI参数进行整定。

在传统PI控制的基础上，在系统参数发生变化时，利用模糊规则调节PI控制器的参数，从而使控制系统始终保持良好的动静态性能。

1 速度环模糊PI控制器的设计1.1 PI控制器在控制系统中，电流环的时间常数远远小于速度环的时间常数，相对于速度环来说电流环的变化可以忽略不计，因此可以将速度环等效成一阶增益环节。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制摘要: 为了实现电动汽车动力传动系统的优化控制，本文利用模糊控制方法进行了研究。

对电动汽车动力传动系统进行了建模，包括电动机、电池、速度传感器等组成部分。

然后，设计了模糊控制器，并通过模糊化过程将输入变量和输出变量转化为模糊集。

根据经验规则和隶属度函数，通过解模糊过程得到最终的控制结果。

利用MATLAB/Simulink对所设计的电动汽车动力传动系统进行仿真，验证了模糊控制方法的有效性。

仿真结果表明，模糊控制方法可以有效地优化电动汽车动力传动系统的控制性能。

2. 电动汽车动力传动系统建模电动汽车动力传动系统主要由电动机、电池、速度传感器等组成。

为了进行控制研究，需要对其进行建模。

电动汽车动力传动系统的建模可分为静态建模和动态建模两个部分。

2.1 静态建模静态建模主要是对电动汽车的能量转化过程进行描述。

这包括电能和机械能之间的转化、能量损耗等。

静态建模是基于能量守恒原理进行的，可以得到电动汽车的能量传递方程。

2.2 动态建模动态建模主要是对电动汽车的运动学和动力学进行描述。

运动学描述电动汽车的速度、位置等特性，动力学描述电动汽车的加速度、力等特性。

通过动态建模可以得到电动汽车的运动方程。

3. 模糊控制器设计模糊控制器是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理模糊和不确定性信息。

模糊控制器的输入变量和输出变量都是模糊集，通过模糊化和解模糊化过程，将模糊推理转化为确定性的控制指令。

3.1 模糊化模糊化是将输入变量从实数域映射到模糊集域的过程。

输入变量可以是电动汽车的速度、加速度等。

通过设定隶属度函数和隶属度规则，将输入变量转化为模糊集。

3.2 模糊推理模糊推理是根据经验规则和隶属度函数，将模糊集进行推理，得到相应的输出变量。

经验规则是基于专家经验得到的，它描述了输入变量与输出变量之间的关系。

3.3 解模糊化解模糊化是将模糊结果转化为确定性的控制指令的过程。

解模糊化可以采用最大隶属度法、平均隶属度法等方法。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制随着环境保护意识的增强和新能源汽车技术的快速发展，电动汽车已经成为了未来汽车发展的必然趋势。

而电动汽车的动力传动系统控制技术作为车辆性能和能效的关键组成部分，也越发受到人们的关注和重视。

本文将介绍一种基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制技术，探讨其在提高电动汽车性能和能效方面的应用和潜在价值。

一、电动汽车动力传动系统控制的现状和挑战传统汽车动力传动系统控制主要依靠机械和液压系统，但随着电动汽车的发展，电动汽车动力传动系统控制技术面临着一系列新的挑战和需求。

电动汽车的动力传动系统更加复杂，涉及到电机控制、电池管理、能量回收等多个方面。

电动汽车对于动力传动系统的性能和能效要求更高，需要更精准和高效的控制技术。

电动汽车的运行环境和工况更加复杂多样，需要对动力传动系统的控制技术具有更强的适应性和鲁棒性。

如何实现对电动汽车动力传动系统更加精准、高效、鲁棒的控制，成为了当前电动汽车技术研究和发展的重要课题。

1. 电机控制：电机是电动汽车的动力来源，其控制对于电动汽车的性能和能效至关重要。

基于模糊控制的电机控制技术，可以更加精准地实现对电机速度、扭矩、效率等参数的控制，提高电动汽车的动力性能和能效。

2. 能量管理：电动汽车的能量管理涉及到电池的充放电控制、能量回收控制等多个方面。

基于模糊控制的能量管理技术，可以更加智能地实现对电池能量的管理和分配，最大限度地提高电动汽车的能效和续航里程。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制技术在提高电动汽车性能和能效方面具有重要的应用和潜在价值。

基于模糊控制的电机控制技术可以更加精准地实现对电机的控制，提高电动汽车的动力性能和能效，从而提高电动汽车的市场竞争力。

基于模糊控制的能量管理技术可以更加智能地实现对电池能量的管理和分配，提高电动汽车的能效和续航里程，从而提高电动汽车的用户满意度。

基于模糊控制的车辆控制技术可以更加智能地实现对车辆动态性能和稳定性的控制，提高电动汽车的操控性和安全性，从而提高电动汽车的安全性和可靠性。

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制

基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制电动汽车作为新能源汽车的代表，具有环保、高效、低碳等优势，在未来的交通出行中将会发挥越来越重要的作用。

而电动汽车动力传动系统是电动汽车整车的核心部分，其强大的驱动力和精准的控制系统是保证车辆出行的关键。

因此，对电动汽车动力传动系统的控制研究和优化具有十分重要的现实意义和应用价值。

传统的电动汽车动力传动系统控制采用PID控制器进行控制，但由于电动汽车动力传动系统的受力特性和复杂的非线性关系，传统控制方法往往无法满足车辆高效、精确的控制需求。

因此，近年来基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制成为研究热点之一。

模糊控制是一种智能控制方法，它不依赖于系统的数学模型，而是利用模糊逻辑来描述系统的行为特性。

模糊控制方法可以较好地模拟人类的思维方式，实现对系统的准确控制。

在电动汽车动力传动系统控制中，模糊控制方法可以更好地处理电机任务和电池功率输出的复杂非线性关系问题，提高整个汽车动力系统的控制精度和稳定性。

在基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制中，首先需要建立电动汽车的动力学系统模型，包括车辆、电动机、电池等相关部件。

接着，确定各控制量并构建模糊控制器，通过对电机转速的控制以及电池电量的调节，从而实现整个动力传动系统的高效运行。

除此之外，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制还需要结合车辆动态特性，考虑车速、车辆质量等因素，同时还需要考虑不同路况下的控制方案选择，从而使得整个控制系统更加科学和实用。

该方法具有较好的鲁棒性和适应性，可以确保整车在不同工况下的动力输出和稳定性。

综上所述，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制是一种具有广泛应用前景的控制方法。

对于提高电动汽车运行效率，实现节能减排具有重要意义。

未来，随着科技的不断发展和模糊控制技术的不断完善，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制将会得到更广泛的应用和推广。