ADVISOR控制策略优化方法(原创教程)
advisor原创教程
ADVISOR2002基础到高级引导教程（原创）By Scofision From NJUST第一部分：软件安装及使用ADVISOR是基于matlab/simulink开发的先进电动汽车软件，主要功能是用于分析，而不是设计，从我对其help的阅读了解，ADVISOR需要且最好安装在matlab6.1上，当然matlab6.5+需要安装补丁（补丁由mathworks提供的），当然还有网传的matlab在更高版本上运行，可信度不高（后面分析，还有弊端），并有人以此为牟利，我和另一个朋友ID:继续潜水，不提倡网上朋友花钱购买那个，而继续潜水也根据他的研究，提供了一种方法可以在高版本上运行，但对于有二次开发需求的朋友，高版本上二次开发貌似还有缺陷，需要继续研究。
上面这个是advisor2002的安装程序包，它其实是一个压缩包类型的文件，Extract T o指，文件展开（安装到）Drivers那个驱动器上。
比如，我文件安装到D:\advisor2002，我选择D：\ADVISOR2002然后点击extract解压.。
你会发现系统创建并把文件解压到advisor2002中了。
好，这里我们先来认识下张开后文件夹个文件夹的含义：Data文件夹（不是Dota，呵呵）里面是车辆部件数据文件，包括很多，在这不逐个解释，后面需要的时候在解释。
Documentation文件夹是帮助文件夹，里面都是帮助文件，当然你可以在软件开启的时候，打开，有些浏览器问题可能会打不开，你可以在浏览器地址栏输入：D:\advisor2002\documentation\advisor_ch1.htm上句地址的含义是在你所安装的advisor文件夹中找到advisor_ch1.htm文件而已。
Extras文件夹是扩展文件夹，包含着，电池模型扩展；发动机模型扩展；发动机map图转成数据图（image2map，这里的2代表to（two=to）,转换的意思，开发的人为了方便，写成这样，后面有好多都是这样的表示）；还有简单的数据比较文件夹；发动机比例转换；还有第三方优化软件VSOLE的文件夹。
基于ADVISOR的复合电源模糊控制策略研究
基于ADVISOR的复合电源模糊控制策略研究作者：张智林来源：《速读·下旬》2015年第04期摘要：本文针对现有的复合电源电动汽车功率分配的逻辑门限控制策略的不足，为复合电源系统的功率分配设计了一种效果更好的模糊逻辑控制策略，最后对复合电源系统的整车进行联合仿真。
仿真结果表明所设计的模糊逻辑控制策略比传统的逻辑门限控制策略更能发挥复合电源的特点，更好地为蓄电池电流削峰填谷，同时保证了整车的动力性。
关键词：复合电源系统；功率分配策略；模糊控制Abstract： The logic threshold control strategy in the present composite power electric vehicles power distribution is inadequate. The text designs an improved fuzzy logic control strategy which has a better effect in the power distribution of the composite power supply system. Finally， do co-simulation of composite power system of the vehicle. Simulation results show that the improved fuzzy logic control strategy can give full play to characteristics of the composite power and has better guarantee for battery current load shifting， at the same time， ensuring the vehicle's dynamic than the traditional logic gate limit control strategy.Keywords： composite power system； power allocation strategy； fuzzy control混合动力汽车具有节能环保的优势，对车载电源有较高的要求，但目前的车载电源还不能较好的满足使用性能需求。
2.ADVISOR模型详解
离合器模块 前向传递路径
发动机附件模块
排放后处理模块
燃料蓄电池汽车
串联式混合动力汽车
后向传递路径
控制策略模块
发电机模块
前向传递路径
并联式混合动力汽车
后向传递路径
如何更换封装后模型的图片？
前向传递路径
并联式SA混合动力汽车
——单轴并联ISG混合动力汽车
后向传递路径
哪里不同？ 本田Insight动力传动模型
因为一般道路的坡度不大， cos ≈1；良好路面的 f 值较小，可以认为 b－fr≈b，a+fr ≈a； T j 的数值也较小，忽略不计；并取 hw hg 。使公式简化为：
FZ 1
hg b du G Fw G sin m L L dt
FZ 2
hg a du G G sin m F w L L dt
du T j Fw hw dt
T j T j1 T j 2
滚动阻力偶矩：Tf=Tf1+Tf2=Gcosα fr
若将作用在汽车上诸力对前轮与道路接触面中心取力矩，则后轮的地面法向反力
FZ 2
G cos (a fr ) Ghg sin m hg L
du T j Fw hw dt
加速惯性转矩损失
控制策略详解-变速器-换挡策略
模型详解-电机
控制策略接口
控制策略详解-电机及控制器-控制策略
最大功率限制
驻车状态关闭电机
换挡时关闭电机
模型详解-电器附件
根据配置计算电附件总功率
模型详解-功率总线
需求总功率
对发电机的需求功率
对电池的需求功率
控制策略与优化算法
控制策略与优化算法在当今日益复杂和多样化的社会环境中，控制系统的设计和优化变得愈加重要。
无论是在生产制造、交通运输、能源管理还是环境保护等领域，控制策略和优化算法的应用都能够显著提升系统的效率和性能。
本文将探讨控制策略和优化算法在现代系统中的应用和发展趋势。
第一节：控制策略的分类和特点在控制系统中，控制策略是实现目标的关键。
根据不同的应用领域和要求，控制策略可以分为许多不同的类型。
常见的控制策略包括比例积分微分（PID）控制、模糊控制、自适应控制和模型预测控制等。
1.1 PID控制PID控制是一种经典的闭环控制策略，它通过测量误差、积分误差和微分误差来调整输出信号，使系统的输出达到期望值。
PID控制具有简单、稳定、易于实现的优点，因此在许多领域得到广泛应用。
然而，PID控制也存在参数难以调整、对非线性系统效果不佳的限制。
1.2 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，它使用模糊规则来处理系统模糊和不确定性的问题。
模糊控制通过模糊化输入输出以及定义模糊规则和模糊推理，实现输出的调整。
模糊控制在处理非线性和不确定性系统方面具有一定的优势。
1.3 自适应控制自适应控制策略可以根据系统的动态特性和参数变化，实时调整控制器的参数。
自适应控制通过不断的参数辨识和调整，使系统能够适应不同工况和环境的变化。
自适应控制在强非线性和时变系统中表现出色。
1.4 模型预测控制模型预测控制是一种基于模型的控制策略，它使用系统的数学模型进行预测，并根据预测结果来优化控制信号。
模型预测控制具有灵活性和较强的优化能力，可以在控制系统中实现多目标优化。
第二节：优化算法的原理和应用优化算法是控制系统中优化问题的求解方法，它通过寻找最优解来优化控制系统的性能。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
2.1 遗传算法遗传算法模拟自然界生物遗传的过程，通过选择、交叉和变异等操作对个体进行进化。
遗传算法具有并行搜索、全局搜索和鲁棒性强的特点，适用于多变量、多目标和非线性问题的优化。
advisor使用指南
advisor使用指南Advisor使用指南1. 介绍1.1 简介本文档是为Advisor（顾问）编写的使用指南。
它提供了详细的操作步骤和建议，帮助Advisor更好地完成其工作任务。
1.2 目的本文档的目的是使Advisor了解如何正确地使用各种工具、资源和流程，以便能够高效、准确地提供专业的咨询和建议。
2. 必备工具和资源2.1 电脑和办公软件Advisor使用电脑进行工作，需要具备基本的计算机操作技能，并安装以下办公软件：Microsoft Office套件（Word、Excel、PowerPoint）、邮件客户端软件等。
2.2 文档和模板Advisor需要使用各种文档和模板来记录和呈现咨询和建议。
这些文档和模板包括但不限于：项目报告、演示文稿、调研报告、市场分析报告等。
请确保您获得所需的文档和模板，并妥善保存和管理它们。
3. 工作流程3.1 项目接洽与需求梳理在开始任何项目之前，Advisor需要与客户进行接洽并梳理项目需求。
这包括与客户进行沟通、收集客户要求和目标，并明确项目的规模、时间表和预算。
3.2 数据收集与分析在进行任何咨询和建议之前，Advisor需要对相关数据进行收集和分析。
这包括市场调研、数据采集和统计分析等。
使用适当的工具和方法来处理数据，以获得准确的结果。
3.3 制定咨询和建议方案基于数据分析和市场调研结果，Advisor需要制定咨询和建议方案。
这包括明确问题陈述、提出解决方案和制定实施计划。
确保方案与客户的需求和目标相符，并在可行性和可行性方面进行充分评估。
3.4 咨询和建议实施根据制定的方案，Advisor将开始实施咨询和建议。
这可能涉及改进流程、培训团队成员、制定执行计划等。
确保与客户进行密切合作，并根据实际情况进行必要的调整和优化。
3.5 监督和评估在咨询和建议实施过程中，Advisor需要对项目进行监督和评估。
这包括监测关键指标、定期更新客户、收集反馈和评估实际结果。
基于Advisor的PHEV动力参数匹配和仿真优化
基于Advisor的PHEV动力参数匹配和仿真优化农业装备与车辆工程2015年0引言现在所研究的混合能源汽车有3类：并联式，串联式和混联式。
并联式在各项指标上具有其优越性。
在汽车动力总成设计过程中需要大量的推演，而在理论设计的基础上，运用仿真软件进行模拟仿真能够大大缩短设计的时间[1]。
本论文就以一种城市客车为原型，在理论设计的基础上，依靠仿真软件对设计进行了验证，体现了仿真与理论设计相结合的优越性。
1动力系统总成选型PHEV 的动力系统主要由以下4个部分组成：发动机、车用电动机、电池以及传动系统等。
1.1整车参数与性能指标本文所要设计的参考车型整车参数如表1。
依据设计车型目标工况，选定汽车控制策略为发动机提供正常行驶时的功率，电动机为辅助动力[2]。
根据以上特点，确定的汽车设计性能指标如表2所示。
1.2PHEV 动力系统总功率设计首先，依据最高车速确定总功率[3]，即满足式（1）：P 1=13600η(mgf +C d Av 221.15)v（1）式中：η———传动效率；m ———汽车总质量，kg ；g ———重力加速度，m/s 2；f ———滚动阻力系数；C d ———风阻系数；A ———迎风面积，m 2；v ———行驶车速，km/h 。
其次，根据汽车低速爬坡时的要求确定总功收稿日期：2014－11－02修回日期：2014－11－14doi ：10．3969／j．issn．1673－3142．2015．03．006基于Advisor 的PHEV 动力参数匹配和仿真优化夏芝安，归文强，贺志瑛，薛昊强（710064陕西省西安市长安大学汽车学院）［摘要］在深入研究了混合动力汽车动力总成类型的基础上，根据设计参数要求，设计了一种并联式混合动力客车动力总成。
为了验证设计的正确性，运用Advisor 软件对城市循环工况下的动力性能进行了仿真，基本验证了设计的正确性。
为了使设计结果更完善，又利用该仿真软件优化了匹配结果并再次进行了仿真。
ADVISOR工作原理及机制
ADVISOR工作原理及机制3.1ADVISOR文档结构图3.1.1 ADVISOR文档结构3.1.1文件交互作用及数据流●输入脚本定义工作空间的变量，也能调用其他输入脚本。
例如MC_PM32.m。
●模块为Simulink文档，文档包含用来计算输出量的方程式，比如通过发动机的工况图来计算燃油消耗。
这些模块都是模型，例如BD_PAR.mdl。
●输出脚本通过查询工作空间来对模型的输出进行后处理。
这些后处理包括绘图和检错两大部分，例如chkoutputs.m。
●控制脚本既可对输入进行改进，也可对输出进行处理。
例如ADVISOR GUI和优化程序。
3.1.2文件地址ADVISOR主路径（例如C:\ADVISOR或C:\Program Files\ADVISOR）下还包含若干个子路径。
这些子路径主要为数据、GUI和模型路径，其下包含相关文档。
3.1.3文档命名习惯所有的模型和数据文档都用“前缀_*”来表示，该前缀和定义变量用的前缀一致。
使用到这些变量的Simulink块的结尾都会给出该前缀，置于尖括号< >中。
这里给出ADVISOR部件文档的类型：ACC_*.M Accessory load files 附加载荷文档。
CYC_*.M Driving cycle files, which define variables starting with cyc_, used in the block labeled <cyc>驾驶循环工况文档，其定义的变量以前缀cyc_开头，这些变量在标有<cyc>的块中被使用。
ESS_*.M Energy storage system data files, which likewise define variables starting with ess_, used in the block labeled <ess>能量存储系统数据文档，其定义的变量以前缀ess_开头，这些变量在标有<ess>的块中被使用。
基于ADVISOR的混合动力电动汽车再生制动控制策略的研究
第27卷 第4期2010年8月黑龙江大学自然科学学报J OURNAL OF NATURAL SC IENCE O F HE I LONG JI ANG UN IVERS I TY V o l 27N o 4A ugust ,2010基于ADV ISOR 的混合动力电动汽车再生制动控制策略的研究张 宇1, 周美兰1, 王旭东1, 卢显淦1, 袁 博2(1.哈尔滨理工大学电气学院,哈尔滨150040;2.华南理工大学机械与汽车工程学院,广州510640)摘 要:针对混合动力汽车仿真软件ADV ISOR 中原有制动力分配策略的不足,在其再生制动模型基础上,从动力学角度建立了各制动力制动份额随载荷变化的模型,并将所提出的策略在AD V I SOR 软件中对哈飞样车进行了仿真。
仿真结果表明所提出的控制策略回收制动能量的效果优于原有的再生制动控制策略,排放也有所改善,电机效率明显提高,同时这种分配方式也符合制动力法规的分配要求;并通过试验进一步验证了该策略的合理性。
此模型有效地拓展了ADV I SOR 的仿真范围,方便了对混合动力电动汽车的研究。
关键词:混合动力;ADV I SOR ;再生制动;载荷变化;仿真中图分类号:TP273文献标志码:A 文章编号:1001-7011(2010)04-0551-06收稿日期:2009-12-26基金项目:教育部科学技术研究重点资助项目(208037)作者简介:张 宇(1984-),女,硕士,主要研究方向:汽车电子技术及其仿真分析通讯作者:周美兰(1962-),女,教授,博士0 引 言随着汽车产量的迅速增长,汽车耗油量占全部石油产量的份额越来越大。
再生制动是目前混合动力汽车回收制动能量采取的普遍技术,电动汽车、混合动力汽车与传统汽车的一个最重要的区别是可以实现再生制动,能回收一部分传统车辆在制动过程中损失的能量,这样大大提高了汽车燃油经济性,节约能耗[1]。
本文在汽车仿真软件ADV ISOR 的基础上构造了再生制动过程中制动力分配的仿真模型并进行了仿真实验,结果表明所提出的方法可使车辆在行驶过程中能量回收效率提高,有害气体排放也有所降低。
自动控制系统的优化方法
自动控制系统的优化方法自动控制系统是现代工业生产中必不可少的一部分。
为了保证系统的高效稳定运行，需要进行系统优化。
本文将介绍自动控制系统的优化方法，并探讨其在现实应用中的重要性。
一、前言自动控制系统的优化是指通过调整系统参数和控制策略，使系统达到最佳性能。
这不仅可以提高系统的响应速度和稳定性，还可节约能源、降低成本。
针对不同的系统，有多种优化方法可供选择。
二、PID控制器优化PID控制器是自动控制系统中最常用的一种控制器。
其优化方法主要包括参数整定和控制策略调整。
1. 参数整定常用的参数整定方法有经验整定法和自整定法。
经验整定法基于经验公式，根据工程师的经验和实际需求进行参数调整。
自整定法则是利用数学方法和系统响应曲线，通过寻找最佳参数组合来优化控制器的性能。
2. 控制策略调整在实际应用中，控制策略的选择直接影响系统的性能。
常见的控制策略包括比例控制、积分控制、微分控制和串级控制等。
根据系统的特性和需求，调整控制策略以优化系统的性能。
三、先进控制方法除了PID控制器优化外，还有一些先进的控制方法可应用于自动控制系统的优化。
1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制利用数学模型预测未来的系统响应，并根据预测结果进行控制策略调整。
这种方法不仅考虑当前状态，还能预测未来状态，因此控制效果更优。
2. 自适应控制自适应控制是根据实时系统状态调整控制参数和策略的一种方法。
通过实时分析系统的状态和性能，动态地调整控制参数，以适应系统的变化。
四、优化方法在现实应用中的重要性自动控制系统的优化方法在工业生产中扮演着重要角色。
1. 提高生产效率优化控制系统可以提高生产线的效率和质量。
通过调整控制参数和策略，减少系统的误差和响应时间，提高生产线的稳定性和响应速度。
2. 节约能源自动控制系统的优化方法可以有效地节约能源。
通过合理地控制工艺参数，减少能源消耗，降低生产成本。
3. 降低故障率通过优化自动控制系统，可以减少设备的故障率。
修改ADVISOR控制策略的的个人经验
1、打开vehicle controls 文件夹库
打开位置：advisior2002--models--library--lib_controls
2、进入lib_controls，点击edit，选择unlock library（解锁后，才能修改这里面的控制模块）
3、选择你需要修改的模块，复制粘贴，并重命名，默认为在原名后加1。
（例如，下面就是电辅助控制策略，先复制粘贴系统库的模块，然后在复制出来的模块里修改，这样才不会破坏系统文件）
4、进入复制粘贴后的模块。
点击edit--link options,选择break links。
然后根据自己需要，在模块里添加、删除、修改模块或参数均可。
保存。
5、修改顶层模块
打开你需要控制的某一具体车型的整体mdl文件，另命名，保存。
6、在整车mdl模型中，找到你需要修改的子模块位于哪里，点击进去尽情的修改（温馨提醒：这里主要是注意自己先前修改的控制策略而引入的控制变量参数，通过GoTo或者from来实现参数传递）。
7、修改m文件。
因为advisor里仿真的实质是通过m函数来调用各个模块，进行参数和变量的传递。
因此，必须修改m函数，上面的修改才有意义，不然根本不会产生任何的作用。
修改m文件，其实就是把你控制策略引入的新参数和新文件模块在驱动链里声明。
具体请参考教材230-231.这里我也不清楚呀，学长~
个人经验，如有错误，欢迎批评指正~。
advisor使用指南
advisor使用指南Advisor使用指南一、简介1.1 Advisor的定义1.2 Advisor的主要功能1.3 Advisor的优势二、安装与配置2.1 安装Advisor2.2 配置Advisor的基本设置2.3 添加和管理用户账号三、用户界面导览3.1 登录与注销3.2 主界面概览3.3 导航栏功能介绍3.4 个人设置与偏好四、数据管理4.1 数据导入与导出4.2 数据清理与处理4.3 数据查询与分析4.4 数据可视化与报表五、模型建立与优化5.1 创建新模型5.2 模型参数设置5.3 模型优化与调整5.4 模型评估与验证六、任务管理6.1 创建新任务6.2 任务设置与分配6.3 任务进度跟踪与管理6.4 任务结果保存与导出七、协作与协同7.1 多用户协作与权限控制 7.2 与他人共享任务与模型7.3 团队协同与项目管理八、常见问题与解决8.1 安装与配置问题8.2 数据导入与处理问题 8.3 模型建立与优化问题8.4 任务管理与协作问题九、附件附件1：Advisor安装包附件2：用户手册十、法律名词及注释1、法律名词1、注释12、法律名词2、注释2：：：附件：附件1：Advisor安装包：rar 附件2：用户手册：pdf法律名词及注释：- Advisor：一种数据分析工具，用于帮助用户进行数据清洗、建模与优化等任务。
- 用户账号：用户在Advisor中的个人身份，用于登录与管理。
- 数据导入与导出：将外部数据文件导入到Advisor中，或将Advisor中的数据导出到外部文件中。
- 数据清理与处理：对数据进行清洗、转换和格式化等操作，以保证数据的质量和一致性。
- 数据查询与分析：使用查询语言或分析工具对数据进行高级查询和统计分析。
- 数据可视化与报表：通过图表、图形和报表等方式将数据可视化展示，并分析报告。
- 模型建立与优化：基于数据进行模型建立和参数优化，以实现模型的预测、分类、回归等功能。
advisor使用介绍
第6章 ADVISOR模拟计算软件的详细分析ADVISOR(Advanced Vehicle Simulator),是由美国国家可再生能源实验室开发的仿真软件，可以仿真纯电动汽车、串联式或者并联式混合动力电动汽车以及传统的内燃机汽车。
ADVISOR是在Matlab/Simulink下开发而成，它的图形用户界面可以使用户很容易地改变汽车模型的参数，而不要修改Simulink代码。
它具有各种类型的零部件模型以及很大的灵活性，可以仿真任何类型的HEV 和内燃机汽车。
ADVISOR可以使用用户自己订制的循环工矿以及各种标准工况，它的仿真结果包括燃油经济性、排放、加速性能等各种所需要的数据。
6.1 Matlab/Simulink 介绍Simmlink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。
它支持线性和非线性系统，连续和离散时间模型，或者是两者的混合。
系统还可以是多采样率的，比如系统的不同部分拥有不同的采样率,另外，Simulink还提供一套图形动画的处理方法，使用户可以方便地观察到仿真的整个过程。
Simulink没有单独的语言，但它提供了S函数规则。
所谓的S函数可以是一个M 文件、FORTRAN程序、C或C++语言程序等，通过特殊的语法规则使之能够被Simulink模型或模块调用。
S（以后有关章节详细讲解）函数使Simulink更加充实、完备，具有更强的处理能力。
同MATLAB一样，Simulink也不是封闭的，它允许用户可以很方便地定制自己的模块和模块库。
同时Simulink也同样有比较完整的帮助系统，使用户可以随时找到对应模块的说明，便于应用。
目前，随着软件的不断升级换代，Simulink在软硬件的接口方面有了长足的进步，使用Simulink已经可以很方便地进行实时的信号控制和处理、信息通信以及DSP的处理。
世界上许多知名大公司已经使用Simulink作为他们产品设计和开发的强有力工具，ADVISOR 就是在这种条件下产生的。
ADVISOR使用指南
ADVISOR的使用这一章将着重讲解利用GUI及Matlab命令行的简单指令，来使用ADVISOR。
2.1使用GUI（图形用户界面）首先介绍如何启动ADVISOR。
由于Matlab版本不断升级，在装载ADVISOR2002工具包后，必须利用advisor2002patchforR13.m文件对其进行更新，以便适应高版本的Matlab。
现在推荐的启动方式为：●先启动Matlab，进入其工作界面；●在命令栏输入“advisor”并回车，或在路径窗口中找到advisor.m文件，进入文件并点击运行按钮。
启动后的欢迎界面如图2.1.1所示。
图2.1.1 ADVISOR的欢迎界面首先，可以在单位（Units）栏中选择使用公制单位还是英制单位。
右侧为主要按钮：●Start 开始按钮，即进入使用；●Help 帮助按钮，可进入ADVISOR自带的帮助文档；●Copyright and Disclaimer 版权及否认声明；●Exit 退出。
在开始键上方还有个下拉菜单，使用者可以把经常要使用的模块添加到菜单里（点击下拉键，选择edit list来实现添加，如图2.1.2所示），在开始仿真前就选好模块，提高效率。
图2.1.2 利用下拉菜单预先选择模块2.2定义车辆点击Start进入定义值输入界面。
进入后可看到一系列定义车辆的缺省值，如图2.2.1所示。
图2.2.1 定义值输入界面动力传动类型选择从动力传动类型的菜单（界面右部顶端第二个下拉菜单，名为“Drivetrain Config”）中选择车辆的动力传动构造类型（例如串联型、并联型等等）。
一旦更改类型，会导致左侧的汽车图示一起改变，以便形象地显示现在所选的动力传动结构。
选定动力传动类型后，此种类型所需的各个部件也会做出相应的更改调整。
这里将缺省值parallel(混合动力车，发动机与电动机并联)改为conventional（传统汽车），变化如图2.2.2所示。
可以明显看到，图示车辆的动力传动结构变成了熟悉的传统布局。
优化策略方法
优化策略方法优化策略方法是指在面对问题或挑战时，采取一系列有目的、有计划的方法和手段，以达到提高效率、减少浪费、实现目标的目的。
优化策略方法可以应用于各个领域，包括商业、教育、科技等。
首先，优化策略方法需要明确目标。
在制定优化策略之前，必须明确问题的本质和目标，以便有针对性地制定解决方案。
例如，在商业领域，目标可能是提高销售额、降低成本、提高客户满意度等；在教育领域，目标可能是提高学生的学习成绩、培养学生的创新能力等。
其次，优化策略方法需要收集数据。
在制定优化策略之前，必须收集相关的数据和信息，以便了解问题的现状和原因。
例如，在商业领域，可以通过市场调研、销售数据分析等方式了解市场需求和竞争情况；在教育领域，可以通过考试成绩、学生反馈等方式了解学生的学习情况和需求。
第三，优化策略方法需要分析数据。
在收集到数据之后，需要对数据进行深入的分析和研究，以便找出问题的原因和解决方案。
例如，在商业领域，可以通过数据分析和市场调研等方式了解市场需求和竞争情况；在教育领域，可以通过数据分析和学生反馈等方式了解学生的学习情况和需求。
第四，优化策略方法需要制定解决方案。
在分析数据之后，需要根据问题的原因和目标制定相应的解决方案。
例如，在商业领域，可以通过改进产品、提高服务质量等方式提高销售额；在教育领域，可以通过改进教学方法、提供个性化辅导等方式提高学生的学习成绩。
最后，优化策略方法需要实施解决方案并持续改进。
在制定解决方案之后，需要将其付诸实践并持续改进。
例如，在商业领域，可以通过实施营销策略、持续改进产品等方式提高销售额；在教育领域，可以通过实施教学计划、持续改进教学方法等方式提高学生的学习成绩。
总之，优化策略方法是一种系统性的解决问题的方法，需要明确目标、收集数据、分析数据、制定解决方案并实施解决方案并持续改进。
通过应用优化策略方法，我们可以提高效率、减少浪费、实现目标并创造更大的价值。
ADVISOR使用
ADVISOR使⽤3.1 ADVISOR的⽂件结构3.1.1ADVISOR⽂件系统的数据流如上图所⽰。
图中有四种主要的代表类型：z输⼊脚本⽂件定义⼯作空间的变量或者调⽤其它输⼊脚本⽂件，如MC_PM32.M；z模块图表有⼀些Simulink⽂件组成。
这些⽂件含有许多根据输⼊（如发动机特性图）计算输出（如燃油经济性）的⽅程；它们都是⼀些模型，如BD_PAR.M.；z输出脚本⽂件通过搜索⼯作空间对模型输出作⼀些后续处理，包括⼀些画图程序和⼀些错误检查程序，如chkoutputs.m。
z控制脚本⽂件既⽣成输⼊，也对输出作⼀些处理。
例如ADVISOR图形⽤户界⾯（GUI）和优化程序。
3.1.2 ⽂件位置ADVISOR根⽬录下（如 c:\ADVISOR 或 c:\Program Files\ADVISOR）有⼀些⼦⽬录；这些⼦⽬录下是含有相应⽂件的数据、图形⽤户界⾯和模型⼦⽬录。
3.1.3 ⽂件命名规则模型和数据⽂件的命名都采⽤⼀个前缀加⼀下划线（’_’）且使⽤的前缀⼏乎和定义的变量使⽤的前缀是⼀样的。
⽽在模块图⾥这⼀前缀放在尖括号（<>）内。
以下是ADVISOR部件⽂件类型：变量名称前缀代表的⽂件类型ACC_*.M附件负载⽂件CYC_*.M驱动循环⽂件。
定义变量时以cyc_开头；在模块图⾥则以作为标⽰；ESS_*.M能量存储系统数据⽂件。
同样在定义变量时以ess_开头；在模块图⾥则以作为标⽰；EX_*.M排放后处理⽂件（如催化剂等）；FC_*.M燃料转换器数据⽂件；TX_*.M传动系数据⽂件，包括变速箱（gb）和主减速器（fd）；GC_*.M发电机/控制器数据⽂件；MC_*.M电机/控制器数据⽂件；PTC_*.M 传动系控制数据⽂件。
在定义发动机控制、离合器控制和混合控制策略变量时以vc_和cs_开头；⽽在模块图中则分别以和标⽰；TC_*.M 扭矩合成装置数据⽂件；VEH_*.M 整车数据⽂件；WH_*.M车轮/车轴数据⽂件；除了上述部件数据⽂件外，还有另⼀种类型⽂件也⽤前缀定义：BD_*.M-----代表Simulink模块图（模型）；所有带前缀⽂件名⽤⼤写字母，⽽变量名则全部采⽤⼩写字母，以免相互混淆。
自动化控制策略优化
自动化控制策略优化自动化控制策略优化在工业领域中扮演着至关重要的角色。
它涉及到利用先进的技术和方法，通过对系统参数和变量的监测和控制，提高设备的性能和运行效率。
本文将重点探讨自动化控制策略的优化方法和其在不同领域中的应用。
一、控制策略优化的意义自动化控制策略的优化对于提高生产效率、降低能耗、改善产品质量等方面具有显著的意义。
通过优化控制策略，可以减少人工干预，提高系统的自动化程度，降低操作风险和安全隐患。
同时，控制策略优化也可以实现对系统的智能化管理，提高系统的稳定性和可靠性。
二、控制策略优化的方法1.模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的控制方法。
通过建立系统的动态模型，并结合当前状态和已知控制目标，预测未来一段时间内的系统行为，从而实现对系统参数的优化调整。
MPC方法对非线性系统和多变量系统具有较好的适应性，并能够根据实时的测量数据进行调整，对系统的动态响应速度较快。
2.模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它通过将模糊集合与控制规则相结合，实现对系统的优化控制。
模糊控制方法在处理模糊和不确定信息方面具有一定的优势，可以有效应对一些复杂、非线性的系统控制问题。
3.遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。
它通过模拟自然选择和基因遗传的过程，对系统参数和控制策略进行优化。
遗传算法能够较好地找到最优解，并能够应用于多变量、非线性、多模态等复杂的控制系统中。
三、自动化控制策略优化的应用1.工业生产领域自动化控制策略优化在工业生产中起着至关重要的作用。
通过对生产线的自动化控制，可以提高生产效率和产品质量，并降低生产成本。
例如，在汽车制造工厂中，通过优化自动化控制策略，可以实现车辆组装的精准控制，提高生产线的生产能力和质量稳定性。
2.能源领域能源消耗是各个行业中的重要成本之一。
自动化控制策略优化可以帮助实现能源的高效利用和成本的降低。
例如，在电力系统中，通过优化发电机组的控制策略和运行参数，可以实现发电效率的提高和运行成本的降低。
基于ADVISOR 的混合动力汽车控制策略仿真分析
基于ADVISOR 的混合动力汽车控制策略仿真分析作者：宋琪，尤竟成，等来源：《中小企业管理与科技·上中下旬刊》 2017年第1期宋琪1 尤竟成1 张程2 王文清2（1 .吉林大学汽车学：，吉林长春130000；2.吉林大学管理学：，吉林长春130000）摘要：混合动力汽车的控制策略及结构决定了整车的行驶性能。
本文对混合动力汽车进行了分类，对串联型和并联型混合动力汽车控制策略研究现状进行分析。
并基于ADVISOR 分别对串联式、并联式控制方案进行了仿真分析、性能比较。
并且根据分析指出控制策略不仅要实现整车燃油的经济性，还要兼顾整车动力性、发动机排放物等多方面的要求。
兼顾了上述要求的优化控制策略是今后的一个研究重点与发展方向。
关键词：混合动力汽车；控制策略分析；ADVISOR；仿真中图分类号：U461.1 文献标识码：A 文章编号：1673-1069（2017）02-172-20 引言混合动力汽车是配备了两种或两种以上动力源的汽车，它通过不同能源的优化互补、协调合作，可在保证汽车动力性、安全性及舒适性的前提下，改善汽车的节能减排性能[1]。
随着我国经济的高速发展，环境污染尤其是大气污染问题日益严重，混合动力汽车应时而生，具有的低油耗、低污染的特点使得混合动力汽车的开发研究成为各大汽车公司、大学和科研机构的重点。
而混合动力汽车的核心是控制策略，它根据汽车行驶过程中的能量要求，动态分配发动机和电动机的输出功率。
本文基于ADVISOR 对PHEV、SHEV 的结构特点及其控制策略的研究现状以及研究方向进行了分析归纳，并且根据ADVISOR 仿真分析结果提出了现有控制策略存在的问题和今后的研究重点。
1 混合动力汽车的结构形式根据混合动力驱动的联结方式，可将混合动力汽车分为三类：串联式混合动力汽车（SHEV）、并联式混合动力汽车（PHEV）和混联式混合动力汽车（PSHEV）三种。
1.1 串联式混合动力汽车SHEV 驱动系统示意图如图1 所示。
advisor使用指南
NREL, CENTER FOR TRANSPORTATION TECHNOLOGIES AND SYST所给条件需要修改VEH_、MC_、ESS_三个M文件。 VEH_文件修改如下：（在源文件VEH_EV1定义上做相应修改）
NREL, CENTER FOR TRANSPORTATION TECHNOLOGIES AND SYSTEMS 5
查看仿真结果
NREL, CENTER FOR TRANSPORTATION TECHNOLOGIES AND SYSTEMS 6
通过实例介绍ADVISOR的使用过程 实验：基于Advisor的纯电动汽车动力性能仿真 一、仿真模型的建立 1.蓄电池的仿真模型建立
veh_glider_mass = 1126kg % vehicle width = 1480mm % vehicle height = 1480mm（源文件为英尺，需要转换为英尺。一英寸=2.54厘米）
% veh_wheelbase=260mm
MC_文件修改：
MC_文件可选择软件自带的MC_AC124_EV1_draft文件进行仿真
仿真结果
NREL, CENTER FOR TRANSPORTATION TECHNOLOGIES AND SYSTEMS 11
说明
在此期间，作者只是初步认识了软件 ADVISOR 的使用方法，在此后还要更好的去学习研究！进而 在ADVISOR的基础上进行二次开发，充分利用其中 现有的大部分模型，仅对少数不符合使用要求的模 型进行改造或者重新建模，为我国汽车企业设计电 动汽车提供技术支持的产品。
ESS_文件修改：
控制优化方法
控制优化方法控制优化方法是一种基于数学、统计学和计算机科学等理论的系统优化方法，因其灵活性强、效率高而被广泛应用于现代工业、交通等领域。
其核心思想是通过对系统动力学特性的研究，寻找最佳控制策略，实现最优化目标。
控制优化方法主要分为两类：定常优化和动态优化。
定常优化是针对稳态系统的最优化问题，主要考虑如何在给定约束条件下优化系统的目标函数值。
而动态优化是针对非稳态系统的最优化问题，主要考虑如何通过动态控制策略调整系统状态，以优化系统的目标函数。
在定常优化中，最常用的方法是线性规划（Linear Programming，简称LP），它是一种通过线性代数方法求解带有线性约束条件的优化问题的数学模型。
线性规划建立了一个线性函数模型，通过线性代数的方法求解最优解。
当线性规划模型具有一定的复杂性时，通常使用混合整数规划（Mixed Integer Programming，简称MIP）来解决。
MIP是将一些约束变量强制设为整数以得到更加合理的优化结果的线性规划的一种扩展。
除此之外，还有非线性优化方法（Nonlinear Programming，简称NLP）、动态规划等方法可用于定常系统的优化。
在动态优化中，最常用的方法是动态规划（Dynamic Programming，简称DP），该方法基于贝尔曼方程提出，重点是寻找一个最优策略序列，以使得最终系统状态满足优化目标。
DP通常可以将动态优化问题转化为静态优化问题，然后使用定常优化方法进行求解。
NP （Numerical Programming）算法是一种可用于非线性动态系统优化的方法，它将最优控制策略的推导归纳为一种数学优化问题，并采用迭代搜索求解最优解。
此外，变分法（Variational Method）、鲁棒优化（Robust Optimization）、模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）等方法也可以用于实现动态系统的优化。
逆最优控制问题
逆最优控制问题引言逆最优控制是控制理论中的一个重要研究领域，研究的是如何确定系统的优化控制策略，以使系统的性能达到最优。
与传统的最优控制问题不同，逆最优控制是从系统已经达到最优性能的情况下，推导出最优控制策略的过程。
逆最优控制在实际工程中具有广泛的应用背景，例如自动驾驶、工业生产控制等领域。
逆最优控制问题的基本概念逆最优控制问题是指在已知系统的动力学模型和优化目标的情况下，通过优化求解技术，寻找最优的控制输入使系统的性能达到最优。
逆最优控制问题通常涉及以下几个要素： 1. 系统动力学模型：描述系统的演化规律和状态变化。
2. 优化目标：定义系统的性能评价标准，如最小化约束函数或最大化收益函数。
3. 边界条件：设置系统的起始状态和目标状态。
4. 约束条件：限制控制输入和系统状态的范围和变化规律。
解决逆最优控制问题的方法解决逆最优控制问题的方法主要有两种：最优控制问题与逆最优控制问题之间的关系解耦法和优化求解法。
最优控制问题与逆最优控制问题之间的关系解耦法最优控制问题与逆最优控制问题之间的关系解耦法是将逆最优控制问题分解为最优控制问题和逆动力学问题两个子问题进行求解的方法。
在这种方法中，首先通过求解最优控制问题，得到最优的控制输入和相应的性能指标。
然后，将得到的最优控制输入输入到逆动力学模型中，通过求解逆动力学问题，得到使得系统实现最优性能的状态轨迹。
优化求解法优化求解法是通过数学优化算法来直接求解逆最优控制问题的方法。
这种方法的关键是定义一个适当的性能函数，并将逆最优控制问题转化为一个优化问题。
常用的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。
这些算法主要通过迭代的方式不断调整控制输入，直到找到使得性能函数最优的解。
逆最优控制问题的应用案例逆最优控制问题在实际工程中有许多应用案例，下面以自动驾驶系统为例进行介绍。
自动驾驶系统的目标是通过合理的控制策略，使得车辆在各种路况下能够实现最快的到达目的地。
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ADVISOR控制策略优化毛冲2014年7月8日1、综述控制策略优化程序的目的确定控制策略参数，以满足用户指定的目标和约束，通过调整控制策略参数和重新评估性能标准直至满足所有要求。
目前，advisor有两种优化方法。
第一种方法基于matlab，它通过扫描一维和二维多级参数，并且使用内置逻辑来确定合适的配置参数。
第二种方法使用VisualDOC优化软件来确定合适的配置参数。
每一种控制策略优化程序都只提供一种方案来解决优化问题。
因此，结果只能作为参考。
在这两种方法中，建议先自动改变汽车参数，但是不是必须的。
在优化过程中，控制策略优化程序要定义坡度和加速度性能约束条件。
当调整设计变量时，控制策略优化程序将会确保汽车让然满足这些约束条件这种控制策略优化程序适用于串联（包括燃料电池汽车）和并联混合动力汽车。
在advisor中传统和纯电动汽车不能优化控制策略参数。
2、控制策略优化设置窗口图1是控制策略优化设置窗口，这个界面允许用户定义如何使优化程序进行设置设计变量、目标和约束条件。
图1:控制策略优化设置窗口2.1选择优化方法用户选择优化程序的计算方法。
如果选择 "Optimize using VisualDOC" 按钮，将会使用VisualDOC优化软件确定解决方案。
另外，也可以使用基于matlab的优化方法。
VisualDOC只有有限的版本支持advisor，如果在你的电脑中没有安装一个完整的VisualDOC的授权版本，你将会仅限于5个设计变量。
2.2选择循环/测试过程Cycle/Test Procedure Selection用户必须决定是否为一个单独的驾驶循环或者测试过程来优化控制策略参数，用户可以选择在控制策略优化设置窗口中所有可用的驾驶循环和测试过程。
要注意对测试过程的优化可能显著增加解决优化问题所需的时间，也要注意汽车对单一循环的优化不一定能够为气体驾驶循环或者测试过程提供好的结果。
2.3配置设计变量Design Variables在这个部分，用户必须定义优化程序可以修改哪一个设计变量。
只能修改那些选择的设计变量，其他变量则保持不变。
如果使用基于matlab 的优化程序，soc的下限和上限将不能再作为设计变量，因为可以在基于matlab的优化程序中更有效的设置这两个参数。
然后，用户必须为每一个选择的设计变量定义初始条件、下限和上限，默认的初始条件是在matlab工作空间中的当前参数值。
此外，如果使用基于matlab的优化程序，用户必须指定在执行每一级参数扫描过程中扫描点的数量。
第一级参数扫描中点的数量规定了过程分辨率或者在下限和上限之间要评估的点的数量，第二级参数扫描中点的数量规定了更高的分辨率或者在第一级参数扫描中最佳值附近要评估的点的数量。
比如，给定下面一组输入，upper bound = 1 number of points in the first sweep = 4lower bound = 0 number of points in the second sweep = 3图2：多级参数扫描第一级参数扫描将会在 X = [0 0.25 0.5 0.75 1.0]中评估汽车性能，假设最佳结果出现在X =0.75，然后第二级参数扫描将会在X = [0.5 0.666 0.833 1.0] 中评估汽车性能。
这个例子显示在图2中，从两级参数扫描中得到的综合数据可以确定最佳设置。
2.4配置目标/约束Objective/Constraints用户必须配置在选择最佳最佳设计变量值时使用的约束和目标。
如果选择了OBJ单选按钮，那么在计算归一化目标函数时就会考虑到这些参数。
否则，这些参数将会被视为约束条件。
为了简单地忽略某些参数，可以选择CON单选按钮，并且将其值设置为-1。
对于那些被指定为目标的参数，用户必须指定相应的权重因子，它决定了该参数在归一化目标函数中的重要程度。
只有那些被激活的目标参数才能被包含在目标函数计算过程中，归一化目标函数的最小化和计算方法如下公式所示，此处，排放性:燃油经济性：是第i个目标参数。
现在可以点击按钮来执行优化程序，然后你将会有机会编辑和接受将要执行的已经存在的或默认（如果不能执行自动尺寸设计程序时）的性能约束。
在执行优化程序之前，会先计算完成整个优化程序所需的时间。
此时，用户可以选择继续执行程序，或者选择取消。
选择CANCEL 将会返回到控制策略优化设置窗口，然后重新设置优化参数或者退出。
要注意评估时间仅仅是估计时间，它会随着计算机处理速度和选择的循环/从测试过程的长度而变化。
3.控制策略优化绘图在执行优化程序过程中，将会为用户提供各种反馈图片。
当使用VisualDOC 时，你会收到两个不同的图片。
第一幅图（图3）显示了每一个设计变量的值及其相应的上限和下限，此时程序将会执行一个完整的二阶Koshal 交互式设计（关于Koshal 设计方法的更多信息，请参考相关VisualDOC 文献），当程序执行时图3会不断更新。
第二幅图（图4）显示了在每一次迭代计算中使归一化目标函数最小化的过程，此外它也显示了最优化变量的值。
随迭代次数变化的变量值会以红色显示出来，约束参数的状态以及每一部分目标和归一化目标函数的重要性也会显示出来，这幅图会在每次优化迭代过程中不断更新。
当优化结束后，将会激活按钮，它允许你查看在优化过程中如何调整设计变量的值。
图3:设计变量图当使用基于matlab的优化程序时，绘图历史按钮将会提供类似于图5和图6所示的图片。
图5：一维参数扫描结果:图6：二维参数扫描结果当使用VisualDOC优化软件时，绘图历史按钮将会提供类似于图7所示的图片。
图7：二维参数扫描结果4.控制策略优化结果当控制策略优化程序结束后，对汽车配置的所有修改都会详细地显示在matlab的命令窗口，并且所有参数值都会在advisor变量列表中得到更新，如图9所示。
此时，建议你回到汽车配置窗口，并且保存汽车配置信息，以便优化结果能够用于未来分析。
图9：matlab命令窗口主要信息5.使用基于matlab的控制策略优化程序基于matlab的控制策略优化程序根据用户指定的目标和约束，使用一维和二维多级参数扫描来确定最佳的控制策略参数，它也使用内置逻辑和优化问题方面的知识尽量快地找到一种解决方案。
但是，这种优化方法不是一种全局最优方法，并且它不考虑设计变量间的相互作用。
首先，估计并且保存当前汽车的性能参数，以便于计算目标函数。
然后，设置已经激活的设计变量值，以使其不会限制汽车的性能。
这些初始参数值如表1所示。
表1：初始参数值然后，优化程序搜索用户定义的每一个活动设计变量的范围，并且把其设置为最佳值。
对于指定的车辆类型，估计并且分配变量新值的顺序与表1中所列的变量顺序一致。
这个顺序是由每一个参数对汽车性能的相对影响程度（由大到小）而决定的，它也与控制策略优化配置窗口中显示的变量顺序一致。
此外，对于串联和并联汽车，如果两个变量都是活动设计变量，那么必须一起估计与它们相关的变量。
比如串联汽车， cs_charge_pwr和cs_min_pwr是相关变量。
比如并联汽车，cs_charge_trq和cs_min_trq_frac 是相关变量。
二维多级参数扫描适用于这些变量，可以使用一维多级参数扫描单独地估计其他变量。
一旦优化程序把所有参数设置为最佳值，就会比较当前汽车性能与初始性能，进而确保目标函数得到改善。
如果没有改善目标函数，就会恢复初始汽车配置。
如果改善了目标函数，那么主要信息会显示在matlab 的命令窗口。
6.使用基于V isualDOC的控制策略优化程序VisualDOC是基于优化软件包的梯度算法，它与其他各种代码和软件包一起使用。
使用基于VisualDOC的控制策略优化程序步骤如下：⑴advisor保存了当前汽车配置信息；⑵VisualDOC使用advisor作为解决方案引擎来完成实验设计（DOE）；⑶VisualDOC根据初始DOE结果和每次函数调用后的响应，使用近似响应面法来优化控制策略参数；⑷advisor使用VisualDOC结果更新当前工作空间；为了使用基于VisualDOC的优化程序，一个已经授权的VisualDOC1.2必须安装在计算机中。
为了获得一个完全授权的VisualDOC1.2，请访问V anderPlatts R&D公司网址http:\\。
advisor中包含了一个VisualDOC的有限演示版本，它允许用户解决5个以内设计变量的优化问题。
基于VisualDOC的优化程序也不考虑设计变量间的相互作用，它同样不是一种全局最优方法。
当使用基于VisualDOC的优化程序时，可能使用同样的DOE数据组来完成多次优化。
在执行第一次控制策略优化程序过程中，将创建一组DOE数据。
近似响应面程序根据用户定义的目标和约束，使用这组数据来确定最佳配置。
一旦优化结束，用户可以使用一组不同的目标和约束再进行优化。
当选择了优化控制策略按钮后，系统会提示用户使用现有的DOE数据组或者生成一个新的DOE数据组。
如果使用现有的数据组，那么只能改变目标和约束，也可以编辑当前活动设计变量的条件。
为了使DOE数据组有效，所有的仿真参数必须保持不变。
如果你决定生成一组新的数据，那么你就能够修改任何一个输入参数但是程序将会花费更长的时间。
由于本人水平有限，本文难免会有不足之处，敬请见谅！。