摘要：

基于混合动力汽车结构的复杂性和动力结构的不确定性，提出了基于智能方法的不同能量优化管理策略。本研究利用模糊逻辑的决策性质，基于所需路径绘制并行混合动力汽车(PHEV)运动图。在并联混合动力汽车中，电池的充电控制和电动发动机的辅助转矩是其运动的关键。基于纯电动汽车的缺点，为了提高电池的使用寿命和使用的方便性，我们需要一种运动路径下平衡电池充电的运动策略。如果由内燃机在空载状态下对电池充电，NOx排放增加，能量回收电源和内燃机在空载状态下对电池的充电不能满足混合动力汽车性能的要求。对于运动结构，很难准确定义电机性能与发电机性能之间的转换点。采用基于crisp方法的驱动策略，使电池充电对驾驶员的移动样本、路径条件和负载条件敏感。采用模糊控制策略来控制多变的非线性系统是非常合适的，它对子系统成分的变化和不精确的测量具有鲁棒性。纽约市循环系统(NYCC)被认为是执行模拟。如本文所示，模糊控制策略可以使电池的充电阶段保持在较好的距离。