模糊逻辑控制器的粒子群算法

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内容图文

电动汽车混合动力储能系统模糊控制器的粒子群优化

该代码提出了用于城市电动汽车中混合动力储能系统（HESS）的模糊逻辑控制器（FLC）的粒子群优化算法。Sugeno型模糊推理系统已被应用于在电池和超级电容器储能系统之间分配功率，以及管理超级电容器中存储的能量。所描述的模糊逻辑控制器的两个输出信号代表每个储能系统的功率，并且是所有推理规则输出的加权和。已经提出了粒子群优化（PSO）来确定规则的权重。
在本提交中，使用了简化的HESS模型和简化的FLC。完整开发的HESS模型在[1、2、3]中介绍。扩展的电源管理算法在[4，5]中提出
模糊推理系统以不影响车辆动态性能的方式控制锂离子和超级电容器储能系统的功率，同时力求最大程度地减小瞬时电池电流。涉及确定规则权重的模糊系统调整对控制器性能具有重大影响。这个过程很复杂而且不明显，特别是在推理系统有很多规则的情况下。

PSO的详细说明将在9月的第18届欧洲电力电子与应用会议（http://www.epe2016.com/）上进行介绍。

[1] M. Michalczuk，LM Grzesiak和B.Ufnalski，“电池-超级电容器储能系统的实验参数识别”，2015 IEEE第24届国际工业电子研讨会（ISIE），布基亚斯，2015年，第1260-1265页。
http://dx.doi.org/10.1109/ISIE.2015.7281653
[2] M. Michalczuk，锂离子电池模型
[3] M. Michalczuk，超级电容器（Supercapacitor）模型
[4] Michalczuk，M.，Ufnalski，B.，Grzesiak，LM（2015）。基于模糊逻辑的电源管理策略，使用具有电池-超级电容器储能功能的电动汽车的地形数据。COMPEL：《国际电气与电子工程计算和数学杂志》 34（1），173-188。
http://dx.doi.org/10.1108/COMPEL-11-2013-0388
[5] Michalczuk，电动汽车的模糊逻辑控制

 

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内容总结

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