基于GA的电动汽车再生制动策略优化.pdf

电动汽车的再生制动策略是提高其能效和续航里程的关键技术之一。本文主要探讨了基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的电动汽车再生制动优化策略，旨在实现更高效的能量回收，同时确保制动系统的稳定性。 文章提出了驾驶员制动意图的模糊识别模型。在电动汽车中，驾驶员的制动意图对再生制动策略的实施至关重要。通过模糊推理的方法，模型能够识别驾驶员的制动强度，将此信息作为模糊控制器的输出。模糊控制允许系统以非精确、连续的方式处理输入，适应不同驾驶情境下的制动需求。 建立了基于ECE法规和I曲线的前后轴制动力分配优化模型。ECE法规和I曲线是评价车辆制动性能的标准，用于确定合理的制动力分配。利用遗传算法求解这一模型，可以寻找最佳的制动力分配方案，从而提高再生制动的能量回收效率。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，适用于解决多目标、多约束的复杂问题。 在Matlab/Simulink环境中，作者构建了电动汽车制动系统的仿真模型，验证了遗传算法优化的再生制动策略的效果。仿真结果显示，采用遗传算法优化的策略能够在保证制动稳定性的同时，显著提高制动过程中能量回收的效率。这有助于电动汽车在行驶过程中减少能耗，增加续航里程。 关键词涉及的方面包括：制动能量回馈，即再生制动技术，通过转换车辆在制动时产生的动能为电能，存储在电池中；制动强度，是驾驶员对车辆制动的需求程度，直接影响能量回收效果；电动汽车，是研究的主要对象，其能源效率和驾驶性能是研究的重点；模糊控制，用于驾驶员意图识别，提供更贴近实际的控制决策；遗传算法，作为优化工具，解决了制动力分配的复杂优化问题。 这篇文章通过建立驾驶员意图模糊识别模型和遗传算法优化的制动力分配模型，为电动汽车的再生制动策略提供了理论依据和实践指导。这些研究成果对于提升电动汽车的能源利用率和制动性能具有重要意义，也为未来新能源汽车的技术发展提供了新的思路。