基于模糊PID控制器的混合动力汽车EMS能量管理控制系统simulink建模与仿真

1.课题概述

混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle，HEV）结合了传统燃油发动机和电动驱动系统的优点，能够有效提高燃油经济性和降低尾气排放。能量管理系统（Energy Management System，EMS）作为混合动力汽车的核心技术之一，其主要任务是在不同的行驶工况下，合理分配发动机和电动机的功率，以达到最优的能量利用效率。在本课题中，将实现基于模糊PID控制器的混合动力汽车EMS能量管理控制系统simulink建模与仿真。

2. 结果

3.核心程序与模型

版本：Matlab2024b

26_015m

4.系统原理简介

混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle，HEV）结合了传统燃油发动机和电动驱动系统的优点，能够有效提高燃油经济性和降低尾气排放。能量管理系统（Energy Management System，EMS）作为混合动力汽车的核心技术之一，其主要任务是在不同的行驶工况下，合理分配发动机和电动机的功率，以达到最优的能量利用效率。模糊控制则具有较强的鲁棒性和自适应能力，能够处理复杂的非线性问题。将模糊控制与PID控制相结合，形成模糊PID控制器，可以充分发挥两者的优势，提高混合动力汽车能量管理系统的控制性能。

EMS

混合动力汽车能量管理系统的主要目标是在满足车辆动力需求的前提下，尽可能降低燃油消耗和尾气排放，同时保证电池的荷电状态（State of Charge，SOC）在合理的范围内。具体可以表示为以下优化问题：

模糊PID

模糊PID控制的基本原理是在传统PID控制的基础上，通过模糊逻辑对PID参数进行实时调整。以下是模糊PID控制的主要步骤：

a.模糊化

将PID控制器的输入（通常是系统误差ee和误差变化率ΔeΔe）转换为模糊变量。这一步涉及将精确的数值转换为模糊集合的隶属度。

b.模糊规则库

建立模糊规则库，这些规则通常基于专家经验和控制目标。规则库中的每条规则都是IF-THEN形式，例如：

IF e is large AND Δe is increasing THEN increase Kp​ and decrease KiK.

c.模糊推理

使用模糊逻辑推理方法（如Mamdani推理或Sugeno推理）处理模糊输入和规则库，以产生模糊输出。推理过程涉及到匹配规则的前件，并计算出相应的后件。

d.解模糊化

将模糊推理得到的模糊输出转换为精确的数值，以调整PID控制器的参数Kp、Ki和Kd​。常用的解模糊化方法有中心平均解模糊化、最大隶属度解模糊化等。

5.完整工程文件

v

v