>
Fa   |   Ar   |   En
   ساختار کنترلی جدید برای مدیریت انرژی در خودروی برقی هیبرید پلاگین مبتنی بر نقشه‌های شناختی فازی  
   
نویسنده الیاسی حسین ,قریشی مهناز
منبع مهندسي و مديريت انرژي - 1398 - دوره : 9 - شماره : 3 - صفحه:14 -25
چکیده    در این مقاله یک ساختار جدید کنترلی مبتنی بر نقشه‌های شناخت فازی (fcm) به‌منظور مدیریت مصرف انرژی در خودروهای برقی هیبرید پلاگین ارائه شده است. این کنترل‌کنندۀ نظارتی به‌گونه‌ای طراحی شده است تا علاوه بر تامین توان درخواستی راننده، سطح شارژ باتری (soc) را در محدودۀ قابل قبولی نگه داشته و همزمان میزان مصرف سوخت در واحد کیلومتر نیز کاهش دهد. از آنجایی‌ که در این روش نیاز به داشتن مدل دقیقی از سیستم وجود ندارد، حجم محاسبات در تعیین قانون کنترلی کمتر شده و پیاده‌سازی آن نسبت به روش‌های کلاسیک، پیچیدگی کمتری دارد. خودروی برقی هیبرید پلاگین در نظر گرفته‌شده در این مقاله، از نوع سریموازی است. به‌منظور ارزیابی نتایج حاصل از به‌کارگیری ساختار کنترلی پیشنهادی، برای شبیه‌سازی، سه سیکل استاندارد رانندگی و یک سیکل رانندگی شهری تهران بزرگ در نظر گرفته شده است. نتایج حاصل از شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش کنترلی پیشنهادی، ضمن تامین توان درخواستی، میزان مصرف سوخت را نسبت به کنترل‌کنندۀ فازی مرسوم کاهش داده و سطح شارژ باتری را در حد قابل قبولی نگه می‌دارد.
کلیدواژه خودروی برقی هیبرید پلاگین، نقشه‌های شناختی فازی، کنترل نظارتی، مدیریت انرژی، سطح شارژ باطری.
آدرس دانشگاه بیرجند, دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر, ایران, دانشگاه بیرجند, دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر, ایران
پست الکترونیکی mahnazghoreshi@yahoo.com
 
   A New Control Strategy for Energy Management in Plug-in Hybrid Electric Vehicles Based on Fuzzy Cognitive Maps  
   
Authors Eliasi Hussein ,Ghoreyshi Mahnaz
Abstract    In this paper, a new control strategy is presented to manage energy consumption in Plugin Hybrid Electric Vehicles (PHEVs) based on Fuzzy Cognitive Maps (FCM). In this strategy, FCM, as a supervisory control, is used to keep the State of Charge (SoC) of the battery in an acceptable range and to reduce fuel consumption per kilometer while providing the request power. Since this method does not need to have an accurate model of the system, it has lower computational complexities in determining the control law; furthermore, its implementation is easier than the classical methods. In this paper, the PHEV is seriesparallel. For analyzing the performance of the proposed control strategy, three actual and standard driving cycles and a typical urban driving cycle, based on the actual traffic condition in Tehran, have been used. Simulation results show that the proposed control strategy provides the request power, reduces the fuel consumption, and keeps the SoC at a high level, in comparison with the conventional Fuzzy Controllers.
Keywords Plug-in Hybrid Electric Vehicles ,Fuzzy Cognitive Maps ,Supervisory Control ,Energy Management ,State of Charge
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved