基于蚁群算法的增程式电动中巴车控制策略优化

马 尧，张 伟，王新树

（合肥工业大学 机械与汽车工程学院，安徽 合肥 230009）

在传统汽车带来的能源危机和环境污染问题越来越严重的背景下，新能源汽车得到了世界各国越来越广泛的重视。但纯电动汽车却存在续驶里程短、成本高等缺点，影响了其产业化进程[1]。

增程式电动车安装有可增加续驶里程的增程单元（包括发动机和ISG电机），可在电池亏电时与动力电池组一起为车辆提供动力。增程式电动车在很大程度上弥补了纯电动汽车的不足，同时也具备电动车辆的各种优点，具有很好的产业化前景。在确定好整车各部件参数后，增程式电动车控制策略的优劣成为影响整车燃油经济性的一个重要因素，因此有必要对控制策略的关键参数进行优化，以改善整车的燃油经济性。

蚁群算法是一种仿生类优化算法，是由意大利学者M.Dorigo等人首先提出来的[2]。通过模拟蚁群在觅食过程中发现觅食最佳路径的搜索机制的一种优化算法。蚁群算法具有很好的鲁棒性，同时易获得全局最优解。因此文中使用蚁群算法对某增程式电动中巴车控制策略的关键参数进行优化，以期改善车辆的燃油经济性。

1 优化目标和约束条件

增程控制策略中目前应用较多的有恒温器控制和功率跟随控制策略。恒温器控制因发动机工作点是固定的，可以一直工作在较经济的点，其燃油经济性相比较而言较好，因此文中选用恒温器控制策略来控制增程单元[3-4]。……