混合动力汽车参数的交叉—变异蜂群算法优化

刘建辉，姚方方，张 彦

（1. 黄河交通学院 汽车工程学院，焦作 454950, 中国；2. 郑州新大方重工科技有限公司，郑州 450062, 中国）

混合动力汽车（hybrid electric vehicle, HEV）可有效缓解当前的环境污染和能源危机问题，在今后一段时间内是汽车行业的主要发展趋势[1]。混合动力汽车的动力总成关键参数和能量管理策略决定了汽车的能耗和动力性能，研究动力总成参数优化问题，可有效降低汽车的排放量和能量消耗，具有重要的研究意义。

混合动力汽车的动力总成参数和能量控制方法相互关联、紧密耦合，一般需要同时进行优化。根据优化目标的不同，可以分为燃油经济性优化、排放量最小优化、动力性能优化、舒适性优化等。文献[2]以燃油经济性为目标，以汽车动力性能为约束，使用模拟退火粒子群算法的参数优化方法，实现了多个工况下的油耗下降。文献[3]以等效油耗为优化目标，使用粒子群算法同时优化动力系统参数和能量管理策略参数，给出了最优参数和相应的能量管理策略。文献[4]建立了电机和离合器的控制模型，实现了并联混合动力汽车从电动模式向混动模式切换时的补偿控制策略，提升了在模式切换时的平顺性，提高了驾驶舒适度。文献[5]使用Kalman滤波对发动机扭矩进行实时监测，设计了双层控制器，提高了发动机的启动性能。文献[6]建立了车辆各工作模式下的输入功率模型，根据最小输入功率原则制定了模式切换规则，使用遗传算法对动力参数和切换参数进行优化，使100 km油耗有所降低。……