基于多岛遗传算法的燃料电池汽车模糊控制策略优化

简介

针对某款中型燃料电池物流车,基于MATLAB/SIMULINK搭建了整车前向仿真模型。根据功率跟随控制逻辑以及燃料电池汽车控制原则制定模糊规则,建立了双输入单输出Mamdani型模糊控制策略。为提高仿真效率,利用敏感性分析从23个设计变量中筛选出12个对结果影响较大的变量,建立了高精度椭球基神经网络近似模型作为优化的基础。针对模糊控制隶属函数的制定主观性较大的问题,采用多岛遗传算法优化隶属函数。仿真结果表明优化后燃料电池系统输出功率更加平稳,百公里等效氢耗较优化前降低了8.4%,提高了整车经济性。