电动汽车再生制动模糊神经网络控制策略研究

• 作者: 向楠 张向文
• 来源期刊: 电气传动
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 再生制动 T-S模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 控制
• 页码范围: 86-91
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 3577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19457/j.1001-2095.dqcd19391

摘要

为延长电动汽车的续驶里程,对电动汽车进行再生制动控制是一种有效方法.对电动汽车进行再生制动控制研究,设计一种基于T-S模糊神经网络控制策略的控制器.该控制器以反馈电流与给定电流的差值和转速为输入,以PWM脉宽调节量为输出,采用BP神经网络算法自适应调整输入隶属度函数和模糊规则.最后,搭建了电动汽车再生制动控制系统模型,对设计的控制器进行仿真实验研究,结果显示,设计的T-S模糊神经网络控制策略能量回收率比模糊控制策略能量回收率最高提高了14.5％,验证了T-S模糊神经网络控制策略的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张向文	桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室	74	483	12.0	16.0
5	向楠	桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室	1	0	0.0	0.0