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基于模糊算法的燃料电池汽车储能系统的研究
| 论文题名： | 基于模糊算法的燃料电池汽车储能系统的研究 |
| 关键词： | 燃料电池汽车;超级电容;模糊控制;粒子群算法 |
| 摘要： | 近年来，我国的雾霾天气不断困扰人们的生活，而汽车尾气的排放是导致这一环境问题的重要因素之一。新能源汽车是解决环境污染问题重要突破口。燃料电池汽车作为新能源汽车，它是以氢气为主要能源，具有无环境、低噪声、高效能等优点，而且与纯电动汽车相比，它具有比能量高、免充电等诸多优点。但是目前燃料电池成本较高，寿命较低，同时燃料电池汽车启动速度不足、车辆储存的氢气有限，导致车辆里程受限制，而且燃料电池无法回收能量。本文主要针对这些问题，做了相关的研究。首先，本文采用燃料电池作为主能源，用超级电容做辅助能源的复合能源结构，充分发挥超级电容的特点，改善汽车的性能指标，同时可以回收能量。其次，结合模糊算法和粒子群算法，对燃料电池的控制策略进一步优化改进，节约整车氢气消耗，提高整车经济性。 首先，分析几种不同结构的燃料电池汽车的特点，本文建立了一种带超级电容的燃料电池汽车结构，在MATLAB/Simulink仿真环境中建立了燃料电池、超级电容和永磁无刷电机等主要部件仿真模型，并进行参数的配置。并利用模糊算法对永磁无刷电机控制器PID参数进行优化，使永磁无刷电机具有更好稳态性能和动态性能。 其次，在ADVISOR2002仿真软件进行二次开发，设计了Mamdani型模糊控制器。对于模糊控制的缺点，用粒子群算法对模糊控制策略隶属度函数和模糊规则进行优化。根据车辆行驶工况，经过优化后,仿真结果表明燃料电池汽的工作状态被改善，工作效率被提高，氢气消耗被降低。此外，超级电容提供瞬时大功率改善整车的动力性能，并吸收制动能量，提高了整车的经济性。 |
| 作者： | 张松茂 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 王云亮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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