基于模糊权重的复合电源模型预测控制方法

摘要

权重因子是影响代价函数的关键,并对复合电源功率分配具有较大影响。为使控制策略更加适合道路坡度、车速的时变特性,提出了基于模糊权重的复合电源模型预测控制策略。在建立、验证电池二阶Thevenin模型和超级电容器RC模型的基础上,基于模型预测理论建立了考虑坡度信息的复合电源模型预测控制方法;基于模糊控制原理,搭建了以速度、坡度信息为输入的权重系数模糊调节器,实现了模型预测权重矩阵进行自适应调整。仿真结果表明:基于fuzzy-MPC下的超级电容器回收制动总能量提升了9.1%;同时在上坡过程中,电池SOC变化量减小了25%,电容SOC变化量提升了16.7%,在下坡过程中,电池SOC变化量减小了45%,电容SOC变化量提升了21.3%。研究成果为考虑路况信息的复合电源功率分配、自适应、模型预测控制方法提供理论依据。