基于模糊权重的复合电源模型预测控制方法

权重因素是影响成本函数的关键因素，对复合电源的配电有很大影响。为了使控制策略更适合于道路坡度和车速的时变特性，提出了一种基于模糊逻辑的复合功率模型预测控制策略。在基础上建立并验证了二阶-戴维南电池模型和超级电容器RC模型，基于模型预测理论建立了考虑斜率信息的复合电源模型预测控制方法．。基于模糊控制原理，建立了以速度和坡度信息为输入的权重系数模糊调节器，实现了模型预测矩阵的自适应调整。仿真结果表明，基于模糊MPC的超级电容器恢复制动使总能量的制动性能提高了9.1%。同时，在上坡过程中，电池SOC的变化减少了25%，电容SOC的变化增加了16.7%，在下坡过程中，电池SOC的变化减少了45%，电容SOC的变化增加了21.3%。研究成果为考虑路况信息的复合电源的功率分配、自适应和模型预测控制方法提供支持。