一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法技术

本发明专利技术公开一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法，以目标和实际温度差值及温度变化速率作为输入，以PID控制参数的变化为输出建立模糊控制器，进行模糊化处理，根据模糊规则进行模糊推理，对结果进行解模糊化输出PID控制参数的调节值，通过蒲公英优化算法对PID控制参数的调节值对应的比例系数进行选取，将PID控制参数的调节值分别乘以最优比例系数作为输入建立PID控制器，输出电子液压泵的泵油量，根据泵油量和电子液压泵转速的变化关系得到泵油量对应的电子液压泵转速，对电子液压泵进行控制。本发明专利技术的优点是自适应调节电子液压泵的控制参数，满足不同工况下的冷却需求，平稳精确地控制。平稳精确地控制。平稳精确地控制。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法


[0001]本专利技术涉及电动汽车电机冷却系统电子液压泵控制领域，特别涉及一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法。

技术介绍

[0002]我国电动汽车的发展越来越迅速，对电动汽车冷却系统的研究也越来越被重视。电动汽车电池和电机在工作过程中发热现象较为严重，尤其是电机，需要配备相应的冷却系统来保证其工作在较为适宜的温度范围内。
[0003]针对电机冷却系统中的电子液压泵的控制，目前的控制方法中，以阈值控制为主，存在功率浪费、节能效果差等问题；传统的PID控制方法则存在参数调整困难，控制不够精确等问题。因此，针对不同工况下电机的冷却需求，需要设计一种可以自适应进行参数调整、迭代性能优秀、节约能源且调节平稳精确的控制方法。这是本申请需要着重改善的地方。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法，自适应调节电子液压泵的控制参数，满足不同工况下的冷却需求，进行平稳精确地控制，在参数迭代优化方面具有较好的迭代优化性能和较强的鲁棒性。
[0005]为了解决以上的技术问题，本专利技术提供了一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法，具体步骤如下：
[0006]步骤S1：设置冷却液的目标控制温度，获取驱动电机冷却液进口的温度以及温度变化率；
[0007]步骤S2：以目标温度和实际温度的差值及温度变化速率作为输入，以PID控制参数的变化为输出建立模糊控制器，选取三角形隶属度函数将模糊量进行模糊化处理，然后根据制定的模糊规则进行模糊推理，最后通过输出隶属度函数对结果进行解模糊化输出PID控制参数的调节值；
[0008]步骤S3：通过蒲公英优化算法对步骤S2所述PID控制参数的调节值对应的比例系数进行选取；首先初始化参数和比例系数，计算适应度后，按照上升、下降、着落三个阶段顺序更新个体位置，重新计算个体适应度求得全局最优解，进行迭代直到达到最大迭代次数并输出最优比例系数；
[0009]步骤S4：将步骤S2所述PID控制参数的调节值分别乘以步骤S3所述的最优比例系数作为输入建立PID控制器，输出电子液压泵的泵油量；
[0010]步骤S5：通过测量不同温度下电子液压泵的不同转速对应的泵油量，得到泵油量随转速的变化曲线，根据泵油量和电子液压泵转速的变化关系得到所述泵油量对应的电子液压泵转速，从而完成对电子液压泵的控制。
[0011]本专利技术的有益效果：
[0012]1)本专利技术根据冷却需求对电子液压泵的控制参数进行自适应调节，进而控制电子液压泵的转速，从而能够满足不同工况下冷却液进口温度的需要，进行平稳精确地控制，并且可以降低能量的消耗，具有更优异的节能优势；
[0013]2)本专利技术考虑了油温对油泵容积效率的影响，与传统的阈值控制以及PID控制相比，鲁棒性更好，调节更加平稳，调节效果更加优秀；
[0014]3)本专利技术的控制方法在参数迭代优化方面具有较好的迭代优化性能和较强的鲁棒性。
附图说明：
[0015]图1为本专利技术具体实施例的电子液压泵控制流程图；
[0016]图2为本专利技术具体实施例的20℃和130℃下泵油量随电子液压泵转速的变化曲线。
具体实施方式：
[0017]图1示出了本专利技术具体实施例的电子液压泵控制流程图。如图1所示，本专利技术提供了一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法，具体步骤如下：
[0018]步骤S100：通过温度传感器获得电机冷却液进口温度T，并设置目标温度T0，进一步求得电机冷却液进口温度与目标温度的差值E＝T
‑
T0；
[0019]步骤S200：求取S100所述差值E的变化率Ec，将E和Ec作为输入建立模糊控制器，具体的：
[0020]步骤S201：定义输入量E、Ec和输出量ΔKp、ΔKi、ΔKd为模糊量，其中ΔKp、ΔKi、ΔKd为PID比例、积分、微分控制参数的变化量；
[0021]步骤S202：通过三角形隶属度函数对以上变量进行模糊化处理，模糊论域统一到[
‑
6,+6]，定义模糊子集为[NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB]；
[0022]步骤S203：分别制定ΔKp、ΔKi、ΔKd的规则库，如表1、表2、表3所示，进行模糊推理，模糊推理方法选择Mamdani min
‑
max法；
[0023]表1 ΔKp模糊规则
[0024][0025]表2 ΔKi模糊规则
[0026][0027][0028]表3ΔKd模糊规则
[0029][0030]步骤S204：完成模糊推理后，利用重心法对结果进行解模糊化，得到ΔKp、ΔKi、ΔKd。
[0031]步骤S300：通过蒲公英优化算法SHO计算步骤S201所述PID控制参数变化量对应的比例系数，具体的步骤如下：
[0032]步骤S301：初始化种群规模N和最大迭代次数T；
[0033]步骤S302：初始化种群并计算每个个体的适应度，适应度函数为确定最优个体；
[0034]步骤S303：进入上升阶段，选择服从标准正态分布的随机数，若小于1.5，则执行步骤S304；若大于等于1.5，则执行步骤S305；
[0035]步骤S304：计算用于调整搜索步长的自适应参数步骤S304：计算用于调整搜索步长的自适应参数t为
当前迭代次数；计算更新的位置当前迭代次数；计算更新的位置当前迭代次数；计算更新的位置即第i个个体在上升后的新位置，表示当前迭代下第i个个体的位置，表示从搜索空间中随机选择的位置，ln Y表示服从μ＝0，σ2＝1的对数正态分布，数学表达式为y表示标准正态分布N(0，1)，θ是[
‑
π，π]之间的随机数；转步骤S306；
[0036]步骤S305：计算更新位置其中，k用于调节蒲公英的局部搜索区域，计算方法如下：执行步骤S306；
[0037]步骤S306：进入下降阶段，更新位置：步骤S306：进入下降阶段，更新位置：其中，β表示服从正态分布的Brownian运动随机数，x
′
it+1
是上升阶段后第i个个体的位置，则x
″
it+1
表示第i个个体在下降后的新位置；表示第t+1次迭代时，种群上升阶段后的平均位置；
[0038]步骤S307：进入着落阶段，更新位置：步骤S307：进入着落阶段，更新位置：表示第t次迭代蒲公英种群的最优位置，表示第t次迭代蒲公英种群的最优位置，γ是[0，2]之间的随机数，s＝0.01，w和t是[0，1]之间的随机数，之间的随机数，s＝0.01，w和t是[0，1]之间的随机数，
[0039]步骤S308：重新计算每个个体的适应度值，确定最优个体；
[0040]步骤S309：判断是否达到迭代次数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法，其特征在于：包括以下的步骤：步骤S1：设置冷却液的目标控制温度，获取驱动电机冷却液进口的温度以及温度变化率；步骤S2：以目标温度和实际温度的差值及温度变化速率作为输入，以PID控制参数的变化为输出建立模糊控制器，选取三角形隶属度函数将模糊量进行模糊化处理，然后根据制定的模糊规则进行模糊推理，最后通过输出隶属度函数对结果进行解模糊化输出PID控制参数的调节值；步骤S3：通过蒲公英优化算法对步骤S2所述PID控制参数的调节值对应的比例系数进行选取；首先初始化参数和比例系数，计算适应度后，按照上升、下降、着落三个阶段顺序更新个体位置，重新计算个体适应度求得全局最优解，进行迭代直到达到最大迭代次数并输出最优比例系数；步骤S4：将步骤S2所述PID控制参数的调节值分别乘以步骤S3所述的最优比例系数作为输入建立PID控制器，输出电子液压泵的泵油量；步骤S5：通过测量不同温度下电子液压泵的不同转速对应的泵油量，得到泵油量随转速的变化曲线，根据泵油量和电子液压泵转速的变化关系得到所述泵油量对应的电子液压泵转速，完成对电子液压泵的控制。2.根据权利要求1所述的一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法，其特征在于：所述步骤S2，包括如下的步骤：步骤S201：定义输入量E、Ec和输出量ΔKp、ΔKi、ΔKd为模糊量，其中ΔKp、ΔKi、ΔKd为PID比例、积分、微分控制参数的变化量；步骤S202：通过三角形隶属度函数对以上变量进行模糊化处理，模糊论域统一到[
‑
6,+6]，定义模糊子集为[NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB]；步骤S203：分别制定ΔKp、ΔKi、ΔKd的规则库，如表1、表2、表3所示，进行模糊推理，模糊推理方法选择Mamdani min
‑
max法；步骤S204：完成模糊推理后，利用...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洁，毛瑞驰，朱帆，殷硕，姜皓晨，邵卫澍，骆启瑞，万佳辉，吴光强，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：