混合动力汽车多目标改进型粒子群算法优化研究

摘要

为提高混合动力汽车的经济性、动力性和平顺性，以一款并联式混合动力汽车为对象，以控制策略参数和动力系统参数为优化变量，以动力电池荷电平衡等为约束条件，构建多目标优化模型。在优化过程中，引入混沌算子和余弦策略对粒子群优化算法的速度公式、惯性权重和学习因子进行改进，提出改进型粒子群优化算法，并进行仿真优化。结果表明，在满足约束条件的前提下，优化后经济性、平顺性和动力性分别提高了15.88%、11.71%、3.51%。同时，发动机与电机工作点的效率分布得到明显改进。

关键词

粒子群算法 / 多目标优化 / 混合动力汽车 / Pareto最优解