Resumen

Este trabajo utiliza cierto motor de cubo distribuido sistema de conducción de vehículos eléctricos como el objeto de investigación, utilizando varias estrategias de control, tales como la programación dinámica algoritmo de optimización global, el control difuso, y la distribución de par igual y la realización del control de la distribución de la potencia distribuida del sistema de accionamiento eléctrico. Los resultados de la simulación muestran que, bajo la condición de carretera NEDC, utilizando el algoritmo de programación dinámica para optimizar la distribución del par, el consumo de energía del sistema de accionamiento eléctrico es de 8041 kJ, disminuido en un 4,77 omparado con el control de distribución de par medio y disminuido en un 3,5 omparado con la estrategia de control difuso. El consumo de energía del vehículo eléctrico es de 20,25 kWh por 100 km, con una disminución de 1,01 kWh en comparación con la estrategia de control de distribución del par medio y de 0,72 kWh en comparación con la estrategia de control difuso. En condiciones de trabajo fijas, la eficiencia energética del sistema de potencia puede mejorarse de forma efectiva cuando el par dinámico distribuido del sistema se optimiza mediante el algoritmo de programación dinámica. Sin considerar la optimización global, el control difuso puede mejorar eficazmente la eficiencia energética del sistema de potencia en comparación con la estrategia de distribución del par medio.

• Materias:Control del proceso Aerodinámica Diagnóstico de fallas Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects: Aerodynamics Fault diagnosis Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:algoritmo de programación dinámica, sistema de propulsión eléctrica, estrategia de control difuso, kwh, eficiencia energética, control difuso, sistema de propulsión, control de la distribución del par medio, estrategia de control de la distribución del par medio, sistema de propulsión de vehículos eléctricos
• Keywords:dynamic programming algorithm, electric drive system, fuzzy control strategy, kwh, energy efficiency, fuzzy control, power system, average torque distribution control, average torque distribution control strategy, electric vehicle driving system