摹拟脉络在多样性启动车辆扼制决策摹拟中运用

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模型训练（学习）anfissocttte+tw基于anfis的hev控制系统我们建立的控制系统模型如。在工程及许多技术领域存在这样的共性问题：对于某多输入-多输出系统已积累了大量的相关数据，但对其内部的复杂的非线性关系不能确定。因此当一组新的输入数据作用于该系统时，则不能得到相应的输出。为此，神经网络需要足够的样本进行训练，这样当网络运行（测试）时，才能完成从n维输入空间到m维输出空间的正确映射。另外由于神经网络学习并不总是能朝着优方向进行收敛，所以要合理选择样本数。样本数的选择要考虑网络误差，当增加样本时网络误差会减小；但减小到一定程度，随样本数的增加网络误差则会增大，其关系如所示。首先假设一个参数化的模型结构（这个参数化的模型将输入变量及输入变量的隶属度函数、模糊规则、输出变量及输出变量的隶属函数等联系起来），然后获得一组输入/输出数据并依照一定的格式组合成anfis算法的训练数据。这里选取5条隶属函数，对建立的anfis模型进行训练，经过100次训练，终均方根误差为0.00424.

模型测试和校验一般来说，结果模型的检验过程是使用那些没有用来进行训练的输入/输出数据来比较我们训练过的模型能否很好的匹配和预测这些数据对。通过核对（校验）数据可以判断训练数据与模型结构的匹配情况，我们通过对5条隶属函数的模型进行校验，其训练误差和校验误差如。从中可以看出训练后的系统的核对数据和训练数据基本吻合，核对数据的误差也比较小，并且随迭代次数的增加一直降低，可以看出选择的系统模型是有效的。

隶属函数优化结果分析在上述模型训练过程中，我们选用的隶属函数为钟型。经过训练后的输入变量tt、电池soc的隶属函数分别如8所示。中实线表示训练前的隶属函数，点划线表示训练后的隶属函数。

输入变量tt训练前后的隶属函数输入变量soc训练前后的隶属函数从中可以看出，处于中间位置的隶属函数比两边的加宽，也就是发动机工作于优曲线附近的隶属函数加宽，因此，该隶属函数得到了优化。在中，由于电池soc经常工作在0.3～0.8之间，因此这一区间的隶属函数明显加宽。

优化目标仿真分析为验证优化模型的效果，采用advisor软件进行整车仿真。本文选择美国环境保护署epa制订的城市道路循环udds作为道路循环，对混合动力轿车进行仿真。udds的总行程20km，时间1369s，大速度91.25km/h，平均速度31.51km/h，行驶期间共计有17次停车。发动机采用376汽油发动机，其排量为0.993升；电机系统采用永磁无刷直流电动机，额定电压：144v，小电压：60v；大电流：400a；蓄电池系统采用镍氢电池组，重量72kg.主要仿真参数如。

sqr-hev主要仿真参数参数名称参数值发动机功率40kw/3900r/m电动机功率10kw/6000r/m电池大容量28ah整车总质量1150kg风阻系数0.3迎风面积2m2我们将优化后的anfis模型放入整车仿真模型中进行仿真，得到的发动机输出转矩和电动机输出转矩分别如10和1所示。

0udds循环下发动机输出转矩1udds循环下电动机输出转矩从发动机输出转矩可以看出，优化后的模糊逻辑控制能实现发动机运行时工作于较高转矩范围（40～60nm）内，在这一区域内发动机燃油经济性较好。从电动机输出转矩看，电动机处于辅助驱动状态时提供较小的驱动转矩；电动机处于再生状态时，能回收大部分能量，这样蓄电池的电量就可以由电动机提供，而不需要消耗燃油为蓄电池充电。因此转矩分配策略取得了较满意的结果。

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