《電動汽車非接觸感應充電的智慧型建模與控制研究》是依託湖南大學，由袁小芳擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：電動汽車非接觸感應充電的智慧型建模與控制研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：袁小芳
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
動力蓄電池是制約電動汽車發展的關鍵因素，蓄電池的高效、安全充電是電動汽車領域的重要研究課題。針對現有充電技術存在的局限，本項目將非接觸感應電能傳輸技術引入到電動汽車充電站中，提出適用的非接觸感應充電智慧型建模與控制方法。首先，建立蓄電池組多模式分段充電模型，根據蓄電池容量、端電壓、荷電狀態等變數值，採用模式匹配法估計最優充電模式，並由支持向量機建立非接觸感應電能傳輸的位置-功率-效率模型；其次，在系統建模的基礎上，研究能量發射側的自組織模糊神經網路預測控制器，實現非接觸電能傳輸功率控制，並提出能量接收側的多模型自學習控制器，實現蓄電池的高效、安全充電。通過對電動汽車非接觸感應充電的深入研究，解決動力蓄電池組充電和非接觸電能傳輸控制關鍵技術難題，取得系統建模與傳輸功率控制的創新性成果，促進電動汽車的推廣套用。
結題摘要
項目研究了電動汽車ICPT的智慧型建模與控制方法，主要在以下幾個方面開展了研究工作：(a) 提出了一種多中繼線圈的感應電能傳輸系統, 分析了其諧振特性和能量傳輸特性，建立了磁耦合諧振式無線電能傳輸系統實驗裝置；(b) 研究了一種新型四線圈無線電能傳輸線圈結構，提出了工作頻率和負載電阻最佳化調節算法，可以克服頻率漂移現象，明顯提高系統的傳輸效率；(c) 研究了基於智慧型最佳化方法的感應電能傳輸系統參數辨識方法，研究了混沌無性繁殖算法、並行混沌最佳化算法、並行混沌混合和聲搜尋算法、分組果蠅最佳化算法等多種智慧型最佳化方法，並將這些最佳化算法套用於參數辨識仿真； (d)以LCL型ICPT系統為研究對象，建立了該系統的動態模型，提出了一種自調整模糊規則的模糊控制器，進行了ICPT電壓控制；(e) 提出了一種基於模糊控制算法的ICPT 系統動態解諧傳輸功率控制方法。此外，項目還研究了H2/H∞最優控制器、神經網路自學習控制器、基於遺傳算法的模糊滑模控制器等多種智慧型控制算法，可以套用於非線性系統控制。 項目執行期內，在國內外期刊發表或錄用學術論文20篇，其中SCI收錄13篇，EI收錄17篇。
