長春工程學院電氣與信息學院 張 允 張黎黎 杜 波 趙迎輝 蔣夢瑩 郭慕瑤

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基于遺傳算法優(yōu)化的車輛轉矩模糊控制器的設計

長春工程學院電氣與信息學院 張 允 張黎黎 杜 波 趙迎輝 蔣夢瑩 郭慕瑤

【摘要】為了使車輛轉矩模糊控制器設計過程中，各項參數的設定更加客觀、準確。本文基于遺傳算法對模糊控制器的隸屬度函數與模糊控制規(guī)則進行了優(yōu)化，以實現模糊控制器的最佳設計效果。

【關鍵詞】遺傳算法；轉矩；模糊控制器

0　引言

在車輛轉矩模糊控制器設計過程中，確定隸屬度函數與模糊控制規(guī)則的傳統(tǒng)方法主要是依靠專家的經驗，這勢必存在一定的主觀性。為此，我們需要采用一種能夠自動設計和優(yōu)化隸屬度函數與模糊控制規(guī)則的方法，以期更加客觀、準確地確定出各項參數及控制規(guī)則，實現最佳設計效果。遺傳算法的主要特點是群體的搜索策略和群體中個體之間的信息交換，不依賴于梯度信息，不易陷于局部最優(yōu)解，因而，該算法能很好的用于隸屬度函數與模糊控制規(guī)則的優(yōu)化。

1　轉矩模糊控制器的優(yōu)化

1.1參數編碼

（1）隸屬函數的編碼

本文所設計的模糊控制器的二個輸入變量分別是駕駛員的轉矩需求Td_req和電池 SOC，輸出變量為電機的轉矩需求Tm_req。對于輸入、輸出變量的隸屬函數待優(yōu)化的參數共有10個，對應的編碼為｛x1，x2，x3，x4， x5，x6，x7，x8， x9，x10｝。

（2）模糊控制規(guī)則的編碼

我們將所設計的二維模糊控制器中NB、NS、Z、PS、PB、N、P這七個模糊語言變量的語言值分別用1～7這7個十進制數表示。這樣就可以把已制定的模糊控制規(guī)則數字化處理，形成編碼。進一步將數字化規(guī)則拉伸，生成編碼為：｛11223 12234 22345 23345｝

（3）聯(lián)合編碼

將隸屬函數與控制規(guī)則編碼聯(lián)合，形成最終的一維的十進制染色體編碼串：

｛ x1x2x3x4x5x6x7x8x9x1011223 12234 22345 23345｝。

1.2選取適應度函數

由于控制系統(tǒng)的參數優(yōu)化問題，是一個非負目標函數的最小化問題，故可采用如下變化方式將目標函數映射成適應度函數。

Cmax為g（x）的最大估計值。

1.3個體的選擇、交叉與變異

（1）選擇算子

若群體規(guī)模為n，群體中第k個個體的適應度為fk，則該個體被選擇的概率為：

這里，Pk為選擇概率，它是群體中第k個個體的相對適應度。

（2）交叉算子

由于本文的遺傳編碼為十進制數，所以我們采用中間重組的方式進行交叉運算。其計算公式如下所示：

（3）變異算子

對于十進制數編碼，我們采用實值變異的方式進行變異運算。其計算公式為：

1.4參數設計

（1）種群規(guī)模 n

種群規(guī)模是遺傳算法的一個重要參數，經過試驗我們取 n=50。

（2）交叉概率和變異概率

交叉概率Pc和變異概率Pm的選擇直接影響遺傳算法的收斂性。交叉和變異概率的自適應計算公式為：

（3）進化終止代數

算法運行的終止條件一般是運行到固定的進化代數即停止，這里設定進化終止代數為100。

2　仿真結果及分析

優(yōu)化后各輸入、輸出變量的隸屬函數及模糊控制規(guī)則表分別如下所示。

圖1　優(yōu)化后 Td_req的隸屬度函數仿真曲線

圖2　優(yōu)化后SOC值的隸屬度函數仿真曲線

圖3　優(yōu)化后Te_req的隸屬度函數仿真曲線

表1　優(yōu)化后模糊控制規(guī)則表

從隸屬度函數仿真曲線優(yōu)化結果可以看出，當變量越接近中心點時，模糊子集的劃分越精細，隸屬度函數的形狀越陡，模糊集合分辨率越高，控制效果越精確。反之，當變量越遠離中心點時，隸屬函數的形狀越平緩，系統(tǒng)穩(wěn)定性越好。同時優(yōu)化后的隸屬函數能夠更好地滿足系統(tǒng)在不同階段的性能要求。

3　結論

本文基于遺傳優(yōu)化理論對車輛轉矩模糊控制器的隸屬度函數與模糊控制規(guī)則進行了優(yōu)化設計，在此基礎上對優(yōu)化后的隸屬函數進行了Matlab仿真，仿真結果表明該優(yōu)化算法能夠有效改善控制系統(tǒng)的精確性與穩(wěn)定性。

參考文獻

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基金項目：吉林省教育廳基金項目《混合動力客車多目標綜合協(xié)調控制技術研究》。

作者簡介：

張允（1973-），女，吉林長春人，博士研究生，副教授，研究方向：混合動力汽車智能控制。