Yan, Tian Yi;Li, Qiang;Ren, Kun Ru;Wang, Yu Lin;Zhang, Lu Zou
Journal of Biosystems Engineering
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v.37
no.3
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pp.148-154
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2012
Purpose: In order to improve road-friendliness of heavy vehicles, a fuzzy hybrid control strategy consisting of a hybrid control strategy and a fuzzy logic control module is proposed. The performance of the proposed strategy should be effectively evaluated using a hardware-in-the-loop (HIL) simulation model of a semi-active suspension system based on the fuzzy hybrid control strategy prior to real vehicle implementations. Methods: A hardware-in-the-loop (HIL) simulation system was synthesized by utilizing a self-developed electronic control unit (ECU), a PCI-1711 multi-functional data acquisition board as well as the previously developed quarter-car simulation model. Road-friendliness of a semi-active suspension system controlled by the proposed control strategy was simulated via the HIL system using Dynamic Load Coefficient (DLC) and Dynamic Load Stress Factor (DLSF) criteria. Results: Compared to a passive suspension, a semi-active suspension system based on the fuzzy hybrid control strategy reduced the DLC and DLSF values. Conclusions: The proposed control strategy of semi-active suspension systems can be employed to improve road-friendliness of road vehicles.
This paper presents a novel design of a fuzzy control strategy (FCS) based on torque distribution for parallel hybrid electric vehicles (HEVs). An empirical load-regulating vehicle operation strategy is developed on the basis of analysis of the components efficiency map data and the overall energy conversion efficiency. The aim of the strategy is to optimize the fuel economy and balance the battery state-of-charge (SOC), while satisfying the vehicle performance and drivability requirements. In order to accomplish this strategy, a fuzzy inference engine with a rule-base extracted from the empirical strategy is designed, which works as the kernel of a fuzzy torque distribution controller to determine the optimal distribution of the driver torque request between the engine and the motor. Simulation results reveal that compared with the conventional strategy which uses precise threshold parameters the proposed FCS improves fuel economy as well as maintains better battery SOC within its operation range.
This paper presents a new type of fuzzy logic-based power control strategy for fuel cell hybrid electric vehicles designed to improve their fuel economy while maintaining the battery's state of charge. Since fuel cell systems have inherent limitations, such as a slow response time and low fuel efficiency, especially in the low power region, a battery system is typically used to assist them. To maximize the advantages of this hybrid type of configuration, a power distribution control strategy is required for the two power sources: the fuel cell system and the battery system. The required fuel cell power is procured using fuzzy rules based on the vehicle driving status and the battery status. In order to show the validity and effectiveness of the proposed power control strategy, simulations are performed using a mid-size vehicle for three types of standard drive cycle. First, the fuzzy logic-based power control strategy is shown to improves the fuel economy compared with the static power control strategy. Second, the robustness of the proposed power control strategy is verified against several variations in system parameters.
The fuel cell system has inherent limitation such as slow response time and low fuel economy especially at the low power region, and thus, the battery system has come to be used to compensate for the fuel cell system. This type of hybrid configuration has many advantages, however, the energy management strategy is essentially required. The work in this paper presents survey on recent power management strategies for fuel cell hybrid electric vehicles. For three power management strategies: basic control method. object function-based control method, and fuzzy logic-based control method. each strategy is reviewed and discussed with other strategy.
Ki, Young-Hun;Jeong, Gu-Min;Ahn, Hyun-Sik;Kim, Do-Hyun
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.04a
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pp.198-200
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2006
In this paper, three types of power control strategies for controlling a Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle(FCHEV) are studied in view of fuel economy. The FCHEV has become one of alternatives for future vehicles since it does emit water only without any exhaust gas while it has a high well-to-wheel efficiency together with an energy saving due to regenerative braking. However, it has also several disadvantages such as the complexity of vehicle system, the increased weight and the extra battery cost. Among various power control strategies, a static power control strategy, a power assist control strategy and a fuzzy logic-based power control strategy are simulated and compared to show the effectiveness of each method.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.12
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pp.713-715
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2005
The work in this paper presents development of fuzzy logic-based energy management strategy for a fuel cell hybrid electric vehicle. In order for the fuel cell system to overcome the inherent limitation such as slow response time and low fuel economy especially at the low power region, the battery system has come to compensate for the fuel cell system. This type of hybrid configuration has many advantages, however, the energy management strategy between power sources is essentially required. For the optimal power distribution between the fuel cell system and the battery system, a fuzzy logic-based energy management strategy is proposed. In order to show the validity and the robustness of suggested strategy, some simulations are performed for the standard drive cycles.
In this paper an optimal method based on fuzzy logic for controlling parallel hybrid electric vehicles is presented. In parallel hybrid electric vehicles the required torque for deriving and operating the on-board accessories is generated by a combination of internal-combustion engine and an electric motor. The powersharing between the internal combustion engine and the electric motor is the key point for efficient driving. This is a highly nonlinear and time varying plant and its control strategy will be implemented with the use of fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller will be designed based on the state of charge of batteries and the desired torque for driving. The output of controller controls the throttle of the combustion engine. The main contribution of this paper is the development of an optimal control based on fuzzy logic, which maximizes the output torque of the vehicle while minimizing fuel consumed by the combustion engine.
This paper analyses the mathematical model and control strategies of a Hybrid Active Power Filter with Injection Circuit (IHAPF). The control strategy based on the load harmonic current detection is selected. A novel control method for a IHAPF, which is based on the analyzed control mathematical model, is proposed. It consists of two closed-control loops. The upper closed-control loop consists of a single fuzzy logic controller and the IHAPF model, while the lower closed-control loop is composed of an Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS) controller, a Neural Generalized Predictive (NGP) regulator and the IHAPF model. The purpose of the lower closed-control loop is to improve the performance of the upper closed-control loop. When compared to other control methods, the simulation and experimental results show that the proposed control method has the advantages of a shorter response time, good online control and very effective harmonics reduction.
The hydraulic hybrid vehicle(HHV) is an application of hydrostatic transmission technology to improve vehicle fuel economy and emissions. A relatively lower energy density of hydraulic accumulator and complicated coordinating operations between two power sources require a special energy management strategy to maximize the fuel saving potential. This paper presents a new type of configuration for parallel HHV to minimize the disadvantages of the hydraulic accumulator, as well as a methodology for developing an energy management strategy tailored specially for PHHV. Based on an analysis of the optimal energy distribution between two power sources over a representative urban driving cycle with a Dynamic Programming(DP) algorithm, a fuzzy-based optimal torque management strategy is designed and developed to control the torque distribution. Simulation results demonstrates that the optimal torque management strategy maximizes the advantages of this hybrid type of configuration, and the high power density characteristics of hydraulic technology effectively improve the robustness of the energy management strategy and fuel economy of the PHHV.
Hybrid power systems with fuel cells and batteries have the potential to improve the operation efficiency and dynamic response. A proper load management strategy is important to better system efficiency and endurance in hybrid systems. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been used to determine the fuel cell output power depending on the external required power and the battery state of charge(SoC). If the required power of the hybrid system is small and the SoC is small, then the greater part of the fuel cell power is used to charge the battery pack. If the required power is relatively big and the SoC is big, then fuel cell and battery are concurrently used to supply the required power. These IF-THEN operation rules are implemented by fuzzy logic for the energy management system of hybrid system. The strategy is evaluated by simulation. The results show that fuzzy logic can be effectively used to optimize the operational efficiency of hybrid system and to maintain the battery SoC properly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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