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基因演算法最佳化應用於THS油電混合動力系統

為了解決prius油耗的問題，作者林信全 這樣論述：

　　本論文針對油電混合動力車(Hybrid Electric Vehicle, HEV)之動力分配策略進行探討、改善與優化，選用車輛為Toyota Pirus之THS(Toyota Hybrid System)油電混合動力系統。首先以Matlab/Simulink進行油電混合動力系統模型建立，利用基於法則(Rule-Based)控制器調整其中控制法則，使模擬燃油經濟性與文獻相近，再利用基因演算法(Genetic Algorithm, GA)最佳化控制法則。僅靠基因演算法無法達到即時控制(Real-Time)，因此將最佳化後之控制法則與模糊控制器(Fuzzy Logic Controller,

FLC)結合，針對當時的車速、電池殘電量(SOC)與加速訊號對引擎之扭力與轉速進行即時控制，探討油耗改善幅度。本論文選用整體模擬過程可觀察低速與高速的NEDC(New European Driving Cycle, NEDC)行車型態。　　HEV模型模擬出燃油經濟性與官方比較，誤差在3%內，代表所建立之HEV模型具有相當之準確性。車輛模擬過程中，模擬開始之SOC值與模擬結束之SOC值誤差在5%以內，代表整車模擬過程中電能損失極小，可視為不計，模擬結果可單純探討HEV油耗值。比較最佳化前與最佳化後之各數值，結果顯示其燃油經濟性在最佳化後有著明顯的改善。