增城举高车租赁公司，增城举高车出租， 增城举高车租赁      举高车再生制动控制策略？？   举高车的制动方式分为机械式制动和再生电制动两种。再生制动控制策略的基本原则为：在满足制动安全性的条件下，尽可能多地通过电制动回收制动能量，尽可能少地使用机械制动器，同时注意保护电池。基于此原则，本文采用模糊控制方法进行再生制动控制策略的设计，将车速、制动踏板位移及蓄电池组荷电荷量作为输入变量，将驱动电机的制动转矩分配系数作为输出变量，基本控制思路为：在低速段，考虑到电机制动回收能力较弱，增大机械制动器制动转矩分配比例；在高速段，为充分回收能量，增大电机制动转矩分配比例；踏板位移较大时，为保证制动安全性，增大机械制动器制动分配比例，不足制动转矩由电机补充；蓄电池组荷电荷量较高时，为避免蓄电池组过载，增大机械制动器制动分配比例。选取low，medium，high作为输入变量的模糊子集；选取smaller，small，middle，big，bigger作为输出变量的模糊子集。结合实际行车和驾驶经验确定输入/输出变量的隶属度函数，采用Mamdani作为解模糊化算法，共设计出27条模糊规则。模糊规则的语法形式为：Ai、Bj、Ck分别为输入变量：车速v、制动踏板位移POS及蓄电池组荷电荷量SOC的模糊子集；Rl为输出变量的模糊子集，例如：当车速较高，踏板位移量较大，SOC较低时，此时分配系数应较大，模糊控制中，模糊子集是用隶属度函数来描述的。在设计模糊控制器的过程中，隶属度函数往往依据大量的调查统计和专家的主观经验来确定，不可避免会有一些相互矛盾的规则出现，进而影响控制性能和系统的工作效率。

               以一个工作周期内蓄电池组的荷电荷量最大化作为优化目标，采用粒子群算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化，实现对再生制动能量的最大化回收。分别选取三角形、高斯型及Sigmoid型隶属度函数的顶点、中心、宽度和拐点作为优化变量，选取种群粒子数为50，粒子维数为42，迭代进化次数为100。各粒子的位置（X）及速度（V）更新函数。由于在实际系统中，能量的回收效率和燃油经济性是相互制约的，因此，将工作周期内燃油消耗的变化量作为约束，并限制其在一个小范围内。

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              参考某型28m级举高车设计参数，仿真工况为全面、有效地分析对比不同控制策略下的制动回收性能，将仿真工况划分为高速、中速及低速3个速度段，并在各速度段下控制车辆实现不同程度的制动工况（紧急制动、中度制动及轻度制动。由于逻辑门限策略是目前应用最广泛的再生制动控制策略 制动踏板位移、制动踏板速率及电池荷电荷量）的门限值，将车辆制动过程划分为紧急制动、再生制动及联合制动3种模式，本文选择逻辑门限策略进行对比分析。

             首先对比分析逻辑门限策略和模糊控制策略的控制效果。由预设的仿真工况运行仿真，得到两种策略制动转矩分配，相同工作周期内的燃油消耗和蓄电池组荷电荷量对比。 在紧急制动阶段，逻辑门限控制策略不能很好地满足车辆的制动力矩需求，且存在模式切换频繁，机械制动器工作周期偏长等问题，给电机带来了较大负荷，缩短了电机与机械制动器的使用寿命。 相比之下，模糊控制策略在不同工况下的工作转矩均变化连续、均匀，对参数漂移的适应能力较强，充分发挥了电机的再生制动潜力，因而在经济性和制动安全性方面表现更佳。可以明显看到，模糊控制策略在再生制动能量回收方面和燃油经济性方面的表现均优于逻辑门限控制策略。

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