基于模糊Q学习的电池电动汽车能量管理优化：一种动态驱动条件下的智能控制新方法

为解决电池电动汽车(BEV)在动态驾驶条件下能量分配效率低下的问题，研究人员开发了基于模糊Q学习控制器(FQLC)的新型功率控制系统。该系统通过实时调整电机功率系数，整合车速、道路坡度和电池荷电状态(SOC)等多重因素，相比传统模糊逻辑控制器(FLC)将修正平均绝对误差(MMAE)降至0.01，并在实际测试中实现最高11公里的续航提升。这项研究为BEV的智能能量管理提供了创新解决方案。

　　

随着全球对可持续交通的重视，电池电动汽车(BEV)因其零排放特性获得广泛关注。然而，动态驾驶条件下的能量优化仍是重大挑战，现有功率控制方法难以适应多变路况，导致能量分配欠佳和性能下降。特别是在考虑环境温度、道路坡度等外部因素时，传统控制策略的局限性更为明显。目前大多数研究集中在混合动力系统，对单一电池能源的BEV能量管理研究相对匮乏。

为应对这一研究空白，研究人员开发了基于模糊Q学习控制器(FQLC)的创新方案。该系统通过动态调整电机功率系数，实现了对BEV能量分配的智能控制。研究采用Sugeno型模糊推理系统(FIS)与Q学习相结合的方法，将车辆速度、道路坡度、电池SOC等六个影响因素作为输入变量，构建了包含固定和随机场景的42种训练情境。特别值得注意的是，研究引入了课程学习策略，显著提升了训练稳定性，使平均累积奖励在1704次训练后稳定在68分水平。

关键技术方法包括：1)构建基于六维状态空间(车速、坡度、温度等)的模糊逻辑控制器；2)设计离散动作空间的Q学习算法，包含小幅调整(Δ_minor∈[-0.05,0.05])和大幅调整(Δ_major∈[-0.1,0.1])；3)开发包含SOC惩罚和减速惩罚的多目标奖励函数；4)采用ε-greedy策略平衡探索与利用；5)使用慕尼黑20数据集(BMW i3实测数据)进行验证。

研究结果显示，在高速运动场景(A04_sport)中，FQLC的电机系数达到0.85-0.96，显著优于FLC的0.80-0.85，更接近理想范围[0.89-0.98]。在舒适/经济模式转换场景(A32_Comfort_eco)中，FQLC在1300-1679秒区间将系数控制在[0-0.77]，而FLC波动较大([0.43-0.87])。通过改进的平均绝对误差(M_MAE)评估，FQLC在多数测试场景中的误差低于FLC，最佳情况下达到0.01。

能量效率分析表明，FQLC控制的SOC估计值比实测值平均提高5.61%，相当于增加约7.8公里续航里程。在B10-B11测试中，FQLC将最终SOC从30.8%提升至38.61%，理论续航增加11公里。这种提升源于FQLC对功率系数的智能调节：当系数>0.7时分配100%功率，0.4-0.7时分配90%，<0.4时仅分配80%，实现了能量使用的精细调控。

该研究证实，将Q学习与传统模糊控制相结合能有效提升BEV能量管理系统的适应性。FQLC不仅能更好地处理停车阶段(零速度时系数归零)和运动模式转换，还能在SOC较低时自动调整功率分配策略。这种动态响应机制为开发智能路线规划系统奠定了基础，未来可结合道路拓扑和交通模式数据，进一步优化再生制动策略。研究还提出了将控制逻辑扩展至HVAC等辅助系统的设想，通过系数调节实现舒适性与能效的平衡，这为BEV能量管理的全面发展提供了新思路。