namiТруды НАМИTrudy NAMI0135-3152ФГУП «НАМИ»10.51187/0135-3152-2021-2-87-92nami-191Research ArticleОБЗОРЫ, АНАЛИТИКАREVIEWS, ANALYTICSК вопросу разработки контроллера нечёткой логики для гибридного водородного автомобиляOn the fuzzy logic controller development for a hybrid hydrogen vehicleСкрипкоЛ. А.SkripkoL. A.

Скрипко Леонид Александрович, канд. техн. наук, заведующий сектором гибридизации и электрификации АТС

Москва 125438

PhD (Eng) head of the Sector Hybridization and Electrification of Vehicles

Moskow 125438

leonid.skripko@nami.ruГНЦ РФ ФГУП «НАМИ»РоссияFederal State Unitary Enterprise "Central Scientific Research Automobile and Automotive Engines Institute" (FSUE "NAMI")Russian Federation202114072021028792Copyright © Скрипко Л.А., 20212021Скрипко Л.А.Skripko L.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://nami.elpub.ru/jour/article/view/191

Введение (постановка задачи и актуальность). Возможность сочетать преимущества водородных топливных элементов и литиевых аккумуляторов в гибридном электроприводе автомобиля является фундаментальной задачей развития высокоэффективного экологически чистого транспорта. При этом согласованная работа бортовых источников требует создания сложных алгоритмов управления всех задействованных систем энергоснабжения и энергопотребления.

Цель исследования

Цель исследования: изучение практической применимости алгоритмов нечёткой логики при создании контроллера управления батареей топливных элементов.

Методология и методы

Методология и методы. В исследовании использованы современные математические методы обработки входных сигналов на контроллере гибридной энергоустановки водородного автомобиля и формирования выходных управляющих сигналов, обеспечивающих наиболее оптимальные режимы управления батареей топливных элементов.

Результаты и научная новизна. Предлагаемый подход, основанный на использовании алгоритмов нечёткой логики, позволяет управлять мощностью батареи топливных элементов обеспечивая её эффективную эксплуатацию в составе гибридного электропривода автомобиля. Анализ получаемых результатов свидетельствует об эффективности метода.

Практическая значимость

Практическая значимость. Предложенные алгоритмы позволяют разрабатывать и внедрять контроллеры управления для перспективных водородных энергосистем автомобиля.

Introduction (problem statement and relevance). The ability to combine the advantages of hydrogen fuel cells and lithium batteries in a hybrid electric vehicle is a fundamental challenge in the development of highly efficient, environmentally friendly transportation. At the same time, the coordinated operation of onboard sources requires the creation of complex control algorithms for all involved power supply and power consumption systems.

The purpose of the research was to study the practical applicability of fuzzy logic algorithms when creating a fuel cells battery controller.

Methodology and research methods. The study used modern mathematical methods for processing the controller input signals of a hydrogen vehicle hybrid power unit and generating output control signals to provide the most optimal control modes for a fuel cells battery.

Scientific novelty and results. The proposed approach, based on the use of fuzzy logic algorithms, has made it possible to control the fuel cell battery power ensuring its efficient operation as part of a vehicle hybrid electric drive. The analysis of the obtained results indicated the effectiveness of the method.

Practical significance. The proposed algorithms make it possible to develop and implement advanced hydrogen power systems controllers for a vehicle.

нечёткая логикаконтроллертопливные элементыгибридный автомобильлитиевая батареяfuzzy logiccontrollerfuel cellshybrid vehiclelithium batteryReferencesPassino K., Yurkovich S. Fuzzy control. - Addison-Wesley Pub. Co., Sep 1997.Passino K., Yurkovich S. Fuzzy control. - Addison-Wesley Pub. Co., Sep 1997.Wei X., Rizzoni G. A scalable approach for energy converter modeling and supervisory control design / Proc. of ASME IMECE'2001, November 2001.Wei X., Rizzoni G. A scalable approach for energy converter modeling and supervisory control design / Proc. of ASME IMECE'2001, November 2001.Rajagopalan A., Washington G. Intelligent control of hybrid electric vehicles using GPS information / SAE Future Car Congress 2002, Arlington VA, June 2002.Rajagopalan A., Washington G. Intelligent control of hybrid electric vehicles using GPS information / SAE Future Car Congress 2002, Arlington VA, June 2002.Bahar D.M., Cimen M.A., Tuncay R.N. (2009, November). Development of control strategy based on fuzzy logic control for a parallel hybrid vehicle / International Conference on Electrical and Electronics Engineering-ELECO 2009, IEEE. - P. II-342.Bahar D.M., Cimen M.A., Tuncay R.N. (2009, November). Development of control strategy based on fuzzy logic control for a parallel hybrid vehicle / International Conference on Electrical and Electronics Engineering-ELECO 2009, IEEE. - P. II-342.Bin Y., Li Y., Gong Q., Peng Z. R. (2009, June). Multi-information integrated trip specific optimal power management for plug-in hybrid electric vehicles / American Control Conference, IEEE. - P. 4607-4612.Bin Y., Li Y., Gong Q., Peng Z. R. (2009, June). Multi-information integrated trip specific optimal power management for plug-in hybrid electric vehicles / American Control Conference, IEEE. - P. 4607-4612.Khairul Hasan. Sk., Dhingra A. Development of a Fuzzy Logic Controller for Real-time Energy Optimization of a Hybrid vehicle // Journal of Mechatronics and Robotics. - 2020, August.Khairul Hasan. Sk., Dhingra A. Development of a Fuzzy Logic Controller for Real-time Energy Optimization of a Hybrid vehicle // Journal of Mechatronics and Robotics. - 2020, August.Powell B. K., Bailey K. E., Cikanek S. R. Dynamic Modeling and Control of Hybrid Electric Vehicle Powertrain Systems // IEEE Control Systems Magazine. - 1998. - No. 18 (5). - P. 17-33.Powell B. K., Bailey K. E., Cikanek S. R. Dynamic Modeling and Control of Hybrid Electric Vehicle Powertrain Systems // IEEE Control Systems Magazine. - 1998. - No. 18 (5). - P. 17-33.Chan C. C. The State of the Art of Electric and Hybrid Vehicles // Proc. of the IEEE. - 2002. - No. 90 (2). - P. 247-275.Chan C. C. The State of the Art of Electric and Hybrid Vehicles // Proc. of the IEEE. - 2002. - No. 90 (2). - P. 247-275.Hattori N., Aoyama S., Kitada S., Matsuo I., Hamai K. Config-uration and operation of a newly developed parallel hybrid propulsion system / Proc. Global Powertrain Congr., Detroit, MI, Oct. 6-8, 1998.Hattori N., Aoyama S., Kitada S., Matsuo I., Hamai K. Config-uration and operation of a newly developed parallel hybrid propulsion system / Proc. Global Powertrain Congr., Detroit, MI, Oct. 6-8, 1998.Powell B. K., Bailey K. E., Cikanek S. R. Dynamic modeling and control of hybrid electric vehicle powertrain systems // IEEE Contr. Syst. Mag. - Oct. 1998. - P. 17-33.Powell B. K., Bailey K. E., Cikanek S. R. Dynamic modeling and control of hybrid electric vehicle powertrain systems // IEEE Contr. Syst. Mag. - Oct. 1998. - P. 17-33.Miller J. M., Gale A. R., Sankaran A. Electric drive subsystem for a low-storage requirement hybrid electric vehicle // IEEE Trans. Veh. Syst. - Nov. 1999. - Vol. 48. - P. 1788-1796.Miller J. M., Gale A. R., Sankaran A. Electric drive subsystem for a low-storage requirement hybrid electric vehicle // IEEE Trans. Veh. Syst. - Nov. 1999. - Vol. 48. - P. 1788-1796.Rahman Z., Butler K. L., Ehsani M. Designing parallel hybrid electric vehicles using V-ELPS 2.01 // Proc. Amer. Contr. Conf., SanDiego, C. A. - June 1999. - P. 2693-2697.Rahman Z., Butler K. L., Ehsani M. Designing parallel hybrid electric vehicles using V-ELPS 2.01 // Proc. Amer. Contr. Conf., SanDiego, C. A. - June 1999. - P. 2693-2697.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.