作者简介：徐杨，男 汉 1988.09，工程师， 本科 学士学位，研究方向：汽车故障诊断维修 。

摘要：本文旨在探讨基于汽车发动机智能化控制的电动汽车动力系统优化设计方法。首先从智能化控制技术的发展现状与趋势入手，详细介绍了智能化控制技术在汽车发动机中的应用。接着，针对电动汽车动力系统的特点，提出了汽车发动机参数优化设计方法、智能化控制策略优化设计方法和整体动力系统协同优化设计方法。最后，展望了基于智能化控制的电动汽车动力系统未来发展方向。

关键词：汽车发动机；智能化控制；电动汽车动力系统；优化设计

一、引言

随着电动汽车的快速发展，对电动汽车动力系统的性能和效率提出了更高的要求。汽车发动机作为电动汽车核心组成部分之一，其智能化控制对系统性能的提升具有重要意义。本文旨在研究基于汽车发动机智能化控制的电动汽车动力系统优化设计方法，以期推动电动汽车技术的进步和应用。

二、智能化控制技术的发展现状与趋势

智能化控制技术是指通过引入人工智能、机器学习、模糊逻辑等先进技术，对汽车发动机进行智能化管理和控制的技术手段。随着科技的进步和人们对更高效、更环保的汽车需求的增加，智能化控制技术在汽车领域迅速发展。目前，智能化控制技术已经取得了许多突破性进展，并且在未来有着广阔的应用前景。首先，智能化控制技术的发展已经取得了显著的成果。传感器技术的进步使得发动机各种参数和状态可以实时监测和反馈，从而为智能化控制提供了基础数据。其次，在智能化控制技术的应用方面，已经涵盖了发动机的各个方面。例如，智能化控制技术可以应用于燃烧过程的控制，通过优化喷油系统、气缸进气和排气过程等实现燃烧效率的提升；智能化控制技术还可以应用于电动汽车的电池管理系统，通过实时监测电池状态、温度和性能预测，提高电池的充电和放电效率；此外，通过智能化控制技术还可以改善废气排放和噪声控制等领域。未来智能化控制技术在汽车发动机中的应用有着更广阔的前景。随着人工智能和互联网技术的发展，智能化控制技术可以与车辆自身的智能化实现深度融合，实现对车辆整体性能的优化管理[1]。

三、电动汽车动力系统优化设计方法

1.汽车发动机参数优化设计方法

汽车发动机的参数优化设计是指通过对发动机的各个参数进行调整和优化，以达到最佳性能和效率的设计方法。在电动汽车动力系统中，因为没有传统燃烧发动机的限制，可以采用创新的方法来优化发动机参数。以下将介绍几种常见的汽车发动机参数优化设计方法。首先，基于理论模型的优化方法是一种常用的发动机参数优化设计方法。这种方法通过建立数学模型来描述发动机的工作原理和性能特点，然后利用数学优化算法对模型进行求解，得到最优的发动机参数设定。常用的优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法等。通过这种方法，可以避免大量的试验和实验成本，快速找到最佳参数组合，提高发动机的性能。其次，基于模拟和仿真的优化方法是一种较为常见的发动机参数优化设计方法。这种方法通过建立发动机的数值仿真模型，并进行各种条件的模拟实验，来分析不同参数下的性能和效果。通过对大量的仿真实验结果进行统计和分析，可以找到最佳的发动机参数组合。这种方法具有较强的灵活性和实验可控性，能够更加精确地评估发动机的性能，并且可以快速调整参数以实现最优设计。另外，基于试验和数据分析的优化方法是一种实践经验的发动机参数优化设计方法。这种方法通过实际的试验和数据采集，对不同参数下的发动机性能进行测试和分析。通过收集和整理大量的试验数据，并运用统计学和数据挖掘技术，可以找到发动机参数与性能之间的关联规律。在此基础上，可以进行参数优化，使发动机达到最佳的性能表现。尽管这种方法可能需要较大的时间成本和实验开销，但它能够提供更加可靠和实用的设计指导。

2.智能化控制策略优化设计方法

智能化控制策略的优化是电动汽车动力系统优化设计的关键之一。智能化控制策略涉及到对各个子系统（如电动机、电池管理系统、功率电子装置等）的控制策略和算法进行优化，以提高整体系统性能和效率。以下将介绍几种常见的智能化控制策略优化设计方法。首先，基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的优化方法是一种常用的智能化控制策略设计方法。MPC方法通过建立电动汽车动力系统的数学模型，并结合优化算法，运用先行预测的原理来实现对系统的控制策略优化。通过考虑多个优化目标，如电池寿命、能量利用率、动力性能等，MPC方法能够通过调节控制器的参数和设定值来实现最优控制。其次，强化学习算法是另一种智能化控制策略优化设计方法。强化学习算法是一种让智能体通过不断的试错和学习来使行为逐渐朝向最优的算法。在电动汽车动力系统中，可以将强化学习应用于控制器的优化设计，使控制器能够通过与环境的交互获得最佳的控制策略，并实现系统性能的优化。另外，遗传算法和粒子群优化算法等进化算法也可以用于智能化控制策略的优化设计。这些算法通过模拟生物进化的原理，在参数空间中搜索最优解。通过定义适应度函数和设定优化目标，进化算法可以自动寻找最优的控制策略。这种方法适用于控制策略设计的多目标优化问题，能够充分发挥算法的全局搜索性能[2]。

3.整体动力系统协同优化设计方法

整体动力系统协同优化设计是指在电动汽车动力系统中，通过协同优化各个子系统的参数和控制策略，以达到整体系统性能最优化的设计方法。电动汽车的动力系统由多个子系统组成，包括电池系统、电动机控制系统、底盘控制系统等，这些子系统之间的协同作用对于整体系统性能至关重要。以下将介绍几种常见的整体动力系统协同优化设计方法。首先，基于模型的协同优化方法是一种常用的整体动力系统协同优化设计方法。该方法通过建立电动汽车动力系统的整体数学模型，并考虑各个子系统之间的耦合关系，通过模型求解和优化算法来实现协同优化。例如，通过调整电池系统的电流和电压设定值，以满足电动机系统对能量供应的需求，从而实现整体系统的最优性能。其次，基于仿生优化的协同优化方法是一种模拟自然界生物演化原理的设计方法。这种方法通过模拟生物进化的过程，通过算法迭代寻找最优解。例如，可以通过遗传算法等进化算法来同时优化电动机控制器、电池管理系统以及底盘控制系统等各个子系统的参数，使得整体动力系统达到最优性能。最后，基于多目标优化的协同优化方法是一种能够同时考虑多个优化目标和约束条件的设计方法。这种方法通过设置适当的权重和权衡函数，将多个优化目标转化为单一目标来进行优化。例如，可以将电池寿命、能量利用率和驾驶舒适性等多个指标进行权衡，通过优化各个子系统的参数和控制策略来实现整体动力系统的协同优化[3]。

结语

本文旨在探讨基于汽车发动机智能化控制的电动汽车动力系统优化设计，旨在推动电动汽车技术的创新和发展。通过对智能化控制技术在汽车发动机中的应用进行综述，并提出了汽车发动机参数优化设计、智能化控制策略优化设计和整体动力系统协同优化设计方法，本文为电动汽车动力系统的优化设计提供了新的思路和方法。未来，我们将进一步深化研究，推动智能化技术在电动汽车领域的应用，以实现更加高效、可靠的电动汽车动力系统。

参考文献

[1]许桢，钱平，张成功.电动汽车动力系统双向变换器优化设计[J].计算机仿真，2019，36（05）：164-168+376.

[2]郭美华.纯电动汽车动力系统优化设计及研究[J].中国高新区，2017，（15）：21-22.