一、系統架構設計

混合動力汽車（HEV）的MATLAB建模需包含以下核心模塊：

1. 動力總成系統

   • 發動機模型（基于MAP數據或物理機理）
   • 電機/發電機模型（PMSM/IM模型）
   • 電池管理系統（SOC估算、熱管理）
   • 離合器與變速器模型（CVT/AMT動力學）

2. 能量管理模塊

   • 駕駛員模型（踏板信號生成）
   • 功率分配策略（規則/模糊/PID控制）
   • 再生制動控制算法

3. 車輛動力學模型

   • 三自由度縱向動力學方程

   • 輪胎模型（Magic Formula）

   • 空氣動力學與滾動阻力模型

二、關鍵組件建模實現

1. 動力系統建模（Simscape實現）

%% 發動機模型（基于MAP數據）
engine = ssc_engine('MAP', 'Engine_Map.mat'); % 加載扭矩-轉速特性
engine.Torque = @(w, th) interp2(engine.Torque_Map, w, th);

%% 電機模型（PMSM）
motor = ssc_motor_pmsm('R', 0.01, 'Ld', 0.0005, 'Lq', 0.0005);
motor.Control_Mode = 'Torque'; % 扭矩控制模式

%% 電池模型（等效電路）
bat = ssc_battery('Type', 'Lithium-Ion', 'Capacity', 20, 'SOC', 0.8);
bat.Temperature_Model = 'Enabled'; % 啟用溫度效應

2. 傳動系統建模

%% 變速箱模型（CVT無級變速）
gearbox = ssc_gear_cvtratio('Ratio', 0.01:0.001:0.1);
clutch = ssc_clutch('Engage_Threshold', 50); % 摩擦片壓力閾值

%% 差速器模型
diff = ssc_diff('Type', 'Open', 'Torque_Bias', 1.2);

3. 能量管理策略（模糊控制）

%% 模糊控制器設計
fis = newfis('HEV_Control');
fis = addvar(fis,'input','Delta_T',[-500,500](@ref)); % 扭矩差
fis = addvar(fis,'input','SOC',[0.2,0.9](@ref));    % 電池SOC
fis = addvar(fis,'output','K',0.5,1.5](@ref));     % 功率分配系數

% 規則庫（示例）
ruleList = [1 1 1 1 1;   % Delta_T負大 & SOC低 → K=1.5
           1 2 1 1 0.8;   % Delta_T負大 & SOC中 → K=1.2
           2 1 1 1 1.2;   % Delta_T正大 & SOC低 → K=1.2];
fis = addrule(fis,ruleList);

三、整車模型集成

%% 前向仿真架構
simulink模型架構：
[駕駛員模型] --> [HCU控制器] --> [動力總成模型]
               |               |
               v               v
         [車輛動力學模型] --> [能量管理模型]

%% 關鍵信號流
- 駕駛員踏板信號 → 需求扭矩計算  
- SOC狀態 → 電池管理模塊  
- 車速反饋 → 駕駛員模型修正  
- 溫度信號 → 熱管理策略

四、仿真驗證方法

1. 標準工況測試

%% NEDC工況仿真
[~,t] = simulate_nedc(); % 加載標準循環數據
plot(t, vehicle_speed, t, engine_torque);
xlabel('時間(s)'); ylabel('速度(m/s)/扭矩(Nm)');
legend('車速','發動機扭矩');

2. 性能評估指標

3. 模型驗證案例

% 某PHEV車型仿真結果
Fuel_Consumption = 4.2 L/100km;  % 相比傳統車降低38%
SOC_穩定范圍 = [0.25,0.75](@ref);  % 電池SOC波動控制
0-100km/h加速時間 = 8.3s;       | 電機輔助提升2.1s

五、優化策略

1. 動態規劃優化

   % 基于DP的SOC軌跡規劃
   [SOC_traj, torque_traj] = dp_optimizer(t, road_profile);
   

2. 模型預測控制（MPC）

   % MPC控制器設計
   mpcobj = mpc(plant, Ts, Np, Nc);
   mpcobj.Weights.OutputVariables = [1,0.5](@ref); % 優先考慮扭矩跟蹤
   

3. 熱管理優化

   % 電池溫度控制
   T_bat = 25 + 5*sin(pi*t/3600); % 溫度波動模擬
   Q_coolant = pid_controller(T_bat, 25); % PID溫控
   

參考代碼 混合動力汽車的matlab建模 www.youwenfan.com/contentcnk/64064.html

六、典型應用場景

1. 能量回收控制

   % 再生制動扭矩分配
   T_rec = min(brake_demand, 0.3*max_motor_torque);
   regenerative_energy = integrate(T_rec * ω_mot);
   

2. 模式切換邏輯

   % 駕駛模式判斷
   if v > 60 && soc > 0.6
       mode = 'Series'; % 高速純電模式
   elseif v < 30 && soc < 0.4
       mode = 'Parallel'; % 低速混動模式
   else
       mode = 'Charge_Sustaining'; % 能量維持模式
   end
   

3. 故障診斷系統

   % 電機過流保護
   if I_mot > 300
       trigger_fault('Motor_Overcurrent');
       reduce_torque(0.5); % 降額運行
   end