利用人工神经网络和多目标粒子群算法对电动汽车的经济性和性能进行优化

本文针对四轮独立驱动电动汽车（FWID-EVs）提出基于人工神经网络（ANNs）的功率管理系统，结合多目标粒子群优化（MOPSO）算法优化电池电压、容量及电机参数，实现总拥有成本（TCO）降低、组件质量减少和续航提升。仿真结果显示，采用178.90V/150Ah电池配置时，TCO降至3246.49欧元，显著优于商业电动车。

　　
随着全球碳中和目标的推进，电动汽车（BEV）作为减少空气污染和降低碳排放的关键技术，其经济性和技术可行性成为学术界和产业界共同关注的焦点。当前BEV面临的主要挑战在于如何通过系统优化平衡成本、性能与可持续性。传统研究多集中于电池成本分析或单一控制策略开发，而忽视了对整车动力系统多维度参数的协同优化。针对这一问题，由Matheus H.R. Miranda等学者团队提出的研究方案，从系统级视角构建了四轮独立驱动电动汽车（FWID-EV）的优化框架，实现了动力分配、组件选型与运营成本的集成决策，为电动车辆的经济性提升提供了创新路径。

### 一、研究背景与问题定位
全球交通领域每年排放的二氧化碳占比超过20%，其中燃油车在加速、制动等动态工况下的能源效率尤为低下。电池电动汽车虽能消除尾气排放，但其高昂的初期成本和运营维护费用阻碍了大规模普及。现有文献多聚焦于电池单体优化，例如Marzoughi等（2019）通过模糊逻辑与扁平控制器结合实现混合动力系统管理，但未将车辆动态性能与全生命周期成本纳入统一优化框架。类似地，Say等（2023）对柴油与纯电动公交车的12年成本对比研究，虽揭示了电动化长期经济性优势，但未考虑动力系统架构对TCO的具体影响。

FWID-EV架构的核心创新在于采用四轮独立驱动设计，消除传统传动轴系带来的能量损耗。该结构在动力分配上具有显著优势：当车辆需急转弯或在不同路况下行驶时，各轮电机可独立调整扭矩输出，既提升了操控稳定性（Eckert et al., 2017），又通过精准的功率分配实现了15%-20%的能耗优化（Feng et al., 2020）。然而，这种架构对控制系统的复杂度提出了更高要求，需在电机参数匹配、电池电压调度、DC-DC转换器增益优化等多目标之间寻求平衡。

### 二、技术方法与创新突破
研究团队采用分层优化策略，将问题分解为硬件参数设计与软件控制算法开发两个维度。在硬件层面，构建了包含驱动电机、电池组、DC-DC转换器等核心组件的优化矩阵，重点考察三个关键参数：电池电压（V）、容量（Ah）以及电机扭矩曲线匹配度。通过引入多目标粒子群优化算法（MOPSO），实现了对以下维度的协同优化：
1. **全生命周期成本（TCO）**：涵盖购置成本、维护费用与充电成本
2. **系统质量指标**：电池组质量（kg）、电机总质量（kg）及传动部件简化带来的质量下降
3. **动力性能**：车辆在NEDC/CLTC等典型驾驶循环中的续航里程（km）与能量效率（Wh/km）

区别于传统控制方法，研究创新性地将人工神经网络（ANN）与多目标优化算法深度融合。具体而言，ANN作为动态功率分配的核心控制单元，其结构参数（层数、神经元数量、激活函数）通过MOPSO进行自动寻优。这种架构具有双重优势：首先，神经网络可自适应学习不同驾驶场景下的功率需求模式，实现从规则控制向智能控制的跨越；其次，通过将控制算法的参数优化与硬件配置同步进行，突破了传统方法中控制策略与机械参数割裂的局限。

在算法实现层面，MOPSO采用多群组粒子协同机制，通过模拟鸟群觅食行为，在三维目标空间（TCO、质量、续航）中快速收敛至帕累托前沿最优解集。特别设计的适应度函数将三个目标转化为统一评价标准，同时引入动态权重调整机制，有效解决了传统多目标优化中参数维度灾难问题。仿真平台基于Matlab/Simulink构建，整合了轮胎力模型、车辆动力学方程（包含横摆角速度、纵向加速度等）、电机热力学模型等模块，确保了系统仿真的真实性与可靠性。

### 三、实验验证与结果分析
研究团队选取了典型城市与高速混合驾驶循环进行验证，测试结果显示：
1. **成本效益突破**：最优配置下TCO降至3246.49欧元（电驱系统成本占比42%），较商用EV降低18%-25%。其中电池组选型为178.90V/150Ah，在能量密度与成本之间取得最佳平衡。
2. **质量优化显著**：通过独立驱动架构与神经网络协同控制，系统总质量比传统前驱式电动车减少14.7kg，其中电机模块采用拓扑优化设计，质量降低达22%。
3. **续航能力提升**：在NEDC标准工况下，续航里程达到632km，较基准配置提升31%，主要得益于智能功率分配系统对能量流的精准调控。

对比分析表明，传统动态规划方法（Yu et al., 2023）在相同硬件配置下TCO高出约9%，而基于强化学习的控制策略（Lee et al., 2020）虽能实现全局最优，但其训练过程复杂度高，硬件适配性较差。研究团队提出的ANN-MOPSO混合架构，在保证控制精度的同时，将模型训练耗时缩短63%，参数配置维度从传统方法的12个降至7个，显著提升了工程应用的可行性。

### 四、工程应用价值与产业化启示
该研究成果对电动车辆产业具有三重指导意义：
1. **系统级设计范式革新**：首次将TCO优化、动力性能与控制算法开发纳入统一决策框架，为后续电动架构设计提供方法论参考。
2. **成本结构优化路径**：研究揭示电池电压与容量组合存在非线性成本拐点，最优配置下电池组成本降低19.8%，为供应链管理提供新思路。
3. **智能控制技术落地**：ANN控制器在80km/h以上高速巡航时的功率分配误差小于2.3%，较传统PID控制提升41%，验证了神经网络在动态工况下的优越性。

产业化应用场景预测显示，该技术可使中低端电动车型成本降低15%-20%，同时续航提升20%以上。特别是在多工况切换频繁的物流运输领域，独立驱动架构配合智能功率分配系统，可望将运营成本降低18%-25%（Schwab et al., 2022）。研究团队已与 Brazilian National Council for Scientific and Technological Development（CNPq）合作，在SP01车型平台上完成了工程样机开发，实测数据显示系统总成效率达89.7%，较行业平均水平提升12个百分点。

### 五、技术局限与发展方向
当前研究存在两方面局限：首先，仿真模型未完全涵盖极端温度（-30℃至50℃）下的电池衰减特性；其次，多目标优化中未充分考虑充电基础设施的时空分布对TCO的影响。未来研究可拓展以下方向：
1. **全场景适应性优化**：集成气象数据与充电桩分布模型，开发具有时空预测功能的动态TCO评估系统
2. **混合动力扩展**：将现有架构延伸至插电式混合动力（PHEV）系统，通过燃料电池与电动机的协同控制实现更广的应用场景覆盖
3. **数字孪生应用**：构建基于实测数据的数字孪生系统，实现从设计优化到运维管理的全链条闭环控制

该研究不仅为电动车辆的成本控制提供了新的技术路径，更通过智能控制算法与多目标优化的深度融合，开辟了电动车辆系统级创新的新范式。其方法论对自动驾驶汽车、飞行汽车等新兴电动交通工具的研发具有重要借鉴价值，为行业实现2030年电动化渗透率50%以上的战略目标提供了关键技术支撑。