杨友良，马强

（华北理工大学电气工程学院，唐山 063000）

0 引言

近几年来由于雾霾天气的加重，空气污染的状况日趋“白热化”，进而导致电动汽车替代化石燃料汽车成为大势所趋。但是电动汽车也并非完美无缺，它的最大问题就是锂电池充电存在着某些弊端。不言而喻，设计一款高效、健康、安全的智能充电系统对整个电力汽车行业发展会有很大的促进作用。当今，生活中存在的普通充电方式都是简单的恒流、恒压等，这种充电方式对整个充电过程并没有太大的积极作用。反而普通充电方式有充电时间长的缺点，这会对锂电池造成一定的伤害，因此普通充电方式无法满足当今人们对锂电池的充电要求。

针对这个问题，目前业界人士提出了许多控制算法，王静等人提出了模糊自适应PID 控制器，最终结果表明系统具有良好的动静态响应和稳定性，但是缺乏抗干扰能力[1]。王海群等采用模糊免疫自适应PID 控制器对控制系统的比例、积分、微分实时控制，最终证明控制效果良好，响应很快，超调量小，但缺乏自我学习以及自我动态调整的能力[2]。将模糊控制用于充电控制已经是常见的算法了，但是随着电动汽车电池容量的增加，为了缩短充电时间，提高充电效率，就必须提高充电电流，而大的电流会对电池造成不可逆的损害，因此必须提高系统的精度，使得充电电流趋于马斯充电曲线。在模糊控制的基础上，结合神经网络自学习特点设计一种模糊神经网络PID 控制器，通过神经网络对PID 参数的动态调节使得快速达到稳定状态，仿真结果验证了控制方法可靠性、有效性。……