本文提出了城市电动汽车混合储能系统(HESS)模糊控制器(FLC)的粒子群优化方法。sugeno型模糊推理系统已被应用于电池和超级电容器储能系统之间的功率分配，以及管理超级电容器存储的能量量。所述模糊逻辑控制器的两个输出信号表示每个储能系统的功率，并为所有推理规则输出的加权和。提出了粒子群算法(PSO)来确定规则的权重。
本文采用了简化的HESS模型和简化的FLC。[1, 2, 3]给出了完整的HESS模型。扩展电源管理算法在[4,5]中提出
模糊推理系统控制锂离子和超级电容储能系统的功率，使其不影响车辆的动态性能，同时力求使电池瞬时电流最小化。模糊系统的整定涉及规则权值的确定，对控制器的性能有重要影响。这个过程很复杂，也不明显，尤其是当推理系统有很多规则的时候。

PSO的详细描述将在第18届欧洲电力电子与应用会议(http://www.epe2016.com/9月)。

[1] M. Michalczuk, L. M. Grzesiak和B. Ufnalski，“电池-超级电容器储能系统的实验参数识别”，2015年IEEE第24届国际工业电子研讨会(ISIE)， Buzios, 2015, pp. 1260-1265。
http://dx.doi.org/10.1109/ISIE.2015.7281653
[2] M. Michalczuk，锂离子电池模型，//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/48234
[3] M. Michalczuk，超级电容器(超级电容器)模型，//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/51243
[4] Michalczuk, M.， Ufnalski, B.， Grzesiak, L. M.(2015)。基于模糊逻辑的基于地形数据的电动汽车电池-超级电容器储能电源管理策略。电子工程学报，34(1)，173-188。
http://dx.doi.org/10.1108/COMPEL-11-2013-0388
[5] M. Michalczuk，电动汽车模糊逻辑控制，//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/48250