Ein verbesserter T–S-Fuzzy-Regler für das Energiemanagement von Parallelhybridfahrzeugen

Warum intelligentere Hybride wichtig sind

Hybridautos versprechen saubereres Fahren und geringere Kraftstoffkosten, indem sie einen Verbrennungsmotor mit einem Elektromotor kombinieren. Damit dieses Versprechen jedoch wirklich eingelöst wird, muss das Fahrzeug ständig entscheiden, welche Energiequelle wie viel Leistung liefert. Diese Arbeit stellt eine neue Methode vor, um solche Entscheidungen in Bruchteilen einer Sekunde zu treffen, sodass der Motor häufiger in seinem „Effizienzbereich“ arbeitet, der Kraftstoffverbrauch sinkt und die Batterie geschont wird — und das ohne teure Bordcomputer oder detaillierte Kenntnis der künftigen Fahrstrecke.

Die Arbeit zwischen Motor und Elektromotor aufteilen

Bei einem Parallelhybrid können sowohl der Verbrennungsmotor als auch der Elektromotor die Räder antreiben, einzeln oder gemeinsam. Die zentrale Herausforderung ist ein Energiemanagementsystem, das Moment für Moment entscheidet, wie viel Drehmoment jeder liefern soll. Viele frühere Ansätze streben nach perfekter Effizienz mit aufwendigen Optimierungs- oder Lernalgorithmen, die jedoch langsam, kostspielig und schwer in Alltagsfahrzeugen einsetzbar sind. Die Autoren konzentrieren sich stattdessen auf eine einfachere, regelbasierte Steuerung, die online in Echtzeit laufen kann und trotzdem kluge Entscheidungen darüber trifft, wer die Arbeit übernimmt.

Ein Regelwerk, das menschlichem Denken ähnelt

Der neue Regler basiert auf einer Form der Fuzzy-Logik, einem mathematischen Rahmen, der nachahmt, wie Menschen mit ungefähren Regeln arbeiten, etwa „wenn der Bedarf gering ist, den Elektromotor bevorzugen; ist der Bedarf hoch, den Verbrennungsmotor einsetzen“. Anders als frühere Fuzzy-Systeme, die mehrere Eingänge erforderten — etwa Geschwindigkeit, Drehmoment und Batterieladung — nutzt dieses Design die Motorleistung als Haupteingang und behandelt den Ladezustand der Batterie separat. Durch die sorgfältige Gestaltung von vier groben Betriebsleistungs‑„Zonen“ kann der Regler erkennen, wann der Motor in seinem effizientesten Bereich arbeiten sollte und wann der Elektromotor übernehmen muss, ohne viele Variablen gleichzeitig zu verarbeiten. Diese Reduktion der Eingänge verringert den Rechenaufwand und senkt die Hardwareanforderungen im Fahrzeug.

Den Motor im Effizienzbereich halten

Um den Regler zu entwickeln, kartieren die Forschenden zunächst, wie effizient der Motor bei verschiedenen Drehzahlen und Drehmomenten Kraftstoff in Bewegung verwandelt. Diese Karte zeigt kleine Bereiche, in denen der Motor besonders effizient ist, und große Bereiche, in denen viel Kraftstoff verschwendet wird. Die Fuzzy-Regeln werden so abgestimmt, dass, wann immer möglich, die geforderte Antriebsleistung durch den Betrieb des Motors innerhalb dieser effizienten Inseln bereitgestellt wird. Fordert der Fahrer weniger Drehmoment als der bevorzugte Motorwert, formt der Regler die Nachfrage leicht um, sodass der Motor weiterhin effizient arbeitet, während der Elektromotor die Differenz übernimmt oder ausgleicht. Fordert der Fahrer mehr Drehmoment, als die effiziente Region liefern kann, lässt der Regler den Motor seinen Effizienzbereich verlassen, jedoch nur so weit, wie es nötig ist, um mit dem Verkehr mitzuhalten.

Die Batterie im Gleichgewicht halten bei realen Fahrprofilen

Das Team testet seine Strategie an einem detaillierten Computermodell eines typischen Mittelklasse‑Hybridwagens, einschließlich Aerodynamik, Rollwiderstand, einer Lithium‑Ionen‑Batterie und eines Elektromotors, der für den Alltagsgebrauch und nicht für den Rennbetrieb dimensioniert ist. Sie fahren dieses virtuelle Auto durch eine lange, zusammengesetzte Strecke, die europäische, amerikanische und Londoner Stadtverkehrsprofile kombiniert und sowohl Stop‑and‑Go‑Situationen als auch schnellere Autobahnabschnitte erfasst. Die Ergebnisse zeigen, dass das Fahrzeug dem Zielgeschwindigkeitsprofil sehr genau folgt, während Drehmoment von Motor und Elektromotor ihren Referenzen mit sehr kleinen Abweichungen folgt. Wichtig ist, dass der Ladezustand der Batterie am Ende der Fahrt nahe dem Anfangswert bleibt, was beweist, dass die Kraftstoffeinsparungen nicht dadurch erzielt werden, dass die Batterie stillschweigend entladen wird.

Was das für zukünftige Autos bedeutet

Am Ende reduziert der vorgeschlagene Fuzzy‑Regler den Kraftstoffverbrauch um etwa 3 % gegenüber einer bereits fortgeschrittenen früheren Strategie, ohne zusätzliche Rechenlast und bei gleichzeitiger Erhaltung der Batterieladung. Da er auf einfachen Regeln statt auf detaillierten Vorhersagen des künftigen Verkehrs beruht, ist er leichter in echten Fahrzeugen mit kostengünstiger Hardware umsetzbar. Für Fahrer könnte diese Art der intelligenten Energieaufteilung bedeuten, dass Hybride günstiger herzustellen und gleichzeitig effizienter im Betrieb sind — ein praktischer Schritt zu saubererem Verkehr, ohne einen vollständigen Wechsel zu rein elektrischen Fahrzeugen zu erzwingen.

Zitation: Hokmabad, E.S., Rostami, N. & Sharifian, M.B.B. An improved T–S fuzzy controller for energy management of parallel hybrid vehicles. Sci Rep 16, 10428 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41457-8

Schlüsselwörter: Hybridfahrzeuge, Energiemanagement, Fuzzy-Regelung, Kraftstoffeffizienz, elektrischer Antriebsstrang