[發明專利]一種基于跟車模型的混合動力汽車節能預測控制方法

有效

• 申請號: 201410111686.1
• 申請日: 2014-03-25
• 公開（公告）號: CN103863318B
• 公開（公告）日: 2017-03-01
• 發明（設計）人: 余開江;許孝卓;張宏偉;高如新;王莉;蘇珊;楊俊起;荊鵬輝
• 申請（專利權）人: 河南理工大學
• 主分類號: B60W20/15
• 分類號: B60W20/15;B60W20/16;B60W30/16
• 代理公司: 鄭州科維專利代理有限公司41102
• 代理人: 蔡淑媛

1.一種基于跟車模型的混合動力汽車節能預測控制方法，其特征在于：具體如下：

第一步，信息采集

通過全球定位系統采集車輛的位置信息p，作為實時車輛狀態的反饋；通過車載雷達測速裝置采集前方車輛速度v_p-，用于跟蹤控制；通過卡爾曼濾波器利用采集的蓄電池開路電壓V_OC、內阻R_batt對蓄電池荷電狀態進行估計；

第二步，車輛建模

基于混合動力汽車驅動系統，根據車輛機械耦合和電子耦合關系，列寫系統動力學方程，對動力學方程進行解耦，從而獲得車輛的狀態空間數學模型如式（1）所示：

式中，x為狀態量，u為控制量，S和R是太陽輪和齒圈齒數，τ_M/G1，τ_M/G2，τ_resist，τ_brake和τ_eng?是發電電動一體機一，發電電動一體機二，車輛行駛阻力，車輛摩擦制動和發動機轉矩，ω_M/G1，ω_M/G2和ω_eng是發電電動一體機一，發電電動一體機二和發動機的角轉速度；g_f是主減速器速比；I_M/G1，I_M/G2，I_w和I_eng是發電電動一體機一，發電電動一體機二，車輪和發動機的轉動慣量，r_w?是車輪半徑，參數ρ，C_D，A，m，g，μ和θ是空氣密度，空氣阻力系數，迎風面積，車輛質量，重力加速度，滾動阻力系數和道路坡度，參數p為車輛位置，x_SOC?為蓄電池荷電狀態，V_OC，R_batt和Q_batt?是蓄電池開路電壓，內阻和容量；

蓄電池功率?P_batt?由式（2）計算：

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道路坡度模型由S型函數分段線性近似，如式（3）所示：

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式中s₁，s₂，s₃，s₄，s₅和s₆是形函數參數；

車輛的燃油經濟性評價采用威蘭氏線性模型,如式（4）所示：

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式中m_f為燃油消耗率，參數a，b，c，h，k和l?為常數；

第三步，公式化控制策略

首先檢測混合動力車輛狀態，其次運用第一步建立的空間數學模型和公式化控制策略求解最優的控制問題，然后應用所求得的最優控制序列的第一個控制量用于公式化控制，由于模型預測控制為區間最優控制，所以其求得的最優控制量是數量為預測區間除以采樣間隔的序列，最優控制序列的第一個控制量與實際狀態最接近，所以一般采用它來作為實際的控制量；

最優控制問題定義如式（5）所示：

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式中T為預測區間，τ_M/G2max，τ_M/G2min，τ_M/G1max，τ_M/G1min和τ_brakemax?為控制量約束；

評價函數定義如式（6）所示：

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式中SOC_d?是目標蓄電池荷電狀態，v_d?是車輛目標速度，它取值為車輛最優等速燃油經濟性速度；w_x，w_y，w_z，w_d，w_e，w_f，w_g，w_h，w_i，w_j?，w_k?和w_l?是權重系數；?SOC_min,?SOC_max,?ω_engmax,?ω_M/G2max,?ω_M/G1min,?ω_M/G1max,?P_battmin,?P_battmax，τ_engmax?為參數約束，?τ_engmax?隨狀態變化的控制量約束，參數p_p-，v_p-，d_min-和l分別是預測區間內前方車輛位置，速度，最小車間距和車長，預測區間內假設前方車輛速度一定；

第四步，在線最優控制

解法具體來說，運用極小值原理將最優控制問題轉化為兩點邊值問題，在處理哈密頓函數相關的微分方程組和代數方程組時采用部分空間法求解，這是一種GMRES解法，應用預測區間內的最優控制序列的第一個控制量于車輛，之后在下一個采樣時刻，將預測區間向前推進一步，如此循環往復，實現在線最優控制；

第五步，權重參數調節

權重參數為第三步中評價函數內的權重系數，采用粒子群算法自動調節權重系數，具體來說，粒子群算法中的粒子為各項權重系數，然后通過迭代找到最優解，在每一次迭代中，粒子通過跟蹤兩個極值來更新自己，第一個就是粒子本身所找到的最優解，這個解叫做個體極值，另一個極值是整個種群目前找到的最優解，這個極值是全局極值；

第六步，目標滿足判斷

滿足目標的標準為汽車的燃油經濟性收斂到最優值，具體來說，迭代上一次和本次燃油經濟性誤差在±%5內即認為滿足目標。