[發明專利]一種駕駛員在環的汽車燃油經濟性控制方法有效
| 申請號: | 201710862072.0 | 申請日: | 2017-09-21 |
| 公開(公告)號: | CN107577234B | 公開(公告)日: | 2021-01-15 |
| 發明(設計)人: | 錢立軍;張應鵬;邱利宏;張嘉明 | 申請(專利權)人: | 合肥工業大學 |
| 主分類號: | G05D1/02 | 分類號: | G05D1/02 |
| 代理公司: | 安徽省合肥新安專利代理有限責任公司 34101 | 代理人: | 何梅生 |
| 地址: | 230009 安*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 駕駛員 汽車 燃油 經濟 控制 方法 | ||
1.一種駕駛員在環的汽車燃油經濟性控制方法,其特征是:所述汽車為智能網聯混合動力汽車,所述控制方法為考慮駕駛員隨機誤差的分層控制方法;所述分層控制方法中的上層控制方法是基于駕駛員隨機誤差以及基于智能網聯環境下所獲取的狀態信息計算最優目標車速,所述狀態信息包括周圍車輛狀態信息和交通信號燈狀態信息;所述分層控制方法中的下層控制方法是基于自適應等效燃油消耗最小原理計算混合動力汽車的最優能量分配;
所述上層控制方法是按如下步驟實現:
步驟1:以常規整車縱向動力學模型為基礎,建立考慮駕駛員隨機誤差的整車縱向動力學模型如式(1),所述駕駛員隨機誤差采用馬爾科夫過程描述;
式(1)中,角標i指代車輛i;xi為智能網聯環境下所獲取的車輛i的狀態信息,是關于車輛i的狀態向量,包含車輛i的車速vi和車輛i位置si;為xi的一階導數;為車輛i的實際加速度,以為控制變量;mi為車輛i的車輛整備質量;CD為空氣阻力系數;ρa為空氣密度;Afi為車輛i的迎風面積;f為滾動阻力系數;g為重力加速度;θ為道路坡度;為車輛i的理想加速度;為具有隨機性的車輛i的隨機加速度,所述隨機加速度是考慮駕駛員隨機誤差的加速度;vimin和vimax分別為城市道路條件下的最低限速和最高限速;uimin和uimax分別為城市道路的最小和最大加速度;
步驟2:以整車縱向動力學模型為基礎,基于能量守恒原理建立混合動力汽車油耗模型如式(2);
式(2)中,Si為車輛i的行駛里程;tf為終止時刻;E表示求期望的函數;為車輛i的燃油消耗率;Δt為迭代步長;ηieff為車輛i的驅動效率;HLHV為汽油的熱值;Pieff為車輛i的有效牽引功率;ηirec為車輛i的能量回收效率;ηig為車輛i的變速箱傳動效率;ηif為車輛i的主減速器傳動效率;ηiw為車輛i的車輪傳動效率;Pie_in為車輛i的發動機消耗功率;Pie_out為車輛i的發動機輸出功率;Pim_in為車輛i的電機輸入功率;Pim_out為車輛i的電機輸出功率;Pibat_in為車輛i的電池輸入功率;Pibat_out為車輛i的電池輸出功率;
步驟3:以所述整車縱向動力學模型和混合動力汽車油耗模型為基礎,進行多目標優化,建立隨機模型預測的優化模型如式(3);所述多目標包括車輛i的燃油消耗率車輛i的車速vi,跟車距離Sij以及車輛i的實際加速度
式(3)中ω1、ω2、ω3、ω4為權值系數;角標j指代車輛j;sj為車輛j的車輛位置;vj為車輛j的車速;S0為理想相對距離;T為預測的時間窗口;跟車距離Sij是指車輛i和車輛j之間的相對距離與理想相對距離的差值;th為車頭時距;
在式(3)所表征的優化模型中,目標車速vitarget為未知變量,為獲得目標車速vitarget需要利用交通信號燈正時確定目標車速范圍求解模型,進而確定目標車速vitarget;所述交通信號燈正時為智能網聯環境下獲取的交通信號燈狀態信息,是指交通信號燈出現紅燈和綠燈的時機及持續的時間;所述目標車速范圍求解模型如式(4):
式(4)中,vih為目標車速上限值;vil為目標車速下限值;dia為車輛i與交通信號燈a的距離;Kw為t時刻信號燈正在循環的次數;tg為綠燈持續時間;tr為紅燈持續時間;tc為信號燈循環周期,等于紅燈持續時間和綠燈持續時間之和;
步驟4:通過對駕駛員隨機誤差進行離散化,將式(3)表征的優化模型轉變為式(5)所示的隨機模型預測目標函數;
式(5)中,Nsc為離散的駕駛員隨機誤差值的數量;pl為當前路徑發生的概率,pl的值為該路徑上每一個節點發生概率的乘積;在將駕駛員隨機誤差離散后,隨機生成與離散的駕駛員隨機誤差對應的概率轉移矩陣,用于計算每一條路徑發生的概率;
利用式(5)所表征的隨機模型預測目標函數獲得關于車輛i的燃油消耗率車輛i的車速vi、跟車距離Sij以及車輛i的實際加速度的最優值,將車輛i的車速vi的最優值作為最優目標車速,完成駕駛員在環的汽車燃油經濟性控制;
所述路徑是指在將駕駛員隨機誤差離散化后形成的從根節點到葉節點的方案樹中的路徑,所述根節點為當前時刻的駕駛員隨機誤差值,所述葉節點為模型預測時間窗口結束時可能出現的駕駛員隨機誤差值。
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