[發明專利]一種混合動力電動汽車的功率分配方法

在審

• 申請號: 201911151738.7
• 申請日: 2019-11-22
• 公開（公告）號: CN110733493A
• 公開（公告）日: 2020-01-31
• 發明（設計）人: 李光林;張喆
• 申請（專利權）人: 遼寧工業大學
• 主分類號: B60W10/06
• 分類號: B60W10/06;B60W10/08;B60W20/15;B60W40/076;B60W40/105;B60W40/107
• 代理公司: 11369 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 周婷

1.一種混合動力電動汽車的功率分配方法，其特征在于，包括：

車輛行駛后，監測混合動力電動汽車的行駛速度v、加速度a、儲能電池的SOC值S_soc；

監測混合動力電動汽車行駛的環境信息，計算汽車行駛過程中的環境影響因子α；

根據混合動力電動汽車的行駛速度v、加速度a、儲能電池的SOC值S_soc以及環境影響因子α，控制混合動力電動汽車的發動機和電動機的工作狀態。

2.根據權利要求1所述的混合動力電動汽車的功率分配方法，其特征在于，所述環境信息包括：環境溫度T、環境濕度RH、路面坡度δ、風速κ。

3.根據權利要求2所述的混合動力電動汽車的功率分配方法，其特征在于，所述控制混合動力電動汽車的發動機和電動機的工作狀態，包括：

步驟一、按照采樣周期，獲取混合動力電動汽車的行駛速度v、加速度a、儲能電池的SOC值S_soc以及環境影響因子α；

步驟二、依次將獲取的參數進行歸一化，確定三層BP神經網絡的輸入層向量為，x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅}；其中，x₁為汽車的行駛速度系數、x₂為汽車的加速度系數、x₃為儲能電池的SOC值系數、x₄為環境影響因子系數；

步驟三、所述輸入層向量映射到中間層，所述中間層向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}；m為中間層節點個數；

步驟四、得到輸出層向量o＝{o₁,o₂}，o₁為發動機調節系數，o₂為電動機調節系數；

步驟五、將輸出層向量輸入到模糊控制器中，獲得表示調節類別的輸出向量群，將其作為調節答案輸出。

4.根據權利要求3所述的混合動力電動汽車的功率分配方法，其特征在于，所述模糊控制器的工作過程包括：

將發動機調節系數與預設的發動機調節系數比較得到發動機調節偏差信號，將電動機調節系數與預設的電動機調節系數比較得到電動機調節偏差信號；

將發動機調節偏差信號經過微分計算得到發動機調節變化率信號，電動機調節偏差信號經過微分計算得到電動機調節變化率信號；

將發動機調節變化率信號、電動機調節變化率信號共同經過放大后輸入到模糊控制器中，輸出調節等級。

5.根據權利要求4所述的混合動力電動汽車的功率分配方法，其特征在于，所述儲能電池的電池倉進氣流量的經驗公式滿足：

其中，q₀為設定的電池倉進氣流量的基準值，k_c為收縮系數，k₁為電池艙內部的阻力系數，V₁為電池單體體積，V_C為電池倉的總容積，P_i為電池倉內的工作壓力，P₀為電池倉內的初始壓力。

6.根據權利要求5所述的混合動力電動汽車的功率分配方法，其特征在于，所述環境影響因子的經驗公式滿足：

其中，T為環境溫度，T₀為設定的環境溫度基準值，RH為環境濕度，為設定的環境溫度基準值，δ為路面坡度，δ₀為設定的路面坡度基準值，κ為風速，κ₀為設定的風速基準值。

7.根據權利要求6所述的混合動力電動汽車的功率分配方法，其特征在于，所述步驟二中進行歸一化的公式為：

其中，x_j為輸入層向量中的參數，X_j分別為測量參數v、a、S_soc以及α，j＝1,2,3,4；X_jmax和X_jmin分別為相應測量參數中的最大值和最小值。

8.根據權利要求7所述的混合動力電動汽車的功率分配方法，其特征在于，所述中間層節點個數m滿足：其中，n為輸入層節點個數，p為輸出層節點個數。