[發明專利]一種混合動力車輛智能變時域模型預測能量管理方法

有效

• 申請號: 202010129721.8
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN111267831B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 周健豪;薛源;薛四伍;顧誠;廖宇暉;劉軍;張仁鵬
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: B60W20/11
• 分類號: B60W20/11;B60W20/15
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 賀翔

本發明公開了一種混合動力車輛智能變時域模型預測能量管理方法，屬于插電式混合動力汽車能量管理領域，所述方法主要包括：建立雙神經網絡工況預測模型，進一步建立基于雙神經網絡工況預測的MPC的并聯式混合動力車輛能量管理系統；利用深度確定性策略梯度（DDPG）算法，建立DDPG控制器；將上述所構建模型結合，建立一種混合動力車輛智能變時域模型預測能量管理模型，對模型進行訓練；汽車行駛時，獲取汽車的相關狀態與交通狀況信息作用于已訓練模型，實現了并聯式混合動力車輛智能變時域MPC的能量管理。采用本發明，可以有效解決采用固定預測時域的MPC對工況適應性差的問題，有效提高能量管理策略的控制效果，進一步提高車輛的燃油經濟性。

技術領域

本發明屬于插電式混合動力汽車能量管理領域，尤其涉及一種混合動力車輛智能變時域模型預測能量管理方法。

背景技術

近些年，汽車行業快速發展，給人們的出行帶來了極大的便利，但是也引起了環境污染與資源短缺等問題。為了解決這些問題，汽車行業不斷改革創新，積極推動新能源汽車技術的發展，尤其是混合動力汽車。混合動力汽車分為傳統的混合動力汽車(HEV)和插電式混合動力汽車(PHEV)，與傳統的混合動力汽車相比，插電式混合動力汽車具有大容量的動力電池、可直接接入電網充電和可以純電動行駛的優點，因此被重點發展。PHEV具有多個能量源，在不同行駛工況下，應合理協調各個動力源能量供給分配情況，使發動機與電機保持高效率區間運轉，提高燃油經濟性，因此在PHEV發展中，應該對能量管理策略進行合理的制定，整車的性能與策略的好壞有直接聯系。

現如今，在PHEV上應用的能量管理策略有兩類：一是基于規則的能量管理策略，二是基于優化的能量管理策略。基于規則的能量管理策略需要依賴于專家經驗對規則進行制定，對工況的適應性不好，難以實現最優解。基于優化的能量管理策略有兩類：一是基于全局優化的能量管理策略，二是基于瞬時優化的能量管理策略。基于全局優化的能量管理策略可以實現全局最優解，但計算時間長，不可用于實時控制；基于瞬時優化的能量管理策略，計算時間短，所以廣泛應用于混合動力汽車的能量管理中，實現在線實時控制，尤其是模型預測控制方法。

模型預測控制方法基于未來行駛工況，在預測時域內實現對未來車輛轉矩需求的滾動優化，以實時最優的控制策略逼近全局最優的控制效果，但是模型預測控制方法均固定的預測時域，研究人員依靠經驗或者進行試驗對其進行確定，采用固定預測時域的MPC方法無法很好地適應工況的變化，難以保證車輛最優的燃油經濟性。在汽車實際行駛過程中，天氣條件與道路交通復雜多變，同時駕駛員行為具有不確定性、多樣性，這些隨機性問題極大地增加了模型預測控制器控制參數的調節難度。因此，在汽車實際行駛時，由于其行駛工況是變化的，故最優的預測時域也會隨之變化，合理地在線實時調整預測時域的長度，可以有效提高基于模型預測控制的能量管理策略的控制效果，提高汽車整車性能。

發明內容

為了解決上述本領域中存在的技術問題，本發明提供了一種混合動力車輛智能變時域模型預測能量管理方法，在保證汽車動力性的前提下，通過DDPG控制器在線實時地調整預測時域長度N_p，提高對工況的適應性，進而更加合理地分配電機與發動機所提供的轉矩，使電機與發動機始終在高效率區間運作，降低燃油消耗量，提高燃油經濟性。

為了實現以上目的，本發明采用以下技術方案：

一種混合動力車輛智能變時域模型預測能量管理方法，包括以下步驟：

步驟1：建立雙神經網絡工況預測模型，進一步建立基于雙神經網絡工況預測的MPC的并聯式混合動力車輛能量管理系統；

步驟2：利用深度確定性策略梯度(DDPG)算法，建立DDPG控制器；

步驟3：將所構建的基于雙神經網絡工況預測的MPC的并聯式混合動力車輛能量管理系統與DDPG控制器結合，建立基于DDPG的并聯式混合動力車輛變時域模型預測能量管理模型，并對模型進行訓練；