[發明專利]一種基于變時域模型預測混合動力卡車耗能的方法有效
| 申請號： | 202011186181.3 | 申請日： | 2020-10-30 |
| 公開（公告）號： | CN112298155B | 公開（公告）日： | 2022-04-08 |
| 發明（設計）人： | 張偉夫;衡毅;杜春飛 | 申請（專利權）人： | 江蘇紫瑯汽車集團股份有限公司 |
| 主分類號： | B60W10/06 | 分類號： | B60W10/06;B60W10/08;B60W20/15;B60W10/26 |
| 代理公司： | 鹽城市大豐區豐晟知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32454 | 代理人： | 邵瓏;葛瀟敏 |
| 地址： | 226200 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 時域 模型 預測 混合 動力 卡車 耗能 方法 | ||
1.一種基于變時域模型預測混合動力卡車耗能的方法，其特征在于包括如下步驟：
步驟1，在試驗階段，混合動力卡車在城市工況中反復運行，獲取若干組車輛原始運行數據，進行預處理后，利用k-means聚類算法，將預處理后的數據根據特征參數進行分類，生成多個狀態片段；
所述步驟1中，利用k-means聚類算法將預處理后的數據根據特征參數進行分類的具體過程是：
步驟a，以設定的網格精度將車速-加速度狀態空間劃分為n個狀態片段；
步驟b，在每個狀態片段內確定m個特征參數；
步驟c，構造n×m階狀態片段特征參數矩陣X：
步驟d，利用K-means聚類算法，隨機選取K個數據對象作為初始的聚類中心；
步驟e，在確定各個聚類中心之后，根據公式計算其余數據對象與聚類中心的歐式距離：
其中，x為數據對象，Ci為第i個聚類中心，m為數據對象的維度，xj、Cij分別為x和Ci的第j個屬性值；
步驟f，根據歐式距離，將各個數據對象分配到與其相聚最近的聚類中心所在的簇中；
步驟g，計算每一個簇中數據對象的均值，作為新的聚類中心；
步驟h，根據公式：
計算得到所有簇的誤差平方和SSE；
如果SSE值發生變化，則尋找新的聚類中心，對其余數據對象與聚類中心的歐式距離進行重新計算，反復進行此過程，直到所有簇的誤差平方和SSE不再發生變化；
步驟2，建立馬可洛夫工況預測模型，對每個狀態片段提供多個預測時域，得出該狀態片段下預測時域內的預測車速Ve；
步驟3，得出預測車速Ve的同時，計算并記錄車輛在預測時域內的實際車速Va，采用預測誤差e表征該預測時域下的預測精度，選擇預測精度高的預測時域作為該狀態片段的參數；
步驟4，在應用階段，根據混合動力卡車正常行駛的特征參數，找到與循環工況下狀態片段中匹配度高的工況對應的預測時域，作為運行工況下的預測時域，根據馬可洛夫工況預測模型得到混合動力卡車的耗能；
所述步驟4中，根據馬可洛夫工況預測模型進行預測的具體過程是：
步驟41，將歷史車速與預測時域作為馬可洛夫工況預測模型的輸入變量；
步驟42，根據預測車速，計算預測時域k～k+p的車輛需求轉矩；
步驟43，利用動態規劃算法，以燃油消耗量為指標函數，求解預測時域k～k+p內的混合動力卡車發動機的轉矩序列；
步驟44，將轉矩序列中首個轉矩值作為實際控制變量，作用于混合動力卡車；
步驟45，基于首個轉矩值，將發動機轉矩與電機轉矩進行分配，分別計算發動機和電機的消耗能量情況；
步驟46，完成發動機轉矩與電機轉矩的分配之后，運用燃油計算公式與電量消耗的公式計算總的燃油消耗量；
步驟47，進入下一個工況片段時，令k＝k+1，再次進行循環，如此反復，直到車輛停止運行。
2.如權利要求1所述的一種基于變時域模型預測混合動力卡車耗能的方法，其特征在于：所述步驟1中，對車輛原始運行數據進行預處理，是指對城市工況進行在線重構，將設定工況數據與實時工況數據以一比一的比例進行重構。
3.如權利要求1所述的一種基于變時域模型預測混合動力卡車耗能的方法，其特征在于：所述步驟3中，預測誤差e的計算公式是：
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