[發明專利]分布式MPC的網聯混合動力汽車能量管理系統及方法

有效

• 申請號: 202110440067.7
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113104023B
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 張風奇;肖樂華;解少博;崔亞輝;龐輝
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: B60W20/11
• 分類號: B60W20/11;B60W20/15;B60W50/00;G06F17/11
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 楊洲

分布式MPC的網聯混合動力汽車能量管理系統，包括有發動機、離合器、電機、變速器、電池；電機的MCU與變速器的TCU、發動機的ECU相連；電池分別與電機相連；電池將動力傳遞給電機；工作模式，分別為純電動驅動、純發動機驅動、混合驅動、行車充電及再生制動；利用分布式MPC的網聯混合動力汽車能量管理系統的方法，包括以下步驟：步驟1，并聯混合動力汽車的建模；步驟2，網聯混合動力汽車的速度預測；步驟3，分布式MPC能量管理方法的構建；具有良好的計算效率，燃油經濟性及工況適應性特點。

技術領域

本發明屬于汽車技術領域，具體涉及分布式MPC的網聯混合動力汽車能量管理系統及方法。

背景技術

隨著汽車向智能化、網聯化及電動化方向發展，借助車聯網技術解決節能與新能源汽車控制優化問題成為一種有效的手段，為其提供了全新的思路，有助于實現網聯環境下汽車綜合性能優化和提升。

能量管理算法是保證混合動力汽車燃油經濟性的核心技術，研究人員對此進行了大量研究。按照是否采用優化理論可分為基于優化的能量管理算法和基于規則的控制策略。基于規則的控制策略相對簡單，易于實現且計算量較小，是目前整車控制器中應用最多的控制策略，但是無法實現能量管理的優化分配，不能適應復雜而多樣的工況。基于優化的能量管理算法是運用優化理論對目標函數在約束條件下求取最優控制量，通常包括動態規劃算法、隨機動態規劃及等效消耗最小化方法(equivalent consumption minimizationstrategy，ECMS)、模型預測控制(Model predictive control，MPC)等。其中，ECMS和MPC被認為是最具實時應用潛力的方法。ECMS作為實時優化方法，該方法的優化性能與等效因子密切相關，使得ECMS的廣泛應用受到限制。MPC是一種滾動優化方法，在每個采樣時刻搜索有限時域內最優控制決策，具有控制效果好、魯棒性強等優點，可方便的處理過程被控變量和操縱變量中的各種約束，可以兼顧控制的實時性和最優性。

現有MPC能量管理算法大多基于馬爾可夫鏈模型或神經網絡模型，以歷史工況數據進行工況預測，該方法嚴重依賴于標準循環工況，沒有充分考慮實際工況的隨機性和不確定性，實際應用受到了一定的限制。為提升MPC的應用潛力，學者們開始探索融合智能交通信息進行MPC能量管理或實現經濟性駕駛，但該方法主要運用交通信息規劃最優車速，實現車輛節能控制，并未對車速進行預測，無法對未來工況特性進行預判。

上述MPC方法大都針對混聯式或串聯式混合動力汽車進行能量管理，不涉及擋位等離散量的優化，鮮有研究對于裝備自動變速器(Automated Mechanical Transmission，AMT)的并聯混合動力汽車進行綜合優化，而該能量管理算法包含擋位切換、轉矩分配及發動機啟停等多個層次，對其進行優化直接關系到整車的綜合性能。盡管有研究人員提出采用優化算法(如：動態規劃或龐特里亞金最小值原理)對轉矩和擋位進行優化，但均未考慮實際工況的隨機性和未來工況的擾動，且計算量較大。

總體而言，目前傳統能量管理算法的研究大多基于特定標準循環工況進行理論優化，即使采用本車歷史工況數據預測工況，也難以反映實際工況的隨機性和動態性，預測穩定性差，無法滿足算法在網聯環境變工況約束的情況下燃油經濟性、實時性及動態工況適應性要求。

發明內容

為克服上述現有技術的不足，本發明的目的在于提供分布式MPC的網聯混合動力汽車能量管理系統及方法，具有良好的計算效率，燃油經濟性及工況適應性特點。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案是：分布式MPC的網聯混合動力汽車能量管理系統，包括有發動機、離合器、電機、變速器、電池；發動機、離合器、電機、變速器位于同一根軸上；離合器位于發動機后部，發動機后部為電機，電機后部為變速器；發動機的ECU與變速器的TCU相連；電機的MCU與變速器的TCU、發動機的ECU相連；電池分別與電機相連；電池將動力傳遞給電機。

利用分布式MPC的網聯混合動力汽車能量管理系統的方法，包括以下步驟：