[發明專利]一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法

在審

• 申請號: 202210400598.8
• 申請日: 2022-04-16
• 公開（公告）號: CN115071712A
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 朱燁;王明月;張弦;李英;侯國政;汪海正;譚傳瑞;于志強;周金
• 申請（專利權）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: B60W30/18
• 分類號: B60W30/18;B60L7/10;B60L7/18;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 長春吉大專利代理有限責任公司 22201
• 代理人: 張巖

1.一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、構建云端基礎訓練集，所述基礎訓練集由導航地圖信號組和車輛信號組構成；

B、建立回收強度實時判斷的自學習模型

根據基礎訓練集，構建回收強度實時判斷的自學習模型，采用隨機森林回歸算法預測滑行時減速度a_c，同時應用于車端和云端；

C、對回收強度實時判斷的自學習模型進行訓練

C1、獲取初始回收強度實時判斷的自學習模型應用于車端后，參照駕駛員反饋行為，調整減速度：

C2、根據實時獲取駕駛員在當前滑行周期內的反饋行為，調整減速度作為訓練集更新后的因變量；

D、將上一步生成的新訓練集應用于車端，不斷迭代優化；

E、重復步驟C和步驟D，當駕駛員對于給定滑行減速度不再或極少做出調整行為時，此駕駛循環將不再進行優化，并將車端產生的新的訓練集，在用戶授權后上傳至云端，更新云端基礎訓練集；

F、下個駕駛循環將依據上個駕駛循環最終優化結果繼續開始迭代，得到訓練后的回收強度實時判斷的自學習模型；

G、將實時工作場景信號集輸入訓練后的模型，計算生成當下滑行回收強度，所述工作場景信號集由導航地圖信號組和車輛信號組構成。

H、得到滑行回收強度決策并實施，監控駕駛員在滑行周期內是否追加踩踏加速踏板、制動踏板以及相應踏板開度的控制結果，迭代動態優化模型，使車輛在滑行過程實時處于最優減速狀態，并將車端產生的新的訓練集，在用戶授權后上傳至云端，更新云端基礎訓練集。

2.根據權利要求1所述的一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法，其特征在于：步驟A，所述導航地圖信號組合，包括前進方向路口距離和前方100m平均坡度。

3.根據權利要求1所述的一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法，其特征在于：步驟A，所述車輛信號組合，包括車速、加速踏板開度信號、制動踏板、前方交通信號燈狀態識別、前方限速標志識別、前方信號燈距離識別、前方限速標志距離識別、前方車距識別以及前方車距變化速度識別。

4.根據權利要求1所述的一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法，其特征在于：步驟A，所述基礎訓練集其來源有由兩部分，一部分為主機廠開發預設訓練集，由開發工程師設計、測試過程采集的理想場景下，綜合考慮了回收效率和駕駛舒適性的控制數據，另一部分是用戶授權回傳的實際使用數據。

5.根據權利要求1所述的一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法，其特征在于：步驟B，隨機森林由多棵決策樹構成，其預測結果取決于各個回歸決策樹的結果：

式中：為模型預測結果；h(x,θ_t)為基于x和θ_t的輸出；x為自變量；θ_t為獨立同分布隨機變量；T為決策樹個數。

6.根據權利要求1所述的一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法，其特征在于：步驟C1，所述減速度調整是按以下公式進行調整：

a_c＝a₀+c₀·arctan(h(x_acc,x_brk))

其中a₀為原減速度；h(x_acc,x_brk)是基于制動/加速行為的輸出量；c₀、h(x_acc,x_brk)的確定是由道路載荷測量測試得到。

7.根據權利要求1所述的一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法，其特征在于：步驟C2，所述滑行周期為滑行開始后5s。

8.根據權利要求1所述的一種新能源汽車滑行工況能量回收強度智能化控制方法，其特征在于：步驟C2，所述反饋行為包括制動或加速行為。