CN107284441A - 实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法，包括以下步骤：1)获取每条路径各个分段的实时工况信息；2)以每个路径各个分段的累积等效油耗最小为优化目标，以每条路径各个分段的限速、交通流速和动力电池工作电量的限值作为约束条件建立基于动态规划的插电式混合动力汽车能量优化管理策略；3)获取每条路径各个分段对应的目标经济车速，并发送给车载控制器；4)车载控制器获取预测时间尺度内各个时刻的需求转矩序列；5)以预测时间尺度内累积等效燃油消耗最小为目标，实时跟踪目标经济车速。与现有技术相比，本发明具有根据实时工况信息，将插电式混合动力汽车能耗的全局最优与实时最优有效结合等优点。
Description
技术领域
本发明涉及插电式混合动力汽车实时能量优化管理领域，尤其是涉及一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法。
背景技术
随着汽车能耗和排放法规要求的日益严格，在电池技术没有得到突破性进展之前，插电式混合动力汽车必将在较长一段时间逐渐取代传统燃油汽车而成为新能源汽车的主流车型。能量管理策略是插电式混合动力车辆的关键技术，其通过协调控制发动机和电机，以使车辆的燃油经济性达到最优。
目前，基于规则的插电式混合动力汽车能量管理策略已经实现产业化应用，但不能保证能耗最优。基于等效燃油消耗最小的能量管理策略使得各个时刻的等效燃油消耗最优，但并不能保证全局最优。而基于动态规划算法的能量管理策略可保证插电式混合动力汽车的能耗全局最优，但不能保证能耗优化的实时性。
本发明考虑到行驶工况对于插电式混合动力汽车的能耗有着重要影响。随着车联网技术，尤其是电子地图、导航技术的不断发展，为插电式混合动力汽车提供实时工况信息提供了可能，同时，随着优化控制技术的发展与应用，也为实时工况自适应的最优能量管理策略提供了新的解决办法。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法，包括以下步骤：
1)云端服务器根据行程的起点与终点，获得所有从起点到终点的路径，对每条路径进行分段，并获取每条路径各个分段的实时工况信息，包括道路的坡度、曲率半径、交通流速、限速和交叉路口；
2)以每个路径各个分段的累积等效油耗最小为优化目标，以每条路径各个分段的限速、交通流速和动力电池工作电量的限值作为约束条件建立基于动态规划的插电式混合动力汽车能量优化管理策略；
3)采用动态规划算法对插电式混合动力汽车能耗优化策略进行求解，获取每条路径各个分段对应的目标经济车速，并将该目标经济车速发送给车载控制器；
4)车载控制器根据当前时刻当前位置的目标经济车速与实际车速的差值获取当前时刻当前位置车辆的需求转矩，并得到预测时间尺度内各个时刻的需求转矩序列；
5)车载控制器根据需求转矩序列，以预测时间尺度内累积等效燃油消耗最小为目标，分配发动机与电机的转矩，实时跟踪目标经济车速，并且进行滚动优化。
所述的步骤2)中，基于动态规划的插电式混合动力汽车能量优化管理策略的优化目标为：
J＝min∑BePe+sPbatt/Hfuel
其中，Be为燃油消耗率，Pe为发动机功率，s为油电转换系数，Pbatt为电池电功率，Hfuel为汽油的低热值。
获取等效燃油消耗具体包括以下步骤：
21)根据纵向动力学模型，计算插电式混合动力汽车需求的驱动力Ft和需求转矩；
22)将需求转矩在发动机与电机间进行分配，得到发动机与电机的转矩与转速；
23)根据发动机与电机的转矩与转速发动机获取发动机的燃油消耗和电池的电量消耗，通过油电转换，得到插电式混合动力汽车的等效燃油消耗。
所述的步骤21)中，纵向动力学模型为：
其中，m为整车质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，α为坡度角，A为汽车迎风面积，CD为空气阻力系数，u为车速，δ为汽车旋转质量换算系数，为汽车加速度。
所述的步骤4)中，根据当前时刻当前位置的目标经济车速与实际车速的差值e获取当前时刻当前位置车辆的需求转矩的计算式为：
其中，T为插电式混合动力汽车需求转矩，vcyc为目标经济车速，vreal为实际车速，Kp为PI控制器比例系数，Ki为PI控制器积分系数，Tmax为当前时刻车辆能提供的最大转矩。
所述的步骤4)中，预测时间尺度内各个时刻的需求转矩序列通过后向车辆纵向动力学模型计算得到，即：
其中，T(s)为距离起点s处的需求转矩，m为整车质量，f为滚动阻力系数，A为汽车迎风面积，CD为空气阻力系数，v(s)为距离起点s处的经济车速，a(s)为距离起点s处的加速度，δ为车辆等效旋转质量换算系数，r为车轮滚动半径。
所述的步骤5)中，采用基于随机动态规划的模型预测进行优化控制，即在预测时间尺度内，根据时间尺度内的车辆需求转矩序列，以步骤2)中的累积等效燃油消耗最小为优化目标，在预测时间尺度内优化得到发动机与电机的转矩序列，取当前时刻的发动机与电机转矩作为实际的控制量，在插电式混合动力汽车运行的过程中，预测时间尺度内的目标经济车速和需求转矩序列随着预测时域的滚动在不断地滚动更新，发动机与电机的转矩优化控制也在滚动优化。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、本发明融合云端服务器，利用车联网技术获取实时的工况信息，具体包括道路的坡度、曲率半径、交通流速、限速和交叉路口，融合实时的工况信息采用全局动态规划最优的控制策略决策出目标经济车速，并传输给车载控制器，使得插电式混合动力汽车跟踪经济车速，保证其能耗的全局最优；
二、本发明在车载控制器端结合车辆纵向动力学模型根据从云端服务器获取的经济车速计算得到预测时间尺度内的需求转矩。在预测时间尺度内，采用基于随机动态规划的模型预测控制方法，实时在线地优化发动机与电机的转矩分配，保证插电式混合动力汽车能量管理的实时最优；
三、本发明可自动决策出基于能量经济性的车辆需求转矩，并在发动机与电机间进行分配，释放驾驶员对加速踏板的操作，使得车辆自动地工作在节能驾驶模式，实现插电式混合动力汽车基于能耗最优的纵向智能驾驶，将节能驾驶与智能驾驶有效结合。
附图说明
图1为基于实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法的示意图。
图2为单轴并联插电式混合动力汽车能耗计算模型示意图。
图3为基于动态规划的插电式混合动力汽车经济车速规划方法示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。应理解，本具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落入本申请所附权利要求书所限定的范围。
如图1所示：该基于实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法包括：云端服务器基于导航路径的实时工况信息融合模块、插电式混合动力汽车能耗预测模块、基于动态规划的插电式混合动力汽车能耗最优经济车速规划模块以及在车载控制器端基于随机动态规划、等效燃油消耗最小的模型预测控制模块。具体包含以下步骤：
(1)驾驶员通过导航模块设置行程的起点与终点，导航模块通过V2I通讯传输给云端服务器，与电子地图进行交互，规划出从起点到终点的路径，并得到实时工况信息，包括道路的坡度、曲率半径、交通流速、限速、交叉路口等工况信息。设导航路径沿途的工况信息如表1所示。
表1导航路径工况信息
(2)在云端服务器针对具体的插电式混合动力汽车车型建立相应的能耗计算模型。包括：发动机模型、电机模型、动力蓄电池模型、离合器模型、自动变速器模型和整车纵向动力学模型。本发明只关注插电式混合动力汽车的稳态能耗特性，因而基于试验数据获取发动机、电机、动力蓄电池、离合器与自动变速器的特性数据，在能耗预测模型中采用查表的方法。针对各个插电式混合动力汽车车型，选择相应构型的动力***架构，导入各自的整车及动力部件参数，即可建立具体的插电式混合动力汽车能耗计算模型。以单轴并联插电式混合动力汽车为例，其能耗计算模型如图2所示。
(3)基于动态规划全局最优的插电式混合动力汽车能耗优化策略，结合能耗计算模型，规划得到最节能的经济车速。建立基于动态规划的插电式混合动力汽车能耗优化策略。该全局最优能量管理策略以公式(2)所示的累积等效油耗最小为优化目标。
以导航路径各点的限速、交通流速和动力电池工作电量的上下限作为约束条件。结合插电式混合动力汽车能耗计算模型，采用动态规划的算法，得到导航路径上各段的经济车速，其流程如图3所示。以步骤(1)所示的导航路径的工况信息和步骤2所示的单轴并联插电式混合动力汽车能耗计算模型为例，采用图3所示的动态规划的全局最优能量管理策略，对导航路径的经济车速进行规划，结果如表2所示。
表2导航路径经济车速规划
(4)在车载控制器端建立基于随机动态规划、等效燃油消耗最小的模型预测控制算法，根据驾驶员意图和目标经济车速实现能耗最优化控制。车载控制器在接收到云端服务器规划得到的目标经济车速后，将当前时刻的目标经济车速与驾驶员或前向整车纵向动力学模型中的驾驶员模型进行交互。在工况相对较为复杂、干扰较多的工况(如城市工况等)，当前时刻车辆的需求转矩由驾驶员根据当前时刻的目标经济车速、实际车速，以及实际的道路状况操作加速与制动踏板来决策；而在工况相对较为简单、干扰较少的工况(如高速工况等)，驾驶员可选择智能驾驶模式，由纵向驾驶员模型根据当前时刻的目标经济车速和实际车速的偏差直接决策得到车辆的需求转矩，如公式(3)所示，以此来跟踪目标经济车速。
其中：T为插电式混合动力汽车需求转矩；vcyc为目标经济车速；vreal为实际车速；Kp为PI控制器比例系数；Ki为PI控制器积分系数；Tmax为当前时刻车辆能提供的最大转矩。
在预测时间尺度内其他时刻的需求转矩可查找得到未来时刻对应的行驶距离和经济车速后，通过后向车辆纵向动力学模型计算得到。
其中，T(s)为距离起点s处的需求转矩，m为整车质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，A为汽车迎风面积，CD为空气阻力系数，v(s)为距离起点s处的经济车速，a(s)为距离起点s处的加速度，δ为车辆等效旋转质量换算系数，r为车轮滚动半径。
在得到预测时间尺度内各个时刻的需求转矩序列后，以预测时间尺度内累积等效燃油消耗最小为目标，采用随机动态规划算法，得到当前时刻最佳的发动机与电机转矩分配最为控制量。随着时间的推移，基于预测时间尺度内累积等效燃油消耗最小的发动机与电机的转矩分配控制也在滚动优化。以步骤(3)所示的经济车速为例，得到能效优化的发动机与电机转矩分配如表3所示。
表3能效优化的发动机与电机转矩分配
Claims (6)
1.一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)云端服务器根据行程的起点与终点，获得所有从起点到终点的路径，对每条路径进行分段，并获取每条路径各个分段的实时工况信息，包括道路的坡度、曲率半径、交通流速、限速和交叉路口；
2)以每个路径各个分段的累积等效油耗最小为优化目标，以每条路径各个分段的限速、交通流速和动力电池工作电量的限值作为约束条件建立基于动态规划的插电式混合动力汽车能量优化管理策略；
3)采用动态规划算法对插电式混合动力汽车能耗优化策略进行求解，获取每条路径各个分段对应的目标经济车速，并将该目标经济车速发送给车载控制器；
4)车载控制器根据当前时刻当前位置的目标经济车速与实际车速的差值获取当前时刻当前位置车辆的需求转矩，并得到预测时间尺度内各个时刻的需求转矩序列；
5)车载控制器根据需求转矩序列，以预测时间尺度内累积等效燃油消耗最小为目标，分配发动机与电机的转矩，实时跟踪目标经济车速，并且进行滚动优化。
2.根据权利要求1所述的一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法，其特征在于，所述的步骤2)中，基于动态规划的插电式混合动力汽车能量优化管理策略的优化目标为：
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其中，Be为燃油消耗率，Pe为发动机功率，s为油电转换系数，Pbatt为电池电功率，Hfuel为汽油的低热值。
3.根据权利要求2所述的一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法，其特征在于，获取等效燃油消耗具体包括以下步骤：
21)根据纵向动力学模型，计算插电式混合动力汽车需求的驱动力Ft和需求转矩；
22)将需求转矩在发动机与电机间进行分配，得到发动机与电机的转矩与转速；
23)根据发动机与电机的转矩与转速发动机获取发动机的燃油消耗和电池的电量消耗，通过油电转换，得到插电式混合动力汽车的等效燃油消耗。
4.根据权利要求3所述的一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法，其特征在于，所述的步骤21)中，纵向动力学模型为：
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<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
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其中，m为整车质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，α为坡度角，A为汽车迎风面积，CD为空气阻力系数，u为车速，δ为汽车旋转质量换算系数，为汽车加速度。
5.根据权利要求1所述的一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法，其特征在于，所述的步骤4)中，根据当前时刻当前位置的目标经济车速与实际车速的差值e获取当前时刻当前位置车辆的需求转矩的计算式为：
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其中，T为插电式混合动力汽车需求转矩，vcyc为目标经济车速，vreal为实际车速，Kp为PI控制器比例系数，Ki为PI控制器积分系数，Tmax为当前时刻车辆能提供的最大转矩。
6.根据权利要求1所述的一种实时工况自适应的插电式混合动力汽车能量优化管理方法，其特征在于，所述的步骤4)中，预测时间尺度内各个时刻的需求转矩序列通过后向车辆纵向动力学模型计算得到，即：
<mrow>
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<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mi>&delta;</mi>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mo>(</mo>
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<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>*</mo>
<mi>r</mi>
</mrow>
其中，T(s)为距离起点s处的需求转矩，m为整车质量，f为滚动阻力系数，A为汽车迎风面积，CD为空气阻力系数，v(s)为距离起点s处的经济车速，a(s)为距离起点s处的加速度，δ为车辆等效旋转质量换算系数，r为车轮滚动半径。
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