CN108583576B - 一种车辆经济型车速前瞻优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车辆经济型车速前瞻优化方法，包括以下步骤：首先，通过建立车辆的发动机燃油消耗模型和车辆的纵向动力学模型，设计全局速度优化控制方案，基于分布估计算法(EDA)以燃油经济性和车辆运输效率作为约束条件得到车辆的优化速度曲线；然后，基于模型预测控制(MPC)设计局域速度优化控制方案，以燃油经济性、车辆运输效率以及与前车之间的安全距离作为约束条件，对得到的优化速度曲线继续进行实时滚动优化。本方法能够提高车辆的燃油经济性；本方法使用分布估计算法，能够加快优化过程；本方法能够根据当前的交通条件，对车辆的速度进行实时优化。

Description

一种车辆经济型车速前瞻优化方法
技术领域
本发明涉及一种提高高速公路车辆燃油经济性的方法，具体说是一种车辆经济型车速前瞻优化方法。
背景技术
随着汽车工业的快速发展，汽车数量高速增长，从而直接导致能源消耗的激增，同时也造成大量有害尾气和颗粒物排放，因此汽车工业正面临着巨大的节能减排压力。许多研究致力于降低车辆的燃油消耗，提高其燃油经济性。为了进一步降低高速公路车辆的燃油消耗，本发明对高速行驶车辆的速度进行优化。
目前，针对以提高车辆燃油经济性为目标对车速进行优化的问题已经做了大量的研究。在早期的优化控制中，通过建立车辆模型求解目标函数得到优化速度曲线，动态规划、二次规划等方法均可以对目标函数进行求解，但是由于车辆是一个复杂的非线性***、具有复杂的约束，因此计算时间较长，面对实时变化的交通状况不能快速实时的对车速进行优化。为了在短时间内能够对车速进行实时优化，许多控制方法致力于将模型预测控制与各种优化算法进行结合，但大多数的控制都是以时间作为步长单位进行优化，当交通发生拥堵时，控制器仍在重复的进行无效的优化，并且同时会对后面的优化周期产生影响。车辆多用于各种运输，其行驶路线、行驶的起始地点大多数是确定的，因此，本文提出了一种以位移作为步长单位的两阶段控制器：在车辆起步以前，第一阶段基于分布估计算法(EDA)得出优化速度曲线；在车辆行驶过程中，第二阶段根据交通状况的实时变化，基于模型预测控制理论(MPC)对速度进行实时的优化，从而提高车辆的燃油经济性。
发明内容
为解决现有速度优化控制器计算时间长，不能达到实时优化的问题，本发明提供了一种车辆速度优化的方法，不仅能够提高车辆的燃油经济性，还能够加速优化进程，缩短计算时间。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
步骤一、建立车辆的发动机燃油消耗模型：基于发动机的Willans line模型，建立发动机燃油消耗模型，用以表示燃油消耗率与发动机转矩、发动机转速之间的关系；
步骤二、建立车辆的纵向动力学模型；
步骤三、基于分布估计算法设计全局速度优化控制器；
步骤四、基于模型预测控制理论设计局域速度优化控制器。
优选地，所述步骤一建立的发动机燃油消耗模型为：
b＝f(Te,n0)＝(α1n0+α2)Te+β1n0+β2 (1)
其中，b为燃油消耗率；Te为发动机转矩，单位为N﹒m；n0为发动机转速，单位为r/min；α1、α2、β1、β2是根据发动机具体性能参数确定的常数。
由于车辆行驶时实际输出的为车速，因此，用车速v代替发动机转速n0，可以得到发动机燃油消耗模型为：
Figure GDA0001851863740000021
其中，ig为变速器传动比；i0为主减速器传动比；r为车轮半径，单位为m；v为车辆行驶速度，单位为km/h。
优选地，所述步骤二建立的车辆纵向动力学模型为：
Figure GDA0001851863740000022
其中，M为车辆的质量，单位为kg；ηt为整车传动系的传动效率；CD为空气阻力系数；A为迎风面积，单位为m2；ρ为空气密度，单位为kg/m3；g为重力加速度，单位为m/s2；f为滚动阻力系数；θ(t)为道路坡度，单位为rad；Fb(t)为制动力大小。
优选地，所述步骤三全局速度优化控制器的目标函数为：
Figure GDA0001851863740000023
s.t.
Temin≤Te(k)≤Temax (5)
0≤Fb(k)≤Fbmax (6)
vlimitmin≤v(k)≤vlimitmax (7)
v(0)＝v(n)＝0 (8)
其中，n为第n个(最后一个)取样位置；k表示第k个采样位置；Δtk为车辆从采样位置k处行驶至k+1处的驾驶时间；
Figure GDA0001851863740000031
为在采样位置k+1处的速度上限值；q1、q2为权重因子。
所述式(4)是全局速度优化控制器的目标函数，等式右边第一项代表燃油经济性，等式右边第二项代表车辆运输效率；
所述式(5)是对优化过程中发动机转矩的约束，Temin和Temax分别是发动机转矩能达到的最小值和最大值，单位为N﹒m；
所述式(6)是对制动过程中制动力的约束，Fbmax是车辆能达到的最大制动力，单位为N；
所述式(7)是对车辆行驶时速度的约束，vlimitmin和vlimitmax分别代表取样位置k处道路法规所规定行驶速度的下限值和上限值；
所述式(8)是对整个行程车辆的初速度和末速度的约束，初速度和末速度均为0。
在目标函数的求解过程中，采用的是分布估计算法。
优选地，所述步骤四局域速度优化控制器的目标函数为：
Figure GDA0001851863740000032
s.t.
Temin≤Te(l)≤Temax (10)
0≤Fb(l)≤Fbmax (11)
vlimitmin≤v(l)≤vlimitmax (12)
其中，m为在全局优化的第k个步长内所取的局域优化的步长；v*(l)取全局优化得到的l位置处车速与l位置处车速限值中较小的一个；ssafe(l)是与前车之间的安全距离；s*(l)是与前车之间的预估车间距。式(9)等式右边的1-3项分别表示燃油经济性、车辆运输效率以及与前车之间的安全距离。
所述式(10)～式(12)的约束条件与所述式(5)～式(7)的约束条件是一致的。
在对燃油经济性、车辆运输效率以及与前车之间的安全距离进行滚动优化时采用的是模型预测控制理论；在目标函数求解的过程中，采用的是分布估计算法。
相对现有技术，本发明的有益效果为：
1.本发明采用分阶段速度优化控制，第一阶段的全局优化在车辆出发以前已经开始优化，第二阶段的局域优化控制取样距离较小，能够针对交通状况的改变对速度做出实时的优化，具有较好的实时性，能够提高车辆的燃油经济性。
2.本发明在求解控制器的目标函数时，使用的是分布估计算法：通过取样、选择优异样本建立概率模型，以产生新的种群进行求解，极大地缩短了计算时间。
3.本发明所设计的控制器在取样时，步长单位均为位移而不是时间，这极大地消除了由于交通拥挤导致的无效的优化周期，加速了优化进程。
附图说明
图1为整体速度优化控制器示意图；
图2为取样示意图；
图3为分布估计算法求解流程图；
图4为速度曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做更进一步的解释。
图1所示是整体速度优化控制器，全局速度优化控制器以车辆动力学模型、发动机模型以及预测的交通状况作为输入，基于分布估计算法得到全程的优化速度曲线；局域速度优化控制器以已经得到的速度优化曲线和实时的交通状况作为输入，基于模型预测控制理论滚动优化车辆的燃油经济性、车辆的运输效率以及行驶安全性。
本发明提供的一种车辆速度优化方法主要包括以下步骤：
步骤一、建立车辆的发动机燃油消耗模型：基于发动机的Willans line模型，建立发动机燃油消耗模型，用以表示燃油消耗率与发动机转矩、发动机转速之间的关系。
发动机燃油消耗的模型为：
b＝f(Te,n0)＝(α1n0+α2)Te+β1n0+β2 (1)
其中，b为燃油消耗率；Te为发动机转矩，单位为N﹒m；n0为发动机转速，单位为r/min；α1、α2、β1、β2是根据发动机具体性能参数确定的常数。
由于车辆行驶时实际输出的为车速，因此，用车速v代替发动机转速n0，可以得到发动机燃油消耗模型为：
Figure GDA0001851863740000051
其中，ig为变速器传动比；i0为主减速器传动比；r为车轮半径，单位为m；v为车辆行驶速度，单位为km/h。
步骤二、建立车辆的纵向动力学模型：为了便于对车辆***的分析和控制，忽略汽车前后轴的轴荷转移，根据牛顿第二定律建立车辆纵向动力学模型，其纵向动力学方程为：
Figure GDA0001851863740000052
其中，Ft为驱动力，单位为N；Fw为空气阻力，单位为N；Ff为滚动阻力，单位为N；Fi为坡度阻力，单位为N；Fb为制动力，单位为N。
将Ft、Fw、Ff、Fi的具体表达式分别代入式(2)，可以得到车辆的纵向动力学模型为：
Figure GDA0001851863740000053
其中，M为车辆的质量，单位为kg；ηt为整车传动系的传动效率；CD为空气阻力系数；A为迎风面积，单位为m2；ρ为空气密度，单位为kg/m3；g为重力加速度，单位为m/s2；f为滚动阻力系数；θ(t)为道路坡度，单位为rad；Fb(t)为制动力大小。
发动机燃油消耗模型以及车辆纵向动力学模型均是关于时间t的函数，而本发明取样单位为位移，因此，需要得到时间与位移之间的转换关系：
由
Figure GDA0001851863740000054
可以得到：
Figure GDA0001851863740000055
Figure GDA0001851863740000056
Figure GDA0001851863740000057
Figure GDA0001851863740000061
Figure GDA0001851863740000062
通过对式(5)的整理，可以得到：
Figure GDA0001851863740000063
Figure GDA0001851863740000064
Figure GDA0001851863740000065
Figure GDA0001851863740000066
其中，v(k)表示在第k个取样位置处车辆速度大小，kk表示第k-1个取样位置和第k个取样位置之间的距离，且k1＝k2＝…＝kk＝Δs，图2给出了取样位置和取样距离的具体表现形式。
下一位置k+1处的速度大小为：
Figure GDA0001851863740000067
将(7)式两端分别乘以v(k)+v(k+1)，并且将式(4)代入整理可得：
Figure GDA0001851863740000068
步骤三、基于分布估计算法设计全局速度优化控制器：基于建立的发动机燃油消耗模型以及车辆纵向动力学模型，为了平衡燃油经济性与车速之间的关系，引入权重因子q1、q2，建立全局速度优化控制器的目标函数：
Figure GDA0001851863740000069
s.t.
Temin≤Te(k)≤Temax (10)
0≤Fb(k)≤Fbmax (11)
vlimitmin≤v(k)≤vlimitmax (12)
v(0)＝v(n)＝0 (13)
其中，n为第n个(最后一个)取样位置；k表示第k个采样位置；Δtk为车辆从采样位置k处行驶至k+1处的驾驶时间，
Figure GDA0001851863740000071
Figure GDA0001851863740000072
为在采样位置k+1处的速度上限值；q1、q2为权重因子。式(10)是对优化过程中发动机转矩的约束，Temin和Temax分别是发动机转矩能达到的最小值和最大值；式(11)是对制动过程中制动力的约束，Fbmax是车辆能达到的最大制动力；式(12)是对车辆行驶时速度的约束，vlimitmin和vlimitmax分别代表取样位置k处道路法规所规定行驶速度的下限值和上限值；式(13)是对整个行程车辆的初速度和末速度的约束，初速度和末速度均为0。
在目标函数的求解过程中，采用的是分布估计算法，图3所示为分布估计算法的求解流程图：(1)初始化种群，随机生成符合种群大小要求的种群，由于本发明针对的是车辆，因此在随机生成预定义样本时是在车辆域内随机生成的，在全局优化过程中，一共有n个取样位置，故产生的每个样本由n对控制输入(Te、Fb)组成；(2)选择出目标函数值比较小的样本作为优异样本；(3)计算优异样本的平均值以及标准差，对概率矩阵进行更新，建立概率模型；(4)对概率模型进行随机取样，得到新的样本；(5)判断是否满足算法的终止条件，若满足，输出最优速度曲线，若不满足，返回至步骤(2)，直至输出最优速度曲线。
步骤四、基于模型预测控制理论设计局域速度优化控制器：基于模型预测控制理论对车辆的燃油经济性、运输效率以及安全性进行实时滚动优化，其控制输入为(Te、Fb)，状态变量为v，局域速度优化控制器的目标函数为：
Figure GDA0001851863740000073
s.t.
Temin≤Te(l)≤Temax (15)
0≤Fb(l)≤Fbmax (16)
vlimitmin≤v(l)≤vlimitmax (17)
其中，m为在全局优化的第k个步长内所取的局域优化的步长，图4所示为以位移作为取样单位时与速度之间的关系曲线；v*(l)取全局优化得到的l位置处车速与l位置处车速限值中较小的一个；ssafe(l)是与前车之间的安全距离；s*(l)是与前车之间的预估车间距。
式(15)～式(17)的约束条件与所述式(10)～式(12)的约束条件是一致的。
在对燃油经济性、车速大小、安全性进行滚动优化时采用的是模型预测控制理论；在目标函数求解的过程中，采用的是分布估计算法。
在l位置处与前车之间的安全距离ssafe(l)要根据实时的交通状况以及经验公式获得：
ssafe(l)＝k0×v(l)+sstop (18)
其中，k0为安全比例系数；v(l)为汽车在l处优化得到的速度；sstop是车辆停止时与前车间期望的安全距离，单位为m。
计算l位置处与前车之间的预估车距s*(l)时，主要包括以下步骤：
1、对前车在取样位置k处的加速度进行预估：
Figure GDA0001851863740000081
其中，
Figure GDA0001851863740000082
为前车在取样位置k处的预估加速度大小；aq(l|k-1)代表在第k-1个步长内的第l个控制时域处前车加速度的实际大小；p(l)为权重因子，离取样位置k越近，则权重因子取得越大，即p(m|k-1)≥p(m-1|k)，如此类推，以获得更加准确的加速度估计值。
2、对前车在下一个取样位置处的速度进行预估：
Figure GDA0001851863740000083
其中，
Figure GDA0001851863740000084
为前车在第k个取样周期l位置处的预估速度；vq(0|k)为前车在取样位置k处的实际速度；
Figure GDA0001851863740000085
c表示第k个大周期内第c个小周期，且1﹤c≤m。
3、当车辆在第k个取样周期内由l-1位置行驶至l位置时，对前车的位置进行预估：
Figure GDA0001851863740000091
4、在第k个取样周期的l位置处与前车之间的预估车距s*(l|k)为：
Figure GDA0001851863740000092
其中，L(l|k)为自身车辆的位置；sq(0|k)为在k-1周期结束时，与前车之间的实际车间距。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种车辆经济型车速前瞻优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：建立车辆的发动机燃油消耗模型和纵向动力学模型；
步骤2：车辆出发前设计全局速度优化控制器，所述全局速度优化控制器的输入为所述发动机燃油消耗模型和纵向动力学模型，以及预估的交通状况，输出为整个行程的优化速度曲线；所述交通情况包括车辆行程中的采样位置之间的驾驶时间、距离、采样位置处的速度上限值、行驶速度的下限值和上限值；
步骤3：车辆出发后设计局域速度优化控制器，所述局域速度优化控制器的输入为所述整个行程的优化速度曲线和实时的交通状况，输出为局域行程的实际速度曲线。
2.根据权利要求1所述的一种车辆经济型车速前瞻优化方法，其特征在于，所述发动机燃油消耗模型和纵向动力学模型在取样时步长单位均为位移。
3.根据权利要求2所述的一种车辆经济型车速前瞻优化方法，其特征在于，所述发动机燃油消耗模型为：
Figure FDA0002391245270000011
其中，k为车辆行程中的采样位置；b(k)为燃油消耗率；Te(k)为发动机转矩；n0为发动机转速；α1、α2、β1、β2是根据发动机具体性能参数确定的常数；ig为变速器传动比；i0为主减速器传动比；r为车轮半径；v(k)为车辆行驶速度；
所述纵向动力学模型为：
Figure FDA0002391245270000012
其中，M为车辆的质量；ηt为整车传动系的传动效率；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；ρ为空气密度；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；θ(k)为道路坡度；Fb(k)为制动力大小。
4.根据权利要求3所述的一种车辆经济型车速前瞻优化方法，其特征在于，所述全局速度优化控制器的目标函数：
Figure FDA0002391245270000013
s.t.
Temin≤Te(k)≤Temax (4)
0≤Fb(k)≤Fbmax (5)
vlimitmin≤v(k)≤vlimitmax (6)
v(0)＝v(n)＝0 (7)
其中，n表示在车辆行程中选取n个采样位置；k表示第k个采样位置；Δtk为车辆从采样位置k处行驶至k+1处的驾驶时间，
Figure FDA0002391245270000021
Δs表示相邻采样位置之间的距离；v(k+1)为在采样位置k+1处的速度上限值；q1、q2为权重因子；Temin和Temax分别是发动机转矩能达到的最小值和最大值；Fbmax是车辆能达到的最大制动力；vlimitmin和vlimitmax分别代表采样位置k处行驶速度的下限值和上限值。
5.根据权利要求4所述的一种车辆经济型车速前瞻优化方法，其特征在于，所述局域速度优化控制器的目标函数为：
Figure FDA0002391245270000022
s.t.
Temin≤Te(l)≤Temax (9)
0≤Fb(l)≤Fbmax (10)
vlimitmin≤v(l)≤vlimitmax (11)
其中，m为在全局优化的第k个步长内所取的局域优化的步长；v*(l)取全局优化得到的l位置处车速与l位置处车速极限值中较小的一个；ssafe(l)是与前车之间的安全距离；s*(l)是与前车之间的预估车间距；q3、q4、q5为权重因子。
6.根据权利要求5所述的一种车辆经济型车速前瞻优化方法，其特征在于，所述全局速度优化控制器和局域速度优化控制器的目标函数的求解均采用分布估计算法。
7.根据权利要求5所述的一种车辆经济型车速前瞻优化方法，其特征在于，采用模型预测控制理论对局域速度优化控制器的目标函数进行滚动优化。
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