通過求解相應(yīng)預(yù)測(cè)區(qū)間的優(yōu)化問題得到控制 序列，并將序列的第一個(gè)控制量作用于系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)反饋控制，之后在下一個(gè)采樣時(shí)刻，將預(yù) 測(cè)區(qū)間向前推進(jìn)一步，不斷重復(fù)該過程?？偨Y(jié)來說其包括三部分：預(yù)測(cè)模型，滾動(dòng)優(yōu)化和反 饋控制。通過對(duì)未來系統(tǒng)輸入的預(yù)測(cè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)最優(yōu)控制。
[0071] 本控制策略的特色有兩點(diǎn)。第一，本控制策略能夠綜合利用前車、自車和后車信 息，以及交通信號(hào)燈信息，對(duì)混合動(dòng)力汽車速度模式和充放電模式進(jìn)行最優(yōu)化。第二，控制 策略考慮交通信號(hào)燈信息，在需要停車以及再啟動(dòng)的情況下，運(yùn)用實(shí)際測(cè)得的停車和啟動(dòng) 車輛的速度模式，使所提出的控制策略更加接近實(shí)際情況。上述兩大特色在控制策略設(shè)計(jì) 中評(píng)價(jià)函數(shù)里有相應(yīng)體現(xiàn)，為混合動(dòng)力汽車系統(tǒng)性能提高提供了更大可能性。
[0072] 預(yù)測(cè)模型在已在上部分論述。
[0073] 最優(yōu)控制問題定義如式（3)所示：
[0077] 式中T為預(yù)測(cè)區(qū)間。參數(shù)Pbatt2_，Pbatt2_，U2niax和u 2_為控制量約束。
[0078] 評(píng)價(jià)函數(shù)定義如式（4)所示：
[0088] 式中SOCd是目標(biāo)蓄電池4荷電狀態(tài)。^是車輛目標(biāo)速度，它取值為車輛最優(yōu)等速 燃油經(jīng)濟(jì)性速度。w x，Wy，Wz，Wd，Wf3, wf，wjp W s是權(quán)重系數(shù)。d 3為最低車輛間距，評(píng)價(jià)函數(shù) 設(shè)置使其在最低車輛間距以上浮動(dòng)，從而增加控制自由度，提高車輛燃油經(jīng)濟(jì)性。障礙函數(shù) 用于處理系統(tǒng)狀態(tài)約束等。d f為后車和自車間距，dp為前車和自車間距。
[0089] 步驟4)在線最優(yōu)控制：
[0090] 為保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)最優(yōu)性能，運(yùn)用基于哈密頓方程的數(shù)值快速求解方法來求解上 述最優(yōu)控制問題。由于其只需有限幾次迭代就可以計(jì)算出數(shù)值方程的最優(yōu)解，這種方法的 在線性能很好。而且由于其基于哈密頓方程，這種解法的穩(wěn)定性可以得到保證。解法具體 來說，運(yùn)用極小值原理將最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為兩點(diǎn)邊值問題，在處理哈密頓函數(shù)相關(guān)的微 分方程組和代數(shù)方程組時(shí)采用部分空間法求解，這是一種GMRES解法。
[0091] 在每個(gè)采樣時(shí)刻，首先，測(cè)取前車位置，自車位置，后車位置，前車速度，自車速度， 后車速度，前車加速度，自車加速度，后車加速度和自車蓄電池荷電狀態(tài)等實(shí)時(shí)狀態(tài)信號(hào)， 其次，利用全球定位系統(tǒng)、車間通信系統(tǒng)、車路通信系統(tǒng)和智能交通系統(tǒng)預(yù)測(cè)未來一定區(qū)間 車輛及周圍環(huán)境的狀態(tài)，包括前車加速度，后車加速度，前車與自車間距，后車與自車間距 等。再次，根據(jù)建立的車輛模型和最優(yōu)控制問題，利用上述數(shù)值快速解法求解預(yù)測(cè)區(qū)間內(nèi)的 最優(yōu)控制序列。應(yīng)用預(yù)測(cè)區(qū)間內(nèi)的最優(yōu)控制序列的第一個(gè)控制量于車輛。之后在下一個(gè)采 樣時(shí)刻，將預(yù)測(cè)區(qū)間向前推進(jìn)一步，如此循環(huán)往復(fù)，實(shí)現(xiàn)在線最優(yōu)控制。
[0092] 本發(fā)明同樣適用于其他形式混合動(dòng)力汽車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，具體建模方法與控制過程與 行星齒輪式混聯(lián)混合動(dòng)力汽車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)一致，在此不再贅述。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于分散控制的混合動(dòng)力汽車節(jié)能預(yù)測(cè)控制方法，其特征在于：包括以下步 驟： 步驟1)信息采集：由全球定位系統(tǒng)采集前車、后車和自車的位置信息，作為實(shí)時(shí)車輛 狀態(tài)反饋，由車載雷達(dá)測(cè)速裝置采集前方車輛速度，后方車輛速度，用于跟蹤控制，由智能 交通系統(tǒng)、車路通信系統(tǒng)和車間通信系統(tǒng)采集交通信號(hào)信息，實(shí)時(shí)路況信息以及自車、后車 和前車速度，加速度信息，用于智能交通控制，由卡爾曼濾波器利用采集的蓄電池信息對(duì)蓄 電池荷電狀態(tài)進(jìn)行測(cè)定； 步驟2)車輛建模：行星齒輪式混聯(lián)混合動(dòng)力汽車包含5大動(dòng)態(tài)部件，它們是發(fā)動(dòng)機(jī)、蓄 電池、2個(gè)發(fā)電電動(dòng)一體機(jī)和車輪，行星齒輪作為動(dòng)力分配裝置既有速度耦合器的作用，又 有電子無極變速器作用，根據(jù)車輛機(jī)械耦合和電子耦合關(guān)系，列寫系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程，對(duì)動(dòng)力 學(xué)方程解耦，獲得系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型，如式（1)所示：式中，X為狀態(tài)量，U為控制量，參數(shù)Pp、vp、pf和Vf為前車位置、前車速度、后車位置和 后車速度，參數(shù)p2、vjpSOC2為自車的位置、速度和蓄電池荷電狀態(tài)，參數(shù)u2和Pbatt2為自 車的驅(qū)動(dòng)加速度和自車蓄電池的充放電功率，參數(shù)P、CD2、A2、m2、g、y和02是空氣密度、 自車空氣阻力系數(shù)、自車迎風(fēng)面積、自車質(zhì)量、重力加速度、滾動(dòng)阻力系數(shù)和自車道路坡度， 1、Rbatt和Qbatt是蓄電池開路電壓、內(nèi)阻和容量，預(yù)測(cè)區(qū)間內(nèi)由于車輛的慣性、假設(shè)前方車 輛加速度一定，如果前行車速度大于最大值或者小于一定值，則前行車加速度為〇,如果前 方遭遇交通信號(hào)燈紅燈，則假定一輛速度為0的前行車停在交通信號(hào)燈位置處，車輛的啟 動(dòng)和停止速度模式采用實(shí)驗(yàn)曲線，運(yùn)用實(shí)際駕駛員的特性測(cè)?。? 車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)采用威蘭氏線性模型，如式（2)所示：(2) 式中mf為燃油消耗率，參數(shù)P_為車輛需求功率，cf為常數(shù)參數(shù)； 步驟3)公式化控制策略：基于分散控制的混合動(dòng)力汽車能量管理模型預(yù)測(cè)最優(yōu)控制 策略的步驟為：首先檢測(cè)自車、后車和前車狀態(tài)，包括位置、速度和加速度信息，其次運(yùn)用所 建立的數(shù)學(xué)模型和公式化控制策略求解最優(yōu)控制問題，最后應(yīng)用所求得的最優(yōu)控制序列的 第一個(gè)控制量于系統(tǒng)，由于模型預(yù)測(cè)控制為區(qū)間最優(yōu)控制，其求得的最優(yōu)控制量是數(shù)量為 預(yù)測(cè)區(qū)間除以采樣間隔的序列，最優(yōu)控制序列的第一個(gè)控制量與實(shí)際狀態(tài)最接近，所以采 用它來作為實(shí)際的控制量； 最優(yōu)控制問題定義如式（3)所示：式中T為預(yù)測(cè)區(qū)間，參數(shù)Pbatt2_、Pbatt2_、u2_和u2_為控制量約束； 評(píng)價(jià)函數(shù)定義如式（4)所示：式中SOCd是目標(biāo)蓄電池荷電狀態(tài)，￥,是車輛目標(biāo)速度，它取值為車輛最優(yōu)等速燃油經(jīng) 濟(jì)性速度，Wx、wy、wz、wd、Wpwf、wjpws是權(quán)重系數(shù)，d3為最低車輛間距，評(píng)價(jià)函數(shù)設(shè)置使其 在最低車輛間距以上浮動(dòng)，從而增加控制自由度，提高車輛燃油經(jīng)濟(jì)性，障礙函數(shù)用于處理 系統(tǒng)狀態(tài)約束，df為后車和自車間距，dp為前車和自車間距； 步驟4)在線最優(yōu)控制：為保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)最優(yōu)性能，運(yùn)用基于哈密頓方程的數(shù)值快 速求解方法來求解上述最優(yōu)控制問題，運(yùn)用極小值原理將最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為兩點(diǎn)邊值問 題，在處理哈密頓函數(shù)相關(guān)的微分方程組和代數(shù)方程組時(shí)采用部分空間法求解，這是一種 GMRES解法； 在每個(gè)采樣時(shí)刻，首先測(cè)取前車位置、自車位置、后車位置、前車速度、自車速度、后車 速度、前車加速度、自車加速度、后車加速度和自車蓄電池荷電狀態(tài)實(shí)時(shí)狀態(tài)信號(hào)，其次利 用全球定位系統(tǒng)、車間通信系統(tǒng)、車路通信系統(tǒng)和智能交通系統(tǒng)預(yù)測(cè)未來一定區(qū)間車輛及 周圍環(huán)境的狀態(tài)，包括前車加速度、后車加速度、前車與自車間距、后車與自車間距，再次根 據(jù)建立的車輛模型和最優(yōu)控制問題，利用上述數(shù)值快速解法求解預(yù)測(cè)區(qū)間內(nèi)的最優(yōu)控制序 列，應(yīng)用預(yù)測(cè)區(qū)間內(nèi)的最優(yōu)控制序列的第一個(gè)控制量于車輛，之后在下一個(gè)采樣時(shí)刻，將預(yù) 測(cè)區(qū)間向前推進(jìn)一步，如此循環(huán)往復(fù)，實(shí)現(xiàn)在線最優(yōu)控制。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于分散控制的混合動(dòng)力汽車節(jié)能預(yù)測(cè)控制方法，包括以下步驟：從全球定位系統(tǒng)、車間通信系統(tǒng)、車路通信系統(tǒng)和智能交通系統(tǒng)獲取實(shí)時(shí)自車、前車和后車交通信息作為系統(tǒng)輸入；建立混合動(dòng)力汽車隊(duì)列行駛分散控制數(shù)學(xué)模型作為預(yù)測(cè)未來車輛狀態(tài)的依據(jù)；定義混合動(dòng)力汽車分散控制隊(duì)列行駛最優(yōu)控制問題，提供求解最優(yōu)控制量的函數(shù)方程；實(shí)時(shí)反饋?zhàn)顑?yōu)控制，求解最優(yōu)控制量，運(yùn)用行星齒輪機(jī)構(gòu)為電子無極變速器，發(fā)動(dòng)機(jī)工作于最佳工作點(diǎn)，運(yùn)用道路交通信息，預(yù)測(cè)前車和后車行駛狀態(tài)，在線調(diào)整混合動(dòng)力汽車能量流動(dòng)，達(dá)到節(jié)能減排的目標(biāo)，大大減少了計(jì)算時(shí)間，提高了車輛的實(shí)時(shí)控制特性。
【IPC分類】B60W10/08, B60W20/00, B60W10/06, B60W10/26
【公開號(hào)】CN105083276
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510410042
【發(fā)明人】余開江, 許孝卓, 譚興國(guó), 劉巍, 荊鵬輝, 謝貝貝, 胡治國(guó), 王莉, 王允建
【申請(qǐng)人】河南理工大學(xué)
【公開日】2015年11月25日
【申請(qǐng)日】2015年7月13日