CN103606271A - 一种混合动力城市公交车控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种混合动力城市公交车控制方法，包括以下步骤：离线优化和在线控制。本发明提出了控制策略切换的思想，建立了具有地域针对性、更加符合公交车实际行驶路线的行驶参考工况，并基于此工况进行离线全局优化，既可得到最优控制效果，又避免了动态规划计算量大而导致的不能用于在线实时控制的问题；当混合动力公交车实际运行时，在线识别实际运行工况及道路预测工况与所构建行驶参考工况的相似度，判别结果均为相似时调用存储在公交车主控制器的动态规划最优控制参数对混合动力城市公交车进行实时转矩分配，否则切换控制策略采用具有自适应性、可实现性强的模糊逻辑规则控制策略对公交车辆进行在线实时控制，从而提高了控制策略适应性。

Description

一种混合动力城市公交车控制方法

技术领域

本发明涉及一种混合动力城市公交车控制方法，属于混合动力汽车控制技术领域。

背景技术

近年来，随着汽车工业的迅速发展，汽车保有量的持续增加，环境与能源危机的压力日益加剧，普及推广新能源汽车技术是我国解决环境能源问题的有效途径之一。混合动力汽车作为在新能源技术中由传统汽车向纯电动汽车过渡的关键环节，兼具内燃机和蓄电池两种车载能量源，使其具有相对传统车更好的燃油经济性和排放性能以及相对纯电动汽车更长续驶里程的优点，显示出巨大的应用潜力，成为世界各国汽车领域竞相研究的热点。而良好的整车控制策略或方法是实现混合动力汽车高经济性与低排放的关键，对于提高整车性能、降低成本具有重要的意义。

目前混合动力城市公交车在我国已大量投入运行，整车控制策略方面，因基于规则的逻辑门限控制策略简单易行、实用性强且有较好的鲁棒性，被广泛应用于现有公交车体系中。但这种策略未考虑实际路况的动态变化以及电机、电池、传动系效率等因素的影响，因而也就无法达到全局的最优和整车燃油经济性最高，所以在控制策略方面还需要进一步的完善。而从控制效果来看，针对固定行驶工况、以全局油耗最小或者效率最大的全局优化控制方法可以视为混合动力系统最为理想或者最具节油潜力的优化方法，但需要提前知道包括道路工况等信息在内的整个驾驶循环的信息，且计算量庞大，不能直接用于实车实时控制，但可以作为在能量管理设计阶段的评价标准，为实时控制提供一些必要的参考信息。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种混合动力城市公交车的控制方法，该方法在保证动力性的条件下，既可获得最佳控制效果，又可提高混合动力城市公交车的适应性，获得更高的燃油经济性和排放性。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种混合动力城市公交车控制方法，采用的混合动力城市公交车控制系统包括道路工况远程自学习系统和车辆主控制器，所述的道路工况远程自学习系统包括车载信息单元和中央服务系统，所述的车载信息单元安装在每一辆运行的混合动力城市公交车上，负责实时采集公交车当前实时位置信息、车辆行驶速度、发动机转速、电机转矩和电池电压信息并发送给中央服务系统，中央服务系统为远程终端，安装在混合动力公交车监控中心，负责存储和处理采集到的车辆信息，所述的车载信息单元通过基站与GPRS/互联网与中央服务系统联系；所述的车辆主控制器安装在每一辆运行的混合动力城市公交车上，负责存储离线构建的行驶参考工况及最优控制参数，负责对公交车进行实时控制；

具体方法包括以下步骤：

A、离线优化

A1、构建行驶参考工况

鉴于城市混合动力城市公交车运行时段、路况信息不确定因素的影响，运用由车载信息单元和中央服务系统组成的道路工况远程自学习系统以某路混合动力城市公交车作为试验车辆进行行驶参考工况的构建；将城市混合动力公交车每天的运行时间划分为高峰期和非高峰期两个时段；针对某路混合动力城市公交车选取不同时段通过车载信息单元对车辆信息在内的数据进行实时采集，所述的车辆信息包括车辆行驶速度、发动机转速、电机转矩和电池电压，并将采集到的车辆信息由基站通过无线GPRS/互联网传送到中央服务系统，运用数据存储软件SQL软件将采集到的两个时段的原始数据分别存储到数据库；

利用采集到的公交车实际行驶道路工况原始数据分高峰期时段和非高峰期时段构建行驶参考工况，具体步骤如下：

提取采集到的混合动力公交车运行于高峰期时段或非高峰期时段的原始数据以车辆怠速状态为节点进行运动学片段的划分；

选取运行距离、最大车速、运行速度、平均速度、整车运行速度标准偏差、运行时间、加速时间、匀速时间、减速时间、怠速时间、最大加速度、加速阶段内的平均加速度、最小加速度、减速阶段内的平均减速度、加速度标准偏差、0-10km/h速度段的比例、10-20km/h速度段的比例、20-30km/h速度段的比例、30-40km/h速度段的比例、40-50km/h速度段的比例、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例、怠速时间比例共24个参数为特征参数来表征车辆运行状态，计算每一个运动学片段的特征值参数组成特征值参数矩阵，并对矩阵进行主成分分析；

在上述主成分分析结果的基础上，根据运动学片段特征值矩阵的特点，通过聚类技术自动地将所有的运动学片段分为三类，形成类数据库：第一类代表低速工况的运动学片段，第二类代表中速状态的运动学片段，第三类代表高速状态的运动学片段；

最后找出上述三类运动学片段中每一类最具代表性的运动学片段，运用概率与统计学原理完成针对混合动力公交车运行于高峰期时段或非高峰期时段的行驶参考工况的构建；

将上述构建的混合动力城市公交车运行于高峰期时段和非高峰期时段的两个行驶参考工况通过无线网络下载到车辆主控制器中，为公交车实时运行时工况选择及工况相似度判断做准备；

A2、运用动态规划方法进行离线全局优化

分别对构建的公交车运行于高峰期时段和非高峰期时段的两个行驶参考工况运用动态规划方法进行离线全局优化，并将优化得到的针对高峰期行驶参考工况和非高峰期行驶参考工况的控制参数分别下载到车辆主控制器中对车辆进行实时控制；

以高峰期时段和非高峰期时段两个行驶参考工况进行动态规划，具体步骤如下：

将整个高峰期时段或非高峰期时段行驶参考工况分成N阶段，用阶段变量k来表示阶段序号，k=0、1、2、…、N，采样时间设定为1s，即Δt=1，采用逆向求解方法从第N阶段开始逐步向前计算，在每一阶段计算时以发动机的燃油消耗量最低以及维持电池荷电状态SOC在特定目标值为控制目标函数，而每一阶段的目标函数值取决于当前阶段的状态变量x(k)和控制变量u(k)，这里状态变量选择为电池荷电状态SOC和发动机转速ω_e(r/min)，控制变量选择电机转矩T_m(N·m)和发动机转矩T_e(N·m)；

则第k阶段的控制目标函数表示为：

$J_{\min }^k=m_{\mathrm{eng}\_k}^{\·}+\mathrm{\α}{({\mathrm{SOC}}_k-{\mathrm{SOC}}^{*})}^2---\left(1\right)$

整个循环的总体控制目标函数为：

$J=\min \underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{J}_{\min }^k=\underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[m_{\mathrm{eng}\_k}^{\·}+\mathrm{\α}{({\mathrm{SOC}}_k-{\mathrm{SOC}}^{*})}^2]---\left(2\right)$

其中，

为第k阶段发动机的燃油消耗率，单位为g/(kw·h)，根据当前时刻发动机的转速、转矩查表取得，即α为惩罚因子，SOC_k为第k阶段的电池荷电状态SOC值，SOC^*为目标SOC值，同时满足以下等式约束和不等式约束条件：

$\left\{\begin{array}{c}0\≤T_m\left(t\right)\≤T_{m\_\max }\left({\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)\right)\\ T_{e\_\min }\left({\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\right)\≤T_e\left(t\right)\≤T_{e\_\max }\left({\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\right)\\ 0\≤{\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)\≤{\mathrm{\ω}}_{m\_\max }\\ {\mathrm{\ω}}_{e\_\min }\≤{\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\≤{\mathrm{\ω}}_{e\_\max }\\ {\mathrm{SOC}}_{k\_\min }\≤{\mathrm{SOC}}_k\≤{\mathrm{SOC}}_{k\_\max }\end{array}\right.---\left(4\right)$

式中，T_需为驾驶员需求转矩，单位为N·m；T_e为发动机转矩，单位为N·m；T_m为电动机转矩，单位为N·m；T_{e_min}为发动机最小转矩，单位为N·m；T_{e_max}为发动机最大转矩，单位为N·m；T_{m_max}为电动机的最大转矩，单位为N·m；ω_wh为驱动轮转速，单位为rad/s；ω_e为发动机转速，单位为rad/s；ω_m为电动机转速，单位为rad/s；η_t为传动系的效率；i_k是变速器档位为k时的传动比，此传动比包含主减速器的传动比；ρ为扭矩合成器的传动比；SOC_{k_min}为第k阶段SOC的最小值；SOC_{k_max}为第k阶段SOC的最大值，其中SOC_{k_min}、SOC_{k_max}为均为初始SOC的函数；将第k阶段的SOC维持在特定范围[SOC_{k_min}，SOC_{k_max}]内；

其动态规划算法的计算步骤如下：

A21、给定逆向求解的初始点k=N，初始条件车速V_k，电池荷电状态SOC在第k阶段的值SOC_k，

inf代表无穷大的数；

A22、计算第k阶段电池荷电状态SOC的上限值SOC_{k_max}、下限值SOC_{k_min}、如果V_k＝0，则各部件发动机和电机的转速、转矩均为0，电池荷电状态SOC_k维持不变，

优化第k阶段结束，转步骤A27，否则转步骤A23；

A23、计算第k阶段整车需求功率

电机最大驱动功率

及电机转速

若此时需求功率

转步骤A24，否则转步骤A26；

A24、根据第k阶段电池荷电状态SOC取值范围[SOC_{k_min}，SOC_{k_max}]计算电池功率

若

则

此时发动机不工作，电机理想功率等于输出功率，进而求出电机的理想转矩，利用求出的电机理想转矩进一步求得电池荷电状态SOC修正值，优化第k阶段结束，否则转步骤A25；

A25、在等式约束（3）和不等式约束（4）范围内进行二维搜索，选择满足条件的发动机和电机理想转矩和转速，代入目标函数式（1），获得使

成立的状态变量和控制变量，优化第k阶段结束；

A26、此时车辆处于制动工况，若车辆需求制动功率满足条件则由电机提供所需制动功率，即电机理想功率等于输出功率，进而求出电机的理想转矩，若不满足上述等式条件，则由机械制动提供不足制动功率，优化第k阶段结束；

A27、令k=k-1，若此时k≠0，转到步骤A22，开始下一步优化计算，若此时k=0，循环结束；

A3、将所得数据和控制参数下载到车辆主控制器

将上述利用动态规划算法进行全局优化得到的车辆运行于高峰时段行驶参考工况和非高峰时段行驶参考工况的每一时刻的控制变量进行存储，并将所得的数据和控制参数通过无线网络下载到车辆主控制器，为车辆在线实时控制做准备；

B、在线控制

B1、选择行驶参考工况

当混合动力城市公交车实际运行时，首先根据公交车运行时间选择高峰期行驶参考工况或非高峰期行驶参考工况，通过车载信息单元采集车辆实时运行信息，所述的车辆实时运行信息包括距离出发点的距离、车辆速度和加速度，公交车实时运行位置由采集到的距离出发点的里程信息得到；

B2、工况相似度判断

B21、实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断

取公交车当前位置及该位置前10米为一个里程片段，与事先构建的存储于车辆主控制器的行驶参考工况在相应的里程片段以平均速度、速度标准差、平均加速度、加速度标准差、平均减速度、减速度标准差为特征参数进行相似程度的比较；为了消除量纲的影响、方便判断规则制定，这里采用一种夹角余弦相似度判断的距离度量方法，原理如下：

对于两个n维样本向量x₁=（x₁₁,x₁₂,……x_1n）,x₂=（x₂₁,x₂₂,……,x_2n），其余弦相似度计算公式为：

$\cos \mathrm{\θ}=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{1k}{x}_{2k}}{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{1k}^2}\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{2k}^2}}---\left(5\right)$

夹角余弦取值范围为[-1,1]，夹角余弦的绝对值越大表示两个向量的夹角越小，相似程度越大；反之相似程度越小；计算实际运行时里程片段内的上述六个特征参数值组成的样本特征值矩阵，与构建的相应行驶参考工况的特征参数矩阵形成的样本比较相似度；比较规则如下：若两矩阵向量的夹角余弦值cosθ满足条件0.9≤cosθ≤1，则认为两样本矩阵是相似的，即车辆实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况是相似的，否则认为不相似；实际执行时运用软件Matlab中自带的计算函数来实现；

B22、预测运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断

由于公交车实际运行时的道路工况的某些参数与未来行驶工况具有某种非线性函数的相互关系，所以在进行车辆实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断的同时还需判断预测工况与行驶参考工况的相似度；采用一种径向基函数神经网络逼近上述非线性函数的方法构建工况预测模型，在公交车运行时根据最近一段时间内的速度信息预测车辆未来一段时间内的行驶工况得到预测运行道路工况；取预测运行道路工况中对应于公交车当前行驶位置后10米为一个里程片段，与行驶参考工况的相应片段进行相似度比较，比较方法同步骤B21；

B3、切换控制策略

判断公交车实际运行道路工况中，当前位置前10米形成的里程片段以及预测运行道路工况中对应于公交车当前位置后10米形成的里程片段与行驶参考工况的相应位置的里程片段的相似度，当实际运行道路工况与行驶参考工况、预测运行道路工况与行驶参考工况在相应位置的里程片段均相似时调用基于行驶参考工况的离线动态规划最优控制参数对公交车进行下一步实时控制，否则切换控制策略采用模糊逻辑控制策略对车辆进行实时控制；

所述的模糊逻辑控制策略即对输出转矩进行控制的策略，鉴于公交车行驶时频繁启停的特点，将模糊逻辑控制策略分为正常行驶能量分配控制策略和制动能量回馈控制策略两大部分；

所述的模糊控制规则包括正常行驶能量分配控制规则和制动能量回馈控制规则：

B31、当公交车正常行驶时，能量分配控制规则如下：

B311、考虑车辆运行时对应于发动机最小转速的最低车速限制，当公交车运行速度小于最低车速时完全由电机提供驱动转矩；

B312、当电池电量处于正常值范围内时，车辆驱动转矩跟随发动机最优转矩曲线进行输出，超出部分由电机辅助驱动或向电机发电；

B313、当电池电量高于最高限值时，若需求转矩处于发动机最小工作转矩和最优工作转矩之间，电机单独驱动，当驱动转矩大于发动机最优工作转矩时，发动机工作在最优转矩曲线上，电机提供辅助转矩；

B314、当电池电量较低时，发动机尽可能提供大于车辆需求转矩为电池充电，但当需求转矩超过发动机最大转矩限制时只能由电机一起提供辅助助力保证车辆驱动需求；

B315、考虑电机转速对电机效率的影响，控制电机转速较高时使电机的负荷增加，电机的转速较低时使电机的负荷较低从而获得更高的电机效率；

B32、当公交车制动时，制动能量回馈控制规则如下：

B321、为使电机能够有效地进行能量回馈，限制当车速大于最低车速时才进行制动能量回收；

B322、车辆制动过程中电机转矩满足条件T_e≤T_{e_max}，即电机转矩小于电机能够提供的最大发电转矩时，进行制动能量回收；

B323、限制车辆运行时电池荷电状态SOC的工作范围，当电池电量超出最大限值时不进行制动能量回收，由机械制动控制车辆停靠；

基于上述模糊控制规则最终得到公交车行驶过程中当实际道路工况或预测运行道路工况与所构建行驶参考工况不相符时的电机驱动转矩和制动转矩，进而求得发动机转矩，并发送到发动机控制单元和电动机控制单元分别控制发动机和电动机输出转矩，进而完成对整车进行控制。

与现有技术相比，本发明的效果和益处如下：

1、本发明采用一种基于道路工况的并联混合动力客车控制方法，该控制方法旨在解决混合动力城市公交车实际行驶路况与在控制策略开发过程中所构建的道路工况不一致且采用简单的控制策略导致混合动力城市公交车在实际运行时不能达到最佳性能的问题，提出了控制策略切换的思想。建立了具有地域针对性、更加符合公交车实际行驶路线的行驶参考工况，并基于此工况进行离线全局优化，既可得到最优控制效果，又避免了动态规划计算量大而导致的不能用于在线实时控制的问题；当混合动力公交车实际运行时，在线识别实际运行工况及道路预测工况与所构建行驶参考工况的相似程度，判别结果均为相似时调用存储在公交车主控制器的动态规划最优控制参数对混合动力城市公交车进行实时转矩分配，否则切换控制策略采用具有自适应性、可实现性强的模糊逻辑规则控制策略对公交车辆进行在线实时控制，从而提高了控制策略适应性，达到提高混合动力城市公交车燃油经济性和排放性的目的。

2、针对城市混合动力城市公交车行驶线路固定、重复性强但路况信息不确定性显著等特点，本发明运用道路工况远程自学习系统针对特定地区的某路混合动力城市公交车固定行驶路线建立行驶参考工况，以所构建的行驶参考工况为基础运用动态规划方法进行离线全局优化。当目标车辆在道路工况上实际运行时，首先进行实际运行工况及道路预测工况与所构建行驶参考工况的相似度对比，判别结果均为相似时调用存储在中央控制器的动态规划最优控制参数对混合动力城市公交车进行实时转矩分配，否则采用模糊逻辑控制策略得到车辆控制参数对公交车进行在线实时控制，从而达到提高城市混合动力城市公交车的适应性、燃油经济性和排放性的目的。

附图说明

图1是基于道路工况的并联混合动力客车控制方法原理图。

图2是离线优化具体流程图。

具体实施方式

以下结合技术方案和附图详细叙述本发明的具体实施方式。

如图1所示，基于道路工况的并联混合动力城市客车控制方法包括A离线优化和B在线控制两大部分。离线优化包括通过道路远程自学习系统获取车辆运行信息构建行驶参考工况、运用动态规划方法进行离线全局优化并将所得数据和控制参数通过无线网络下载到车辆主控制器中，在线控制首先根据公交车开始运行时间选择所要调用的高峰期/非高峰期行驶参考工况，同时由车载信息单元对车辆信息在内的数据进行实时采集，所述的车辆信息包括车辆实时运行时循环总里程、GPS信息、车辆速度，并将高峰期工况/非高峰期行驶参考工况和采集到的车辆信息输入到行驶工况相似度判断模块部分判断实际运行工况及道路预测工况与行驶参考工况是否相似，当判断结果为相似时则调用基于行驶参考工况的离线动态规划最优控制参数，若判断结果不相似时则将控制策略切换为模糊逻辑控制策略，获得车辆实时控制参数对公交车进行实时控制。

实施例

以8点20分出发的某路混合动力城市公交车为例进行具体说明。具体实施过程如下：

A、离线优化

在混合动力公交车在线实时控制运行之前首先需要进行离线优化。如图2所示为离线优化部分的具体实施过程。

A1、构建行驶参考工况

鉴于城市混合动力城市公交车运行时段、路况信息不确定因素的影响，运用由车载信息单元和中央服务系统组成的道路工况远程自学习系统以某路混合动力城市公交车作为试验车辆进行行驶参考工况的构建；将城市混合动力公交车每天的运行时间划分为高峰期和非高峰期两个时段，将早晨7点20分到9点20分、中午11点20分到13点20分、晚上17点到18点40分三个运行时段归为高峰期时段，其余运行时间归为非高峰期时段。显然8点20分出发的某路混合动力公交车运行时间阶段分属于高峰期时段；针对某路混合动力城市公交车选取不同时段通过GPRS数据采集器对车辆信息在内的数据进行实时采集，所述的车辆信息包括车辆行驶速度、发动机转速、电机转矩和电池电压，并将采集到的车辆信息由基站通过无线GPRS数据传输模块传送到中央服务系统的中央服务器，运用数据存储软件SQL软件将采集到的两个时段的原始数据分别存储到数据库；

在行驶工况构建方面，ShiqiOu，YafuZhou等人发表的《DevelopmentofHybridCityBus’sDrivingCycle》中，采用主成分分析和聚类分析技术通过软件Matlab编程获得了大连市公交车行驶工况。本发明中基于这种方法，利用采集到的公交车实际行驶道路工况原始数据分高峰期时段和非高峰期时段构建行驶参考工况，具体步骤如下：

提取采集到的混合动力公交车运行于高峰期时段或非高峰期时段的原始数据以车辆怠速状态为节点进行运动学片段的划分；

选取运行距离、最大车速、运行速度、平均速度、整车运行速度标准偏差、运行时间、加速时间、匀速时间、减速时间、怠速时间、最大加速度、加速阶段内的平均加速度、最小加速度、减速阶段内的平均减速度、加速度标准偏差、0-10km/h速度段的比例、10-20km/h速度段的比例、20-30km/h速度段的比例、30-40km/h速度段的比例、40-50km/h速度段的比例、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例、怠速时间比例24个参数为特征参数来表征车辆运行状态，计算每一个运动学片段的特征值参数组成特征值参数矩阵，并对矩阵进行主成分分析；

在上述主成分分析结果的基础上，根据运动学片段特征值矩阵的特点，通过聚类技术自动地将所有的运动学片段分为三类，形成类数据库：第一类代表低速工况，第二类代表中速状态，第三类代表高速状态；

最后找出上述三类中每一类最具代表性的运动学片段，运用概率与统计学原理完成针对混合动力公交车运行于高峰期时段或非高峰期时段的行驶参考工况的构建；

将上述构建的混合动力城市公交车运行于高峰期时段和非高峰期时段的两个行驶参考工况通过无线网络下载到车辆主控制器中，为公交车实时运行时工况选择及工况相似度判断做准备。

A2、运用动态规划方法进行离线全局优化

分别对构建的公交车运行于高峰期时段和非高峰期时段的两个行驶参考工况运用动态规划方法进行离线全局优化，并将优化得到的针对高峰期时段行驶参考工况和非高峰期时段行驶参考工况的控制参数分别下载到车辆主控制器中对车辆进行实时控制。

以高峰期时段和非高峰期时段两个行驶参考工况进行动态规划，具体步骤如下：

将整个高峰期时段或非高峰期时段行驶参考工况分成N阶段，一般用阶段变量k来表示阶段序号，k=0,1,2,…N，采样时间设定为1s，即Δt=1，采用逆向求解方法从第N阶段开始逐步向前计算，在每一阶段计算时以发动机的燃油消耗量最低以及维持电池荷电状态SOC在特定目标值为控制目标函数，而每一阶段的目标函数值取决于当前阶段的状态变量x(k)和控制变量u(k)，这里状态变量选择为电池荷电状态SOC和发动机转速ω_e(r/min)，控制变量选择电机转矩T_m(N·m)和发动机转矩T_e(N·m)。

则第k阶段的控制目标函数表示为：

$J_{\min }^k=m_{\mathrm{eng}\_k}^{\·}+\mathrm{\α}{({\mathrm{SOC}}_k-{\mathrm{SOC}}^{*})}^2---\left(1\right)$

整个循环的总体控制目标函数为：

$J=\min \underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{J}_{\min }^k=\underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[m_{\mathrm{eng}\_k}^{\·}+\mathrm{\α}{({\mathrm{SOC}}_k-{\mathrm{SOC}}^{*})}^2]---\left(2\right)$

其中，

为第k阶段发动机的燃油消耗率，单位为g/(kw·h)，根据当前时刻发动机的转速、转矩查表取得，即

α为惩罚因子，SOC_k为第k阶段的电池荷电状态SOC值，SOC^*为目标SOC值，同时满足以下等式约束和不等式约束条件：

$\left\{\begin{array}{c}0\≤T_m\left(t\right)\≤T_{m\_\max }\left({\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)\right)\\ T_{e\_\min }\left({\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\right)\≤T_e\left(t\right)\≤T_{e\_\max }\left({\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\right)\\ 0\≤{\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)\≤{\mathrm{\ω}}_{m\_\max }\\ {\mathrm{\ω}}_{e\_\min }\≤{\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\≤{\mathrm{\ω}}_{e\_\max }\\ {\mathrm{SOC}}_{k\_\min }\≤{\mathrm{SOC}}_k\≤{\mathrm{SOC}}_{k\_\max }\end{array}\right.---\left(4\right)$

式中，T_需为驾驶员需求转矩，单位为N·m；T_e为发动机转矩，单位为N·m；T_m为电动机转矩，单位为N·m；T_{e_min}为发动机最小转矩，单位为N·m；T_{e_max}为发动机最大转矩，单位为N·m；T_{m_max}为电动机的最大转矩，单位为N·m；ω_wh为驱动轮转速，单位为rad/s；ω_e为发动机转速，单位为rad/s；ω_m为电动机转速，单位为rad/s；η_t为传动系的效率；i_k是变速器档位为k时的传动比，此传动比包含主减速器的传动比；ρ为扭矩合成器的传动比；SOC_{k_min}为第k阶段SOC的最小值；SOC_{k_max}为第k阶段SOC的最大值，其中SOC_{k_min}、SOC_{k_max}为均为初始SOC的函数。将第k阶段的SOC维持在特定范围[SOC_{k_min}，SOC_{k_max}]内，降低了单步SOC搜索范围，有利于运行效率的提高。

动态规划算法的计算步骤如下：

A21、给定逆向求解的初始点k=N，初始条件车速V_k，电池荷电状态SOC在第k阶段的值SOC_k，

inf代表无穷大的数；

A22、计算第k阶段电池荷电状态SOC的上限值SOC_{k_max}、下限值SOC_{k_min}、如果V_k＝0，则发动机和电机的转速、转矩均为0，电池荷电状态SOC_k维持不变，

优化第k阶段结束，转步骤A27，否则转步骤A23；

A23、计算第k阶段整车需求功率

电机最大驱动功率

及电机转速

若此时需求功率

转步骤A24，否则转步骤A26；

A24、根据第k阶段电池荷电状态SOC取值范围[SOC_{k_min}，SOC_{k_max}]计算电池功率若

则此时发动机不工作，电机理想功率等于输出功率，进而求出电机的理想转矩，利用求出的电机理想转矩进一步求得电池荷电状态SOC修正值，优化第k阶段结束，否则转步骤A25；

A25、在等式约束（3）和不等式约束（4）范围内进行二维搜索，选择满足条件的发动机和电机理想转矩和转速，代入目标函数式（1），获得使

成立的状态变量和控制变量，优化第k阶段结束；

A26、此时车辆处于制动工况，若车辆需求制动功率满足条件

则由电机提供所需制动功率，即电机理想功率等于输出功率，进而求出电机的理想转矩，若不满足上述等式条件，则由机械制动提供不足制动功率，优化第k阶段结束；

A27、令k=k-1，若此时k≠0，转到步骤A22，开始下一步优化计算，若此时k=0，循环结束。

A3、将所得数据和控制参数下载到车辆主控制器

将上述利用动态规划算法进行全局优化得到的车辆运行于高峰期行驶参考工况和非高峰期行驶参考工况的每一时刻的控制变量进行存储，并将所得的数据和控制参数通过无线网络下载到车辆主控制器，为车辆在线实时控制做准备。

B、在线控制

B1、选择行驶参考工况

当混合动力城市公交车实际运行时，首先根据公交车运行时间选择高峰期行驶参考工况或非高峰期行驶参考工况，通过车载信息单元采集车辆实时运行信息，所述的车辆实时运行信息包括距离出发点的距离、车辆速度和加速度，公交车实时运行位置由采集到的距离出发点的里程信息得到；

B2、工况相似度判断

取公交车当前位置及该位置前10米为一个里程片段，与事先构建的存储于车辆主控制器的行驶参考工况在相应的里程片段以平均速度、速度标准差、平均加速度、加速度标准差、平均减速度、减速度标准差为特征参数进行相似程度的比较。为了消除量纲的影响、方便判断规则制定，这里采用一种夹角余弦相似度判断的距离度量方法，原理如下：

对于两个n维样本向量x₁=（x₁₁,x₁₂,……x_1n）,x₂=（x₂₁,x₂₂,……,x_2n），其余弦相似度计算公式为：

$\cos \mathrm{\θ}=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{1k}{x}_{2k}}{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{1k}^2}\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{2k}^2}}---\left(5\right)$

夹角余弦取值范围为[-1,1]，夹角余弦的绝对值越大表示两个向量的夹角越小，相似程度越大；反之相似程度越小。计算实际运行时里程片段内的上述六个特征参数值组成的样本特征值矩阵，与构建的相应行驶参考工况的特征参数矩阵形成的样本比较相似度。比较规则如下：若两矩阵向量的夹角余弦值cosθ满足条件0.9≤cosθ≤1，则认为两样本矩阵是相似的，即车辆实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况是相似的，否则认为不相似。实际执行时运用软件Matlab中的自带的计算函数来实现。

由于公交车实际运行时的道路工况的某些参数与未来行驶工况具有某种非线性函数的相互关系，所以在进行车辆实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断的同时还需判断预测工况与行驶参考工况的相似度。在工况预测模型构建方面，文献《行驶工况自适应的PHEV能量在线实时优化控制研究》采用一种径向基函数神经网络（RBFNN）逼近非线性函数的方法构建了工况预测模型，本发明基于此方法，在公交车运行时根据最近一段时间内的速度信息预测车辆未来一段时间内的行驶工况得到预测工况。取预测工况中对应于公交车当前行驶位置后10米为一个里程片段，与行驶参考工况的相应片段进行相似度比较，比较方法同上述车辆实际运行道路工况与行驶参考相似度判断的方法，在此不再赘述。

B3、切换控制策略

判断公交车实际运行道路工况中当前位置前10米形成的里程片段以及预测工况中对应于公交车当前位置后10米形成的里程片段与行驶参考工况的相应位置的里程片段的相似度，当实际运行道路工况与行驶参考工况、预测工况与行驶参考工况在相应位置的里程片段均相似时调用基于行驶参考工况的离线动态规划最优控制参数对公交车进行下一步实时控制，否则切换控制策略采用模糊逻辑控制策略对车辆进行实时控制。

本发明采用具有自适应性、不依赖精确模型并广泛应用于混合动力系统的模糊逻辑控制策略作为实际道路工况或预测工况与离线构建的行驶参考工况不相符时的控制方法对公交车进行实时控制。该控制方法主要对输出转矩进行控制，重点是模糊转矩控制器的设计。鉴于公交车行驶时频繁启停的特点，本发明在能量总成控制策略中将模糊逻辑控制策略分为正常行驶能量分配控制策略和制动能量回馈控制策略两大部分。其中模糊控制规则是整个模糊逻辑控制策略的核心，必须能够反映设计者的控制意图。

所述的模糊控制规则包括正常行驶能量分配控制规则和制动能量回馈控制规则：

B31、当公交车正常行驶时，能量分配控制规则如下：

B311、考虑车辆运行时对应于发动机最小转速的最低车速限制，当公交车运行速度小于最低车速时完全由电机提供驱动转矩；

B312、当电池电量处于正常值范围内时，车辆驱动转矩跟随发动机最优转矩曲线进行输出，超出部分由电机辅助驱动或向电机发电；

B313、当电池电量高于最高限值时，若需求转矩处于发动机最小工作转矩和最优工作转矩之间，电机单独驱动，当驱动转矩大于发动机最优工作转矩时，发动机工作在最优转矩曲线上，电机提供辅助转矩；

B314、当电池电量较低时，发动机尽可能提供大于车辆需求转矩为电池充电，但当需求转矩超过发动机最大转矩限制时只能由电机一起提供辅助助力保证车辆驱动需求；

B315、考虑电机转速对电机效率的影响，控制电机转速较高时使电机的负荷增加，电机的转速较低时使电机的负荷较低从而获得更高的电机效率。

B32、当公交车制动时，制动能量回馈控制规则如下：

B321、为使电机能够有效地进行能量回馈，限制当车速大于最低车速时才进行制动能量回收；

B322、车辆制动过程中电机转矩满足条件T_e≤T_{e_max}，即电机转矩小于电机能够提供的最大发电转矩时，进行制动能量回收；

B323、限制车辆运行时电池荷电状态SOC的工作范围，当电池电量超出最大限值时不进行制动能量回收，由机械制动控制车辆停靠。

基于上述模糊控制规则最终得到公交车行驶过程中当实际道路工况或预测工况与所构建行驶参考工况不相符时的电机驱动转矩和制动转矩，进而求得发动机转矩，并发送到发动机控制单元和电动机控制单元分别控制发动机和电动机输出转矩，进而完成对整车进行控制。

但在实际情况中必需考虑到的一种情况是，虽然8点20出发的某路混合动力公交车运行时间阶段分属于高峰期时段，但公交车在行驶时由于路况信息不确定性的影响难免会出现从高峰期时段向非高峰期时段跨越或相反的情况，所以当混合动力公交车在道路上实际运行时，首先根据现阶段运行时间判断所处时段，相应选择行驶参考工况及对应的优化控制参数，过程如上所述，若此时出现时间由高峰期时段向非高峰期时段跨越的情况，则立刻调用存储在车辆主控制器中的非高峰期时段的行驶参考工况及其对应的离线优化最优控制参数并进行准确定位，在线控制时采用同高峰期时段相同的控制方法对公交车进行实时控制。这样通过离线优化和在线控制两大部分实现了基于道路工况的并联混合动力城市公交车的控制。

该方法同样适用于其他时间实际运行的该路混合动力城市公交车，控制过程如8点20分运行的混合动力城市公交车控制方法。

Claims (1)

1.一种混合动力城市公交车控制方法，采用的混合动力城市公交车控制系统包括道路工况远程自学习系统和车辆主控制器，所述的道路工况远程自学习系统包括车载信息单元和中央服务系统，所述的车载信息单元安装在每一辆运行的混合动力城市公交车上，负责实时采集公交车当前实时位置信息、车辆行驶速度、发动机转速、电机转矩和电池电压信息并发送给中央服务系统，中央服务系统为远程终端，安装在混合动力公交车监控中心，负责存储和处理采集到的车辆信息，所述的车载信息单元通过基站与GPRS/互联网与中央服务系统联系；所述的车辆主控制器安装在每一辆运行的混合动力城市公交车上，负责存储离线构建的行驶参考工况及最优控制参数，负责对公交车进行实时控制；

其特征在于：具体方法包括以下步骤：

A、离线优化

A1、构建行驶参考工况

鉴于城市混合动力城市公交车运行时段、路况信息不确定因素的影响，运用由车载信息单元和中央服务系统组成的道路工况远程自学习系统以某路混合动力城市公交车作为试验车辆进行行驶参考工况的构建；将城市混合动力公交车每天的运行时间划分为高峰期和非高峰期两个时段；针对某路混合动力城市公交车选取不同时段通过车载信息单元对车辆信息在内的数据进行实时采集，所述的车辆信息包括车辆行驶速度、发动机转速、电机转矩和电池电压，并将采集到的车辆信息由基站通过无线GPRS/互联网传送到中央服务系统，运用数据存储软件SQL软件将采集到的两个时段的原始数据分别存储到数据库；

利用采集到的公交车实际行驶道路工况原始数据分高峰期时段和非高峰期时段构建行驶参考工况，具体步骤如下：

提取采集到的混合动力公交车运行于高峰期时段或非高峰期时段的原始数据以车辆怠速状态为节点进行运动学片段的划分；

选取运行距离、最大车速、运行速度、平均速度、整车运行速度标准偏差、运行时间、加速时间、匀速时间、减速时间、怠速时间、最大加速度、加速阶段内的平均加速度、最小加速度、减速阶段内的平均减速度、加速度标准偏差、0-10km/h速度段的比例、10-20km/h速度段的比例、20-30km/h速度段的比例、30-40km/h速度段的比例、40-50km/h速度段的比例、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例、怠速时间比例共24个参数为特征参数来表征车辆运行状态，计算每一个运动学片段的特征值参数组成特征值参数矩阵，并对矩阵进行主成分分析；

在上述主成分分析结果的基础上，根据运动学片段特征值矩阵的特点，通过聚类技术自动地将所有的运动学片段分为三类，形成类数据库：第一类代表低速工况的运动学片段，第二类代表中速状态的运动学片段，第三类代表高速状态的运动学片段；

最后找出上述三类运动学片段中每一类最具代表性的运动学片段，运用概率与统计学原理完成针对混合动力公交车运行于高峰期时段或非高峰期时段的行驶参考工况的构建；

将上述构建的混合动力城市公交车运行于高峰期时段和非高峰期时段的两个行驶参考工况通过无线网络下载到车辆主控制器中，为公交车实时运行时工况选择及工况相似度判断做准备；

A2、运用动态规划方法进行离线全局优化

分别对构建的公交车运行于高峰期时段和非高峰期时段的两个行驶参考工况运用动态规划方法进行离线全局优化，并将优化得到的针对高峰期行驶参考工况和非高峰期行驶参考工况的控制参数分别下载到车辆主控制器中对车辆进行实时控制；

以高峰期时段和非高峰期时段两个行驶参考工况进行动态规划，具体步骤如下：

将整个高峰期时段或非高峰期时段行驶参考工况分成N阶段，用阶段变量k来表示阶段序号，k=0、1、2、…、N，采样时间设定为1s，即Δt=1，采用逆向求解方法从第N阶段开始逐步向前计算，在每一阶段计算时以发动机的燃油消耗量最低以及维持电池荷电状态SOC在特定目标值为控制目标函数，而每一阶段的目标函数值取决于当前阶段的状态变量x(k)和控制变量u(k)，这里状态变量选择为电池荷电状态SOC和发动机转速ω_e(r/min)，控制变量选择电机转矩T_m(N·m)和发动机转矩T_e(N·m)；

则第k阶段的控制目标函数表示为：

$J_{\min }^k=m_{\mathrm{eng}\_k}^{\·}+\mathrm{\α}{({\mathrm{SOC}}_k-{\mathrm{SOC}}^{*})}^2---\left(1\right)$

整个循环的总体控制目标函数为：

$J=\min \underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{J}_{\min }^k=\underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[m_{\mathrm{eng}\_k}^{\·}+\mathrm{\α}{({\mathrm{SOC}}_k-{\mathrm{SOC}}^{*})}^2]---\left(2\right)$

其中，

为第k阶段发动机的燃油消耗率，单位为g/(kw·h)，根据当前时刻发动机的转速、转矩查表取得，即

α为惩罚因子，SOC_k为第k阶段的电池荷电状态SOC值，SOC^*为目标SOC值，同时满足以下等式约束和不等式约束条件：

$\left\{\begin{array}{c}0\≤T_m\left(t\right)\≤T_{m\_\max }\left({\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)\right)\\ T_{e\_\min }\left({\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\right)\≤T_e\left(t\right)\≤T_{e\_\max }\left({\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\right)\\ 0\≤{\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)\≤{\mathrm{\ω}}_{m\_\max }\\ {\mathrm{\ω}}_{e\_\min }\≤{\mathrm{\ω}}_e\left(t\right)\≤{\mathrm{\ω}}_{e\_\max }\\ {\mathrm{SOC}}_{k\_\min }\≤{\mathrm{SOC}}_k\≤{\mathrm{SOC}}_{k\_\max }\end{array}\right.---\left(4\right)$

式中，T_需为驾驶员需求转矩，单位为N·m；T_e为发动机转矩，单位为N·m；T_m为电动机转矩，单位为N·m；T_{e_min}为发动机最小转矩，单位为N·m；T_{e_max}为发动机最大转矩，单位为N·m；T_{m_max}为电动机的最大转矩，单位为N·m；ω_wh为驱动轮转速，单位为rad/s；ω_e为发动机转速，单位为rad/s；ω_m为电动机转速，单位为rad/s；η_t为传动系的效率；i_k是变速器档位为k时的传动比，此传动比包含主减速器的传动比；ρ为扭矩合成器的传动比；SOC_{k_min}为第k阶段SOC的最小值；SOC_{k_max}为第k阶段SOC的最大值，其中SOC_{k_min}、SOC_{k_max}为均为初始SOC的函数；将第k阶段的SOC维持在特定范围[SOC_{k_min}，SOC_{k_max}]内；

其动态规划算法的计算步骤如下：

A21、给定逆向求解的初始点k=N，初始条件车速V_k，电池荷电状态SOC在第k阶段的值SOC_k，

inf代表无穷大的数；

A22、计算第k阶段电池荷电状态SOC的上限值SOC_{k_max}、下限值SOC_{k_min}、如果V_k＝0，则各部件发动机和电机的转速、转矩均为0，电池荷电状态SOC_k维持不变，优化第k阶段结束，转步骤A27，否则转步骤A23；

A23、计算第k阶段整车需求功率电机最大驱动功率

及电机转速

若此时需求功率

转步骤A24，否则转步骤A26；

A24、根据第k阶段电池荷电状态SOC取值范围[SOC_{k_min}，SOC_{k_max}]计算电池功率若

则此时发动机不工作，电机理想功率等于输出功率，进而求出电机的理想转矩，利用求出的电机理想转矩进一步求得电池荷电状态SOC修正值，优化第k阶段结束，否则转步骤A25；

A25、在等式约束（3）和不等式约束（4）范围内进行二维搜索，选择满足条件的发动机和电机理想转矩和转速，代入目标函数式（1），获得使

成立的状态变量和控制变量，优化第k阶段结束；

A26、此时车辆处于制动工况，若车辆需求制动功率

满足条件则由电机提供所需制动功率，即电机理想功率等于输出功率，进而求出电机的理想转矩，若不满足上述等式条件，则由机械制动提供不足制动功率，优化第k阶段结束；

A27、令k=k-1，若此时k≠0，转到步骤A22，开始下一步优化计算，若此时k=0，循环结束；

A3、将所得数据和控制参数下载到车辆主控制器

将上述利用动态规划算法进行全局优化得到的车辆运行于高峰时段行驶参考工况和非高峰时段行驶参考工况的每一时刻的控制变量进行存储，并将所得的数据和控制参数通过无线网络下载到车辆主控制器，为车辆在线实时控制做准备；

B、在线控制

B1、选择行驶参考工况

当混合动力城市公交车实际运行时，首先根据公交车运行时间选择高峰期行驶参考工况或非高峰期行驶参考工况，通过车载信息单元采集车辆实时运行信息，所述的车辆实时运行信息包括距离出发点的距离、车辆速度和加速度，公交车实时运行位置由采集到的距离出发点的里程信息得到；

B2、工况相似度判断

B21、实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断

取公交车当前位置及该位置前10米为一个里程片段，与事先构建的存储于车辆主控制器的行驶参考工况在相应的里程片段以平均速度、速度标准差、平均加速度、加速度标准差、平均减速度、减速度标准差为特征参数进行相似程度的比较；为了消除量纲的影响、方便判断规则制定，这里采用一种夹角余弦相似度判断的距离度量方法，原理如下：

对于两个n维样本向量x₁=（x₁₁,x₁₂,……x_1n）,x₂=（x₂₁,x₂₂,……,x_2n），其余弦相似度计算公式为：

$\cos \mathrm{\θ}=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{1k}{x}_{2k}}{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{1k}^2}\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{2k}^2}}---\left(5\right)$

夹角余弦取值范围为[-1,1]，夹角余弦的绝对值越大表示两个向量的夹角越小，相似程度越大；反之相似程度越小；计算实际运行时里程片段内的上述六个特征参数值组成的样本特征值矩阵，与构建的相应行驶参考工况的特征参数矩阵形成的样本比较相似度；比较规则如下：若两矩阵向量的夹角余弦值cosθ满足条件0.9≤cosθ≤1，则认为两样本矩阵是相似的，即车辆实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况是相似的，否则认为不相似；实际执行时运用软件Matlab中自带的计算函数来实现；

B22、预测运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断

由于公交车实际运行时的道路工况的某些参数与未来行驶工况具有某种非线性函数的相互关系，所以在进行车辆实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断的同时还需判断预测工况与行驶参考工况的相似度；采用一种径向基函数神经网络逼近上述非线性函数的方法构建工况预测模型，在公交车运行时根据最近一段时间内的速度信息预测车辆未来一段时间内的行驶工况得到预测运行道路工况；取预测运行道路工况中对应于公交车当前行驶位置后10米为一个里程片段，与行驶参考工况的相应片段进行相似度比较，比较方法同步骤B21；

B3、切换控制策略

判断公交车实际运行道路工况中，当前位置前10米形成的里程片段以及预测运行道路工况中对应于公交车当前位置后10米形成的里程片段与行驶参考工况的相应位置的里程片段的相似度，当实际运行道路工况与行驶参考工况、预测运行道路工况与行驶参考工况在相应位置的里程片段均相似时调用基于行驶参考工况的离线动态规划最优控制参数对公交车进行下一步实时控制，否则切换控制策略采用模糊逻辑控制策略对车辆进行实时控制；

所述的模糊逻辑控制策略即对输出转矩进行控制的策略，鉴于公交车行驶时频繁启停的特点，将模糊逻辑控制策略分为正常行驶能量分配控制策略和制动能量回馈控制策略两大部分；

所述的模糊控制规则包括正常行驶能量分配控制规则和制动能量回馈控制规则：

B31、当公交车正常行驶时，能量分配控制规则如下：

B311、考虑车辆运行时对应于发动机最小转速的最低车速限制，当公交车运行速度小于最低车速时完全由电机提供驱动转矩；

B312、当电池电量处于正常值范围内时，车辆驱动转矩跟随发动机最优转矩曲线进行输出，超出部分由电机辅助驱动或向电机发电；

B313、当电池电量高于最高限值时，若需求转矩处于发动机最小工作转矩和最优工作转矩之间，电机单独驱动，当驱动转矩大于发动机最优工作转矩时，发动机工作在最优转矩曲线上，电机提供辅助转矩；

B314、当电池电量较低时，发动机尽可能提供大于车辆需求转矩为电池充电，但当需求转矩超过发动机最大转矩限制时只能由电机一起提供辅助助力保证车辆驱动需求；

B315、考虑电机转速对电机效率的影响，控制电机转速较高时使电机的负荷增加，电机的转速较低时使电机的负荷较低从而获得更高的电机效率；

B32、当公交车制动时，制动能量回馈控制规则如下：

B321、为使电机能够有效地进行能量回馈，限制当车速大于最低车速时才进行制动能量回收；

B322、车辆制动过程中电机转矩满足条件T_e≤T_{e_max}，即电机转矩小于电机能够提供的最大发电转矩时，进行制动能量回收；

B323、限制车辆运行时电池荷电状态SOC的工作范围，当电池电量超出最大限值时不进行制动能量回收，由机械制动控制车辆停靠；

基于上述模糊控制规则最终得到公交车行驶过程中当实际道路工况或预测运行道路工况与所构建行驶参考工况不相符时的电机驱动转矩和制动转矩，进而求得发动机转矩，并发送到发动机控制单元和电动机控制单元分别控制发动机和电动机输出转矩，进而完成对整车进行控制。

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