CN105799487A - 一种机电复合传动履带车辆多目标优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机电复合传动履带车辆多目标优化方法，包括：确定机电复合传动履带车辆的性能；确定机电复合传动履带车辆优化目标；划分机电复合传动履带车辆行驶工况；优化目标无量纲化处理，采用归一化处理方法对各优化目标进行统一；建立递阶层次结构模型；列出判断矩阵；层次单排序；计算一致性指标，检验判断矩阵的一致性；层次总排序；判断矩阵一致性和评价层次总排序的计算结果，进行一致性检验；根据特征向量即可获得不同工况下的综合优化目标。本发明将机电复合传动履带车辆行驶工况划分为不同的工况模式，对经济性、动力性、供电能力的不同需求，确定不同工况下优化目标。

Description

一种机电复合传动履带车辆多目标优化方法

技术领域

本发明属于车辆优化控制技术领域，尤其涉及一种机电复合传动履带车辆多目标优化方法。

背景技术

多目标优化问题在工程应用等现实生活中非常普遍并处于非常重要的地位，这些实际问题通常非常复杂和困难。实际中的优化问题通常为多目标优化问题，多目标优化问题的各个子目标之间是矛盾的，一个子目标的改善有可能会引起另一个或者另几个子目标性能的降低，也就是说要使得多个子目标同时达到最优是不可能的，而只能在它们中间进行协调和折中处理，使得各个子目标尽可能的达到最优值。自20世纪60年代早期以来，多目标优化问题吸引了越来越多的不同技术背景的研究人员的注意。因此解决多目标优化问题具有非常重要的科研价值和实际意义。机电复合传动履带车辆是由发动机、动力电池组、电机/发电机、机电耦合机构等组成的复杂系统，发动机和动力电池组为履带车辆的动力来源，功率分配是整车效率和性能的关键，功率分配控制策略是一个具有随机过程的多目标优化问题，需要综合考虑多方面的性能以及车辆的特点以建立多元化的优化目标，从而获得最佳的综合性能。机电复合传动履带车辆对动力性、燃油经济性、供电能力和传动系统的传动效率都有要求，而经济性、动力性和供电能力是相互矛盾的，动力性和供电能力要求机电复合传动提供的储备功率增大，而储备功率增大会增加燃油消耗，降低经济性。

对于多元化的优化目标，通常的做法是将优化目标处理或数学变换为单目标优化问题，然后对单目标进行优化，而对于机电复合传动履带车辆，在不同的行驶工况下对优化目的侧重点不同，因此现存的优化方法不适用于机电复合传动履带车辆。

发明内容

本发明的目的在于提供一种机电复合传动履带车辆多目标优化方法，旨在解决传统优化方法只能针对固定模式下优化目标进行优化的问题。

本发明是这样实现的，一种机电复合传动履带车辆多目标优化方法，所述机电复合传动履带车辆多目标优化方法包括：

步骤一，确定机电复合传动履带车辆的动力性能、供电能力、动力电池组寿命、燃油经济性、传动系统综合传动效率、制动能量回收性能；

步骤二，确定机电复合传动履带车辆优化目标；

步骤三，划分机电复合传动履带车辆行驶工况；

步骤四，优化目标无量纲化处理，采用归一化处理方法对各优化目标进行统一；

步骤五，建立递阶层次结构模型；

步骤六，列出判断矩阵；

步骤七，层次单排序；

步骤八，计算一致性指标，检验判断矩阵的一致性；

步骤九，层次总排序；

步骤十，判断矩阵一致性和评价层次总排序的计算结果，进行一致性检验；

步骤十一，根据特征向量即可获得不同工况下的综合优化目标。

进一步，所述确定机电复合传动履带车辆优化目标具体包括：

以发动机油耗和动力电池组寿命建立综合经济性优化目标J₁，具体表达式如下：

J₁＝fuel+γ₁ΔSOC+γ₂(SOC-SOC₀)²；

式中，fuel为发动机的燃油消耗率，单位为g/s，fuel是发动机转速、转矩的函数；γ₁ΔSOC为电池等效油耗，γ₁为等效系数，取-12500，ΔSOC为电池组的变化率；γ₂(SOC-SOC₀)²为动力电池组的寿命损耗，γ₂为比例系数，越大表示对SOC变化越敏感，取2000，SOC为动力电池组的荷电状态，SOC₀为荷电状态初始值，取0.5；

动力性目标，车辆动力性指标包括：最高车速、加速能力和最大爬坡度；

储备功率，用当前能提供的最大功率与需求的驱动功率的差值来衡量动力性，J₂表达式如下：

J₂＝P_emax(n_e)+P_Smax(SOC)-P_d；

式中，P_d为机电复合传动履带车辆的驱动需求功率，单位kW；P_emax为发动机能提供的最大功率，单位kW，P_emax是发动机转速n_e的函数，P_emax越大，J₂越大，储备功率也就越大，动力性越好；P_Smax是电池最大放电功率，单位kW，P_Smax是电池SOC的函数；

供电能力，供电能力J₃以当前能提供的最大用电功率与需求的电功率之差衡量：

J₃＝P_Amax(T_A)+P_Bmax(T_B)+P_Smax(SOC)-P_c；

式中，P_c为机电复合传动履带车辆的用电需求功率，单位kW；P_Amax是发电机A的最大发电功率，单位kW，P_Amax是发电机转矩T_A的函数；P_Bmax是发电机B的最大发电功率，单位kW，P_Bmax是发电机转矩T_B的函数；P_Smax是电池最大放电功率，单位kW，P_Smax是电池SOC的函数。

进一步，所述划分机电复合传动履带车辆行驶工况包括：

低速行驶工况，车速在0-35km/h的行驶工况作为低速行驶工况；

中速行驶工况，车速在35-60km/h的行驶工况作为中速行驶工况；

高速行驶工况，车速高于60km/h的行驶工况作为高速行驶工况。

进一步，所述优化目标无量纲化处理，采用归一化处理方法对各优化目标进行统一，具体实现如下：

(1)当量经济性动力电池组的变化率：

$\mathrm{\Δ}SOC=\frac{\sqrt{V_{oc}^2+4P_S{R}_b}-V_{oc}}{7200C_b{R}_b};$

获得当量经济性

${\stackrel{\‾}{J}}_1=\frac{J_1}{J_{1max}}=\frac{fuel+{\mathrm{\γ}}_1\mathrm{\Δ}SOC+{\mathrm{\γ}}_2{(SOC-{\mathrm{SOC}}_0)}^2}{{\mathrm{fuel}}_{max}+{\mathrm{\γ}}_1{\mathrm{\ΔSOC}}_{max}+{\mathrm{\γ}}_2{{(SOC-{\mathrm{SOC}}_0)}^2}_{\max }};$

(2)当量动力性当量动力性是由当前状态下的J₂与系统提供的最大驱动功率之比的相反数获得，即：

${\stackrel{\‾}{J}}_2=-\frac{J_2}{J_{2max}}=-\frac{P_{emax}\left(n_e\right)+P_{Smax}\left(SOC\right)-P_d}{P_{emax}\left(n_e\right)+P_{Smax}\left(SOC\right)};$

式中，P_emax、P_Smax都是由状态量决定的，不是恒定值；

(3)当量供电能力与当量动力性计算方法类似，由当前状态下的J₃与当前状态系统提供的最大用电功率之比的相反数获得，即：

${\stackrel{\‾}{J}}_3=-\frac{J_3}{J_{3max}}=-\frac{P_{Amax}\left(T_A\right)+P_{Bmax}\left(T_B\right)+P_{Smax}\left(SOC\right)-P_c}{P_{Amax}\left(T_A\right)+P_{Bmax}\left(T_B\right)+P_{S\max }\left(SOC\right)};$

式中，P_Amax、P_Bmax、P_Smax都是由状态量决定的，不是恒定值。

进一步，所述建立递阶层次结构模型，根据不同工况下各目标的相对重要性，建立双层次模型结构，目标层为综合优化目标，基准层为工况基准，方案层为优化目标；

所述列出判断矩阵，根据不同工况下对经济性、动力性、供电能力的不同需求，选择合适的标度，确定各工况下的系数矩阵A₁、A₂、A₃如下所示：

$A_1=\left(\begin{array}{ccc}1& \frac{1}{5}& \frac{1}{9}\\ 5& 1& \frac{1}{7}\\ 9& 7& 1\end{array}\right),A_2=\left(\begin{array}{ccc}1& 5& 9\\ \frac{1}{5}& 1& 3\\ \frac{1}{9}& \frac{1}{3}& 1\end{array}\right),A_3=\left(\begin{array}{ccc}1& \frac{1}{9}& \frac{1}{3}\\ 9& 1& 7\\ 3& \frac{1}{7}& 1\end{array}\right);$

其中：

1表示两个因素相比，具有相同重要性

3表示两个因素相比，前者比后者稍重要；

5表示两个因素相比，前者比后者明显重要；

7表示两个因素相比，前者比后者强烈重要；

9表示两个因素相比，前者比后者极端重要；

2/4/6/8表示上述相邻判断的中间值。

所述层次单排序，取权重向量θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_n]^T则有：

Aθ＝λθ；

λ是A的最大正特征值，那么θ是A的对应于λ的特征向量，从而层次单排序转化为求解判断矩阵的最大特征值λ和它所对应的特征向量，得出这一组指标的相对权重。

进一步，所述计算一致性指标，检验判断矩阵的一致性，需要计算一致性指标：

$CI=\frac{{\mathrm{\λ}}_{max}-n}{n-1};$

当CI＝0时，判断矩阵具有完全一致性；反之，CI越大，则判断矩阵的一致性就越差；

对于2阶以上的判断矩阵，其一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR，当

$CR=\frac{CI}{RI}<0.1;$

判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵，直到满意为止；

所述层次总排序，利用同一层次中所有层次单排序的结果，计算针对上一层次而言的本层次所有元素的重要性权重值，称为层次总排序，层次总排序需要从上到下逐层顺序进行，对于最高层，其层次单排序就是其总排序；

若上一层次所有元素A₁,A₂,...A_m的层次总排序己经完成，得到的权重值分别为[a₁,a₂,...,a_m]；与a_j对应的本层次元素B₁,B₂,...,B_n的层次单排序结构为当B_i与A_j无联系时，

判断矩阵A₁构造后，求判断矩阵A₁的特征根，具体步骤如下：

将A₁的每一列向量归一化得：

对按行求和得：

归一化：得特征向量：

计算A₁θ；

计算获得最大特征根的近似值λ；

得到A₁的最大特征值λ_max为3.08，特征向量为(0.05,0.66,0.29)^T；A₂的最大特征值λ_max为3.03，特征向量为(0.67,0.27,0.06)^T；A₃的最大特征值λ_max为3.08，特征向量为(0.15,0.78,0.07)^T。

进一步，所述判断矩阵一致性和评价层次总排序的计算结果，进行一致性检验，通过两两成对比较得到的判断矩阵不一定满足一致性，需要计算一致性指标：

$CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1};$

当CI＝0时，判断矩阵具有完全一致性；反之，CI越大，则判断矩阵的一致性就越差；

对于2阶以上的判断矩阵，一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR，当

$CR=\frac{CI}{RI}<0.1;$

判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵，直到满意为止；

为了评价层次总排序的计算结果的一致性，类似于层次单排序，也需要进行一致性检验：

$CI=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{a}_i{\mathrm{CI}}_j;$

$RI=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{a}_j{\mathrm{RI}}_j;$

$CR=\frac{CI}{RI};$

CI为层次总排序的一致性指标，CI_j为与a_j对应的B层次中判断矩阵的一致性指标；RI为层次总排序的随机一致性指标，RI_j为与a_j对应的B层次中判断矩阵的随机一致性指标；CR为层次总排序的随机一致性比例；同样，当CR＜0.1时，则认为层次总排序的计算结果具有令人满意的一致性；否则，就需要对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序其有令人满意的一致性；

系数矩阵A₁的一致性指标和随机一致性比例分别为：

$\left\{\begin{array}{c}CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1}=\frac{3.08-3}{3-1}=0.04\\ CR=\frac{CI}{RI}=\frac{0.04}{0.58}=0.069\end{array}\right.;$

同理，得A₂和A₃的随机一致性比例分别为0.026和0.069，均小于0.1，认为判断矩阵A₁、A₂、A₃具有令人满意的一致性。

所述根据特征向量即可获得不同工况下的综合优化目标：

$\left\{\begin{array}{c}{V}_1=0.05{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.29{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.66{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\\ V_2=0.67{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.27{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.06{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\\ V_3=0.15{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.78{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.07{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\end{array}\right.;$

式中，分别为经济性、动力性和供电能力优化目标。

本发明的另一目的在于提供一种所述机电复合传动履带车辆多目标优化方法的系统，所述系统包括：

性能确定模块，用于确定机电复合传动履带车辆的动力性能、供电能力、动力电池组寿命、燃油经济性、传动系统综合传动效率、制动能量回收性能；

优化目标确认模块，用于确定机电复合传动履带车辆优化目标；

工况模块，用于划分机电复合传动履带车辆行驶工况；

优化处理模块，用于优化目标无量纲化处理，采用归一化处理方法对各优化目标进行统一；

模型建立模块，用于建立递阶层次结构模型；

矩阵模块，用于列出判断矩阵；

单排序模块，用于层次单排序；

计算模块，用于计算一致性指标，检验判断矩阵的一致性；

总排序模块，用于层次总排序；

判断模块，用于判断矩阵一致性和评价层次总排序的计算结果，进行一致性检验；

综合模块，用于根据特征向量即可获得不同工况下的综合优化目标。

所述优化目标确认模块进一步包括：

经济性优化目标单元，用于以发动机油耗和动力电池组寿命建立综合经济性优化目标；

动力性目标单元，车辆动力性指标包括：最高车速、加速能力和最大爬坡度，对于履带车辆；

储备功率单元，用当前能提供的最大功率与需求的驱动功率的差值来衡量动力性；

供电能力单元，以当前能提供的最大用电功率与需求的电功率之差衡量。

所述工况模块进一步包括：

低速行驶工况单元，车速在0-35km/h的行驶工况作为低速行驶工况；

中速行驶工况单元，车速在35-60km/h的行驶工况作为中速行驶工况；

高速行驶工况单元，车速高于60km/h的行驶工况作为高速行驶工况。

本发明提供的机电复合传动履带车辆多目标优化方法，克服了传统优化方法只能针对固定模式下优化目标进行优化的缺点，根据机电复合传动履带车辆不同的行驶工况模式下对经济性、动力性、供电能力的不同需求，分别确定不同工况下的优化目标。本发明兼顾机电复合传动履带车辆的动力性、燃油经济性和供电能力等目标，根据行驶、用电及其他需求，将机电复合传动履带车辆行驶工况划分为不同的工况模式，根据每种工况下对经济性、动力性、供电能力的不同需求，确定不同工况下优化目标。

由于机电复合传动履带车辆行驶环境的复杂多变和特殊的作战需求，本发明将履带车辆行驶工况划分为3种具有代表性的工况模式，即低速工况、中速工况和高速工况，从而将全工况多目标优化问题转化为分工况多目标优化问题，根据每种工况模式对经济性、动力性、发电能力的不同需求，确定特定的优化目标，在进行无量纲化处理之后，确定不同工况下优化目标的具体形式，实现分工况优化，改善车辆行驶过程中的综合性能。

附图说明

图1是本发明实施例提供的机电复合传动履带车辆结构示意图。

图2是本发明实施例提供的机电复合传动履带车辆分工况多目标优化方法流程图。

图中：1、发动机；2、前传动齿轮箱；3、功率耦合机构总成；4a、驱动电机A；4b、驱动电机B；5、变速箱；6、传动轴；7a、功率汇流行星排A；7b、功率汇流行星排B；8a、侧传动行星排A；8b、侧传动行星排B；9、驱动轮；10、转向电机；11a、转向差速机构A；11b、转向差速机构B；12、电气连接线；13、功率分配控制器；14、储能装置；15、用电设备。

图3是本发明实施例提供的双层次模型结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明旨在提出一种兼顾动力性、燃油经济性和供电能力的机电复合传动履带车辆分工况多目标优化方法，根据行驶、用电及其他需求，将机电复合传动履带车辆行驶工况划分为不同的工况模式，根据每种工况下对经济性、动力性、供电能力的不同需求，确定不同工况下优化目标。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例的电复合传动履带车辆结构包括：

发动机1、前传动齿轮箱2、功率耦合机构总成3、驱动电机A4a、驱动电机B4b、变速箱5、传动轴6、功率汇流行星排A7a、功率汇流行星排B7b、侧传动行星排A8a、侧传动行星排B8b、驱动轮9、转向电机10、转向差速机构A11a、转向差速机构B11b、电气连接线12、功率分配控制器13、储能装置14、用电设备15。其中：

发动机1，机电复合传动履带车辆的第一个动力源，用于给履带车辆提供动力驱动车辆行驶，也是机电复合传动履带车辆主要的功率来源；

前传动齿轮箱2，用于调节发动机输出给机电复合传动履带车辆的转矩，起到减速增扭的作用，也使得发动机与机电复合传动履带车辆更加匹配；

功率耦合机构总成3，用于耦合来自发动机1、驱动电机A4a和驱动电机B4b的转矩、转速和功率，功率耦合机构总成是机电复合传动履带车辆的关键部件，该部件可以实现机械功率和电功率耦合输出，调节发动机的工作负荷，使发动机工作在燃油经济区，也可以决定驱动电机A和驱动电机B具体工作在发电机状态还是工作在电动机状态；

驱动电机A4a，机电复合传动履带车辆的第二个动力源，可以工作在电动机状态，也可以工作在发电机状态，当工作在电动机状态时为机电复合传动履带车辆提供功率，将储能装置中的电能转化为机械能驱动车辆行驶，当工作在发电机状态时吸收机电复合传动履带车辆多余的功率，将其转化为电能存储在储能装置中；

驱动电机B4b，机电复合传动履带车辆的第三个动力源，可以工作在电动机状态，也可以工作在发电机状态，当工作在电动机状态时为机电复合传动履带车辆提供功率，将储能装置中的电能转化为机械能驱动车辆行驶，当工作在发电机状态时吸收机电复合传动履带车辆多余的功率，将其转化为电能存储在储能装置中；

变速箱5，用于改变机电复合传动履带车辆驱动扭转和转速，实现机电复合传动履带车辆平顺起步、前进及倒退，空档时中断动力传递，使功率耦合机构总成3输出的动力与车辆的运动相脱离；

传动轴6，用于机电复合传动履带车辆各动力部件及其传动部件的机械连接；

功率汇流行星排A7a，用于耦合来自于变速箱5与转向差速机构A11a的功率，实现机电复合传动履带车辆直线行驶与转向操作，另外，当机电复合传动履带车辆行进中向功率汇流行星排B侧转向时，可以通过功率汇流行星排A将部分转向功率转化成驱动功率；

功率汇流行星排B7b，用于耦合来自于变速箱5与转向差速机构B11b的功率，实现机电复合传动履带车辆直线行驶与转向操作，另外，当机电复合传动履带车辆行进中向功率汇流行星排A侧转向时，可以通过功率汇流行星排B将部分转向功率转化成驱动功率；

侧传动行星排A8a,用于实现降低输出到机电复合传动履带车辆车轮的转速，增加输出到机电复合传动履带车辆车轮的驱动转矩；

侧传动行星排B8b,用于实现降低输出到机电复合传动履带车辆车轮的转速，增加输出到机电复合传动履带车辆车轮的驱动转矩；

驱动轮9,用于机电复合传动履带车辆动力源的功率输出，驱动轮将驱动履带转动，从而实现机电复合传动履带车辆的前进、倒退与转向；

转向电机10，用于实现机电复合传动履带车辆的转向操作，在机电复合传动履带车辆中转向电机有别于驱动电机，转向电机只用于机电复合传动履带车辆的转向操作，而不能用于机电复合传动履带车辆的驱动行驶操作，转向电机能够正反转，以实现机电复合传动履带车辆向不同方向转向的需求；

转向差速机构A11a，用于将转向电机的功率传递给功率汇流行星排，降低转向电机的输出转速，提高转向电机的输出扭矩，辅助转向电机实现机电复合传动履带车辆的转向操作；

转向差速机构B11b，用于将转向电机的功率传递给功率汇流行星排，降低转向电机的输出转速，提高转向电机的输出扭矩，辅助转向电机实现机电复合传动履带车辆的转向操作；

电气连接线12，用于驱动电机A、驱动电机B、转向电机、电能存储装置、功率分配控制器及其用电设备之间的电气连接；

功率分配控制器13，用于实现机电复合传动履带车辆上驱动电机A、驱动电机B、转向电机、电能存储装置及其用电设备之间的功率分配，是机电复合传动履带车辆的关键部件，功率分配控制器的功能好坏直接影响到履带车辆的机电复合效果和驱动电机A、驱动电机B、转向电机、发动机的工作状态，电能存储装置的寿命及能否满足机电复合传动履带车辆的用电设备的用电需求；

储能装置14，用于存储机电复合传动履带车辆多余的电能及满足驱动电机A、驱动电机B、转向电机及机电复合传动履带车辆上其他用电设备的用电需求；

用电设备15，指的是机电复合传动履带车辆上所有用电装置的总和。

本发明实施例的机电复合传动履带车辆功率分配的基本工作原理如下：

首先，发动机作为动力源，其功率经过功率分流机构分成两路，一路功率流经过发电机转化为电功率，并以电能的形式进行传递，另一路功率流直接以机械能的形式进行传递。然后，发电机的功率又经过功率分配单元分成若干路，一路功率流传递给储能装置并以电能的形式储存起来，还有两路分别传递给直驶电动机和转向电动机，并转化为机械能。最后，直驶电动机的功率与发动机的功率在功率汇流机构进行汇合，并与转向电动机的功率在汇流排处进行汇合，再由侧传动传递到驱动轮，从而驱动车辆行驶。车辆的转向功能由转向电机调节两侧驱动轮的速差来实现，通过电机调速可以实现零差速转向。

如图2所示，本发明实施例的机电复合传动履带车辆分工况多目标优化方法实施流程为：

步骤1)确定机电复合传动履带车辆性能要求。

(1)动力性能要求：机电复合传动履带车辆的应用条件特殊、行驶环境恶劣，因此车辆动力系统必须能满足最大驱动功率的需求，以保证机动性能。

(2)供电能力要求：机电复合传动履带车辆应具备足够的供电能力，以满足车辆冷却风扇驱动电机持续用电需求、主动悬架驱动电机持续用电需求及其它大功率用电设备的实时用电需求。

(3)动力电池组寿命要求：重型车辆对动力电池组功率等级的要求较高，而当前的技术条件下动力电池组的成本高，为此，需尽量提高动力电池组的使用寿命。

(4)燃油经济性要求：节能是所有车辆追求的目标，机电复合传动履带车辆在满足其他性能要求的前提下，应尽可能的降低燃油消耗。

(5)其他性能：如传动系统综合传动效率、制动能量回收性能等都是机电复合传动履带车辆所需具备的。

步骤2)确定机电复合传动履带车辆优化目标。

(1)经济性目标。机电复合传动系统有两种动力源：发动机和动力电池组，因此燃油经济性应综合考虑两者的使用，以减少能量的损失，提高能量使用效率，提高整车燃油经济性。同时，还应考虑发动机和动力电池组各自的功能和特性需求，动力电池组为延长其使用寿命应尽量维持电量不变；发动机应尽量避免低速区和高速区的使用，应尽可能使其工作在高效区。因此，以发动机油耗和动力电池组寿命建立综合经济性优化目标J₁，具体表达式如下：

J₁＝fuel+γ₁ΔSOC+γ₂(SOC-SOC₀)²；

式中，fuel为发动机的燃油消耗率，单位为g/s，fuel是发动机转速、转矩的函数；γ₁ΔSOC为电池等效油耗，γ₁为等效系数，取-12500，ΔSOC为电池组的变化率；γ₂(SOC-SOC₀)²为动力电池组的寿命损耗，γ₂为比例系数，越大表示对SOC变化越敏感，取2000，SOC为动力电池组的荷电状态，SOC₀为荷电状态初始值，取0.5。

(2)动力性目标。车辆动力性指标包括：最高车速、加速能力和最大爬坡度，对于履带车辆，其载荷和行驶道路变化范围较大，道路坡度和车辆载荷是影响车辆机动性能的主要参数，当载荷增加或道路坡度增大时，车辆需要更大的功率以保证车辆正常运行。履带车辆在满足当前驱动需求的条件下，其爬坡能力和加速能力则是动力性的体现。此时的爬坡能力和加速能力可用当前的驱动储备功率来衡量。

储备功率，又称后备功率，是车辆在某一挡位下能发出的最大功率与所需功率之差，反映的是车辆爬坡和加速性能。驱动储备功率即机电复合传动系统提供的最大驱动功率与当前需求功率之差，越大越好。用当前能提供的最大功率与需求的驱动功率的差值来衡量动力性，J₂表达式如下：

J₂＝P_emax(n_e)+P_Smax(SOC)-P_d；

式中，P_d为机电复合传动履带车辆的驱动需求功率，单位kW；P_emax为发动机能提供的最大功率，单位kW，P_emax是发动机转速n_e的函数，P_emax越大，J₂越大，储备功率也就越大，动力性越好；P_Smax是电池最大放电功率，单位kW，P_Smax是电池SOC的函数。

(3)供电能力目标。使用大功率用电设备时，需在短时间内提供足够的电力，而发电机往往不能满足瞬时大功率用电输出，为此，履带车辆必须具备一定的电能储备能力，为车辆提供超过发动机所能输出的“瞬时功率”；另外，对于机电复合传动履带车辆，静默行驶是其优势之一，在此工况下发动机关闭，车辆的动力将来源于电能存储设备——动力电池组，并要求其容量能满足一定的续驶里程。所以该性能与动力性的评价类似：机电复合传动履带车辆在满足当前用电需求的条件下，供电能力J₃以当前能提供的最大用电功率与需求的电功率之差衡量：

J₃＝P_Amax(T_A)+P_Bmax(T_B)+P_Smax(SOC)-P_c；

式中，P_c为机电复合传动履带车辆的用电需求功率，单位kW；P_Amax是发电机A的最大发电功率，单位kW，P_Amax是发电机转矩T_A的函数；P_Bmax是发电机B的最大发电功率，单位kW，P_Bmax是发电机转矩T_B的函数；P_Smax是电池最大放电功率，单位kW，P_Smax是电池SOC的函数。

步骤3)划分机电复合传动履带车辆行驶工况。

机电复合传动履带车辆行驶环境复杂多变，包括凹凸不平的路面、松软路面、平坦路面、坡度路面、狭窄路面和涉水路面以及上述路面的组合路面等，根据履带车辆行驶环境和使用要求，对履带车辆的行驶工况进行划分：

(1)低速行驶工况。不同于公路行驶的车辆，机电复合传动履带车辆的行驶环境多为越野路面，如起伏路面、砂石路面、泥泞路面，甚至是高原、沙漠、丘陵等特殊路面。该路面下，道路阻力系数大，为保证车辆的通过性和安全性，车辆需在低速行驶，以保证充足的储备功率。该工况需要满足大功率需求，当驱动功率需求较大时，发动机功率和动力电池组共同输出功率来满足驱动功率需求；当用电需求功率较大时，电机将发动机的功率转换为电能为动力电池组充电，以满足用电需求。将车速范围在(0-35km/h)的行驶工况作为低速行驶工况。

(2)中速行驶工况。在行驶环境的允许下，机电复合传动履带车辆需要快速到达目的地，在保证动力性的前提下，尽量减少油耗。发动机启动并工作在低负荷的经济性油耗区域，该工况用电较少，为延长动力电池组的使用寿命，应尽量保持动力电池组的电量不变，此时发动机的功率通过功率耦合机构大部分将以机械功率输出到驱动轮，进而满足车辆在良好路面工况下的驱动功率需求。将车速范围在(35-60km/h)的行驶工况作为中速行驶工况。

(3)高速行驶工况。在水泥或柏油路面上行驶时，履带车辆可以实现高速行驶，实现车辆的快速转移。该工况下，以保证速度为主要目的，发动机和动力电池组将通过功率耦合机构同时向驱动轮输出功率，以满足车辆高驱动功率的需求。将车速高于60km/h的行驶工况作为高速行驶工况。

步骤4)优化目标无量纲化处理。

采用归一化处理方法对各优化目标进行统一，具体实现如下：

1)当量经济性动力电池组的变化率：

$\mathrm{\&Delta;}SOC=\frac{\sqrt{V_{oc}^2+4P_S{R}_b}-V_{oc}}{7200C_b{R}_b};$

可以获得当量经济性

${\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1=\frac{J_1}{J_{1max}}=\frac{fuel+{\mathrm{\&gamma;}}_1\mathrm{\&Delta;}SOC+{\mathrm{\&gamma;}}_2{(SOC-{\mathrm{SOC}}_0)}^2}{{\mathrm{fuel}}_{max}+{\mathrm{\&gamma;}}_1{\mathrm{\&Delta;SOC}}_{max}+{\mathrm{\&gamma;}}_2{{(SOC-{\mathrm{SOC}}_0)}^2}_{\max }};$

2)当量动力性当量动力性是由当前状态下的J₂与系统提供的最大驱动功率之比的相反数获得，即：

${\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2=-\frac{J_2}{J_{2max}}=-\frac{P_{emax}\left(n_e\right)+P_{Smax}\left(SOC\right)-P_d}{P_{emax}\left(n_e\right)+P_{Smax}\left(SOC\right)};$

式中，P_emax、P_Smax都是由状态量决定的，不是恒定值。

3)当量供电能力与当量动力性计算方法类似，可由当前状态下的J₃与当前状态系统提供的最大用电功率之比的相反数获得，即：

${\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3=-\frac{J_3}{J_{3max}}=-\frac{P_{Amax}\left(T_A\right)+P_{Bmax}\left(T_B\right)+P_{Smax}\left(SOC\right)-P_c}{P_{Amax}\left(T_A\right)+P_{Bmax}\left(T_B\right)+P_{S\max }\left(SOC\right)};$

式中，P_Amax、P_Bmax、P_Smax都是由状态量决定的，不是恒定值。

步骤5)建立递阶层次结构模型。

建立研究对象的递阶层次结构模型是机电复合传动履带车辆分工况多目标优化的核心内容。根据不同工况下各目标的相对重要性，建立双层次模型结构，如图3所示，目标层为综合优化目标，基准层为工况基准，方案层为优化目标。

步骤6)列出判断矩阵。

低速行驶工况下需考虑主动悬架及大功率用电设备的使用，用电需求量较大，同时车辆还应具备一定的动力性，以满足复杂路面条件下的通过性和机动性。在该工况下，应以用电要求优先，在保证供电能力和动力性的条件下再考虑经济性。

中速行驶工况多用于一般路面，路面起伏较小、道路阻力系数偏小的路面，因此中速行驶工况对电能的需求较低。此时发动机的输出功率将大部分用于驱动功率，对此应控制发动机，选择合适的工作点，降低燃油消耗量。

高速行驶工况下要求车辆能以最快速度行进，而且该工况只有在良好路面上才能满足。根据不同工况下对经济性、动力性、供电能力的不同需求，选择合适的标度，确定各工况下的系数矩阵A₁、A₂、A₃如下所示：

$A_1=\left(\begin{array}{ccc}1& \frac{1}{5}& \frac{1}{9}\\ 5& 1& \frac{1}{7}\\ 9& 7& 1\end{array}\right),A_2=\left(\begin{array}{ccc}1& 5& 9\\ \frac{1}{5}& 1& 3\\ \frac{1}{9}& \frac{1}{3}& 1\end{array}\right),A_3=\left(\begin{array}{ccc}1& \frac{1}{9}& \frac{1}{3}\\ 9& 1& 7\\ 3& \frac{1}{7}& 1\end{array}\right);$

其中1～9标度的含义如表1所示：

表11～9比例标度

步骤7)层次单排序。

层次单排序的目的是对于上层次中的某元素而言，确定本层次与之有联系的元素重要性的次序。它是本层次所有元素对上一层次而言的重要性排序的基础。

若取权重向量θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_n]^T则有：

Aθ＝λθ；

λ是A的最大正特征值，那么θ是A的对应于λ的特征向量。从而层次单排序转化为求解判断矩阵的最大特征值λ和它所对应的特征向量，就可以得出这一组指标的相对权重。

步骤8)一致性检验。

虽然通过两两成对比较得到的判断矩阵不一定满足一致性，但还是希望能找到一个数量标准，用它来衡量矩阵A不一致的程度。为了检验判断矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标：

$CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1};$

当CI＝0时，判断矩阵具有完全一致性；反之，CI越大，则判断矩阵的一致性就越差。

为了检验判断矩阵是否具有令人满意的一致性，则需要将CI与平均随机一致性指标RI进行比较。一般而言，1或2阶判断矩阵总是具有完全一致性的。对于2阶以上的判断矩阵，其一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR。一般地，当

$CR=\frac{CI}{RI}<0.1;$

就认为判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵，直到满意为止。

步骤9)层次总排序

利用同一层次中所有层次单排序的结果，就可以计算针对上一层次而言的本层次所有元素的重要性权重值，这就称为层次总排序。层次总排序需要从上到下逐层顺序进行。对于最高层，其层次单排序就是其总排序。

若上一层次所有元素A₁,A₂,...A_m的层次总排序己经完成，得到的权重值分别为[a₁,a₂,...,a_m]。与a_j对应的本层次元素B₁,B₂,...,B_n的层次单排序结构为当B_i与A_j无联系时，那么，得到的层次总排序如表2所示。

表2层次总排序表

判断矩阵A₁构造后，需要计算其最大特征根及其对应的特征向量以作为权重。对于判断矩阵的阶m非常大时，要计算它的最大特征根和特征向量却非常困难，需要求高次代数方程及其高阶线性方程组。由于判断矩阵A₁的元素a_ij反映的是决策者主观看法在一定精度范围的量化，具有一定的模型误差。因此，在求判断矩阵A₁的特征根时，就没有必要去精确计算最大特征根和特征向量，可以应用和法等简便的计算方法，具体步骤如下：

a.将A₁的每一列向量归一化得：

b.对按行求和得：

c.归一化：得特征向量：

d.计算A₁θ；

e.计算获得最大特征根的近似值λ。

按上述计算方法得到A₁的最大特征值λ_max为3.08，特征向量为(0.05,0.66,0.29)^T。A₂的最大特征值λ_max为3.03，特征向量为(0.67,0.27,0.06)^T；A₃的最大特征值λ_max为3.08，特征向量为(0.15,0.78,0.07)^T。

步骤10)一致性检验。

虽然通过两两成对比较得到的判断矩阵不一定满足一致性，但还是希望能找到一个数量标准，用它来衡量矩阵A不一致的程度。为了检验判断矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标：

$CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1};$

当CI＝0时，判断矩阵具有完全一致性；反之，CI越大，则判断矩阵的一致性就越差。

为了检验判断矩阵是否具有令人满意的一致性，则需要将CI与平均随机一致性指标RI进行比较。一般而言，1或2阶判断矩阵总是具有完全一致性的。

对于2阶以上的判断矩阵，其一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR。一般地，当

$CR=\frac{CI}{RI}<0.1;$

就认为判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵，直到满意为止。

表3平均随机一致性指标RI

为了评价层次总排序的计算结果的一致性，类似于层次单排序，也需要进行一致性检验。

$CI=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{a}_i{\mathrm{CI}}_j;$

$RI=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{a}_j{\mathrm{RI}}_j;$

$CR=\frac{CI}{RI};$

CI为层次总排序的一致性指标，CI_j为与a_j对应的B层次中判断矩阵的一致性指标；RI为层次总排序的随机一致性指标，RI_j为与a_j对应的B层次中判断矩阵的随机一致性指标；CR为层次总排序的随机一致性比例。同样，当CR＜0.1时，则认为层次总排序的计算结果具有令人满意的一致性；否则，就需要对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序其有令人满意的一致性。

系数矩阵A₁的一致性指标和随机一致性比例分别为：

$\left\{\begin{array}{c}CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1}=\frac{3.08-3}{3-1}=0.04\\ CR=\frac{CI}{RI}=\frac{0.04}{0.58}=0.069\end{array}\right.;$

同理，可得A₂和A₃的随机一致性比例分别为0.026和0.069，均小于0.1，认为判断矩阵A₁、A₂、A₃具有令人满意的一致性。

步骤11)根据特征向量即可获得不同工况下的综合优化目标：

$\left\{\begin{array}{c}{V}_1=0.05{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.29{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.66{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\\ V_2=0.67{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.27{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.06{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\\ V_3=0.15{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.78{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.07{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\end{array}\right.;$

式中，分别为经济性、动力性和供电能力优化目标。

下面结合仿真实验对本发明的应用效果作详细的描述。

发动机工作点的分布情况对比，由于循环工况分为三种情况，而三种情况优化目标的侧重点是不同的，低速工况以动力性、发电能力为主，中速工况以经济性为主，高速工况以机动性为主，循环工况大多集中在中低速区，高速区分布点较少。在低速情况下为了获得较高的动力性和经济性，发动机经增大功率输出，会有两种趋势，一种是发动机在低转速区的工作点要高于最优经济曲线，偏向于外特性曲线；另一种是往最大功率输出转速靠近，即向中高速区靠近，尽力保证在满足动力性和发电能力的前提下提高经济性。传统优化方法下的发动机工作点集中在[2700，4200]范围内，靠近发动机外特性，从而保证发动机动力性和发电能力；利用本发明提供的机电复合传动履带车辆多目标优化方法，发动机的燃油消耗为68.6906L，在传统的优化方法下发动机的油耗量为81.3792L，经济性提高了16％。

从仿真结果可以得出：本发明提供的机电复合传动履带车辆多目标优化方法可以从全局角度进行性能优化，可以获得良好的综合性能，特别是在经济性能方面，使发动机能工作在高效区。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机电复合传动履带车辆多目标优化方法，其特征在于，所述机电复合传动履带车辆多目标优化方法根据机电复合传动履带车辆不同的行驶工况模式下对经济性、动力性、供电能力的不同需求，分别确定不同工况下的优化目标；兼顾机电复合传动履带车辆的动力性、燃油经济性和供电能力目标，根据行驶、用电及其他需求，将机电复合传动履带车辆行驶工况划分为不同的工况模式，根据每种工况下对经济性、动力性、供电能力的不同需求，确定不同工况下优化目标；

所述机电复合传动履带车辆多目标优化方法包括：

步骤一，确定机电复合传动履带车辆的动力性能、供电能力、动力电池组寿命、燃油经济性、传动系统综合传动效率、制动能量回收性能；

步骤二，确定机电复合传动履带车辆优化目标；

步骤三，划分机电复合传动履带车辆行驶工况；

步骤四，优化目标无量纲化处理，采用归一化处理方法对各优化目标进行统一；

步骤五，建立递阶层次结构模型；根据不同工况下各目标的相对重要性，建立双层次结构模型，目标层为综合优化目标；基准层为工况基准，包括低速行驶工况、中速行驶工况和高速行驶工况；方案层为各工况下的具体优化目标，包括机电复合传动履带车辆的动力性目标、供电能力目标、动力电池组寿命目标和燃油经济性目标；利用层次分析法获得各目标的权重系数，利用线性加权和法将多目标优化转化为不同工况下的单目标优化问题；

步骤六，列出判断矩阵；

步骤七，层次单排序；

步骤八，计算一致性指标，检验判断矩阵的一致性；

步骤九，层次总排序；

步骤十，判断矩阵一致性和评价层次总排序的计算结果，进行一致性检验。

2.如权利要求1所述的机电复合传动履带车辆多目标优化方法，其特征在于，所述确定机电复合传动履带车辆优化目标具体包括：

以发动机油耗和动力电池组寿命建立综合经济性优化目标J₁，具体表达式如下：

J₁＝fuel+γ₁ΔSOC+γ₂(SOC-SOC₀)²；

式中，fuel为发动机的燃油消耗率，单位为g/s，fuel是发动机转速、转矩的函数；γ₁ΔSOC为电池等效油耗，γ₁为等效系数，取-12500，ΔSOC为电池组的变化率；γ₂(SOC-SOC₀)²为动力电池组的寿命损耗，γ₂为比例系数，越大表示对SOC变化越敏感，取2000，SOC为动力电池组的荷电状态，SOC₀为荷电状态初始值，取0.5；

动力性目标，车辆动力性指标包括：最高车速、加速能力和最大爬坡度；

储备功率，用当前能提供的最大功率与需求的驱动功率的差值来衡量动力性，J₂表达式如下：

J₂＝P_emax(n_e)+P_Smax(SOC)-P_d；

式中，P_d为机电复合传动履带车辆的驱动需求功率，单位kW；P_emax为发动机能提供的最大功率，单位kW，P_emax是发动机转速n_e的函数，P_emax越大，J₂越大，储备功率也就越大，动力性越好；P_Smax是电池最大放电功率，单位kW，P_Smax是电池SOC的函数；

供电能力，供电能力J₃以当前能提供的最大用电功率与需求的电功率之差衡量：

J₃＝P_Amax(T_A)+P_Bmax(T_B)+P_Smax(SOC)-P_c；

式中，P_c为机电复合传动履带车辆的用电需求功率，单位kW；P_Amax是发电机A的最大发电功率，单位kW，P_Amax是发电机转矩T_A的函数；P_Bmax是发电机B的最大发电功率，单位kW，P_Bmax是发电机转矩T_B的函数；P_Smax是电池最大放电功率，单位kW，P_Smax是电池SOC的函数。

3.如权利要求1所述的机电复合传动履带车辆多目标优化方法，其特征在于，所述划分机电复合传动履带车辆行驶工况包括：

低速行驶工况，车速在0-35km/h的行驶工况作为低速行驶工况；

中速行驶工况，车速在35-60km/h的行驶工况作为中速行驶工况；

高速行驶工况，车速高于60km/h的行驶工况作为高速行驶工况。

4.如权利要求1所述的机电复合传动履带车辆多目标优化方法，其特征在于，所述优化目标无量纲化处理，采用归一化处理方法对各优化目标进行统一，具体实现如下：

(1)当量经济性动力电池组的变化率：

$\mathrm{\&Delta;}SOC=\frac{\sqrt{V_{oc}^2+4P_S{R}_b}-V_{oc}}{7200C_b{R}_b};$

获得当量经济性

${\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1=\frac{J_1}{J_{1\max }}=\frac{fuel+{\mathrm{\&gamma;}}_1\mathrm{\&Delta;}SOC+{\mathrm{\&gamma;}}_2{(SOC-{\mathrm{SOC}}_0)}^2}{{\mathrm{fuel}}_{max}+{\mathrm{\&gamma;}}_1{\mathrm{\&Delta;SOC}}_{max}+{\mathrm{\&gamma;}}_2{{(SOC-{\mathrm{SOC}}_0)}^2}_{\max }};$

(2)当量动力性当量动力性是由当前状态下的J₂与系统提供的最大驱动功率之比的相反数获得，即：

${\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2=-\frac{J_2}{J_{2max}}=-\frac{P_{emax}\left(n_e\right)+P_{Smax}\left(SOC\right)-P_d}{P_{emax}\left(n_e\right)+P_{Smax}\left(SOC\right)};$

式中，P_emax、P_Smax都是由状态量决定的，不是恒定值；

(3)当量供电能力与当量动力性计算方法类似，由当前状态下的J₃与当前状态系统提供的最大用电功率之比的相反数获得，即：

${\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3=-\frac{J_3}{J_{3\max }}=-\frac{P_{A\max }\left(T_A\right)+P_{B\max }\left(T_B\right)+P_{S\max }\left(SOC\right)-P_c}{P_{A\max }\left(T_A\right)+P_{B\max }\left(T_B\right)+P_{S\max }\left(SOC\right)};$

式中，P_Amax、P_Bmax、P_Smax都是由状态量决定的，不是恒定值。

5.如权利要求1所述的机电复合传动履带车辆多目标优化方法，其特征在于，所述列出判断矩阵，判断矩阵表示针对上一层次中的某元素而言，评定该层次中各有关元素相对重要性的状况；要比较n个因素y＝(y₁,y₂,...y_n)对目标Z的影响，每次取两个因素y_i和y_j用a_ij表示y_i与y_j对Z的影响程度之比，按比例标度来度量a_ij，n个被比较的元素构成一个两两比较(成对比较)的判断矩阵Α＝(a_ij)_n×n.显然，判断矩阵具有性质：

$A=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& ...& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& ...& a_{2n}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}\\ \\ \end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ a_{n1}& a_{n2}& ...& a_{nn}\end{array}\right)$

式中，a_ij＞0，a_ii＝1，(i,j＝1,2,...n)；所以又称判断矩阵为正互反矩阵；

其中：

1表示两个因素相比，具有相同重要性；

3表示两个因素相比，前者比后者稍重要；

5表示两个因素相比，前者比后者明显重要；

7表示两个因素相比，前者比后者强烈重要；

9表示两个因素相比，前者比后者极端重要；

2/4/6/8表示上述相邻判断的中间值；

根据不同工况下对经济性、动力性、发电能力的不同需求，选择合适的标度，确定各工况下的系数矩阵A₁、A₂、A₃；

系数矩阵表示为以A₁为例，根据上表所示的比例标度，选择a₂₁＝5,a₃₁＝9,a₃₂＝7，然后根据a_ii＝1即获得A₂的所有元素，得到三个工况下的系数矩阵：

$A_1=\left(\begin{array}{ccc}1& \frac{1}{5}& \frac{1}{9}\\ 5& 1& \frac{1}{7}\\ 9& 7& 1\end{array}\right),A_2=\left(\begin{array}{ccc}1& 5& 9\\ \frac{1}{5}& 1& 3\\ \frac{1}{9}& \frac{1}{3}& 1\end{array}\right),A_3=\left(\begin{array}{ccc}1& \frac{1}{9}& \frac{1}{3}\\ 9& 1& 7\\ 3& \frac{1}{7}& 1\end{array}\right);$

所述层次单排序，确定本层次与之有联系的元素重要性的次序，是本层次所有元素对上一层次而言的重要性排序的基础；

若取权重向量θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_n]^T则有：

Aθ＝λθ；

λ是A的最大正特征值，那么θ是A的对应于λ的特征向量；从而层次单排序转化为求解判断矩阵的最大特征值λ和它所对应的特征向量，得出这一组指标的相对权重。

6.如权利要求1所述的机电复合传动履带车辆多目标优化方法，其特征在于，所述计算一致性指标，检验判断矩阵的一致性，需要计算一致性指标：

$CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1};$

当CI＝0时，判断矩阵具有完全一致性；反之，CI越大，则判断矩阵的一致性就越差；

对于2阶以上的判断矩阵，其一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR，当

$CR=\frac{CI}{RI}<0.1;$

判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵，直到满意为止；

所述层次总排序，利用同一层次中所有层次单排序的结果，计算针对上一层次而言的本层次所有元素的重要性权重值，称为层次总排序，层次总排序需要从上到下逐层顺序进行，对于最高层，其层次单排序就是其总排序；

若上一层次所有元素A₁,A₂,...A_m的层次总排序己经完成，得到的权重值分别为[a₁,a₂,...,a_m]；与a_j对应的本层次元素B₁,B₂,...,B_n的层次单排序结构为当B_i与A_j无联系时，

判断矩阵A₁构造后，求判断矩阵A₁的特征根，具体步骤如下：

将A₁的每一列向量归一化得：

对按行求和得：

归一化：得特征向量：

计算A₁θ；

计算获得最大特征根的近似值λ；

得到A₁的最大特征值λ_max为3.08，特征向量为(0.05,0.66,0.29)^T；A₂的最大特征值λ_max为3.03，特征向量为(0.67,0.27,0.06)^T；A₃的最大特征值λ_max为3.08，特征向量为(0.15,0.78,0.07)^T。

7.如权利要求1所述的机电复合传动履带车辆多目标优化方法，其特征在于，所述判断矩阵一致性和评价层次总排序的计算结果，进行一致性检验，通过两两成对比较得到的判断矩阵不一定满足一致性，需要计算一致性指标：

$CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1};$

当CI＝0时，判断矩阵具有完全一致性；反之，CI越大，则判断矩阵的一致性就越差；

对于2阶以上的判断矩阵，一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR，当

$CR=\frac{CI}{RI}<0.1;$

判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵，直到满意为止；

为了评价层次总排序的计算结果的一致性，类似于层次单排序，也需要进行一致性检验：

$CI=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{a}_i{\mathrm{CI}}_j;$

$RI=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{a}_j{\mathrm{RI}}_j;$

$CR=\frac{CI}{RI};$

CI为层次总排序的一致性指标，CI_j为与a_j对应的B层次中判断矩阵的一致性指标；RI为层次总排序的随机一致性指标，RI_j为与a_j对应的B层次中判断矩阵的随机一致性指标；CR为层次总排序的随机一致性比例；同样，当CR＜0.1时，则认为层次总排序的计算结果具有令人满意的一致性；否则，就需要对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序其有令人满意的一致性；

系数矩阵A₁的一致性指标和随机一致性比例分别为：

$\left\{\begin{array}{c}CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1}=\frac{3.08-3}{3-1}=0.04\\ CR=\frac{CI}{RI}=\frac{0.04}{0.58}=0.069\end{array}\right.;$

同理，得A₂和A₃的随机一致性比例分别为0.026和0.069，均小于0.1，认为判断矩阵A₁、A₂、A₃具有令人满意的一致性；

所述根据特征向量即可获得不同工况下的综合优化目标：

$\left\{\begin{array}{c}{V}_1=0.05{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.29{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.66{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\\ V_2=0.67{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.27{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.06{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\\ V_3=0.15{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_1+0.78{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_2+0.07{\stackrel{\&OverBar;}{J}}_3\end{array}\right.;$

式中，分别为经济性、动力性和供电能力优化目标。

8.一种如权利要求1所述机电复合传动履带车辆多目标优化方法的系统，其特征在于，所述系统包括：

性能确定模块，用于确定机电复合传动履带车辆的动力性能、供电能力、动力电池组寿命、燃油经济性、传动系统综合传动效率、制动能量回收性能；

优化目标确认模块，用于确定机电复合传动履带车辆优化目标；

工况模块，用于划分机电复合传动履带车辆行驶工况；

优化处理模块，用于优化目标无量纲化处理，采用归一化处理方法对各优化目标进行统一；

模型建立模块，用于建立递阶层次结构模型；

矩阵模块，用于列出判断矩阵；

单排序模块，用于层次单排序；

计算模块，用于计算一致性指标，检验判断矩阵的一致性；

总排序模块，用于层次总排序；

判断模块，用于判断矩阵一致性和评价层次总排序的计算结果，进行一致性检验；

综合模块，用于根据特征向量即可获得不同工况下的综合优化目标。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述优化目标确认模块进一步包括：

经济性优化目标单元，用于以发动机油耗和动力电池组寿命建立综合经济性优化目标；

动力性目标单元，车辆动力性指标包括：最高车速、加速能力和最大爬坡度，对于履带车辆；

储备功率单元，用当前能提供的最大功率与需求的驱动功率的差值来衡量动力性；

供电能力单元，以当前能提供的最大用电功率与需求的电功率之差衡量。

10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述工况模块进一步包括：

低速行驶工况单元，车速在0-35km/h的行驶工况作为低速行驶工况；

中速行驶工况单元，车速在35-60km/h的行驶工况作为中速行驶工况；

高速行驶工况单元，车速高于60km/h的行驶工况作为高速行驶工况。