CN109284540A - 一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法 - Google Patents

一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，主要步骤为：1)确定标准循环工况。2)将标准循环工况分割成m个工况块I。3)提取m个工况块I的最优衰减因子Td。4)所有工况块I中包含的样本数据记为数据集X。5)将数据集X分解为训练样本数据集A和测试样本数据集B。6)对SVM识别器进行训练和测试。7)将待检测的汽车实际行驶的综合循环工况分割成n个工况块II。将n个工况块II输入到测试完成的SVM识别器中，从而得到最优衰减因子Td'。8)得到变衰减因子指数预测模型。9)将n个工况块II输入到变衰减因子指数预测模型中，得到车速预测结果。本发明具有自适应性、高预测精度、不易陷入局部最优且能适用多种行驶工况。

Description

一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法
技术领域
本发明涉及混合动力汽车控制领域，具体是一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法。
背景技术
混合动力汽车不仅具有减少燃油消耗和排放污染的优点，而且还具有续驶里程长，对电池电量依赖小等优势，因此混合动力汽车是目前发展、推广最成功的新能源车型
能量管理策略在改善插电式混合动力汽车燃油经济性上效果显著，而基于规则的能量管理策略技术简单、逻辑性强、计算量小、在实际生产中广泛应用。但是基于规则的控制策略依赖于开发人员的经验，且均为针对特定行驶工况进行制定，对于工况的适应性较差，不具有通用性，无法实现燃油经济性的最优。基于全局优化的能量管理策略计算量较大难以实现实时控制且需要提前预知汽车的行驶工况，无法在实车上应用。基于实时优化的控制策略，计算量相对较小，但是实时最优并不能实现全局最优，混合动力汽车的燃油经济性仍有待提高。模型预测控制(MPC)作为在工业领域已获得广泛应用的优化控制方法，由于其预测域的引入，使得其在具有实时运算潜力的同时能够获得在预测域内的最优解，因而对PHEV能量管理问题同样适用。MPC具有通用的结构，其中包含预测模型、参考轨迹、在线校正、受控系统和滚动优化5个模块。而以指数预测为代表的未来车速的预测是典型预测方法。
指数预测模型拥有简单且计算量小的优点，已经广泛地应用在基于模型预测控制的混合动力汽车能量管理中。车速呈指数变化的预测模型，随着指数预测精度的提升MPC的燃油经济性越好。但是指数预测模型的预测精度十分依赖衰减因子的选择。
然而针对一种能够根据工况进行衰减因子自适应调整的研究尚未见有相关文献研究。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的问题。
为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，主要包括以下步骤：
1)确定汽车行驶工况特征参数的类别。
所述汽车行驶工况的特征参数主要包括平均车速最大车速vmax、最大加速度amax、平均加速度最大减速度dmax、平均减速度怠速时间比例ri、加速时间比例ra、减速时间比例rd和匀速时间比例rc。
汽车行驶工况的特征参数的主要计算公式分别如公式1至10所示。
平均车速如下所示：
式中，vg为每个时刻的循环工况车速。tg为整个循环工况时间。i为任意循环工况时间。
最大车速vmax如下所示：
vmax＝max(vg)。 (2)
式中，max表示取最大值。
最大加速度amax如下所示：
amax＝max(ag)。 (3)
式中，ag为循环工况加速度。
平均加速度如下所示：
式中，ag为循环工况加速度。tg为整个循环工况时间。i为任意循环工况时间。
最大减速度dmax如下所示：
dmax＝max(dg)。 (5)
式中，dg为循环工况减速度。
平均减速度如下所示：
式中，dg为循环工况减速度。
怠速时间比例ri如下所示：
式中,ti为循环工况中怠速时间。
加速时间比例ra如下所示：
式中,ta为循环工况中加速时间。
减速时间比例rd如下所示：
式中,td为循环工况中加速时间。
匀速时间比例rc如下所示：
式中，tc为循环工况中匀速时间。
2)确定标准循环工况。
所述标准循环工况中主要包含市区拥堵工况、高速公路工况和城市城郊工况。
3)将标准循环工况分割成m个工况块I，每个工况块I的时间长度为120s。
4)分别计算m个工况块I的特征参数，并提取m个工况块I的最优衰减因子Td。
5)根据最优衰减因子Td的物理含义，将所有最优衰减因子Td对应的工况块I分为10类，并统计每一类工况块I的样本数据个数。所有工况块I中包含的样本数据记为数据集X。
6)将数据集X分解为训练样本数据集A和测试样本数据集B。
7)将训练样本数据集A作为训练样本，对SVM识别器进行训练，得到训练后的SVM识别器。
8)将测试样本数据集B输入到训练后的SVM识别器中，对训练后的SVM识别器进行测试。
9)将待检测的汽车实际行驶的综合循环工况分割成n个工况块II，每个工况块II的时间长度为120s。将n个工况块II输入到测试完成的SVM识别器中，从而得到最优衰减因子Td'。
10)建立指数衰减预测模型。
11)将最优衰减因子Td'输入到指数衰减预测模型中，从而得到变衰减因子指数预测模型。
12)将n个工况块II输入到变衰减因子指数预测模型中，得到车速预测结果。
本发明的技术效果是毋庸置疑的。本发明公开了一种具有自适应性、高预测精度、不易陷入局部最优且能适用多种行驶工况的预测模型。本发明为混合动力汽车预测能量管理策略中的关键问题——短期工况预测提供了一种新的更加有效的预测算法。本发明提出了一种新的基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，能够充分发挥指数预测模型的优势。整个预测模型分为两个模块，工况识别模块和预测模块。工况识别模块采用SVM识别器在线识别行驶工况。预测模块根据工况对应的最优衰减因子计算出预测域内的预测车速。
附图说明
图1为流程示意图；
图2为固定衰减指数预测效果图；
图3为SVM原理示意图；
图4为SVM识别测试图I；
图5为SVM识别测试图II；
图6为综合循环工况；
图7为综合循环工况的识别结果；
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
实施例1：
参见图1至图7，一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，主要包括以下步骤：
1)确定汽车行驶工况特征参数的类别。
所述汽车行驶工况的特征参数主要包括平均车速最大车速vmax、最大加速度amax、平均加速度最大减速度dmax、平均减速度怠速时间比例ri、加速时间比例ra、减速时间比例rd和匀速时间比例rc。
汽车行驶工况的特征参数的主要计算公式分别如公式1至10所示。
平均车速如下所示：
式中，vg为每个时刻的循环工况车速。tg为整个循环工况时间。i为任意循环工况时间。
最大车速vmax如下所示：
vmax＝max(vg)。 (2)
式中，max表示取最大值。
最大加速度amax如下所示：
amax＝max(ag)。 (3)
式中，ag为循环工况加速度。
平均加速度如下所示：
式中，ag为循环工况加速度。tg为整个循环工况时间。i为任意循环工况时间。
最大减速度dmax如下所示：
dmax＝max(dg)。 (5)
式中，dg为循环工况减速度。
平均减速度如下所示：
式中，dg为循环工况减速度。
怠速时间比例ri如下所示：
式中,ti为循环工况中怠速时间。
加速时间比例ra如下所示：
式中,ta为循环工况中加速时间。
减速时间比例rd如下所示：
式中,td为循环工况中加速时间。
匀速时间比例rc如下所示：
式中，tc为循环工况中匀速时间。
2)确定标准循环工况。
所述标准循环工况中主要包含市区拥堵工况、高速公路工况和城市城郊工况，比如NYCC、New York Bus、UDDS、HWFET、US06_HWY、LA92、FTP ECE_EUDC_LOW等标准工况循环工况。标准工况循环工况均选用现有标准。
从ADVISOR工况库中提取包含市区拥堵工况、高速公路工况和城市城郊工况的NYCC、New York Bus、UDDS、HWFET、US06_HWY、LA92、FTP ECE_EUDC_LOW标准工况循环工况。
ADVISOR(Advanced VehIcle SimulatOR,高级车辆仿真器)是由美国可再生能源实验室NREL(National RenewableEnergy Laboratory)在MATLAB和SIMULINK软件环境下开发的高级车辆仿真软件。
NYCC、New York Bus、UDDS、HWFET、US06_HWY、LA92和FTP ECE_EUDC_LOW均来自ADVISOR软件标准工况循环工况库。
3)将提取出的标准循环工况分割成m个工况块I，每个工况块I的时间长度为120s。
4)分别计算m个工况块I的特征参数，并提取m个工况块I的最优衰减因子Td。最优衰减因子Td为平均车速最大车速vmax、最大加速度amax、平均加速度最大减速度dmax、平均减速度怠速时间比例ri、加速时间比例ra、减速时间比例rd和匀速时间比例rc中的一个。根据计算得到的10个特征参数的值，选取最优的一个作为最优衰减因子Td。
5)根据最优衰减因子Td的物理含义，将所有最优衰减因子Td对应的工况块I分为10类，并统计每一类工况块I的样本数据个数。所有工况块I中包含的样本数据记为数据集X。
6)将数据集X分解为训练样本数据集A和测试样本数据集B。训练样本数据集A包括125个数据。数据集X包括140个数据。测试样本数据集B包括15个数据。
对SVM识别器识别效果进行了两次测试，分别如图4和图5所示。
7)将训练样本数据集A作为训练样本，对SVM识别器进行训练，得到训练后的SVM识别器。
8)将测试样本数据集B输入到训练后的SVM识别器中，对训练后的SVM识别器进行测试。
9)将待检测的汽车实际行驶的综合循环工况分割成n个工况块II，每个工况块II的时间长度为120s。将n个工况块II输入到测试完成的SVM识别器中，从而得到最优衰减因子Td'。
10)建立指数衰减预测模型。
11)将最优衰减因子Td'输入到指数衰减预测模型中，从而得到变衰减因子指数预测模型。
12)将n个工况块II输入到变衰减因子指数预测模型中，得到车速预测结果,如图7所示，带有三角的线条表示车速预测结果，线条表示综合循环工况的识别结果。
固定衰减因子指数预测模型与基于工况识别的变衰减因子指数预测模型预测结果均方根误差对比如表1所示。
表1为基于SVM识别的指数预测模型预测结果

Claims (4)

1.一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
1)确定汽车行驶工况特征参数的类别；
2)确定所述标准循环工况；
3)将标准循环工况分割成m个工况块I，每个工况块I的时间长度为120s；
4)分别计算m个工况块I的特征参数，并提取m个工况块I的最优衰减因子Td。
5)将所有最优衰减因子Td对应的工况块I分为10类，并统计每一类工况块I的样本数据个数；所有工况块I中包含的样本数据记为数据集X；
6)将数据集X分解为训练样本数据集A和测试样本数据集B；
7)将训练样本数据集A作为训练样本，对SVM识别器进行训练，得到训练后的SVM识别器；
8)将测试样本数据集B输入到训练后的SVM识别器中，对训练后的SVM识别器进行测试；
9)将待检测的汽车实际行驶的综合循环工况分割成n个工况块II，每个工况块II的时间长度为120s；将n个工况块II输入到测试完成的SVM识别器中，从而得到最优衰减因子T′d；
10)建立指数衰减预测模型；
11)将最优衰减因子T′d输入到指数衰减预测模型中，从而得到变衰减因子指数预测模型；
12)将n个工况块II输入到变衰减因子指数预测模型中，得到车速预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，其特征在于：所述汽车行驶工况的特征参数主要包括平均车速最大车速vmax、最大加速度amax、平均加速度最大减速度dmax、平均减速度怠速时间比例ri、加速时间比例ra、减速时间比例rd和匀速时间比例rc。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，其特征在于：汽车行驶工况的特征参数的主要计算公式分别如公式1至10所示；
平均车速如下所示：
式中，vg为每个时刻的循环工况车速；tg为整个循环工况时间；i为任意循环工况时间；
最大车速vmax如下所示：
vmax＝max(vg)； (2)
式中，max表示取最大值；
最大加速度amax如下所示：
amax＝max(ag)； (3)
式中，ag为循环工况加速度；
平均加速度如下所示：
式中，ag为循环工况加速度；tg为整个循环工况时间；i为任意循环工况时间；
最大减速度dmax如下所示：
dmax＝max(dg)； (5)
式中，dg为循环工况减速度；
平均减速度如下所示：
式中，dg为循环工况减速度；
怠速时间比例ri如下所示：
式中,ti为循环工况中怠速时间；
加速时间比例ra如下所示：
式中,ta为循环工况中加速时间；
减速时间比例rd如下所示：
式中,td为循环工况中加速时间；
匀速时间比例rc如下所示：
式中，tc为循环工况中匀速时间。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，其特征在于：所述标准循环工况中主要包含市区拥堵工况、高速公路工况和城市城郊工况。
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