CN109555847B - 一种基于动态规划的混合动力公交车amt换挡方法 - Google Patents

一种基于动态规划的混合动力公交车amt换挡方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡，属于新能源汽车领域。该方法包括：利用GPS设备和车速传感器获取样本工况信息；建立整车动力学模型，计算相应时刻整车的需求转矩；采用DP算法离线获得关于车速与节气门开度的最优档位MAP图；通过车载速度传感器和节气门开度传感器，检测获取公交车的实际车速与节气门开度信号；采用散点插值法选择目标档位，对于相同车速和节气门开度点对应的不同档位做均值和圆整处理，若实际车速超出样本车速或不在样本车速范围内，以差值最小的车速作为档位选择的速度基准；检测下一时刻档位变化，避免发生跳档。本发明能针对不同的驾驶条件进行档位自适应调整。

Description

一种基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法
技术领域
本发明属于新能源汽车领域，涉及一种基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法。
背景技术
插电式混合动力汽车能够兼具混合动力汽车和纯电动汽车的优点，成为了目前最受青睐的一种新能源汽车产品，而在混合动力汽车的各种结构中，搭载AMT的单轴并联混合动力系统以其结构紧凑、传动效率高等优点而成为混合动力客车领域最流行的结构之一，其结构示意图如图2所示。作为AMT的核心技术，换挡策略直接影响着整车的动力性、经济性和舒适性。对于插电式混合动力系统，合理的换挡策略应充分考虑车辆当前时刻的动力性需求、电机工作效率、电池充放电效率以及发动机的燃油经济性，现有公交车的换挡策略多采用基于规则的控制方法，根据所选取的控制参数不同，控制方法主要包括单参数法、两参数法及三参数法。
单参数法通常选取车速、加速踏板开度或发动机转速作为控制变量，由于参数的单一性，难以同时满足动力性能与经济性能，而且换挡噪声较大，只应用于少数换挡次数较少的车辆中；两参数法的控制变量多选用油门开度和车速，如图3所示，驾驶员可通过改变油门开度参数与当前车速联合调节档位，弥补了单参数控制的缺点，目前应用最为广泛；相比于两参数法，三参数法被证明能够同时改善整车的动力性能与经济性能，但由于控制变量较多，使得控制的难度与复杂度大大增加，难以运用于混合动力系统中。规则式的换挡策略不能充分考虑驾驶工况信息，严重依赖换挡曲线的制定，一般需要大量的工程经验来确定升降挡的规则，因此限制了混合动力系统运行效率进一步的提升。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法，该方法能够综合考虑整车的动力性和燃油经济性，提高混合动力系统的运行效率，实现换挡控制的近似最优。本发明使用了DP算法，充分考虑了特定公交路线工况信息(道路坡度和速度信息)，使得换挡控制接近DP的控制结果，并能针对不同的驾驶条件进行档位自适应调整。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法，适用于插电式单轴并联式混合动力公交车，该方法包括以下步骤：
S1：根据选定公交路线，利用GPS设备和车载速度传感器获取样本工况信息，包括道路坡度和样本车速信息；
S2：建立公交车的整车动力学模型，计算相应时刻整车的需求转矩；
S3：采用DP算法离线获得关于车速与节气门开度的最优档位MAP图；
S4：通过车载速度传感器和节气门开度传感器，检测获取公交车的实际车速与节气门开度信号；
S5：采用散点插值法选择目标档位，对于相同车速和节气门开度点对应的不同档位做均值和圆整处理，若实际车速超出样本车速或不在样本车速范围内，以差值最小的车速作为档位选择的速度基准；
S6：检测下一时刻档位变化，避免跳档情况发生。
进一步，步骤S1中，所述道路坡度信息按照下述方式确定：
采样时间设置为1秒，通过GPS获取A、B两点位置的经纬度和海拔高度信息，通过下式计算得到道路坡度：
Figure GDA0002581406890000021
Figure GDA0002581406890000022
其中，R为地球半径；βA(k)、βB(k)和αA(k)、αB(k)分别为第k时刻A、B两点位置的经纬度；HA(k)和HB(k)分别为A、B两点的海拔高度；L(k)为A、B两点的距离；i(k)为第k时刻的道路坡度。
进一步，步骤S2中，所述整车的需求转矩计算如下：
Figure GDA0002581406890000023
其中，mv为公交车质量，g为重力加速度，f和Cd分别为滚动阻力系数和空气阻力系数，A为迎风面积，ρair为空气密度，v(k)为第k时刻的车速，Rw为车轮半径，δ为旋转质量换算系数。
进一步，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31：根据样本工况划分问题阶段；
S32：确定状态变量和决策变量，并进行网格划分；
S33：使用数学表达式重构原始整车动力模型，建立发动机模型、电机模型和电池模型之间的联系；
S34：对混合动力系统状态变化进行建模，确定状态转移方程；
S35：确定最优指标函数，寻找边界条件，建立DP基本方程，以求解全局最优问题，使车辆在系统的约束下行经一条公交路线时的油耗最小；
S36：通过DP求解结果，建立车速、节气门开度和档位之间的映射，获得最优档位MAP图。
进一步，所述步骤S5具体包括：
Gear(k)＝f(V*，α*，Gear*，vr，αr)
Figure GDA0002581406890000031
gear(k)＝round(Gear(k))
其中，V*，α*，Gear*分别是步骤S3求解得到的最优档位MAP图中的车速、节气门开度和最优档位矢量集合；vr和αr分别是实际车速和节气门开度；Vr *和αr *分别为V*，α*矢量中最接近于vr和αr的元素；f(·)为散点插值函数；round(·)为参量圆整函数；Gear(k)为第k时刻通过查找最优档位MAP图得到的档位；gear(k)为圆整后的档位值。
进一步，步骤S6中，第(k+1)时刻的档位为：
Figure GDA0002581406890000032
本发明的有益效果在于：
与传统的换挡策略相比，本发明所述的换挡方法避免了对换挡曲线的依赖，充分利用了DP算法全局最优的特性，综合考虑了特定公交路线工况信息对换挡的影响，能针对不同的驾驶条件进行档位自适应调整，使得发动机的燃油经济性、电机的工作效率和整车的动力性达到综合最优，从而进一步提升插电式混合动力系统的综合性能。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1是本发明所述换挡方法的整体流程图；
图2是本发明适用的插电式并联混合动力公交车的动力系统结构简图；
图3是两参数法换挡策略示意图；
图4是本发明实施例中的最优档位MAP图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
本发明所述的基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法，参照图1，具体包括以下步骤：
S1：根据选定公交路线，利用GPS设备和车速传感器获取样本工况信息，包括道路坡度和速度信息。采样时间设置为1秒，通过GPS获取的A、B两点位置的经纬度和海拔高度信息，可以得到道路坡度：
Figure GDA0002581406890000041
Figure GDA0002581406890000042
其中，R为地球半径；βA(k)、βB(k)和αA(k)、αB(k)分别为第k时刻A、B两点位置的经纬度；HA(k)和HB(k)分别为A、B两点的海拔高度；L(k)为AB两点的距离；i(k)为第k时刻的道路坡度。由此步骤可获得样本工况的道路坡度矢量i*和速度矢量v*，
S2：建立公交车的整车动力学模型，计算相应时刻整车的需求转矩：
Figure GDA0002581406890000043
其中，mv为公交车质量；g为重力加速度；f和Cd分别为滚动阻力系数和空气阻力系数；A为迎风面积；ρair为空气密度；v(k)为第k时刻的车速；Rw为车轮半径；δ为旋转质量换算系数。应当明确的是，i(k)和v(k)分别为矢量i*和矢量v*中元素。
S3：采用DP算法离线获得关于车速与节气门开度的最优档位MAP图。具体包括：
S31：根据样本工况划分阶段。通常情况下，以采样时间作为一个阶段，问题的阶段数即为矢量v*中元素的个数；
S32：确定状态变量和决策变量，并进行网格划分。本次选择的状态变量分别为电池的SOC值SOC(k)和档位状态gear(k)，决策变量为节气门开度α(k)和换挡命令shift(k)，矢量表达形式如下：
Figure GDA0002581406890000044
其中，X(k)为状态变量集合；u(k)为决策变量集合。采取的换挡命令为升档、保持不变和降档，分别用1，0和-1来表示，即shift＝[-1，0，1]。
S33：使用数学表达式重构原始整车动力模型，建立发动机模型、电机模型和电池模型之间的联系。根据功率平衡方程可得如下表达式：
(Teng(k)+Tem(k))iTi0ηT(iT)η0＝T(k)
其中，Teng(k)为发动机转矩；Tem(k)为电机转矩；iT和ηT(iT)分别为AMT的传动比和传动效率；i0和η0分别为主减速器的传动效率和传动比。油耗可通过发动机静态油耗MAP图获得：
Figure GDA0002581406890000051
其中，
Figure GDA0002581406890000052
为燃油质量流率；ωeng(k)为发动机的转速，h(·)为与发动机转速与转矩相关的函数。电池功率可通过电机的转矩与转速求得：
Figure GDA0002581406890000053
其中，ωem(k)为电机转速；ηem为电机效率。通过上述数学方程即可建立发动机模型、电机模型和电池模型之间的关系。
S34：对混合动力系统状态变化进行建模，确定状态转移方程：
(1)档位状态转移方程：
Figure GDA0002581406890000054
(2)电池SOC状态转移方程：
Figure GDA0002581406890000055
其中，Rint为电池的内阻；U(k)为电池电压；Q为电池的额定容量。
S35：确定最优指标函数，寻找边界条件，建立DP基本方程，以求解全局最优问题，使车辆在系统的约束下行经一条公交路线时的油耗最小。此实施例以整个工况行驶过程中的油耗最小为控制目标，则确定的最优指标函数为：
Figure GDA0002581406890000056
其中，ω换挡权重因子，以限制换挡次数。
最优指标函数的累计代价函数(DP基本方程)为：
Figure GDA0002581406890000057
边界条件设置为：
SOCmin≤SOC≤SOCmax
gearmin≤gear≤gearmax
其中，SOCmax和SOCmin分别为电池SOC的上下限值；gearmax和gearmin分别为档位状态的上下限值，应当强调的是，
Figure GDA0002581406890000064
通过迭代方程
Figure GDA0002581406890000061
即可求得可行解。
S36：通过DP求解结果，建立车速、节气门开度和档位之间的映射，获得档位MAP图。
S4：通过车载速度传感器和节气门开度传感器，检测获取公交车的实际车速与节气门开度信号，然后通过CAN总线即可将车速信息和节气门开度信息输送到AMT的控制单元。
S5：采用散点插值法选择目标档位，对于相同车速和节气门开度点对应的不同档位做均值和圆整处理，若实际车速超出样本车速，以差值最小的车速作为档位选择基准。该步骤的具体实现方法如下：
Gear(k)＝f(V*，α*，Gear*，vr，αr)
Figure GDA0002581406890000062
gear(k)＝round(Gear(k))
其中，V*，α*，Gear*分别是步骤S3求解得到的最优档位MAP图中的车速、节气门开度和最优档位矢量集合；vr和αr分别是步骤S4得到的实际的车速和节气门开度；Vr *和αr *分别为V*，α*矢量中最接近于vr和αr的元素；f(·)为散点插值函数；round(·)为参量圆整函数；Gear(k)为第k时刻通过查找最优档位MAP图得到的档位；gear(k)为圆整后的档位值。
S6：检测下一时刻档位变化，避免跳档情况发生。该步骤的具体实现方法如下：
Figure GDA0002581406890000063
参照图4，图4给出了本发明实施例的最优换挡MAP图。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (5)

1.一种基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：根据选定公交路线，利用GPS设备和车载速度传感器获取样本工况信息，包括道路坡度和样本车速信息；
S2：建立公交车的整车动力学模型，计算相应时刻整车的需求转矩；
S3：采用DP算法离线获得关于车速与节气门开度的最优档位MAP图；具体包括以下步骤：
S31：根据样本工况划分问题阶段；以采样时间作为一个阶段，问题的阶段数即为矢量v*中元素的个数；
S32：确定状态变量和决策变量，并进行网格划分；
选择状态变量分别为电池的SOC值SOC(k)和档位状态gear(k)，决策变量为节气门开度α(k)和换挡命令shift(k)，矢量表达形式如下：
Figure FDA0002581406880000011
其中，X(k)为状态变量集合，u(k)为决策变量集合；采取的换挡命令为升档、保持不变和降档，分别用1，0和-1来表示，即shift＝[-1，0，1]；
S33：使用数学表达式重构原始整车动力模型，建立发动机模型、电机模型和电池模型之间的联系；
根据功率平衡方程得如下表达式：
(Teng(k)+Tem(k))iTi0ηT(iT)η0＝T(k)
其中，Teng (k)为发动机转矩，Tem(k)为电机转矩，iT和ηT(iT)分别为AMT的传动比和传动效率，i0和η0分别为主减速器的传动效率和传动比；油耗通过发动机静态油耗MAP图获得：
Figure FDA0002581406880000012
其中，
Figure FDA0002581406880000013
为燃油质量流率，ωeng(k)为发动机的转速，h(·)为与发动机转速与转矩相关的函数；电池功率通过电机的转矩与转速求得：
Figure FDA0002581406880000014
其中，ωem(k)为电机转速；ηem为电机效率；
S34：对混合动力系统状态变化进行建模，确定状态转移方程；
(1)档位状态转移方程：
Figure FDA0002581406880000021
(2)电池SOC状态转移方程：
Figure FDA0002581406880000022
其中，Rint为电池的内阻，U(k)为电池电压，Q为电池的额定容量；
S35：确定最优指标函数，寻找边界条件，建立DP基本方程，以求解全局最优问题，使车辆在系统的约束下行经一条公交路线时的油耗最小；
以整个工况行驶过程中的油耗最小为控制目标，则确定的最优指标函数为：
Figure FDA0002581406880000023
其中，ω换挡权重因子，以限制换挡次数；最优指标函数的累计代价函数，即DP基本方程为：
Figure FDA0002581406880000024
边界条件设置为：
SOCmin≤SOC≤SOCmax
gearmin≤gear≤gearmax
其中，SOCmax和SOCmin分别为电池SOC的上下限值；gearmax和gearmin分别为档位状态的上下限值，应当强调的是，
Figure FDA0002581406880000026
通过迭代方程
Figure FDA0002581406880000025
求得可行解；
S36：通过DP求解结果，建立车速、节气门开度和档位之间的映射，获得最优档位MAP图；
S4：通过车载速度传感器和节气门开度传感器，检测获取公交车的实际车速与节气门开度信号；
S5：采用散点插值法选择目标档位，对于相同车速和节气门开度点对应的不同档位做均值和圆整处理，若实际车速超出样本车速或不在样本车速范围内，以差值最小的车速作为档位选择的速度基准；
S6：检测下一时刻档位变化，避免跳档情况发生。
2.根据权利要求1所述的基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法，其特征在于，步骤S1中，所述道路坡度信息按照下述方式确定：
采样时间设置为1秒，通过GPS获取A、B两点位置的经纬度和海拔高度信息，通过下式计算得到道路坡度：
Figure FDA0002581406880000031
Figure FDA0002581406880000032
其中，R为地球半径；βA(k)、βB(k)和αA(k)、αB(k)分别为第k时刻A、B两点位置的经纬度；HA(k)和HB(k)分别为A、B两点的海拔高度；L(k)为A、B两点的距离；i(k)为第k时刻的道路坡度。
3.根据权利要求1所述的基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法，其特征在于，步骤S2中，所述整车的需求转矩计算如下：
Figure FDA0002581406880000033
其中，mv为公交车质量，g为重力加速度，f和Cd分别为滚动阻力系数和空气阻力系数，A为迎风面积，ρair为空气密度，v(k)为第k时刻的车速，Rw为车轮半径，δ为旋转质量换算系数。
4.根据权利要求1所述的基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：
Gear(k)＝f(V*，α*，Gear*，vr，αr)
Figure FDA0002581406880000034
gear(k)＝round(Gear(k))
其中，V*，α*，Gear*分别是步骤S3求解得到的最优档位MAP图中的车速、节气门开度和最优档位矢量集合；vr和αr分别是实际车速和节气门开度；Vr *和αr *分别为V*，α*矢量中最接近于vr和αr的元素；f(·)为散点插值函数；round(·)为参量圆整函数；Gear(k)为第k时刻通过查找最优档位MAP图得到的档位；gear(k)为圆整后的档位值。
5.根据权利要求4所述的基于动态规划的混合动力公交车AMT换挡方法，其特征在于，步骤S6中，第(k+1)时刻的档位为：
Figure FDA0002581406880000035
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