CN109733208B - 一种纯电动汽车加速控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及纯电动汽车控制领域，公开了一种纯电动汽车加速控制方法及系统，以考虑提高纯电动汽车的整车经济性，降低电池损耗，延长电池的使用寿命；本发明的方法包括：根据整车车辆和零部件参数构建整车模型，所述整车模型包括纵向动力学模型、电机驱动模型、第一电池组模型、以及第二电池组模型；根据所述纵向动力学模型建立最优控制状态方程，根据所述最优控制状态方程、所述电机驱动模型、所述第一电池组模型、以及所述第二电池组模型设定最优控制的约束条件；根据所述最优控制的约束条件和设定的评价性能指标优化汽车的扭矩以得到最优控制序列，根据所述最优控制序列完成所述纯电动汽车的加速控制。

Description

一种纯电动汽车加速控制方法及系统

技术领域

本发明涉及纯电动汽车控制领域，尤其涉及一种纯电动汽车加速控制方法及系统。

背景技术

随着时代的快速发展，全球气候变暖趋势日益严重,过暖的气候引发了众多不可估量的灾难,过多的二氧化碳排放量是导致气候变暖的重要因素，所以减少二氧化碳的排放尤为重要,以传统能源为动力的汽车产业就是造成排放过多二氧化碳的罪魁祸首之一，为了降低温室气体的排放,节约不可再生能源，纯电动车将成为未来汽车的发展方向之一。

目前纯电动汽车加速工况下现有的一些控制方法主要考虑其加速的动力性，如：基于标定的基准转矩MAP与基于模糊控制的转矩补偿的纯电动汽车加速控制方法。这些方法在一定程度上提高了整车的动力性，但是，这些方法都存在电池损耗大，使用寿命不长的缺点。

所以，考虑提高纯电动汽车的整车经济性，如何降低电池损耗，延迟电池的使用寿命成为一个急需解决的问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种纯电动汽车加速控制方法及系统，以考虑提高纯电动汽车的整车经济性，降低电池损耗，延长电池的使用寿命。

为实现上述目的，本发明提供了一种纯电动汽车加速控制方法，包括以下步骤：

S1：根据整车车辆和零部件参数构建整车模型，所述整车模型包括纵向动力学模型、电机驱动模型、第一电池组模型、以及第二电池组模型；

S2：根据所述纵向动力学模型建立最优控制状态方程，根据所述最优控制状态方程、所述电机驱动模型、所述第一电池组模型、以及所述第二电池组模型设定最优控制的约束条件；

S3：根据所述最优控制的约束条件和设定的评价性能指标优化汽车的扭矩以得到最优控制序列，根据所述最优控制序列完成所述纯电动汽车的加速控制。

优选地，所述S1中，所述纵向动力学模型的计算公式为：

式中，T_mo为电机转矩，n_mo为电机转速，i₀为车辆主减速比，η_T为传动系统总机械效率，r为轮胎滚动半径，m为整车质量，G为整车重力，f为滚动阻力系数，i为坡道阻力，C_D为空气阻力系数，A为迎风面积，V为行驶速度，t为行驶时间，δ为旋转质量换算系数；

所述电机驱动模型的计算公式为：

式中，P_mo为电机输出功率，T_mo为电机转矩，n_mo为电机转速，η_mo为电机工作效率，P_bat为电池输出功率；

所述第一电池组模型为电池组SOC模型，计算公式为：

式中，SOC_k为相邻两时刻的下一个时刻的剩余电量值，SOC_k-1为相邻两时刻的上一个时刻的剩余电量值，I(t)为电池输出电流，Q_bat为电池的额定电量；

所述第二电池组模型为电池组SOH模型，计算公式为：

其中，Q_loss为电池容量衰退率，B为指数因子，C为电池放电倍率，R为气体常数，T为电池温度，Ah为电池循环电荷消耗量。

优选地，所述S2中，所述最优控制状态方程的计算公式为：

式中，a、b、c为常量，u(k)为阶段k的控制变量，x(k)为阶段k的状态变量，x(k+1)为阶段k+1的状态变量，

为阶段k状态变量的一阶导数，Δt为采样时间间隔。

优选地，所述最优控制的约束条件包括电机转速约束和电机转矩约束，计算方程为：

式中，n_momax为电机最高转速，T_momax[n_m(k)]为电机转速为n_mo(k)时所对应的电机最大输出转矩；

其中，在最优控制中的边值条件包括初始状态条件和终端状态条件，边值的计算公式如下：

式中，n(0)为初始阶段的电机转速，n(N)为终止阶段的电机转速。

优选地，所述S3中，所述设定的评价性能指标包括加速时间的性能指标J_t、加速过程系统经济性的性能指标J_ele、以及加速过程寿命损耗的性能指标J_loss；

所述加速时间的性能指标J_t的计算公式为：

式中，N为总的决策过程数，t_acc(k)为阶段k的加速时间；

所述加速过程系统经济性的性能指标J_ele的计算公式为：

式中，P_bat(k)为k阶段电池输出功率；

所述加速过程寿命损耗的性能指标J_loss的计算公式为：

式中，i(k)为k阶段电池输出电流。

优选地，还包括步骤：

通过线性加权法将评价性能指标转换为单目标函数，计算公式为：

式中，λ₁和λ₂为权重因子，ω_t、ω_ele、ω_loss为归一化因子。

作为一个总的技术构思，本发明还提供一种纯电动汽车加速控制系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

本发明具有以下有益效果：

本发明提供一种纯电动汽车加速控制方法及系统，设定了最优控制的约束条件和评价性能指标，并采用设定的最优控制的约束条件和评价性能指标对纯电动汽车加速过程的电机扭矩进行优化，可以在保证整车动力性的基础上，完成实现纯电动汽车加速过程中整车经济性的提高与降低电池损耗，达到延长电池使用寿命且节能的目的。

下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明优选实施例的纯电动汽车加速控制方法流程图；

图2是本发明优选实施例的纯电动汽车加速过程划分示意图；

图3是本发明优选实施例的纯电动汽车电机从500rpm加速到5000rpm的扭矩最优控制序列图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

除非另有定义，下文中所使用的所有专业术语与本领域技术人员通常理解的含义相同。本发明专利申请说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而仅仅是为了便于对相应零部件进行区别。同样，“一个”或者“一”等类似词语不表示数量限制，而是表示存在至少一个。

实施例1

参见图1，本实施例提供一种纯电动汽车加速控制方法，包括以下步骤：

S1：根据整车车辆和零部件参数构建整车模型，整车模型包括纵向动力学模型、电机驱动模型、第一电池组模型、以及第二电池组模型；

S2：根据纵向动力学模型建立最优控制状态方程，根据最优控制状态方程、电机驱动模型、第一电池组模型、以及第二电池组模型设定最优控制的约束条件；

S3：根据最优控制的约束条件和设定的评价性能指标优化汽车的扭矩以得到最优控制序列，根据最优控制序列完成纯电动汽车的加速控制。

上述的纯电动汽车加速控制方法，设定了最优控制的约束条件和评价性能指标，并采用设定的最优控制的约束条件和评价性能指标对纯电动汽车加速过程的电机扭矩进行优化，可以在保证整车动力性的基础上，完成实现纯电动汽车加速过程中整车经济性的提高与降低电池损耗，达到延长电池使用寿命且节能的目的。

在实际应用中，需要说明的是，根据汽车纵向动力学，对于采用固定传动比(无变速器)传动转置的纯电动车，若忽略行驶过程中车辆受机械间隙、高阶动态特性及扭转变形等因素的影响，则其纵向动力学模型的计算公式为：

式中，T_mo为电机转矩，n_mo为电机转速，i₀为车辆主减速比，η_T为传动系统总机械效率，r为轮胎滚动半径，m为整车质量，G为整车重力，f为滚动阻力系数，i为坡道阻力，C_D为空气阻力系数，A为迎风面积，V为行驶速度，t为行驶时间，δ为旋转质量换算系数；

电机驱动模型的计算公式为：

式中，P_mo为电机输出功率，T_mo为电机转矩，n_mo为电机转速，η_mo为电机工作效率，P_bat为电池输出功率；值得说明的是，在电机驱动模型中，电机工作的效率是转速和输出转矩的函数，非被测点的效率可通过被测工作点的效率值进行线性差值获得。

第一电池组模型为电池组SOC模型(本实施例中，电池组SOC模型采用库伦计数法，即电流积分法进行计算)，计算公式为：

式中，SOC_k为相邻两时刻的下一个时刻的剩余电量值，SOC_k-1为相邻两时刻的上一个时刻的剩余电量值，I(t)为电池输出电流，Q_bat为电池的额定电量；

第二电池组模型为电池组SOH模型(本实施例中，电池组SOH模型采用半公式半经验模型)，计算公式为：

其中，Q_loss为电池容量衰退率，B为指数因子，C为电池放电倍率，R为气体常数，T为电池温度，Ah为电池循环电荷消耗量。

作为本实施例优选的实施方式，以电机转矩为控制变量，电机转速为状态变量，建立纯电动汽车加速过程扭矩优化的最优控制问题的计算方程为：

x(k+1)＝f(x(k),u(k))；

x∈X；

u∈U；

式中，L[x(k),u(k),k]为阶段k的最优性能泛函。

然后，根据上述最优控制问题的计算方程，将汽车纵向动力学模型的计算公式整理为：

优选地，得到最优控制系统的状态方程为：

式中，a、b、c为常量，u(k)为阶段k的控制变量，x(k)为阶段k的状态变量，x(k+1)为阶段k+1的状态变量，

为阶段k状态变量的一阶导数，Δt为采样时间间隔。

本实施例中，最优控制的约束条件包括电机转速约束和电机转矩约束，计算方程为：

式中，n_mmax为电机最高转速，T_mmax[n_m(k)]为电机转速为n_m(k)时所对应的电机最大输出转矩；其中，在最优控制中的边值条件包括初始状态条件和终端状态条件，边值的计算公式如下：

式中，n(0)为初始阶段的电机转速，n(N)为终止阶段的电机转速。

作为本实施例优选的实施方式，设定的评价性能指标包括加速时间的性能指标J_t、加速过程系统经济性的性能指标J_ele、以及加速过程寿命损耗的性能指标J_loss；

其中，加速时间的性能指标J_t的计算公式为：

式中，N为总的决策过程数，t_acc(k)为阶段k的加速时间；

加速过程系统经济性的性能指标J_ele的计算公式为：

式中，P_bat(k)为电池输出功率；

加速过程寿命损耗的性能指标J_loss的计算公式为：

式中，i(k)为电池输出电流。

进一步地，通过线性加权法将评价性能指标转换为单目标函数，计算公式为：

式中，λ₁和λ₂为权重因子，ω_t、ω_ele、ω_loss为归一化因子。

需要说明的是，本实施例中，采集加速踏板信号得到目标输出的扭矩，利用纵向动力学模型可以计算出汽车行驶的目标车速V_d。根据初速车速V₀与目标车速V_d，将加速过程划分为N个过程，V_k＝V₀+(k-1)(V_d-V₀)/N，其中V_k为阶段k的目标车速。并基于贝尔曼最优化原理，通过多阶段决策得到全局最优策略的动态规划手段，具体为：

将N个过程的车辆速度转换成电机转速，将每个过程可输出的转矩离散化为n+1个值。可输出的转矩在最大值T_max与最小值T_min之间，其中最大值由电机在此转速下可输出的最大转矩决定，最小值由当前稳定车速所需要的扭矩决定，则有：

T_N+1＝T_min(V_N+1)

式中，T_k,i为阶段k第i个决策选择的电机扭矩值，T_N+1为阶段N+1决策的电机扭矩值；上式中，n的计算公式为：

式中，ΔT为最小转矩变化量，floor()是向下取整的函数。

根据上述方法，求解单步问题的最佳决策，并由最优控制状态方程，根据相邻两阶段的上一个阶段的状态值计算下一个阶段的状态值，不断迭代计算，比较各段性能指标，综合N个加速过程最后得到最优控制序列，

如图2所示，图2中，首先将一个多段决策问题转化为一系列单段决策问题，然后从第一段状态开始递推到结束段状态的一套求解最优策略的完整方法。在逆向计算过程中，以k和k+1阶段为例，当需要计算阶段k到阶段N的最佳代价函数值时，阶段k+1的每个扭矩控制状态到阶段N的最佳代价函数值S_k+1(x)、S_k+1(y)、S_k+1(z)均已知。根据对每个阶段可控扭矩集合的计算，可以由k阶段可控扭矩集合计算得到k阶段到阶段N的最佳代价集合S(k)。以此类推最终计算得到从起始扭矩到终点扭矩的最佳代价函数值以及最优控制序列。

参见图3，图3为实时规划的纯电动汽车电机从500rpm加速到5000rpm的扭矩最优控制序列图。可以根据此扭矩路径实现车辆加速控制，以提高纯电动汽车的整车经济性，降低电池损耗，延长电池的使用寿命。需要说明的是，图3中的椭圆为电机效率曲线，圆为扭矩输出路径，本实施例的示图中，由于圆点较多，表示扭矩输出路径的原点重叠形成粗条，但并不影响对扭矩输出路径的体现。

实施例2

与上述实施例相对应地，本实施例提供一种纯电动汽车加速控制系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种纯电动汽车加速控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：根据整车车辆和零部件参数构建整车模型，所述整车模型包括纵向动力学模型、电机驱动模型、第一电池组模型、以及第二电池组模型；

S2：根据所述纵向动力学模型建立最优控制状态方程，根据所述最优控制状态方程、所述电机驱动模型、所述第一电池组模型、以及所述第二电池组模型设定最优控制的约束条件；

S3：根据所述最优控制的约束条件和设定的评价性能指标优化汽车的扭矩以得到最优控制序列，根据所述最优控制序列完成所述纯电动汽车的加速控制；

所述S1中，所述纵向动力学模型的计算公式为：

式中，T_mo为电机转矩，n_mo为电机转速，i₀为车辆主减速比，η_T为传动系统总机械效率，r为轮胎滚动半径，m为整车质量，G为整车重力，f为滚动阻力系数，i为坡道阻力，C_D为空气阻力系数，A为迎风面积，V为行驶速度，t为行驶时间，δ为旋转质量换算系数；所述电机驱动模型的计算公式为：

式中，P_mo为电机输出功率，T_mo为电机转矩，n_mo为电机转速，η_mo为电机工作效率，P_bat为电池输出功率；

所述第一电池组模型为电池组SOC模型，计算公式为：

式中，SOC_k为相邻两时刻的下一个时刻的剩余电量值，SOC_k-1为相邻两时刻的上一个时刻的剩余电量值，I(t)为电池输出电流，Q_bat为电池的额定电量；

所述第二电池组模型为电池组SOH模型，计算公式为：

其中，Q_loss为电池容量衰退率，B为指数因子，C为电池放电倍率，R为气体常数，T为电池温度，Ah为电池循环电荷消耗量；

所述S2中，所述最优控制状态方程的计算公式为：

式中，a、b、c为常量，u(k)为阶段k的控制变量，x(k)为阶段k的状态变量，x(k+1)为阶段k+1的状态变量，

为阶段k状态变量的一阶导数，Δt为采样时间间隔；

所述S3中，所述设定的评价性能指标包括加速时间的性能指标J_t、加速过程系统经济性的性能指标J_ele、以及加速过程寿命损耗的性能指标J_loss；

所述加速时间的性能指标J_t的计算公式为：

式中，N为总的决策过程数，t_acc(k)为阶段k的加速时间；

所述加速过程系统经济性的性能指标J_ele的计算公式为：

式中，P_bat(k)为k阶段电池输出功率；

所述加速过程寿命损耗的性能指标J_loss的计算公式为：

式中，i(k)为k阶段电池输出电流，B为指数因子，C为电池放电倍率，R为气体常数，T为电池温度。

2.根据权利要求1所述的纯电动汽车加速控制方法，其特征在于，所述最优控制的约束条件包括电机转速约束和电机转矩约束，计算方程为：

式中，n_momax为电机最高转速，T_momax[n_mo(k)]为电机转速为n_mo(k)时所对应的电机最大输出转矩；

其中，在最优控制中的边值条件包括初始状态条件和终端状态条件，边值的计算公式如下：

式中，x(0)表示初始状态的边值，x(N)表示终端状态的边值，n(0)为初始阶段的电机转速，n(N)为终止阶段的电机转速。

3.根据权利要求1所述的纯电动汽车加速控制方法，其特征在于，还包括步骤：

通过线性加权法将评价性能指标转换为单目标函数，计算公式为：

式中，J为单目标函数，λ₁和λ₂为权重因子，ω_t、ω_ele、ω_loss为归一化因子。

4.一种纯电动汽车加速控制系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至3任一所述方法的步骤。

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