CN110356397A - 基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，包括以下步骤：初始道路信息获取；初始参数设定；燃油等效因子计算；燃油等效消耗率计算；速度转化因子计算；能量归一最小化计算。本发明在满足车辆动力性和考虑道路实际状况的前提条件下，采用一种基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，保证了能量消耗的最优化，同时保证了蓄电池的电量平衡，进而确保了蓄电池的性能和寿命。该方法还克服了传统能量优化方法要提前获取未来车辆工况的弊端，同时该方法具有极短的运算时间，因此具有极强的实车应用前景。

Description

基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法

技术领域

一种基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，仅针对和已知车辆工况相同的当前车辆，属于混合动力汽车能量优化技术领域。

背景技术

混合动力汽车在目前电动汽车行驶里程不理想的前提下，是保证车辆行驶里程和考虑车辆排放的最佳选择，因此许多研究人员投身于混合动力汽车开发，研究的方法大致可以分为两种:(1)重构混合动力汽车动力系统，提高能源利用效率。例如，如今出现的大量多模混合动力汽车，可能有利于高性能和能源效率的提高；(2)优化车辆纵向动力学，即速度谱，可以在地形上实现经济巡航策略。但是大多数车辆速度优化都没有考虑道路坡度变化。然而，道路坡度变化在现实世界中确实存在。由于克服重力的能量消耗，不同坡度下的优化速度谱存在明显差异。不同坡度的生态巡航策略研究也不尽相同。

目前大多数的混合动力汽车经济巡航策略都存在着或多或少的不足，如动态规划(DP)作为一种全局最优解，在数值上获得了最节能的速度谱。DP方法可以保证得到的速度剖面的最优性，但计算量大，仅适用于离线作业。Pontryagins极小值原理(PMP)是求解优化问题的另一种有效方法。它的计算速度比DP快，但由于控制模型的简化，能量优化性能会降低。此外，PMP的计算性能在实时实现中也不合适。此外它们基本以内燃机车为基础，方法计算量大，难以应用于实时控制器中。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于解决现有的混合动力汽车速度规划方法要么计算量大，仅适用于离线作业，要么由于控制模型的简化，能量优化性能会降低，要么未考虑实际道坡度，同时这些方法计算量大，难以应用于实时控制器中的问题。

技术方案：为了解决上述问题，本发明提供一下技术方案：

一种基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，包括以下步骤：

步骤1：初始道路信息获取，基于道路车速限制以及道路实时情况，获取当前道路坡度；

步骤2：初始参数设定，设置相关车辆参数；

步骤3：燃油等效因子认定，通过车况比对，获取和已知经典车辆工况相似的当前车辆的离线燃油等效因子；

步骤4：燃油等效消耗率计算，利用燃油等效因子，将混动汽车电池能量消耗转化为发动机燃油消耗，实现能量的局部归一化；

步骤5：速度转化因子计算，根据车辆功率需求以及车辆相关参数，计算速度转化因子；

步骤6：能量归一最小化计算，通过速度转化因子将动能变化与等效燃油消耗总能量归一化，实现每一时刻的能量最优。

进一步地，步骤1中的道路坡度信息获取主要通过GIS，而道路车速限制信息获取主要通过GPS获取。

进一步地，步骤2中初始参数设定，设置相关车辆参数，包括初始车速。

进一步地，步骤3中燃油等效因子主要通过离线获取，计算经典车辆工况的理想等效因子λ，将和已知经典车辆工况相似的当前车辆的离线燃油等效因子认定为λ。

进一步地，步骤4所述燃油等效消耗率计算，即为每一时刻t，电动机的等效燃油消耗和发动机的燃油消耗率之和，单位为Kg/s，其计算方法如下式，

其中，发动机的燃油消耗率通过查询标定的发动机MAP图得到，电动机的等效燃油消耗主要是将电能转化为发动机的等效油耗，其计算方法如下式:

放电时：

充电时：

式中，P_batt,P′_batt为蓄电池的放电、充电功率，单位为W；Q为汽油的低热值，单位为J/kg，η_dis与η_chg为蓄电池放电、充电效率。

进一步地，步骤5所述的速度转化因子ω，其计算方法如下式：

其中，P_v随速度动态变化，v_L和v_H是道路限速区间的下限和上限，v是车辆当前速度，单位m/s，β，P₀是针对ω的可调参数，其范围如下：

0.5＜P₀＜1

β≥1。

进一步地，步骤6所述的能量归一最小化计算，即车辆燃油消耗能量E_e和车辆动能E_k归一化最小，这也是该方法的最终目标函数，其计算方法如下式，

其中，E_k＝0.5mv²，单位J，此外，相关的等式和不等式参数约束如下：

T_需(t)＝(T_e(t)+ρT_m(t))η_t

T_min(ω_e)≤T_e(t)≤T_max(ω_e)

T′_min(ω_m)≤T_m(t)≤T′_max(ω_m)

v_min≤v(t)≤v_max

v_min＝v_{road_min}

v_max＝min(v_{v_max}，v_{road_max})

a(t)≤a_limit

其中，v_min，v_max是巡航速度的下限和上限，其中下限v_min即为道路的最低限速，上限v_max为道路限速最大值v_{road_max}和车速v_{v_max}两者的最小值，单位m/s；a_limit为车辆的最大加速度，单位T_min，T_max为发动机的最小扭矩和最大扭矩，T′_min，T′_max为电机的最小扭矩和最大扭矩，T_e，T_m分别为发动机和电机扭矩，单位n·m，ω_wh，ω_e，ω_m分别为车轮、发动机和电机转速，ρ为行星齿轮排传动比，η_t为传动系效率，i_k为变速器传动比，T_需为车辆需求功率，计算公式如下，

式中，v为车辆当前车速，θ为坡度，F_γ，F_ω，F_θ，F_α分别为车辆所受滚动阻力、空气阻力、坡度阻力和加速阻力，g为重力加速度，m为整车质量，C_γ，C_ω，，ρ_α，A_f，a分别为滚动系数、空气阻力系数、空气密度、前挡风面积以及车辆当前加速。

有益效果：本发明与现有技术相比：

1、混合动力汽车总体能量消耗减少，能量利用率更高，同时保证了蓄电池的电量平衡，进而确保了蓄电池的性能和寿命；

2、对于混合动力汽车的整个控制中，发动机电机效率得到提升，更多的工作在高效率区域；

3、创新性地提出了速度转换因子，计算量得到减少，可以进行在线实车使用；

4、车辆需求功率计算考虑了道路坡度，更加符合实际道路情景。

附图说明

图1是本发明实施例的功率分流型混合动力汽车的系统结构示意图；

图2是本发明实施例的基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法基本流程。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明：

图1是功率分流型混合动力汽车的系统结构示意图，以该型混动汽车为例按照图2的流程图对本发明进行详解。

第一步，初始道路信息获取，道路坡度信息θ获取主要通过GIS，而道路车速限制信息获取主要通过GPS获取。

第二步，初始参数设定，设置相关车辆参数，如车辆初始速度v₀，车辆相关结构参数，如变速器传动比i_k，传动系效率η_t等。根据初始参数即可求出初始的需求扭矩T_需0，

第三步，燃油等效因子计算，首先计算经典车辆工况的理想等效因子λ，然后对当前车辆的行驶工况进行分析，与经典车辆行驶工况进行对比，相似即可定为当前车辆的燃油等效因子λ，λ为-2.17×10^-5至-8.51×10^-5之间的某一固定值。

第四步，燃油等效消耗率计算，

其中，发动机的燃油消耗率通过查询标定的发动机MAP图得到，电动机的等效燃油消耗主要是将电能转化为发动机的等效油耗，其计算方法如下式：

放电时：

充电时：

其中，蓄电池功率P_batt，P′_batt可通过下式求得

P_batt＝T_m1ω_m1η_m1+T_m2ω_m2η_m2

式中，T_m1，T_m2，ω_m1，ω_m2分别为电机1和电机2的转矩和转速，η_m1，η_m2是电机效率。

第五步，速度转化因子ω的获取，其核心是当前车速以及巡航速度之间构建特定表达式求得，当车辆速度高，车辆的动能蓄积已满，因此降低动能的权重，以促进正动能转换替代燃油消耗。在车辆速度较低时，车辆的动能储存较差，因此增加动能的权重，通过提高发动机、电机输出来增加动能的储存，这里的权重即为速度转化因子ω，ω的具体如下式所示：

其中，Pv随速度动态变化，v_L和v_H是道路限速区间的下限和上限，v是车辆当前速度，β，P₀是针对ω的可调参数，其范围如下：

0.5＜P₀＜1

β≥1。

第六步，能量归一最小化计算，即车辆燃油消耗能量E_e和车辆动能E_k归一化最小，这也是该方法的最终目标函数，其计算方法如下式，

其中，E_k＝0.5mv²，单位J，此外，相关的等式和不等式参数约束如下：

T_需(t)＝(T_e(t)+ρT_m(t))η_t

T_min(ω_e)≤T_e(t)≤T_max(ω_e)

T′_min(ω_m)≤T_m(t)≤T′_max(ω_m)

v_min≤v(t)≤v_max

v_min＝v_{road_min}

v_max＝min(v_{v_max}，v_{road_max})

a(t)≤a_limit

通过以上计算，在保证能量归一最小化的基础上，可求得每一时刻t的发动机转矩T_e，电机1和电机2的转矩T_m1，T_m2，进而获得整个路程每一时刻t的速度v(t)，即实现了全程的速度v规划。

本发明同样适用于其他构型的混合动力汽车，具体过程与功率分流型混动汽车类似，在此不再赘述。

Claims (6)

1.一种基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：初始道路信息获取，获取当前道路车速限制以及道路实时情况，获取当前道路坡度；

步骤2：初始参数设定，设置相关车辆参数；

步骤3：燃油等效因子认定，通过车况比对，获取和已知经典车辆工况相似的当前车辆的离线燃油等效因子；

步骤4：燃油等效消耗率计算，利用燃油等效因子，将混动汽车电池能量消耗转化为发动机燃油消耗，实现能量的局部归一化；

步骤5：速度转化因子计算，根据车辆功率需求以及车辆相关参数，计算速度转化因子；

步骤6：能量归一最小化计算，通过速度转化因子将动能变化与等效燃油消耗总能量归一化，实现每一时刻的能量最优。

2.根据权利要求1所述的基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，其特征在于：步骤1中的道路坡度信息获取主要通过GIS，而道路车速限制信息获取主要通过GPS获取。

3.根据权利要求1所述的基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，其特征在于：步骤3中燃油等效因子主要通过离线获取，计算经典车辆工况的理想等效因子λ，将和已知经典车辆工况相似的当前车辆的离线燃油等效因子认定为λ。

4.根据权利要求1所述的基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，其特征在于：步骤4所述燃油等效消耗率计算，即为每一时刻t，电动机的等效燃油消耗和发动机的燃油消耗率之和，单位为Kg/s，其计算方法如下式，

其中，发动机的燃油消耗率通过查询标定的发动机MAP图得到，电动机的等效燃油消耗主要是将电能转化为发动机的等效油耗，其计算方法如下式:

放电时：

充电时：

式中，P_batt,P′_batt为蓄电池的放电、充电功率，单位为W；Q为汽油的低热值，单位为J/kg，η_dis与η_chg为蓄电池放电、充电效率。

5.根据权利要求1所述的基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，其特征在于：步骤5所述的速度转化因子ω，其计算方法如下式：

其中，P_v随速度动态变化，v_L和v_H是道路限速区间的下限和上限，v是车辆当前速度，单位m/s,β，P₀是针对ω的可调参数，其范围如下:

0.5<P₀<1

β≥1。

6.根据权利要求1所述的基于道路坡度的能量归一最小化的混合动力汽车优化方法，其特征在于：步骤6所述的能量归一最小化计算，即车辆燃油消耗能量E_e和车辆动能E_k归一化最小，这也是该方法的最终目标函数，其计算方法如下式，

其中，E_k＝0.5mv²,单位J，此外，相关的等式和不等式参数约束如下：

T_需(t)＝(T_e(t)+ρT_m(t))η_t

T_min(ω_e)≤T_e(t)≤T_max(ω_e)

T′_min(ω_m)≤T_m(t)≤T′_max(ω_m)

v_min≤v(t)≤v_max

v_min＝v_{road_min}

v_max＝min(v_{v_max},v_{road_max})

a(t)≤a_limit

其中，v_min，v_max是巡航速度的下限和上限，其中下限v_min即为道路的最低限速，上限v_max为道路限速最大值v_{v_max}和车速v_{v_max}两者的最小值，单位m/s；a_limit为车辆的最大加速度，单位T_min，T_max为发动机的最小扭矩和最大扭矩，T′_min,T′_max为电机的最小扭矩和最大扭矩，T_e,T_m分别为发动机和电机扭矩，单位n·m；ω_wh,ω_e，ω_m分别为车轮转速、发动机转速和电机转速，ρ为行星齿轮排传动比，η_t为传动系效率，i_k为变速器传动比，T_需为车辆需求功率，计算公式如下，

式中，v为车辆当前车速，θ为坡度，F_γ，F_ω，F_θ，F_α分别为车辆所受滚动阻力、空气阻力、坡度阻力和加速阻力，g为重力加速度,m为整车质量，R为车轮半径，C_γ,C_ω,,ρ_α,A_f,a分别为滚动系数、空气阻力系数、空气密度、前挡风面积以及车辆当前加速。