CN111824115A

CN111824115A - 一种车辆多能源控制方法、系统、装置及存储介质

Info

Publication number: CN111824115A
Application number: CN202010535158.4A
Authority: CN
Inventors: 付翔; 黄钰凯; 向小龙; 刘道远; 吴森
Original assignee: Wuhan University of Technology WUT
Current assignee: Wuhan University of Technology WUT
Priority date: 2020-06-12
Filing date: 2020-06-12
Publication date: 2020-10-27
Anticipated expiration: 2040-06-12
Also published as: CN111824115B

Abstract

本发明公开了一种车辆多能源控制方法、系统、装置及存储介质，通过动力性目标函数和系统等效燃油消耗经济性能目标函数的求解，能有效协调混合动力系统长时域油耗优化问题的同时，保证短时域安全行驶及动态响应特性，实时多时间尺度优化混合动力系统，在考虑行驶安全性的前提下，提升了混合动力越野车的动力响应性和燃油经济性。本发明可广泛应用于车辆控制技术领域中。

Description

一种车辆多能源控制方法、系统、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，尤其涉及一种车辆多能源控制方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

随着全世界汽车产业的飞速发展，汽车不仅给人类带来了便利的交通环境，高效的交通效率，同时也给人类、社会、自然带来了不可忽视的负面影响，其中资源的不断消耗和自然环境的日渐恶化成为最为突出的问题。在新能源汽车类型中，电动汽车被认为是新能源汽车主要的发展方向之一，但在当前技术条件下，动力电池能量密度与功率密度有待提高，动力电池续航里程不能满足跨区域的长途行驶需求。因此，由传统汽车到纯电动汽车之间需要有过渡车型——混合动力汽车，它将传统汽车和纯电动汽车相结合，同时又兼具了电动汽车与传统汽车的优点。混合动力汽车作为新能源汽车的组成部分之一，具备多种动力源，在多种动力源特性互补的情况下，车辆系统性能的改善与提升得以实现。

多能源管理方法是混合动力汽车的技术核心，是各个控制目标(如燃油经济性最佳，排放效果最优，车辆性能最佳等)得以优化的重要保障。目前混合动力能量管理方法主要包含规则型能量管理策略、优化型能量管理策略。规则型控制策略主要依据工程经验制定，虽然简单可靠，但是策略适应范围窄，策略控制局限性大。优化型控制策略主要包含全局优化型和瞬时优化型两种，由于全局优化型策略的应用条件高、算法复杂实时性较差。瞬时优化型策略因其适用范围广，算法可实用性较高等特点得到了广泛的应用。

全尺寸混合动力越野车，具备两个动力源，使得其动力系统的复杂程度和能量管理控制策略制定的难度有所增加。作为混合动力汽车的重要组成部分，它具有动力性强、整车通过性好等优点，近几年其技术发展趋势稳步上升。混合动力越野车相对于行驶在平稳工况的城市用车，在起步冲刺阶段，急加/减速等越野工况中存在频繁的瞬时大功率大扭矩输出/入请求，需求功率呈阶跃式变化的越野工况也相对较多，针对上述工况特点如何进行有效的混合动力越野车多能源管理及控制是目前亟待解决的难题。同时，现有的多能源管理方法大多是以降低等效燃油消耗量为目标，针对于城市工况用车作策略经济性优化。与之相对地，结合具体越野工况，并考虑在不同驾驶意图下，对混合动力越野车辆的动力性、燃油经济经济性进行优先级动态调整的能量管理控制方法研究较少。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种车辆多能源控制方法、系统、装置及存储介质。

本发明所采取的技术方案是：

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆多能源控制方法，包括以下步骤：

获取车辆信息和车辆期望信息，并根据所述车辆信息和所述车辆期望信息建立预测控制模型；

根据所述车辆信息和所述车辆期望信息，建立动力性目标函数；

根据所述车辆信息和所述车辆期望信息，建立系统等效燃油消耗经济性能目标函数；

根据预设的驾驶意图识别模糊控制器，确定响应性优化系数，对所述高效阈值和充放电倍率进行动态调节；

根据所述动力性目标函数、所述系统等效燃油消耗经济性能目标函数以及预设的自适应权重系数，基于预设的整车安全性条件约束，求解获得最优解。

本发明一些可能的实施例中，所述的根据所述车辆信息和所述车辆期望信息建立预测控制模型，包括以下步骤：

根据所述车辆信息和所述车辆期望信息，将所述车辆信息中的SOC作为状态变量，并将所述车辆信息中的发动机转速和发电机转矩作为控制变量；

根据所述状态变量和所述控制变量，建立预测控制模型，所述预测控制模型如下：

其中，I(k)表示动力电池实时充放电电流，C_N表示动力电池容量，η_bat表示动力电池的充放电效率。

本发明一些可能的实施例中，所述动力性目标函数具体为：

其中，P_{eng_ref}(k)表示发动机在k时刻的期望输出功率，P_eng(k)表示发动机在k时刻的实际输出功率。

本发明一些可能的实施例中，所述的系统等效燃油消耗经济性能目标函数具体为：

其中，be(k)表示在k时刻发动机燃油消耗率，P_eng(k)表示发动机在k时刻的实际输出功率，ε(k)表示在k时刻时动力电池工作状态系数，s(k)表示动力电池输出功率等效燃油消耗量换算系数，H_μ表示发动机燃油低热值，η_bat表示当前SOC和充放电电流的函数，P_bat表示动力电池的实时充/放电功率，β(k)表示动力电池SOC波动系数，SOC_ref(k)表示高效阈值。

本发明一些可能的实施例中，所述的根据预设的驾驶意图识别模糊控制器，确定响应性优化系数，对所述高效阈值和充放电倍率进行动态调节，包括以下步骤：

根据预设的驾驶意图识别模糊控制器，得出驾驶意图识别参数值φ，进而根据驾驶意图识别参数值φ确定响应性优化系数ψ；

根据所述响应性优化系数，对所述高效阈值进行调整；

根据所述驾驶意图识别参数值，动态调整充放电倍率。

本发明一些可能的实施例中，所述的根据动力性目标函数、系统等效燃油消耗经济性能目标函数以及预设的自适应权重系数，基于预设的整车安全性条件约束，求解获得最优解，包括以下步骤：

根据动力性目标函数、系统等效燃油消耗经济性能目标函数以及预设的自适应权重系数，得出自适应MPC目标性能函数；

基于预设的整车安全性条件约束，对自适应MPC目标性能函数求解获得最优决策序列；

根据最优决策序列，得出整个预测时域内的最优决策序列值。

本发明一些可能的实施例中，所述车辆多能源控制方法还包括：

根据所述车辆信息和所述车辆期望信息，确定工况综合评价指标。

第二方面，本发明实施例提供了一种车辆多能源控制系统，包括：

预测控制模型建立单元，用于获取车辆信息和车辆期望信息，并根据所述车辆信息和所述车辆期望信息建立预测控制模型；

动力性目标函数建立单元，用于根据所述车辆信息和所述车辆期望信息，建立动力性目标函数；

经济性能目标函数建立单元，用于根据所述车辆信息和所述车辆期望信息，建立系统等效燃油消耗经济性能目标函数；

动态调节单元，用于根据预设的驾驶意图识别模糊控制器，确定响应性优化系数，对所述高效阈值和充放电倍率进行动态调节；

决策求解单元，用于根据所述动力性目标函数、所述系统等效燃油消耗经济性能目标函数以及预设的自适应权重系数，基于预设的整车安全性条件约束，求解获得最优解。

第三方面，本发明实施例提供了一种车辆多能源控制装置，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现所述的一种车辆多能源控制方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述的一种车辆多能源控制方法被执行。

本发明的有益效果是：

本发明一种车辆多能源控制方法、系统、装置及存储介质通过动力性目标函数和系统等效燃油消耗经济性能目标函数的求解，能有效协调混合动力系统长时域油耗优化问题的同时，保证短时域安全行驶及动态响应特性，实时多时间尺度优化混合动力系统，在考虑行驶安全性的前提下，提升了混合动力越野车的动力响应性和燃油经济性。

附图说明

图1是本发明一种车辆多能源控制方法的步骤流程图；

图2是本发明一种车辆多能源控制系统的模块方框图；

图3为本发明实施例中行驶工况曲线图；

图4为本发明实施例中工况自适应权重系数比例值变化趋势图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

参考图1，本发明实施例提供了一种车辆多能源控制方法，包括以下步骤：

S101、获取车辆信息和车辆期望信息，并根据所述车辆信息和所述车辆期望信息建立预测控制模型。

S102、根据所述车辆信息和所述车辆期望信息，建立动力性目标函数。

S103、根据所述车辆信息和所述车辆期望信息，建立系统等效燃油消耗经济性能目标函数。

S104、根据预设的驾驶意图识别模糊控制器，确定响应性优化系数，对所述高效阈值和充放电倍率进行动态调节。

S105、根据所述动力性目标函数、所述系统等效燃油消耗经济性能目标函数以及预设的自适应权重系数，基于预设的整车安全性条件约束，求解获得最优解。

本实施例中，主要用于针对当下混合动力越野车在需求功率呈阶跃式变化、存在瞬时大功率大扭矩输出/入请求时，多能源系统如何协调控制，为此提出一种针对混合动力越野车的多能源管理及控制方法。本实施例能够有效协调混合动力系统长时域油耗优化问题的同时，保证短时域安全行驶及动态响应特性，实时多时间尺度优化混合动力系统，在考虑行驶安全性的前提下，提升整车动力响应性和燃油经济性。

本发明实施例应用于混合动力越野车，混合动力越野车包括整车控制器、驱动电机控制器、驱动电机系统、高压动力电池、高压发电机、发动机、驾驶模式选择单元与ECU，所述整车控制器与驱动电机控制器、高压动力电池、高压发电机、驾驶模式选择单元都进行信号连接，四轮轮毂电机驱动，发动机与发电机机械连接。驱动电机控制器与驱动电机系统进行电连接，驱动电机系统与驱动轮进行机械传动连接，高压动力电池与驱动电机控制器、高压发电机进行电连接。

一些可能的实施例中，所述的根据所述车辆信息和所述车辆期望信息建立预测控制模型，包括以下步骤：

本实施例中，针对混合动力越野车，越野道路纵向高程突变性较大，路况复杂，且存在较为恶劣的行驶环境，因此越野车辆行驶状态也波动变化较大，车辆行驶车速较低，横纵向加速度变化也相对较大。因此时间域的速度限制条件以速度-时间的限制给出，见图3越野行驶工况曲线图；为保证车辆始终具有高强度功率输出/输入的动力性能，车辆行进过程中需要维持动力电池处于最佳充/放电状态，选取动力电池的SOC为预测控制模型的状态变量，选取发动机转速n_e、发电机转矩T_m作为控制变量。

时间域的速度限制条件以速度-时间的限制给出，选取动力电池的SOC为预测控制模型的状态变量，选取发动机转速n_e、发电机转矩T_m作为控制变量。

其中，η_bat＝f[SOC(k),I(k)]是关于当前SOC和充放电电流的函数，可通过插值法得到。

U(k)表示动力电池实时端电压，R(k)表示动力电池的内阻，P_bat(k)表示动力电池的实时充/放电功率，R(k)＝f[SOC(k)]是关于当前SOC的函数，可通过插值法得到。

本实施例中选取了发电机转矩T_m作为控制变量，则：

P_bat(k)＝P_req(k)-P_eng(k)；

其中，P_bat(k)为动力电池的实时充/放电功率，P_eng(k)为发动机在k时刻的实际输出功率，P_req(k)表示车辆在k时刻的需求功率，n_e(k)表示发动机实时转速。

由基尔霍夫电压定律(KVL)：在任何集总参数电路中，在任意时刻，沿任意闭合路径，各支路电压的代数和为零，即∑U＝0，有：

U(k)表示动力电池实时端电压，V；R(k)表示动力电池的内阻，Ω；P_bat(k)表示动力电池的实时充/放电功率，W；R(k)＝f[SOC(k)]是关于当前SOC的函数，可通过插值法得到。

则整车需求功率可由下式表示：

P_bat(k)＝P_req(k)-P_eng(k)

选取了发电机转矩T_m作为控制变量，则：

P_req(k)表示车辆在k时刻的需求功率，W；n_e(k)表示发动机实时转速，r/min。

全尺寸混合动力越野车采用四轮轮毂电机驱动，轮毂电机输出转矩经过轮边减速器传递到轮端。则车辆实时需求功率可表示为：

P_req表示车辆当前需求功率，单位W；n_m表示轮毂电机转速，单位r/min；L_pedal表示踏板反馈负载信号；T_max表示轮毂电机当前转速下的最大转矩，单位N·m，可通过轮毂电机外特性标定数据查表获得。

一些可能的实施例中，所述动力性目标函数具体为：

本实施例中动力性目标函数，首先需要保证需求功率变化时系统输出功率具有良好的跟随性，设计整车动力性目标性能函数：

τ(k)表示功率转换系数，ζ(k)表示动力电池安全系数，I_allow(k)表示在k时刻动力电池允许的最大充/放电电流。

J_P越小，车辆功率跟随能力越强，整车动力性能越强，反之J_p越大，则整车动力性能越差。为提高整车动力性，则要求尽可能取使J_p值最小时的n_e、T_m值。

本实施例中，对于混合动力越野车来说，其大部分行驶工况并非城市工况，通过外接电网的方式给整车充电难以实现，这使得动力电池所消耗的电能只能通过发动机燃油消耗或制动能量回收等方式获取。而动力电池的频繁充放电，将会造成能量转化损耗、利用率低等问题，因此引入动力电池高效阈值SOC_pow(k)，尽量保持动力电池在高效功率输出区间，同时在(2.1)的基础上考虑了动力电池实时最大充放电能力、SOC变化、驾驶员的驾驶意图输入等因素的影响：

P_{eng_ref}(k)＝P_req(k)-τ(k)·ζ(k)·P_{bat_allow}(k) (9)

P_{bat_allow}(k)＝U(k)·I(k)其中I(k)≤I_allow(k) (12)

P_req(k)表示车辆在k时刻的需求功率，W；SOC_min(k)表示动力电池SOC安全阈值，当SOC(k)≤SOC_min(k)时，动力电池处于亏电状态，此时放电能力较差；SOC_pow(k)表示动力电池高效阈值，当SOC在该值附近时，动力电池具有较强的充放电能力；P_{bat_allow}(k)表示在k时刻动力电池允许的可持续充/放电功率，单位W；I_allow(k)表示在k时刻动力电池允许的最大充/放电电流，单位A。E_max表示表示SOC＝100时的动力电池容量，单位A·h；λ(k)表示当前状态下动力电池充/放电倍率，可通过插值法得到。

本实施例的关键在于引入以下两个系数：功率转换系数τ(k)和动力电池安全系数ζ(k)。

当动力电池SOC大于SOC高效阈值SOC_pow(k)时，表明动力电池电量充裕，，整车，将优先使用动力电池电量作为能量源驱动，以将动力电池电量维持在高效区SOC_pow(k)附近；当动力电池SOC小于SOC_pow(k)时，发动机期望输出功率P_{eng_ref}(k)将大于实际发动机需求功率，动力电池实际输出功率将小于期望输出功率，发动机带动发电机发电提供整车需求功率的同时，剩余输出功率将用于电能补偿，以维持动力电池电量在高效区SOC_pow(k)附近。功率转换系数τ(k)的运用能够使得动力电池SOC在整车输出功率变化不大时稳定在高效区附近，从而较小电池电量波动，延长使用寿命。

当动力电池SOC大于SOC高效阈值SOC_pow(k)时，在系数ζ(k)、τ(k)共同作用下，系统更倾向于动力电池放电；当动力电池SOC低于高效阈值SOC_pow(k)，高于安全阈值SOC_min(k)时，ζ(k)可以在一定程度上增大动力电池在动力系统中的输出占比，适当弥补因τ(k)较低引起的动力电池输出功率限制；而当整车处于长时间大功率放电状态时，动力电池SOC值将逐渐降低，当动力电池电量低于SOC安全阈值SOC_min(k)时，触发动力电池电量过低保护机制，动力电池安全系数ζ(k)将由正变为负，发动机在满足整车需求功率的同时，还要提供额外输出功率用于电能补偿，以防止动力电池出现严重亏电。同时，当前SOC值越小，ζ(k)越小，发动机用于电能补偿的输出功率越大，即发电功率越大，与实际相符。

综上，整车动力性目标性能函数J_P设计为：

可知，整车动力性目标性能函数J_P越小，车辆功率跟随能力越强，整车动力性能越强，反之J_a越大，则整车动力性能越差。为提高整车动力性，则要求尽可能取使J_a值最小时的n_e、T_m值。

在一些可能的实施例中，所述的系统等效燃油消耗经济性能目标函数具体为：

本实施例，当越野车行驶在需求功率变化较小的工况下时(如城市工况、巡航工况等)，整车的能量管理策略需以经济性为主，选取系统等效燃油消耗量作为系统燃油经济性目标性能函数，其主要包括如下两个部分：

J_fuel＝m_total(k)＝m_{f_eng}(k)+m_{f_bat}(k)

m_total(k)表示混合动力系统在k时刻的瞬时等效燃油消耗量，m_{f_eng}(k)表示发动机在k时刻的实时燃油消耗量，m_{f_bat}(k)表示动力电池在k时刻的瞬时等效燃油消耗量。

系统燃油经济性目标性能函数J_fuel设计为J_f：

be表示在k时刻发动机燃油消耗率，单位g/(kw·h)，其中be＝f[T_m(k),n_e(k)]是关于发动机转矩与发动机转速的函数，通过插值法得到；s(k)表示动力电池输出功率等效燃油消耗量换算系数；η_{eng_bat}表示发动机表示发电机组向动力电池充电时的充电效率；ε(k)表示在k时刻时动力电池工作状态系数(I(k)≥0时表示放电状态；I(k)<0时表示充电状态)；H_μ表示发动机燃油低热值，单位kJ/kg；β(k)表示动力电池SOC波动系数。

当动力电池SOC大于SOC高效阈值SOC_ref(k)时，m_{f_bat}(k)将乘以动力电池SOC波动系数β(k)，则要使得目标函数系统等效燃油消耗量最小时，系统优先会选取使得m_{f_bat}(k)较小的发电机转矩T_m值，即优先会使用动力电池能量驱动车辆，以此来保证SOC始终处于高效率区运行。

一些可能的实施例中，所述的根据预设的驾驶意图识别模糊控制器，确定响应性优化系数，对所述高效阈值和充放电倍率进行动态调节，包括以下步骤：

根据所述响应性优化系数，对所述高效阈值进行调整；

根据所述驾驶意图识别参数值，动态调整充放电倍率。

本实施例中，为满足在不同越野工况下，驾驶员的驾驶意图能够准确、快速作用于整车控制，提高车辆动力响应特性，利用车辆在行驶过程中的加速踏板开度(α_{acc_pedal})以及加速踏板开度变化率(Δα_{acc_pedal})，设计基于驾驶意图的模糊控制器，得出了驾驶意图识别参数值φ，利用驾驶意图识别参数值φ确定响应性优化系数ψ：

ψ＝e^{(max{0.3,φ}-0.3)}

基于驾驶意图识别参数值φ，对混合动力越野车进行两方面响应性优化：

一方面，将动力电池高效阈值SOC_pow(k)设计为考虑驾驶意图的动态数值。由此在行车过程中，高效阈值依照驾驶意图的变化处于随动状态，整车能够充分发挥驾驶意图作用效果，在不同动力响应需求的情况下，尽可能保持动力电池处于高效输出状态：

SOC_{pow_α}(k)＝ψ·SOC_pow(k)

ψ表示响应性优化系数；SOC_{pow_α}(k)表示动力电池高效动态阈值；当驾驶员的加速需求紧急程度越高，响应性优化系数ψ越大，动力电池高效动态阈值SOC_{pow_α}(k)越高，系统越优先倾向于动力电池输出电量供给整车动力需求。

将动力电池输出功率响应特性分级，使得I_allow(k)在约束条件中的最大约束上限被划分为“可持续输出电流”、“最大脉冲输出电流”。由式(12)知，动力电池允许的可持续充/放电功率将会实时根据驾驶意图动态调整，以实时适应车辆响应性需求：

λ_cont(k)表示动力电池可持续放电倍率；λ_peak(k)表示动力电池最大脉冲放电倍率。根据驾驶员对车辆加速需求的紧急程度，将动力电池输出功率响应特性分级。即在驾驶员的加速意图不明显时，动力电池最大放电电流设定为可持续放电电流I_{allow_cont}(k)；在驾驶员的加速意图较为明显时，动力电池最大放电电流设定为最大脉冲放电电流I_{allow_peak}(k)，通过放电电流的可行域从而以满足车辆不同驾驶意图下的响应性需求。

另一方面，将动力电池输出功率响应特性分级，使得I_allow(k)在约束条件中的最大约束上限被划分为“可持续输出电流”、“最大脉冲输出电流”。动力电池允许的可持续充/放电功率将会实时根据驾驶意图动态调整，以实时适应车辆响应性需求。

整车动力性目标性能函数经过基于驾驶意图响应性优化后，由下式表示：

φ表示驾驶意图识别参数值；U(k)表示动力电池实时端电压，V；I_allow(k)表示在k时刻动力电池允许的最大充/放电电流，单位A。

一些可能的实施例中，所述的根据动力性目标函数、系统等效燃油消耗经济性能目标函数以及预设的自适应权重系数，基于预设的整车安全性条件约束，求解获得最优解，包括以下步骤：

本实施例中，兼顾混合动力越野车动力性和燃油经济性，为使得动力性目标函数和系统等效燃油消耗经济性能目标函数在不同驾驶意图下优先级调整的优化作用最大化：

参考图4，本实施例引入工况自适应权重系数ω_i(i＝1,2)，得到混合动力越野车自适应MPC目标性能函数J^*：

J^*＝min(ω₁J_p+ω₂J_f)

ω_i(i＝1,2)表示工况自适应权重系数，其设计方法如下：

在实际应用中取限定步长为50ms，为将功率与油耗在限定步长内等效到同一数量级，根据实际工程经验，在权重系数ω₁、ω₂中分别乘以相应等效系数10和120。则本实施例设计的工况自适应权重系数ω_i(i＝1,2)可由以下公式表示：

ω₁＝10×ω₃

ω₂＝120×ω₄

ω₃、ω₄分别为动力性、经济性的比例值。当Δα_{acc_pedal}＞0时，随着加速踏板开度变化率的逐渐变大，J_p的权重系数会逐渐增加且系数变化率逐渐变大而J_f权重系数会逐渐减小且系数变化率逐渐变小。这就意味着，当驾驶员对车辆加速需求的紧急程度较高时，目标函数优化的重点会倾向于整车动力性，系统会优先满足驾驶员的动力需求，反之同理，当驾驶员对车辆加速需求的紧急程度较低时，系统会优先满足驾驶员的经济性节能需求。即驾驶意图识别参数值φ＝0.3可以理解为动力性经济性临界阈值，当φ≥0.3时，系统优先考虑满足整车动力性需求，当φ<0.3时，系统优先考虑经济性节能。通过上述动态阈值的调整过程达到了实时动态调整的目的，提高该多能源管理方法得适应性。

引入越野工况自适应权重系数ω_i后，得到混合动力越野车自适应MPC目标性能函数：

由于动力系统的硬件限制，目标函数需要在设定的基本约束条件中寻优，找到当前时刻的最佳序列值，出于各能量源的安全考量，MPC安全性约束条件包括：

(1)发动机-发电机组输出功率限制：

P_{eng_min}≤P_eng≤P_{eng_max}

P_motor≤P_{motor_max}

Temp_{eng_min}＜Temp_eng＜Temp_{eng_max}

Temp_{motor_min}＜Temp_gene＜Temp_{motor_max}

P_{eng_min}、P_{eng_max}分别为发动机最小和最大输出功率，单位W；P_{motor_max}-为发电机最大安全功率，其值大于发电机峰值功率，当P_motor＞P_{motor_max}时易造成电机因内部温度过高而导致不可逆地高温退磁危险；Temp_{eng_min}、Temp_{eng_max}分别表示发动机最低和最高工作温度，单位℃；Temp_{motor_min}、Temp_{motor_max}分别为发电机最低和最高工作温度，单位℃。

(2)动力电池安全保护限制：

P_{bat_min}≤P_bat≤P_{bat_max}

I(k)_min≤I(k)≤I_allow(k),其中

U(k)_min≤U(k)≤U(k)_max

Temp_{bat_min}＜Temp_bat＜Temp_{bat_max}

P_{bat_min}、P_{bat_max}分别为动力电池最小和最大放电功率，单位W；I(k)_min、为动力电池实时最小单位A；I_allow(k)-在k时刻动力电池允许的最大充/放电电流，单位A；U(k)_min、U(k)_max分别为动力电池最小和最大母线电压，单位U；Temp_{bat_min}、Temp_{bat_max}分别为动力电池最小和最大单体温度，单位℃；t_{peak_max}表示动力电池以最大脉冲放电倍率λ_peak(k)放电时的最大放电时间，单位s；t_{cont_max}表示动力电池以最大脉冲放电倍率λ_cont(k)放电时的最大放电时间，单位s。

(3)负载需求功率响应条件：

P_bat(k)+P_eng(k)≥P_req(k)

P_req(k)-车辆在k时刻的需求功率，单位W。

利用DP算法，将目标性能函数计算过程划分成若干关联的阶段，在每个阶段依据MPC约束条件算出目标性能函数的最优决策序列，对比每个阶段的最优决策序列值得出整个预测时域内的最优解，由下式表示：

根据最优控制律可以求出方程的最优解，可由式(39)表示：

本实施例中提出一种工况综合评价指标(ORCEI^*)，为该能量管理方法定量分析提供依据：

ORCEI＝(P_req-P_output)*ω₁+(FuelC_derise-FuelC_output)*ω₂

ORCEI表示当前时刻车辆的瞬时越野工况综合评价指标；P_req表示车辆当前需求功率，单位W；P_output表示车辆当前时刻总输出功率，单位W；FuelC_derise表示期望瞬时燃油消耗量，单位L/h，根据工程实际经验，取10L/h。FuelC_output表示实际等效瞬时燃油消耗量，单位L/h；ORCEI^*表示整个循环工况中车辆的工况综合评价指标。

参考图2，本发明实施例提供了一种车辆多能源控制系统，包括：

本发明实施例提供了一种车辆多能源控制装置，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

本发明实施例提供了一种计算机存储介质，包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述的一种车辆多能源控制方法被执行。

从上述内容可知，本发明通过动力性目标函数和系统等效燃油消耗经济性能目标函数的求解，能有效协调混合动力系统长时域油耗优化问题的同时，保证短时域安全行驶及动态响应特性，实时多时间尺度优化混合动力系统，在考虑行驶安全性的前提下，提升了混合动力越野车的动力响应性和燃油经济性。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims

1.一种车辆多能源控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种车辆多能源控制方法，其特征在于，所述的根据所述车辆信息和所述车辆期望信息建立预测控制模型，包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种车辆多能源控制方法，其特征在于，所述动力性目标函数具体为：

4.根据权利要求1所述的一种车辆多能源控制方法，其特征在于，所述的系统等效燃油消耗经济性能目标函数具体为：

5.根据权利要求1所述的一种车辆多能源控制方法，其特征在于，所述的根据预设的驾驶意图识别模糊控制器，确定响应性优化系数，对所述高效阈值和充放电倍率进行动态调节，包括以下步骤：

根据所述响应性优化系数，对所述高效阈值进行调整；

根据所述驾驶意图识别参数值，动态调整充放电倍率。

6.根据权利要求1所述的一种车辆多能源控制方法，其特征在于，所述的根据动力性目标函数、系统等效燃油消耗经济性能目标函数以及预设的自适应权重系数，基于预设的整车安全性条件约束，求解获得最优解，包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的一种车辆多能源控制方法，其特征在于，所述车辆多能源控制方法还包括：

8.一种车辆多能源控制系统，其特征在于，包括：

9.一种车辆多能源控制装置，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1～7任一项所述的一种车辆多能源控制方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得如权利要求1～7任一项所述的一种车辆多能源控制方法被执行。