CN111824119A - 增程器瞬时优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种增程器瞬时优化控制方法，包括以下步骤：1)、增程式汽车采集电动机的荷电状态SOC；执行步骤2；2)、根据荷电状态SOC执行瞬时优化策略，得到发动机最优转矩需求

根据发动机最优转矩需求

控制发电机的运行；执行步骤3；3)、计算发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)；执行步骤4；4)、根据发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)，执行发送机切入，或者发送机退出。本发明在发动机切入时机判定上更加有效，且合理数值化算法降低计算复杂度，提高实时性。

Description

增程器瞬时优化控制方法

技术领域

本发明涉及混合动力汽车，具体涉及一种增程器瞬时优化控制方法。

背景技术

增程式汽车的能量控制策略是实现整车节能的关键。当前混合动力汽车能量分配策略主要有三大类：基于规则的逻辑门限能量控制策略、基于最优控制的能量控制策略和基于人工智能的能量控制策略。

基于规则的逻辑门限能量控制策略的核心思想是由电机调整发动机的运行区间，使发动机始终运行在

高效区间，以期获得较高的燃油经济性。基于规则的逻辑门限能量控制策略属于静态控制策略，不考虑实际行驶工况的动态变化，无法获得最优的性能。一般只考虑燃油经济性而不考虑排放。另外，以发动机运行效率最高为核心，没有考虑电系统进行能量二次转换所带来的效率损失，无法获得动力总成的系统最高效率。

基于最优控制的能量控制策略可以分为全局优化控制和瞬时优化控制。

瞬时优化控制的核心思想是在车辆行驶的每个瞬时时刻，计算所有满足驾驶员需求转矩的发动机和电机输出转矩组合所对应的燃油消耗量和消耗的电量，将该瞬时的燃油消耗表示为发动机燃油消耗和消耗电量的等效燃油消耗，调整电机输出转矩，获得该瞬时燃油消耗的最小值。最后，将该最小值所对应的发动机和电机输出转矩组合作为动力总成的工作点。此外，瞬时优化控制策略也可以考虑燃油经济性和排放的综合性能，它通过设定一组权重值来表示对尾气中各污染物成分的关注程度，用户可以根据自己的需要设定各项的权值，从而在燃油消耗和污染物各成分之间获得综合最优性能。

全局优化通常采用动态规划的方法针对特定循环工况求解全程的最优控制律，能够保证获得最佳的经济性，但实时性不佳，并不适合于实车应用，更多的是用于离线计算。

基于人工智能的能量控制策略的基本出发点是模仿人的智能，根据被控系统的定性信息和定量信息形成推理决策，以实现对难以建模的非线性复杂系统的控制。目前基于智能控制理论的混合动力汽车控制策略主要有模糊逻辑控制策略、神经网络控制策略和遗传算法控制策略等。

基于规则的逻辑门限能量控制策略无法获得最优的性能。一般只考虑燃油经济性而不考虑排放。没有考虑电系统进行能量二次转换所带来的效率损失，无法获得动力总成的系统最高效率。

全局最优能量控制策略需要预先知道整个行驶工况，才能获得增程式汽车在该示驶工况下的全局最优性能，这在实际车辆的实时控制中难以得到应用。因而该策略更多的是用于离线计算。

基于人工智能的能量控制策略计算量较大，对通用MCU性能要求较高，难以满足实车实时性计算要求。

基于瞬时优化的能量管理策略的设计思想是将每个控制周期的等效燃油消耗量最小为控制目标，虽然可行性较强，但是理想的控制效果需要建立在构建精确模型的基础上，对未来控制周期的制动回馈产生的电能进行准确预估，因此很难应用于实车。

因此，需要对现有技术进行改进。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种高效的增程器瞬时优化控制方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种增程器瞬时优化控制方法，包括以下步骤：

1)、增程式汽车采集电动机的荷电状态SOC；执行步骤2；

2)、根据荷电状态SOC执行瞬时优化策略，得到发动机最优转矩需求

根据发动机最优转矩需求

控制发电机的运行；执行步骤3；

3)、计算发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)；执行步骤4；

4)、根据发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)，执行发送机切入，或者发送机退出。

作为对本发明增程器瞬时优化控制方法的改进：

步骤4具体包括以下步骤：

4.1)、比较发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)的大小；如果Hon(k)＜Hoff(k)，执行步骤4.2；否则执行步骤4.4；

4.2)、判断发动机之前的状态，之前为退出，则执行步骤4.3；之前为切入，则执行步骤4.6；

发动机之前的状态指的是上一个步长发动机是切入状态还是退出状态(比如第k-1步)；

4.3)、判断之前退出时间的长短，如果较短，则执行步骤4.7；如果较长，则执行步骤4.6；

4.4)、判断发动机之前切入或退出，之前切入，则执行步骤4.5；之前退出，则执行步骤4.7；

4.5)、判断之前切入时间的长短，如果较短，则执行步骤4.7；如果较长，则执行步骤4.7；

4.6)、发动机切入；

4.7)、发动机退出。

作为对本发明增程器瞬时优化控制方法的进一步改进：

步骤2中的瞬时优化策略包括以下步骤：

针对混合动力汽车能量分配的最优控制问题通常描述如下；

为电动机最优转矩需求，P_{ice_eq}(k)为发动机当量等效功率，H(k)为汉密尔顿函数，λ(k)为拉格朗日算子，SOC为电池荷电状态；△t表示两个步长时间间隔；

寻找最优参数

使得当量油耗J的取值最小；

J表示当量油耗，K表示整个仿真工况的步长数，

表示最小当量油耗；

分别为发动机和电动机最优需求转矩，是优化的中间变量；

发动机瞬时油耗当量P_{ice_eq}(k)＝T_ice(k)N_ice(k)f_fuel(k)计算，其中T_ice(k)为发动机转矩N_ice(k)为发动机转速；发动机转矩，转速通过相应传感器转换获得；f_fuel(k)为通过发动机万有特性图线性插值得到的油耗折算系数；

混合动力汽车在行驶过程中需要满足动力需求，且工况始末应尽可能满足电量平衡，故有：

T_d(k)为每步长动力系统转矩需求，

为电动机最优转矩需求，

发动机最优转矩需求；

SOC(k)表示仿真工况的步长数k时的电池荷电状态；SOC(1)仿真工况的步长数1时的电池荷电状态；

此外，考虑同轴并联混合动力系统的实际运行特性，优化过程中的基本参量需要满足约束条件：

其中：

表示发动机最优需求转矩，T_{ice_d}(k)表示发动机需求转矩；

是满足优化条件的T_{ice_d}(k)最优值；N_{ice_d}(k)、N_{m_d}(k)表示发动机和发电机转速；

N_{ice_min},N_{ice_max},N_{m_max}分别代表发动机转速上下限和电动机转速上限；SOC_L,SOC_H分别表示电池荷电状态的下限和上限；

瞬时优化控制策略的关键在于确定电动机最优转矩需求λ(k)；而综合损耗功率的计算方法为：

P_{ess_eq}电池当量等效功率，V_oc为开路电压，Q为电池容量；

令s(k)＝-λ(k)/(V_oc(k)Q)

H代表发动机当量损耗功率和电池当量损耗功率加权后的综合损耗功率，S为电油折算系数；S值越大，电池当量损耗功率所带来的H增加越大，所求得使H最小的能量分配中电池的能量损耗将会越小，也即

越小；反之越大；

考虑到满足约束条件要求，电油折算系数S需要根据SOC适时调整，采用下式PI调节S的方式；

其中，S₀可以由

中的电动机、电池和发动机的平均效率估算得到，它代表了电、油消耗折算；η_m为电动机效率，η_ess为电池效率，η_ice发动机效率；ΔSOC为实时和初始荷电状态soc的偏差，K_p和K_i项代表了电量平衡对S的影响；K_p为比例增益，K_i为积分增益；S₀为电与油的折算系数初始值；

Hon(k)和Hoff(k)分别表示发动机切入和退出时计算得到的综合损耗功率，在瞬时优化策略计算时求得：

作为对本发明增程器瞬时优化控制方法的进一步改进：

当荷电状态SOC较高时，设置较高的起动车速，从而较多地使用电能驱动，降低荷电状态SOC；而当荷电状态SOC偏低时，设置较低的起动车速，从而减少电能的输出，提高荷电状态SOC；使用较低的起动车速，一方面设置低启动车速，减少能量输出，另一方面发动机提供能量给SOC充电，从而提高荷电状态SOC。

作为对本发明增程器瞬时优化控制方法的进一步改进：

电池功率和电动机功率之间的关系，实际上可以理解为两者间相差了一个电池效率的因子，因而电池功率P_{ess_eq}和电动机功率之间的关系可以表述为：

P_{ess_eq}(k)＝P_{m_ess}(k)η_ess(V_oc(k),R(k))

其中P_{ess_eq}为电池功率，P_{m_ess}(k)为电动机功率，η_ess为电池效率；而η_ess为关于开率电压V_oc和直流电阻R(k)的函数，可以通过二维表查询的方式实现；

电动机功率P_{m_ess}(k)＝V(k)I(k)-R(k)I²(k),其中V(k)为电池开路电压，I为充放电电流R为内阻；

P_{m_ess}(k)与电磁功率满足P_{ess_eq}(k)＝P_{m_ess}(k)η_ess(V_oc(k),R(k))；而综合等效功率：

作为对本发明增程器瞬时优化控制方法的进一步改进：

考虑到发动机和电动机的动态响应的约束，电动机转矩变化的可行域取决于电动机响应能力、转矩需求及发动机响应能力的限制；假定电动机转矩的门限为ΔT_{m_max}，则T_{m_d}(k)的范围为

T_{m_d}(k)∈(T_{m_a}(k-1)-ΔT_{m_max},T_{m_a}(k-1)+ΔT_{m_max})

T_{m_a}为电动机实际转矩；

将其离散化为2N_i+1个可行取值点

使得H(k)最小的点即为

即，

如果

则对于具备怠速停机功能的策略来说，代表发动机熄火，则下次发动机起动需要额外的能量；对于不具备停机功能的策略而言，则表示离合脱开，发动机进入怠速，下次发动机切入需要离合结合。

作为对本发明增程器瞬时优化控制方法的进一步改进：

在车速从低于发动机启动车速变成大于等于发动机启动车速，或者车速从大于等于发动机启动车速变成低于发动机启动车速，在这两种情况下分别计算发动机切入计算Hon(k),发动机退出计算Hoff(k)。

本发明增程器瞬时优化控制方法的技术优势为：

本发明增程器瞬时优化控制方法利用瞬时优化控制策略只根据增程式汽车动力总成的特性参数和车辆当前的行驶状态确定动力总成的最佳工作点，而不需要预先知道车辆行驶工况的特性，将瞬时优化控制策略作为参数匹配方案，提升增程式汽车的节能潜力，简化计算复杂度。结合基于规则的控制策略优化发动机切入时机。

本发明在发动机切入时机判定上更加有效，且合理数值化算法降低计算复杂度，提高实时性。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。

图1是本发明增程器瞬时优化控制方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行进一步描述，但本发明的保护范围并不仅限于此。

实施例1、增程器瞬时优化控制方法，如图1所示，包括以下步骤：

1)、增程式汽车采集电动机的荷电状态SOC；执行步骤2；

2)、根据荷电状态SOC执行瞬时优化策略，得到发动机最优转矩需求

根据发动机最优转矩需求

控制发电机的运行；执行步骤3；

3)、计算发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)；执行步骤4；

在车速从低于发动机启动车速变成大于等于发动机启动车速，或者车速从大于等于发动机启动车速变成低于发动机启动车速，在这两种情况下分别计算发动机切入计算Hon(k),发动机退出计算Hoff(k)。

4)、根据发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)，执行发送机切入，或者发送机退出；具体包括以下步骤：

4.1)、比较发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)的大小；如果Hon(k)＜Hoff(k)，执行步骤4.2；否则执行步骤4.4；

4.2)、判断发动机之前的状态，之前为退出，则执行步骤4.3；之前为切入，则执行步骤4.6；

发动机之前的状态指的是上一个步长发动机是切入状态还是退出状态(比如第k-1步)。

4.3)、判断之前退出时间的长短，如果较短，则执行步骤4.7；如果较长，则执行步骤4.6；

4.4)、判断发动机之前切入或退出，之前切入，则执行步骤4.5；之前退出，则执行步骤4.7；

4.5)、判断之前切入时间的长短，如果较短，则执行步骤4.7；如果较长，则执行步骤4.7；

4.6)、发动机切入；

4.7)、发动机退出。

根据发动机切入或者发动机退出对优化策略进行重新优化，即为下一个步长再次执行步骤4。

瞬时优化策略包括以下步骤：

针对混合动力汽车能量分配的最优控制问题通常描述如下；

为电动机最优转矩需求，P_{ice_eq}(k)为发动机当量等效功率，H(k)为汉密尔顿函数，λ(k)为拉格朗日算子，SOC为电池荷电状态。△t表示两个步长时间间隔。

寻找最优参数

使得当量油耗J的取值最小。

J表示当量油耗，K表示整个仿真工况的步长数，

表示最小当量油耗。

分别为发动机和电动机最优需求转矩，是优化的中间变量。

发动机瞬时油耗当量P_{ice_eq}(k)＝T_ice(k)N_ice(k)f_fuel(k)计算，其中T_ice(k)为发动机转矩N_ice(k)为发动机转速。发动机转矩，转速通过相应传感器转换获得。f_fuel(k)为通过发动机万有特性图线性插值得到的油耗折算系数。

混合动力汽车在行驶过程中需要满足动力需求，且工况始末应尽可能满足电量平衡，故有：

T_d(k)为每步长动力系统转矩需求，

为电动机最优转矩需求，

发动机最优转矩需求。

SOC(k)表示仿真工况的步长数k时的电池荷电状态。SOC(1)仿真工况的步长数1时的电池荷电状态。

此外，考虑同轴并联混合动力系统的实际运行特性，优化过程中的基本参量需要满足约束条件：

其中：

表示发动机最优需求转矩，T_{ice_d}(k)表示发动机需求转矩。

是满足优化条件的T_{ice_d}(k)最优值。N_{ice_d}(k)、N_{m_d}(k)表示发动机和发电机转速。

N_{ice_min},N_{ice_max},N_{m_max}分别代表发动机转速上下限和电动机转速上限。SOC_L,SOC_H分别表示电池荷电状态的下限和上限。

瞬时优化控制策略的关键在于确定电动机最优转矩需求λ(k)。而综合损耗功率的计算方法为：

P_{ess_eq}电池当量等效功率，V_oc为开路电压，Q为电池容量。

令s(k)＝-λ(k)/(V_oc(k)Q)

H代表发动机当量损耗功率和电池当量损耗功率加权后的综合损耗功率，S为电油折算系数。S值越大，电池当量损耗功率所带来的H增加越大，所求得使H最小的能量分配中电池的能量损耗将会越小，也即

越小；反之越大。

考虑到满足约束条件要求，电油折算系数S需要根据SOC适时调整，采用下式PI调节S的方式。

其中，S₀可以由

中的电动机、电池和发动机的平均效率估算得到，它代表了电、油消耗折算；η_m为电动机效率，η_ess为电池效率，η_ice发动机效率；ΔSOC为实时和初始荷电状态soc的偏差，K_p和K_i项代表了电量平衡对S的影响。K_p为比例增益，K_i为积分增益。S₀为电与油的折算系数初始值。

Hon(k)和Hoff(k)分别表示发动机切入和退出时计算得到的综合损耗功率，在瞬时优化策略计算时求得：

瞬时优化策略得到的发动机切入和退出时计算得到的综合损耗功率Hon(k)和Hoff(k)，最后按照规则修正模块中的规则进行策略修正调整(上述步骤4)。发动机切入则车辆由发动机单独驱动或者发动机和电力共同驱动。发动机退出则车辆由纯电驱动。

当车辆制动时，据制动强度决定电动机再生制动介入程度。当车辆驱动时，根据相应判定条件分别进入纯电驱动、发动机单独驱动、共同驱动三种模式。

表1所示是采用的规则式策略在驱动时的控制逻辑。对于规则式能量分配策略，发动机起动时车速决定了电动机驱动向发动机驱动切换的时机，进而影响整个行驶工况中的电量损耗。在其他条件都已经给定的情况下，规则式策略主要通过调整发动机起动车速来维持工况始末的电量平衡。当荷电状态SOC较高时，设置较高的起动车速，从而较多地使用电能驱动，降低荷电状态SOC；而当荷电状态SOC偏低时，设置较低的起动车速，从而减少电能的输出，提高荷电状态SOC。使用较低的起动车速，一方面设置低启动车速，减少能量输出，另一方面发动机提供能量给SOC充电，从而提高荷电状态SOC。

表1驱动时规则式能量分配策略控制逻辑

T_d为动力系统转矩需求，T_{m_d}为电动机转矩需求，T_{ice_d}发动机转矩需求。

针对不同的驾驶工况，电油折算系数s可能差异很大而该系数对发动机切入退出的时机有很大影响。因此，应考虑瞬时优化策略在发动机切入后的转矩优化效果和规则判定对瞬时优化策略的修正作用，提出一种基于规则修正的瞬时优化策略，其整体控制逻辑如图1所示，根据当前车速与目标车速偏差得到当前需求转矩，采用标准最优控制问题求解计算得到当前转矩分配，即为通过计算得到总体的转矩需求，这个转矩需求是电机转矩需求和发动机转矩需求的和。然后将计算得到的转矩分配通过规则修正模块进行修正，进而决定发动机当前是否切入动力系统，最后考虑实际运行条件设立相应的约束条件，得到当前的最优转矩分配。该策略中，车速门限控制和规则式策略中切入车速随SOC变化的方式类似。基于规则的SOC控制，是指根据整车状态和驾驶员操作，以一定先验性的规则对电池的充放电进行限定，进而修正瞬时优化计算中电动机转矩变化的可行域。具体而言，当车速较高时，接下来有很大的可能进入制动回收过程。若此时SOC较高，则应当禁止在驱动过程中主动充电，也即充电禁止，这就限定了电动机转矩的可行域只能落在正转矩区间；若此时SOC较低，电动机提供正转矩不利于之后转向负转矩回收模式，则应当禁止加速助力，这就限定了电动机转矩的可行域只能落在负转矩区间。

基于规则修正的瞬时优化能量分配策略为混合动力机电耦合系统的能量优化提供了有效的工具。但在实际应用中，还面临如下问题：车用级单片机无法完成过于复杂的运算、理想的优化策略受实际部件的动态特性约束和模式频繁切换所产生的系统平顺性与寿命方面的不良影响等。因此需要对某些环节进行简化和离散处理。

1)、P_{ess_eq}：

电池功率和电动机功率之间的关系，实际上可以理解为两者间相差了一个电池效率的因子，因而电池功率P_{ess_eq}和电动机功率之间的关系可以表述为：

P_{ess_eq}(k)＝P_{m_ess}(k)η_ess(V_oc(k),R(k))

其中P_{ess_eq}为电池功率，P_{m_ess}(k)为电动机功率，η_ess为电池效率。而η_ess为关于开率电压V_oc和直流电阻R(k)的函数，可以通过二维表查询的方式实现。

电动机功率P_{m_ess}(k)＝V(k)I(k)-R(k)I²(k),其中V(k)为电池开路电压，I为充放电电流R为内阻。

P_{m_ess}(k)与电磁功率满足P_{ess_eq}(k)＝P_{m_ess}(k)η_ess(V_oc(k),R(k))；而综合等效功率：

2)

考虑到发动机和电动机的动态响应的约束，电动机转矩变化的可行域取决于电动机响应能力、转矩需求及发动机响应能力的限制。假定电动机转矩的门限为ΔT_{m_max}，则T_{m_d}(k)的范围为

T_{m_d}(k)∈(T_{m_a}(k-1)-ΔT_{m_max},T_{m_a}(k-1)+ΔT_{m_max})

T_{m_a}为电动机实际转矩。

将其离散化为2N_i+1个可行取值点

使得H(k)最小的点即为

即，

如果

则对于具备怠速停机功能的策略来说，代表发动机熄火，则下次发动机起动需要额外的能量；对于不具备停机功能的策略而言，则表示离合脱开，发动机进入怠速，下次发动机切入需要离合结合。如果完全采用瞬时优化的计算结果，直接根据

判定发动机切入和退出，必然会造成发动机的频繁启停或者离合器的频繁动作。因此在瞬时优化策略中引入图1所示的发动机切入退出修正逻辑。

最后，还需要注意的是，以上列举的仅是本发明的若干个具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (7)

1.增程器瞬时优化控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)、增程式汽车采集电动机的荷电状态SOC；执行步骤2；

2)、根据荷电状态SOC执行瞬时优化策略，得到发动机最优转矩需求

根据发动机最优转矩需求

控制发电机的运行；执行步骤3；

3)、计算发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)；执行步骤4；

4)、根据发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)，执行发送机切入，或者发送机退出。

2.根据权利要求1所述的增程器瞬时优化控制方法，其特征在于：

步骤4具体包括以下步骤：

4.1)、比较发动机切入时的综合损耗功率Hon(k)和发动机退出时的综合损耗功率Hoff(k)的大小；如果Hon(k)＜Hoff(k)，执行步骤4.2；否则执行步骤4.4；

4.2)、判断发动机之前的状态，之前为退出，则执行步骤4.3；之前为切入，则执行步骤4.6；

4.3)、判断之前退出时间的长短，如果较短，则执行步骤4.7；如果较长，则执行步骤4.6；

4.4)、判断发动机之前切入或退出，之前切入，则执行步骤4.5；之前退出，则执行步骤4.7；

4.5)、判断之前切入时间的长短，如果较短，则执行步骤4.7；如果较长，则执行步骤4.7；

4.6)、发动机切入；

4.7)、发动机退出。

3.根据权利要求2所述的增程器瞬时优化控制方法，其特征在于：

步骤2中的瞬时优化策略包括以下步骤：

针对混合动力汽车能量分配的最优控制问题通常描述如下；

为电动机最优转矩需求，P_{ice_eq}(k)为发动机当量等效功率，H(k)为汉密尔顿函数，λ(k)为拉格朗日算子，SOC为电池荷电状态；△t表示两个步长时间间隔；

寻找最优参数

使得当量油耗J的取值最小；

J表示当量油耗，K表示整个仿真工况的步长数，

表示最小当量油耗；

分别为发动机和电动机最优需求转矩，是优化的中间变量；

发动机瞬时油耗当量P_{ice_eq}(k)＝T_ice(k)N_ice(k)f_fuel(k)计算，其中T_ice(k)为发动机转矩N_ice(k)为发动机转速；发动机转矩，转速通过相应传感器转换获得；f_fuel(k)为通过发动机万有特性图线性插值得到的油耗折算系数；

混合动力汽车在行驶过程中需要满足动力需求，且工况始末应尽可能满足电量平衡，故有：

T_d(k)为每步长动力系统转矩需求，

为电动机最优转矩需求，

发动机最优转矩需求；

SOC(k)表示仿真工况的步长数k时的电池荷电状态；SOC(1)仿真工况的步长数1时的电池荷电状态；

此外，考虑同轴并联混合动力系统的实际运行特性，优化过程中的基本参量需要满足约束条件：

其中：

表示发动机最优需求转矩，T_{ice_d}(k)表示发动机需求转矩；

是满足优化条件的T_{ice_d}(k)最优值；T_{ice_d}(k)、N_{m_d}(k)表示发动机和发电机转速；

N_{ice_min},N_{ice_max},N_{m_max}分别代表发动机转速上下限和电动机转速上限；SOC_L,SOC_H分别表示电池荷电状态的下限和上限；

瞬时优化控制策略的关键在于确定电动机最优转矩需求λ(k)；而综合损耗功率的计算方法为：

P_{ess_eq}电池当量等效功率，V_oc为开路电压，Q为电池容量；

令s(k)＝-λ(k)/(V_oc(k)Q)

H代表发动机当量损耗功率和电池当量损耗功率加权后的综合损耗功率，S为电油折算系数；S值越大，电池当量损耗功率所带来的H增加越大，所求得使H最小的能量分配中电池的能量损耗将会越小，也即

越小；反之越大；

考虑到满足约束条件要求，电油折算系数S需要根据SOC适时调整，采用下式PI调节S的方式；

其中，S₀可以由

中的电动机、电池和发动机的平均效率估算得到，它代表了电、油消耗折算；η_m为电动机效率，η_ess为电池效率，η_ice发动机效率；ΔSOC为实时和初始荷电状态soc的偏差，K_p和K_i项代表了电量平衡对S的影响；K_p为比例增益，K_i为积分增益；S₀为电与油的折算系数初始值；

Hon(k)和Hoff(k)分别表示发动机切入和退出时计算得到的综合损耗功率，在瞬时优化策略计算时求得：

4.根据权利要求3所述的增程器瞬时优化控制方法，其特征在于：

当荷电状态SOC较高时，设置较高的起动车速，从而较多地使用电能驱动，降低荷电状态SOC；而当荷电状态SOC偏低时，设置较低的起动车速，从而减少电能的输出，提高荷电状态SOC；使用较低的起动车速，一方面设置低启动车速，减少能量输出，另一方面发动机提供能量给SOC充电，从而提高荷电状态SOC。

5.根据权利要求4所述的增程器瞬时优化控制方法，其特征在于：

电池功率和电动机功率之间的关系，实际上可以理解为两者间相差了一个电池效率的因子，因而电池功率P_{ess_eq}和电动机功率之间的关系可以表述为：

P_{ess_eq}(k)＝P_{m_ess}(k)η_ess(V_oc(k),R(k))

其中P_{ess_eq}为电池功率，P_{m_ess}(k)为电动机功率，η_ess为电池效率；而η_ess为关于开率电压V_oc和直流电阻R(k)的函数，可以通过二维表查询的方式实现；

电动机功率P_{m_ess}(k)＝V(k)I(k)-R(k)I²(k),其中V(k)为电池开路电压，I为充放电电流R为内阻；

P_{m_ess}(k)与电磁功率满足P_{ess_eq}(k)＝P_{m_ess}(k)η_ess(V_oc(k),R(k))；而综合等效功率：

6.根据权利要求5所述的增程器瞬时优化控制方法，其特征在于：

考虑到发动机和电动机的动态响应的约束，电动机转矩变化的可行域取决于电动机响应能力、转矩需求及发动机响应能力的限制；假定电动机转矩的门限为ΔT_{m_max}，则T_{m_d}(k)的范围为

T_{m_d}(k)∈(T_{m_a}(k-1)-ΔT_{m_max},T_{m_a}(k-1)+ΔT_{m_max})

T_{m_a}为电动机实际转矩；

将其离散化为2N_i+1个可行取值点

使得H(k)最小的点即为

即，

如果

则对于具备怠速停机功能的策略来说，代表发动机熄火，则下次发动机起动需要额外的能量；对于不具备停机功能的策略而言，则表示离合脱开，发动机进入怠速，下次发动机切入需要离合结合。

7.根据权利要求6所述的增程器瞬时优化控制方法，其特征在于：

在车速从低于发动机启动车速变成大于等于发动机启动车速，或者车速从大于等于发动机启动车速变成低于发动机启动车速，在这两种情况下分别计算发动机切入计算Hon(k),发动机退出计算Hoff(k)。

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