CN115352442A - 融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法 - Google Patents

融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，包含步骤：获取变速箱各挡位速比、动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩、车轮半径、空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、驾驶员参考车速、车辆当前位置、限速、发动机当前转速、变速器当前挡位、车重、车轮滚动阻力系数；计算车辆驱动力；列出商用车纵向动力学模型、商用车能耗模型；建立预测巡航分层控制模型上层；计算最优车辆驱动力、最优车速；建立预测巡航分层控制模型下层；得到最优变速器挡位；计算最优发动机转速、最优发动机力矩。本发明在商用车上实现不同工作状态最优挡位离线优化；实现节能为首要指标的档位优化目的。

Description

融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法
技术领域
本发明涉及应用模型预测控制的商用车预见性驾驶技术领域，具体地涉及融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法。
背景技术
商用车产业的快速发展对我国的能源短缺问题带来了巨大挑战，提高重型商用车效率对于我国能源战略实施意义重大。截至2020年底，我国高速公路总里程达到16.1万公里，公路运输总量为342.64亿吨，公路货运周转量60172亿吨公里，载货量大、效率高的商用车是主力车型。虽然国内外领先企业及研究院均对商用车市场前景持乐观态度，但随着重型商用车保有量的增加，其日益严重的能耗问题给我国的能源和环境带来巨大压力。由于商用车多行驶于高速公路或城市快速路上，研究商用车的预见性节能巡航技术对我国汽车产业转型升级、形成绿色环保型社会有着重要的工程价值和经济意义；
然而，在预见性节能巡航的优化问题构建中，车辆挡位是一个明显的离散变量，引入过多的离散变量往往使得优化问题更复杂，且不利于求解速度；
现有技术对于上述问题，其聚焦点在于乘用车领域，而没有涉及商用车领域；具体来说：
对于乘用车来说，现有方法常将挡位切换操作表达为升挡/保持/降挡三类动作，从而减少离散变量个数；
但与乘用车相比，商用车具有较多的挡位数量，不同挡位又表现出迥异的动力学特性，因此，传统的升挡/保持/降挡控制方法不再适用于挡位更多的商用车。
发明内容
本发明针对上述问题，提供融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其目的在于在商用车上实现以将不同车辆工作状态下的最优挡位进行离线优化，填补现有技术在商用车领域没有档位切换控制技术的空白；实现节能做为首要指标的前提下的档位优化目的。
为解决上述问题，本发明提供的技术方案为：
融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，包含以下步骤：
S100.获取挡位速比、挡位、动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩、车轮半径、空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、驾驶员参考车速、车辆当前位置、限速、发动机当前转速、车重和车轮滚动阻力系数；
然后，根据所述挡位速比、所述挡位、所述动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩、所述车轮半径、所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，列出商用车纵向动力学模型；
S101.获取车辆驱动力；
然后根据所述车辆驱动力和S100中所述纵向行驶速度，列出商用车能耗模型；
S200.建立预测巡航分层控制模型的上层；然后根据所述预测巡航分层控制模型的上层，计算得到最优车辆驱动力和最优车速；
S300.建立预测巡航分层控制模型的下层；然后根据所述预测巡航分层控制模型的下层，计算得到最优发动机转速和最优发动机力矩；
S400.输出所述最优车辆驱动力、所述最优车速、所述最优挡位、所述最优发动机转速和所述最优发动机力矩，即为本分层控制方法的最终结果。
优选地，S100中根据所述挡位速比、所述挡位、所述动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩、所述车轮半径、所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，列出商用车纵向动力学模型，具体包含以下步骤：
S110.根据所述挡位速比、所述挡位、所述动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩和所述车轮半径，计算得到车辆驱动力；
S120.根据所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，计算得到车辆行驶过程所受的行驶阻力；
S130.根据所述车辆驱动力和所述纵向行驶速度，得到所述商用车纵向动力学模型；
根据S101中所述车辆驱动力和S100中所述纵向行驶速度，拟合出商用车能耗模型数学多项式表达形式，即为商用车能耗模型。
优选地，S200具体包含以下步骤：
S210.根据所述商用车能耗模型、所述纵向行驶速度和所述驾驶员参考车速，建立目标函数；
S220.根据所述纵向行驶速度、所述车辆驱动力、所述行驶阻力、所述车重、所述等效质量系数、所述限速、车辆驱动力理论最大值和车辆驱动力理论最小值，对所述目标函数进行约束；
S230.根据所述驾驶员参考车速、所述车辆当前位置、所述道路坡度、所述限速、所述发动机当前转速、所述发动机输出扭矩、所述挡位、关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP和燃油消耗MAP，计算得到所述最优车辆驱动力和所述最优车速；
所述关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP和所述燃油消耗MAP通过发动机转速序列、发动机力矩序列、车辆理论上能够输出驱动力序列、车辆理论上能够输出车速序列、对应于不同发动机转速的燃油消耗率和对应于不同发动机力矩的燃油消耗率计算得到；
S240.输出所述最优车辆驱动力和所述最优车速。
优选地，S300具体包含以下步骤：
S310.根据所述关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP、所述燃油消耗MAP、所述最优车辆驱动力和所述最优车速，查表得到所述最优挡位、最优发动机转速和最优发动机力矩；
S320.输出所述最优挡位、最优发动机转速和最优发动机力矩。
优选地，所述车辆驱动力按下式表达：
Figure BDA0003787181810000041
其中：Ft为所述车辆驱动力；ηt为所述动系机械效率；I0为所述主减速器传动比；Ig为所述挡位速比；ig为所述挡位；rw为所述车轮半径；Te为所述发动机输出扭矩；k为当前时刻；
所述行驶阻力按下式表达：
Figure BDA0003787181810000042
其中：Farg(k)为所述行驶阻力；CD为所述空气阻力系数；A为所述车辆迎风面积；ρ为所述空气密度；v为所述纵向行驶速度；θ为所述道路坡度。
优选地，所述商用车能耗模型按下式表达：
Figure BDA0003787181810000043
其中：
Figure BDA0003787181810000051
为预测时域内的最优能耗；m和n都为多项式拟合阶次；hij为多项式拟合系数；i和j都为计数序列。
优选地，所述目标函数按下式表达：
Figure BDA0003787181810000052
其中：κ(v(N)-vref)2为终端惩罚；κ1(v(k)-vref)2为跟踪性，vref为所述驾驶员参考车速，J为目标函数指代标识。
优选地，S220中根据所述纵向行驶速度、所述车辆驱动力、所述行驶阻力、所述车重、所述等效质量系数、所述限速、车辆驱动力理论最大值和车辆驱动力理论最小值，对所述目标函数进行约束，按下式表达：
Figure BDA0003787181810000053
其中：δ为所述等效质量系数；Ft,min为所述车辆驱动力理论最小值；Ft,max为所述车辆驱动力理论最大值；Δt为时间间隔；mv为所述车重。
优选地，S230具体包含以下步骤：
S231.利用极小值原理构建哈密顿函数和最优控制必要性条件；
S232.利用二分法迭代求解最优终端协态变量；其中，初始状态迭代次数由人工根据工程化经验固定预设；
S233.解算出所述最优终端协态变量；然后根据所述最优终端协态变量计算得到关于所述最优终端协态变量的最优解；关于所述最优终端协态变量的最优解即为所述最优车辆驱动力和所述最优车速。
优选地，所述最优发动机力矩按下式表达：
Figure BDA0003787181810000061
其中：Te,opt为所述最优发动机力矩；
所述最优发动机转速按下式表达：
Figure BDA0003787181810000062
其中：ne,opt为所述最优发动机转速；vopt为所述最优车速。
本发明与现有技术对比，具有以下优点：
1.由于本发明采用了将发动机转速序列，发动机力矩序列、驱动力序列，车车速序列对应于不同发动机转速和转矩的燃油消耗率，得到关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP的技术方案，从而在商用车上实现了以将不同车辆工作状态下的最优挡位进行离线优化，填补了现有技术在商用车领域没有档位切换控制技术的空白；
2.由于本发明具体在获得档位优化MAP的过程中与燃油消耗率相对应，从而实现了节能做为首要指标的前提下的档位优化目的。
附图说明
图1为本发明具体实施例的总体控制框架结构示意图；
图2为本发明具体实施例的商用车的纵向动力学示意图；
图3为本发明具体实施例的模型下层优化的具体步骤流程示意图；
图4a为本发明具体实施例的商用车能耗模型拟合示意图；
图4b为本发明具体实施例的商用车能耗模型拟合示意图；
图5为本发明具体实施例的目标车速为40km/h时的真实道路数据的仿真结果示意图；
图6为本发明具体实施例的目标车速为80km/h时的真实道路数据的仿真结果示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
需要说明的是，本发明在运行过程中，需要明确被输入并获得用到以下三类信息：
1.道路环境信息：车辆定位信息、道路坡度信息、道路曲率信息、道路限速信息。
2.车辆状态信息：车辆纵向信息、车辆位置信息、发动机转速信息、发动机力矩信息、变速箱挡位信息、制动器制动力矩信息。
3.控制器配置信息：车辆重量信息、期望车速信息。
如图1所示，融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，包含以下步骤：
S100.获取挡位速比、挡位、动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩、车轮半径、空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、驾驶员参考车速、车辆当前位置、限速、发动机当前转速、车重和车轮滚动阻力系数；
然后，根据挡位速比、挡位、动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩、车轮半径、空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、车重和车轮滚动阻力系数，列出商用车纵向动力学模型。
如图2所示，需要说明的是，本发明在预测巡航控制采用的纵向动力学模型为质点模型，从而商用车纵向动力学模型按式(1)表达：
Figure BDA0003787181810000081
其中：δ为等效质量系数；Ft为车辆驱动力；k为当前时刻；Farg(k)为行驶阻力；v为纵向行驶速度；Δt为时间间隔；mv为车重。
S101.获取车辆驱动力。
然后根据车辆驱动力和S100中纵向行驶速度，列出商用车能耗模型。
本具体实施例中，车辆驱动力按式(2)和(3)表达：
Figure BDA0003787181810000082
其中：Ft为车辆驱动力；ηt为动系机械效率；I0为主减速器传动比；Ig为挡位速比；ig为挡位；rw为车轮半径；Te为发动机输出扭矩；k为当前时刻。
行驶阻力按式(4)表达：
Figure BDA0003787181810000083
其中：Farg(k)为行驶阻力；CD为空气阻力系数；A为车辆迎风面积；ρ为空气密度；v为纵向行驶速度；θ为道路坡度。
本具体实施例中，预测巡航控制采用的能耗模型为多项式拟合模型；因此，商用车能耗模型的形式为关于车辆驱动力Ft与车辆速度v的多项式，按式(5)表达：
Figure BDA0003787181810000091
其中：
Figure BDA0003787181810000092
为预测时域内的最优能耗；m和n都为多项式拟合阶次；hij为多项式拟合系数；i和j都为计数序列。
需要说明的是，m和n在应用环境中，需要根据实际应用情况来选取。
本具体实施例中，在S100中根据挡位速比、挡位、动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩、车轮半径、空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、车重和车轮滚动阻力系数，列出商用车纵向动力学模型，具体包含以下步骤：
S110.根据挡位速比、挡位、动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩和车轮半径，计算得到车辆驱动力。
S120.根据空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、车重和车轮滚动阻力系数，计算得到车辆行驶过程所受的行驶阻力。
S130.根据车辆驱动力和纵向行驶速度，得到商用车纵向动力学模型。
根据S101中车辆驱动力和S100中纵向行驶速度，拟合出商用车能耗模型数学多项式表达形式，即为商用车能耗模型。
以下S200～S300的步骤的作用是进行商用车预见性节能控制的分层优化；在详细阐述S200～S300的步骤，需要说明的是：
本发明的预见性节能巡航优化目标是保证车速跟踪性能前提下能耗经济性最优，控制变量是车辆驱动力、车速，其中发动机力矩和发动机转速由优化问题得到，再由建立的最优挡位MAP求取发动机力矩、发动机转速，最终作用于实际发动机系统。
S200.建立预测巡航分层控制模型的上层；然后根据预测巡航分层控制模型的上层，计算得到最优车辆驱动力和最优车速。
需要说明的是，整个S200建立预测巡航分层控制模型的上层的目的在于：建立关于能耗与车速跟踪为性能要求的优化问题，利用快速求解算法求解预测控制问题，对车辆驱动力和车速进行实时优化。
本具体实施例中，S200具体包含以下步骤：
S210.根据商用车能耗模型、纵向行驶速度和驾驶员参考车速，建立目标函数。
本具体实施例中，目标函数按式(6)和(7)表达：
Figure BDA0003787181810000101
其中：κ(v(N)-vref)2为终端惩罚；κ1(v(k)-vref)2为跟踪性，vref为驾驶员参考车速，J为目标函数指代标识。
需要说明的是，设置跟踪性的作用在于避免过大的速度偏差。
需要说明的是，设置终端惩罚的作用在于保证车速在终端时刻到达参考车速附近
S220.根据纵向行驶速度、车辆驱动力、行驶阻力、车重、等效质量系数、限速、车辆驱动力理论最大值和车辆驱动力理论最小值，对目标函数进行约束。
本具体实施例中，在S220中根据纵向行驶速度、车辆驱动力、行驶阻力、车重、等效质量系数、限速、车辆驱动力理论最大值和车辆驱动力理论最小值，对目标函数进行约束，按式(8)、(9)和(10)表达：
Figure BDA0003787181810000111
其中：δ为等效质量系数；Ft,min为车辆驱动力理论最小值；Ft,max为车辆驱动力理论最大值；Δt为时间间隔；mv为车重。
需要说明的是，对于上述控制问题来说，需要在达成目标的同时实现，于是采用了上述约束。
S230.根据驾驶员参考车速、车辆当前位置、道路坡度、限速、发动机当前转速、发动机输出扭矩、挡位、关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP和燃油消耗MAP，计算得到最优车辆驱动力和最优车速。
关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP和燃油消耗MAP通过发动机转速序列、发动机力矩序列、车辆理论上能够输出驱动力序列、车辆理论上能够输出车速序列、对应于不同发动机转速的燃油消耗率和对应于不同发动机力矩的燃油消耗率计算得到。
本具体实施例中，S230具体包含以下步骤：
S231.利用极小值原理构建哈密顿函数和最优控制必要性条件。
S232.利用二分法迭代求解最优终端协态变量；其中，初始状态迭代次数由人工根据工程化经验固定预设。
S233.解算出最优终端协态变量；然后根据最优终端协态变量计算得到关于最优终端协态变量的最优解；关于最优终端协态变量的最优解即为最优车辆驱动力和最优车速。
S240.输出最优车辆驱动力和最优车速。
S300.建立预测巡航分层控制模型的下层；然后根据预测巡航分层控制模型的下层，计算得到最优发动机转速和最优发动机力矩。
如图3所示，需要说明的是，整个S300建立预测巡航分层控制模型的下层的目的在于：以节能为首要指标，将不同车辆工作状态下的最优挡位进行离线优化，得到关于车辆车速与驱动动力的最优挡位MAP，输入包括发动机外特性的发动机转速序列，发动机力矩序列、车辆理论上能够输出驱动力序列，车辆理论上能够输出车速序列、对应于不同发动机转速和转矩的燃油消耗率，输出为关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP。
需要进一步说明的是，对预测巡航分层控制模型分层是本发明的核心之一；之所以还需要在S300中建立预测巡航分层控制模型的下层，其原因在于上层通过建立优化问题求解出最优车辆驱动力和车速，而实际系统执行机构是发动机，因此需根据解出的最优车辆驱动力和车速计算为发动机力矩和发动机转速，而计算过程需确定车辆当前挡位。
需要进一步说明的是，预测巡航分层控制器的下层的原理，是利用上层传递来的最优驱动力与最优车速，通过查询最优挡位MAP和计算，对变速器挡位和发动机力矩进行实时优化。
本具体实施例中，最优发动机力矩按式(11)和(12)表达：
Figure BDA0003787181810000121
其中：Te,opt为最优发动机力矩。
最优发动机转速按式(13)表达：
Figure BDA0003787181810000122
其中：ne,opt为最优发动机转速；vopt为最优车速。
本具体实施例中，S300具体包含以下步骤：
S310.根据关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP、燃油消耗MAP、最优车辆驱动力和最优车速，查表得到最优挡位、最优发动机转速和最优发动机力矩。
S320.输出最优挡位、最优发动机转速和最优发动机力矩。
S400.输出最优车辆驱动力、最优车速、最优挡位、最优发动机转速和最优发动机力矩，即为本分层控制方法的最终结果。
为了进一步帮助理解本发明的原理，本具体实施例中，将本发明的简要步骤原理梳理如下：
A100.在求解预测巡航控制的挡位优化问题方面，本发明公开了基于分层架构的实时挡位优化算法，整体输入包括：驾驶员参考车速vref，高精度地图或者GPS提供的车辆当前位置s、道路坡度θ、曲率c、限速vlim、车辆CAN或者传感器提供的车辆状态参数，包括但不限于纵向行驶速度v、发动机当前转速ne、发动机输出扭矩Te、当前的档位ig，整体输出包括但不限于车辆最优档位ig,opt、最优发动机转速ne,opt、最优发动机力矩Te,opt、最优车速vopt，以及制动器制动力矩Tb。具体处理流程如下：
A110.利用原有关于发动机转速与转矩的发动机燃油消耗MAP，以节能为主要目标，采用离线优化的方式得到车辆在不同车速与驱动力下的最优挡位以及该档位下对应的燃油消耗；输入包括发动机外特性的发动机转速序列，发动机力矩序列、车辆理论上能够输出驱动力序列，车辆理论上能够输出车速序列、对应于不同发动机转速和转矩的燃油消耗率，得到关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP以及燃油消耗MAP。
A120.采用驱动力作为上层预测巡航控制器的输入，同时在控制器中采用关于车辆车速与驱动力的燃油消耗MAP多项式拟合模型，将挡位优化与速度优化完全分离；输入包括驾驶员参考车速vref，车辆当前位置s、道路坡度θ、曲率c、限速vlim、纵向行驶速度v、发动机当前转速ne、档位ig，整体输出包括但不限于车辆最优档位ig,opt、最优车辆驱动力Ft,opt、最优车速vopt。
A130.将上层预测巡航控制器求解得到的最优车速与最优控制驱动力传递给下层最优挡位MAP，得到实时优化的挡位，同时利用发动机力矩、车辆驱动力与挡位之间的关系，转化得到实时优化的发动机力矩。输入包括车辆最优档位ig,opt、最优车辆驱动力Ft,opt、最优车速vopt、A110部分中关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP以及燃油消耗MAP，输出包括最优发动机转速ne,opt、最优发动机力矩Te,opt。
A200.在求解预测巡航控制的速度规划与控制问题过程中，提出基于极小值原理和二分法的快速求解算法；整体输入包括但不限于驾驶员参考车速vref，车辆当前位置s、坡度θ、限速vlim、纵向行驶速度v、发动机当前转速ne、发动机输出扭矩Te、档位ig、A110部分中关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP以及燃油消耗MAP等，整体输出包括最优车辆驱动力Ft,opt、最优车速vopt。具体处理流程如下：
A210.采用关于车辆车速与驱动力的高阶多项式，拟合最优挡位MAP离线优化过程中得到的关于车辆车速与驱动力的燃油消耗MAP，得到上层预测巡航控制器的油耗模型；输入为A110中关于车辆车速与驱动力的燃油消耗MAP，输出为车辆燃油消耗率关于车辆车速与驱动力的多项式数学表达形式。
A220.针对建立的预测节能优化问题，采用极小值原理，通过引入协态变量得到预测时域内控制输入，即车辆驱动力序列的显式表达式，从而将优化问题转化为关于初始协态变量的两点边值问题；该步骤为二分法求解算法具体求解过程，输入输出同A200的整体输入输出。
A230.针对关于初始协态变量的两点边值问题，采用二分法进行快速求解最优初始协态变量，之后利用初始协态变量与初始车辆状态递推得到最优车辆驱动力序列的数值解。该步骤为二分法求解算法具体求解过程，输入输出同A200整体输入输出。
为了展示本发明的实用性，本具体实施例还提供了如下仿真实验作为佐证：
选择本公司的一款商用车作为试验对象进行仿真验证；其参数变量与参数值如表1所示：
表1.仿真实验中所用到的参数变量与参数值
Figure BDA0003787181810000151
针对该款商用车的能耗模型拟合，输入为车辆驱动力Ft与车辆速度v，输出为商用车能耗模型数学多项式表达形式，采用车速最高阶数为三、驱动力最高阶数为二的多项式进行拟合。
如图4a和图4b所示，为本次拟合的效果图，可以很明显看出拟合数据与真实数据基本一致，可以在很大程度上提高对于车辆油耗的预测精度。
为了展示本发明相对于现有技术，在解决技术问题上产生的突出的实质性效果和显著的技术进步，本具体实施例还进一步提供了如下将现有技术的预测巡航控制器固定挡位与本发明的挡位优化算法的对比作为证明：
需要说明的是，本部分的目标是验证定速巡航工况下，固定挡位和挡位优化算法仿真结果的对比，以说明算法创造性。
本次对比分为两种情况，第一种情况下，目标车速为40km/h，第二种情况下，目标车速为80km/h。
如图5所示，为目标车速为40km/h时对真实道路数据的仿真结果；在图5中，参考车速为40km/h，固定11挡、固定12挡与挡位优化的平均车速相近，分别为39.87km/h、39.85km/h、39.86km/h，但能耗分别为3835.15g、3724.59g、3640.7g，分层控制方法可实现2.25％～5.07％的节能率。
如图6所示，为目标车速为80km/h时对真实道路数据的仿真结果；在图6中，参考车速为80km/h，固定13挡、固定14挡与挡位优化的平均车速相近，分别为79.4km/h、79.44km/h、79.4km/h，但能耗分别为4003.82g、3942.17g、3904.61g，分层控制方法可实现0.10％～2.48％的节能率。
结果十分明显，采用了本发明的技术方案后，可以有效实现以节能为首要指标的前提下，将不同车辆工作状态下的最优挡位进行离线优化，对车辆驱动力和车速进行实时优化。
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明，上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说；这些实施例的各种修改方式都是显而易见的，并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本公开并不限于本文给出的实施例，而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或”是要表示“非排它性的或者”。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：包含以下步骤：
S100.获取挡位速比、挡位、动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩、车轮半径、空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、驾驶员参考车速、车辆当前位置、限速、发动机当前转速、车重和车轮滚动阻力系数；
然后，根据所述挡位速比、所述挡位、所述动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩、所述车轮半径、所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，列出商用车纵向动力学模型；
S101.获取车辆驱动力；
然后根据所述车辆驱动力和S100中所述纵向行驶速度，列出商用车能耗模型；
S200.建立预测巡航分层控制模型的上层；然后根据所述预测巡航分层控制模型的上层，计算得到最优车辆驱动力和最优车速；
S300.建立预测巡航分层控制模型的下层；然后根据所述预测巡航分层控制模型的下层，计算得到最优发动机转速和最优发动机力矩；
S400.输出所述最优车辆驱动力、所述最优车速、所述最优挡位、所述最优发动机转速和所述最优发动机力矩，即为本分层控制方法的最终结果。
2.根据权利要求1所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：S100中根据所述挡位速比、所述挡位、所述动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩、所述车轮半径、所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，列出商用车纵向动力学模型，具体包含以下步骤：
S110.根据所述挡位速比、所述挡位、所述动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩和所述车轮半径，计算得到车辆驱动力；
S120.根据所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，计算得到车辆行驶过程所受的行驶阻力；
S130.根据所述车辆驱动力和所述纵向行驶速度，得到所述商用车纵向动力学模型；
根据S101中所述车辆驱动力和S100中所述纵向行驶速度，拟合出商用车能耗模型数学多项式表达形式，即为商用车能耗模型。
3.根据权利要求2所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：S200具体包含以下步骤：
S210.根据所述商用车能耗模型、所述纵向行驶速度和所述驾驶员参考车速，建立目标函数；
S220.根据所述纵向行驶速度、所述车辆驱动力、所述行驶阻力、所述车重、所述等效质量系数、所述限速、车辆驱动力理论最大值和车辆驱动力理论最小值，对所述目标函数进行约束；
S230.根据所述驾驶员参考车速、所述车辆当前位置、所述道路坡度、所述限速、所述发动机当前转速、所述发动机输出扭矩、所述挡位、关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP和燃油消耗MAP，计算得到所述最优车辆驱动力和所述最优车速；
所述关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP和所述燃油消耗MAP通过发动机转速序列、发动机力矩序列、车辆理论上能够输出驱动力序列、车辆理论上能够输出车速序列、对应于不同发动机转速的燃油消耗率和对应于不同发动机力矩的燃油消耗率计算得到；
S240.输出所述最优车辆驱动力和所述最优车速。
4.根据权利要求3所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：S300具体包含以下步骤：
S310.根据所述关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP、所述燃油消耗MAP、所述最优车辆驱动力和所述最优车速，查表得到所述最优挡位、最优发动机转速和最优发动机力矩；
S320.输出所述最优挡位、最优发动机转速和最优发动机力矩。
5.根据权利要求4所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：所述车辆驱动力按下式表达：
Figure FDA0003787181800000031
其中：Ft为所述车辆驱动力；ηt为所述动系机械效率；I0为所述主减速器传动比；Ig为所述挡位速比；ig为所述挡位；rw为所述车轮半径；Te为所述发动机输出扭矩；k为当前时刻；
所述行驶阻力按下式表达：
Figure FDA0003787181800000032
其中：Farg(k)为所述行驶阻力；CD为所述空气阻力系数；A为所述车辆迎风面积；ρ为所述空气密度；v为所述纵向行驶速度；θ为所述道路坡度。
6.根据权利要求5所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：所述商用车能耗模型按下式表达：
Figure FDA0003787181800000041
其中：
Figure FDA0003787181800000042
为预测时域内的最优能耗；m和n都为多项式拟合阶次；hij为多项式拟合系数；i和j都为计数序列。
7.根据权利要求6所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：所述目标函数按下式表达：
Figure FDA0003787181800000043
其中：κ(v(N)-vref)2为终端惩罚；κ1(v(k)-vref)2为跟踪性，vref为所述驾驶员参考车速，J为目标函数指代标识。
8.根据权利要求7所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：S220中根据所述纵向行驶速度、所述车辆驱动力、所述行驶阻力、所述车重、所述等效质量系数、所述限速、车辆驱动力理论最大值和车辆驱动力理论最小值，对所述目标函数进行约束，按下式表达：
Figure FDA0003787181800000044
其中：δ为所述等效质量系数；Ft,min为所述车辆驱动力理论最小值；Ft,max为所述车辆驱动力理论最大值；Δt为时间间隔；mv为所述车重。
9.根据权利要求8所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：S230具体包含以下步骤：
S231.利用极小值原理构建哈密顿函数和最优控制必要性条件；
S232.利用二分法迭代求解最优终端协态变量；其中，初始状态迭代次数由人工根据工程化经验固定预设；
S233.解算出所述最优终端协态变量；然后根据所述最优终端协态变量计算得到关于所述最优终端协态变量的最优解；关于所述最优终端协态变量的最优解即为所述最优车辆驱动力和所述最优车速。
10.根据权利要求9所述的融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：
所述最优发动机力矩按下式表达：
Figure FDA0003787181800000051
其中：Te,opt为所述最优发动机力矩；
所述最优发动机转速按下式表达：
Figure FDA0003787181800000052
其中：ne,opt为所述最优发动机转速；vopt为所述最优车速。
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