CN117172031A - 一种基于车速规划的飞行汽车电池系统可用能估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于车速规划的飞行汽车电池系统可用能估计方法，涉及飞行汽车技术领域，本发明通过建立基于交通流信息的未来车速规划模型，引入飞行汽车未来行驶工况，建立飞行汽车能耗预测模型和电池模型，预测系统能耗和电池非线性输出特性，从而提升剩余可用能估计准确度，进而提升飞行汽车续驶里程估计精度、避免突然失去动力引发事故。
Description
技术领域
本发明涉及飞行汽车技术领域，涉及一种基于车速规划的飞行汽车电池系统可用能估计方法，具体涉及一种基于未来车速规划的飞行汽车电池系统剩余可用能估计方法。
背景技术
目前，飞行汽车的能源管理系统主要分为混合动力能源系统和纯电动系统。受限于电池状态估计精度差，致使飞行汽车的剩余可用能估计精度低，进一步导致续驶里程估计精度差，导致驾驶员驾驶飞行汽车时需要预留一部分显示电量来避免在放电后期可用能量因估计不准确导致的快速下降，剩余可用能估计不精确。
飞行汽车的可用能受系统能耗影响，而系统能耗受工况影响大，现有续驶里程估计方法仅与当前剩余能量相关，忽略了未来工况变化和驾驶员风格，致使剩余可用能估计不精确。
此外，由于能源系统呈现非线性输出特性，特别是电池系统，在低电压阶段能量下降速度高于高电压阶段，现有算法忽略这一特性导致可用能估计不准确。由于可用能估计不准确，进而致使飞行汽车续驶里程估计不准确，引发驾驶员里程焦虑；可用能误差大，导致能源管理系统对电池系统使用边界估计不准确，存在在空中阶段失去动力的风险，进而导致安全隐患。
因此针对提升飞行汽车电池剩余可用能估计的准确度十分重要。目前，已有大量关于电池剩余可用能估计的研究，比如，中国专利CN111999657B、CN111398828B、CN112798961A。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供了一种基于车速规划的飞行汽车电池系统可用能估计方法，本发明通过建立基于交通流信息的未来车速规划模型，引入飞行汽车未来行驶工况，建立飞行汽车能耗预测模型和电池模型，预测系统能耗和电池非线性输出特性，从而提升剩余可用能估计准确度，进而提升飞行汽车续驶里程估计精度、避免突然失去动力引发事故。
本发明提供了一种基于车速规划的飞行汽车电池系统可用能估计方法，具体包括：
步骤一：基于交通流信息建立未来车速规划系统，获得飞行汽车行驶速度；
所述飞行汽车行驶速度包括：飞行汽车地面行驶的最优未来车速和空中行驶的平均飞行速度；
优选的，步骤一所述基于交通流信息的未来车速规划系统包括两个子模型：地面车速规划模型和空中车速规划模型；
基于所述空中车速规划模型获得飞行汽车空中行驶的平均飞行速度；飞行汽车根据出发地和目的地之间的航线、飞行时间计算空中行驶的平均飞行速度；假设该实施例空中飞行距离为x km，时间为y h，则该飞行汽车在空中行驶的速度为x/y km/h,x,y＞0。
基于所述地面车速规划模型获得飞行汽车地面行驶的最优未来车速；
具体步骤包括：获取道路环境中交通流信息；所述交通流信息包括：单车和他车的当前位置、速度和交通信号灯状态信息；利用 V2V 和 V2I 通信获取道路环境中自车和他车的当前位置、速度、交通信号灯状态信息；
将所述交通流信息通过交通信号正时模型计算自车或他车车辆以绿灯状态通过信号灯时的速度范围；
确定车辆动力性能和优化目标；
建立车辆能耗模型；
基于所述速度范围、车辆动力性能、优化目标和车辆能耗模型建立车辆未来车速优化目标函数，通过对所述车速优化目标函数进行寻优，获得车辆最优未来车速。
进一步的，所述车辆动力性能为整车功率的需求；
所述优化目标为混合动力的飞行汽车车辆燃油经济性、道路顺畅性、安全性；所述混合动力的飞行汽车车辆燃油经济性通过整车能耗、电耗和碳排判断；所述道路通畅性通过交通流拥堵时间、等待时间和低速运行时间判断；所述车辆的安全性通过多车车辆之间的平均车距和最小车距判断。
本发明技术方案利用交通流模型和模型预测控制算法求解混合动力汽车单车车车辆队列的最优车速，减少车辆的加减速和停车次数，从而提升车辆的燃油经济性。
进一步的，所述他车车辆队列表达式为：
其中，x i(•)为第i辆车基于交通信号正时模型的状态量，i=1,2,3…I，表示I辆车辆的总数；t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻，f i(•)为车辆状态量与控制量之间关系的函数；a i（t）为第i辆车行驶第t时刻的加速度，m/s2，Δt为地面车速规划子模型时间步长；v i（t）为第i辆车行驶第t时刻的速度，单位为m/s；F f是由轮胎变形和损耗引起的摩擦滚动阻力，单位为N；F w是车辆受到的空气阻力，单位为N；Fo为车辆受到的坡度阻力，单位为N；F j是加速阻力，单位为N；s i′为第i辆车的当前位置，s i（t）为第i辆车行驶第t时刻的位置；T为矩阵转置符号。
进一步的，所述车辆能耗模型的表达式为：
其中，为第i辆车行驶第t时刻的燃料质量的有效驱动功率；t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻；η ieff为第i辆车的驱动效率；H LHV为燃油的低热值；P idrive（t）为第i辆车行驶第t时刻有效驱动功率；ρ为空气密度；C d为车辆空气阻力系数，A i为车辆迎风面积，v i（t）为第i辆车行驶第t时刻的速度；M i为第i辆车的质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，a为加速度，β为车辆行驶状态的标志位，所述状态为驱动、制动状态；η irec为第i辆车的制动能量回收效率；a i（t）为第i辆车行驶第t时刻的加速度；v imin为第i辆车的道路行驶工况下允许的最低车速；v imax为第i辆车的道路行驶工况下允许的最高车速；a imin为第i辆车的道路行驶工况下允许的最小加速度；a imax为第i辆车的道路行驶工况下允许的最大加速度。
进一步的，所述利用交通信号正时模型计算单车或他车车辆队列以绿灯状态通过信号灯时的速度范围，表达式为；
其中，v ilow（t）是第i辆车行驶第t时刻目标车速的下限；t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻；d ia（t）是第i辆车行驶第t时刻距前方信号灯的距离；d ia（a）是第i辆车行驶第t时刻距前方信号灯的速度，k w是单车或他车车辆队列以绿灯状态通过信号灯时的第k个电池剩余可用能预测时刻，k=1,2,3…K，K表示电池剩余可用能预测总时刻，t c为信号灯周期的时间，t r为信号灯红灯持续时间；t y为黄灯持续时间，t g是绿灯持续时间；v iup（t）是第i辆车行驶第t时刻目标车速的上限，v max为车辆最高车速。
进一步的，所述单车车辆车速优化目标函数的表达式为：
其中，J代表成本函数值，k为第k个电池剩余可用能预测时刻,k=1,2,3…K，K表示电池剩余可用能预测总时刻，t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻；T为模型预测控制的时间窗口；б 1为目标函数中车辆能耗优化项的权值系数，б 2为目标函数中车辆行驶速度优化项的权值系数，б 3为目标函数中车辆行驶加速度优化项的权值系数；为车辆行驶第t时刻的燃料质量，Δt为地面车速规划子模型时间步长；s（t）为车辆行驶第t时刻的位置；v（t）为车辆行驶第t时刻的速度；v target（t）为车辆行驶第t时刻的目标车速；a（t）为车辆行驶第t时刻的加速度；s（t -1+T）为车辆行驶第t-1时刻的位置。
步骤二：建立飞行汽车能耗预测系统，获得飞行汽车未来车速对应的地面阶段能耗、姿态切换阶段能耗和空中阶段能耗；飞行汽车能耗预测系统基于整车动力学和飞行力学建立，包括飞行汽车在不同阶段的三个能耗子模型，地面行驶能耗计算模型、地面-空中姿态切换能耗计算模型和空中飞行能耗计算模型；所述飞行汽车能耗包括地面阶段，姿态切换阶段，空中阶段能耗；
所述地面行驶能耗计算模型包括发动机模型、电机模型、锂离子电池模型、电池热管理系统、传动模型、整车动力学模型；通过模型之间的相互耦合关系，在给定输入工况条件下，预测未来工况下的能量消耗；
优选的，所述发动机模型的表达式为：
其中，Q为发动机单位时间内的燃油消耗量，单位为mL/s；P e为发动机输出功率，单位为kW，b为发动机燃油消耗率，单位为g/(kW.h)；T e为发动机输出转矩，单位为N.m；n e为发动机转速，单位为r/min；ρ为燃油密度，单位为kg/L，g 是重力加速度。
优选的，所述锂离子电池模型的输入功率为多个电机的需求功率之和。
优选的，所述电机模型的表达式为：
其中，e代表车辆发动机，ωe为发动机转速，ρ是空气密度，单位为kg/m3，ωg为电机转速，g fd是主减速器传动比，V是车辆行驶速度，r是车轮半径，单位为m。
本发明技术方案中设计了电机模型，通过改变电机的转速，可以将发动机保持在每个扭矩水平的最大效率范围内。
优选的，所述整车动力学模型的表达式为：
其中，F t是车辆行驶过程中的牵引力，F f是由轮胎变形和损耗引起的摩擦滚动阻力，单位为N；F w是车辆受到的空气阻力，单位为N；F o为车辆受到的坡度阻力，单位为N；F j是加速阻力，单位为N。
优选的，构建地面-空中姿态切换能耗计算模型具体包括：
基于飞行汽车采用的折叠翼构型，获得机翼进行姿态切换消耗的时间和驱动电机功率；
将机翼进行姿态切换消耗的时间和驱动电机功率的相乘，构建地面-空中姿态切换能耗计算模型；所述机翼进行姿态切换包括：机翼从折叠状态转变为打开状态、机翼从打开状态转变为折叠状态；
计算机翼打开状态转变为折叠状态和机翼从折叠状态转变为打开状态整个过程的能量消耗。
进一步的，所述地面-空中姿态切换能耗计算模型表达式为：
其中，W loss为车辆地面-空中姿态切换能耗，T trans为车辆姿态切换需要的时间，P motor为车辆机翼的驱动电机功率，b为车辆切换姿态的机翼数目。
优选的，所述空中飞行能耗计算模型包括起飞阶段能耗模型、平飞阶段能耗模型、降落阶段能耗模型；所述起飞阶段能耗模型、平飞阶段能耗模型、降落阶段能耗模型符合飞行汽车功率（kW）平衡；
优选的，所述空中飞行能耗计算模型表达式为：
其中，Q loss（t）为车辆行驶的第t时刻的空中飞行总能耗，Q rise（t）为车辆行驶的第t时刻的起飞阶段能耗，Q down（t）为车辆行驶的第t时刻的降落阶段能耗，为车辆行驶的第t时刻的汽车平飞阶段能耗，t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻。
步骤三：基于步骤一所述未来单车车辆行驶的最优车速和步骤二所述飞行汽车地面阶段能耗、姿态切换阶段能耗和空中阶段能耗，建立飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型，通过所述飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型获得飞行汽车电池剩余可用能。
优选的，步骤三所述建立飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型具体步骤为：
基于步骤一所述未来车速规划系统获得多个时刻的车辆行驶的最优未来车速；
构建电池系统输入功率模型，将多个时刻的车辆行驶的最优未来车速输入电池系统输入功率模型获得每个时刻车辆行驶的最优未来车速对应的车辆工况；所述车辆工况包括电流工况和电池功率；
采用步骤二所述飞行汽车能耗预测系统获得每个时刻的车辆行驶的最优未来车速对应的地面行驶能耗、地面-空中姿态切换能耗和空中飞行能耗；
建立用于电池可用能预测的等效模型； 所述用于电池可用能预测的等效模型输入功率、环境温度信息，输出为电池电压；
通过所述电池系统输入功率模型和所述用于电池可用能预测的等效模型建立电池系统剩余可用能估计模型，分别将所述多个时刻车辆行驶的最优未来车速对应的车辆工况作为输入，获得每个时刻电流工况条件下的预测电压；
将每个时刻电流工况条件下的预测电压、车辆工况和每个时刻的车辆行驶的最优未来车速对应的地面行驶能耗、地面-空中姿态切换能耗和空中飞行能耗分别进行重复迭代计算，达到飞行汽车电池截止放电条件为止，获得电池剩余可用能。
进一步的，所述电池剩余可用能的表达式为：
其中，SOE k为第k个电池剩余可用能预测时刻的车辆电池剩余可用能，k为第k个电池剩余可用能预测时刻,k=1,2,3…K，K表示电池剩余可用能预测总时刻，SOE k-1为第k-1个电池剩余可用能预测时刻的车辆电池剩余可用能，U t为车辆行驶第t时刻的车辆速度，I t为车辆行驶第t时刻的车辆电流，W e为车辆电池最大放电能量； ΔT为车辆行驶的时间间隔，Qloss（t）为车辆行驶的第t时刻的空中飞行总能耗。
进一步的，所述电池系统输入功率模型是指通过未来车速转换为电池系统的功率和电流响应值，表达式为：
其中，P b为车辆克服行驶阻力所需功率；η T为车辆传动效率;η E为车辆电牵引效率;m为车辆有效质量; g为车辆重力加速度;f为车辆滚动阻力系数;α为车辆迎风角;v为车辆行驶速度;A为车辆迎风面积;C D为车辆空气阻力系数；为车辆旋转质量换算系数，/>为车辆车速对时间的微分；P c为车辆的单体电池输出功率；V c为车辆的单体电池标称电压；Q c为车辆的单体电池标称容量；V b为车辆的单体电池系统标称电压；Q b为车辆的单体电池系统标称容量；V为车辆的单体电池的当前电压；I为车辆的单体电池的输出电流。
与现有技术相比，本发明至少具有现如下有益效果：
本发明通过建立基于交通流信息的未来车速规划模型，引入飞行汽车未来行驶工况，通过考虑飞行汽车在行驶过程中在地面、空中及姿态转换过程的实际能耗，建立飞行汽车能耗预测模型和电池模型，预测飞行汽车未来行驶工况下，系统能耗和电池非线性输出特性，从而提升剩余可用能估计准确度，进而提升飞行汽车续驶里程估计精度、避免突然失去动力引发事故。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制。
图1为本发明飞行汽车电池系统剩余可用能估计方法流程的示意图；
图2为本发明每500s计算一次飞行汽车电池系统可用能的估计结果的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。另外，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
本发明的一个具体实施例，如图1-图2，公开了一种基于路径规划的飞行汽车电池系统可用能估计方法，为了说明本发明所提方法的有效性，以下通过一个具体实施例对本发明的上述技术方案进行详细说明，具体实施步骤如下：
步骤一：基于交通流信息建立未来车速规划系统，获得飞行汽车行驶速度；
所述飞行汽车行驶速度包括：飞行汽车地面行驶的最优未来车速和空中行驶的平均飞行速度；
优选的，步骤一所述基于交通流信息的未来车速规划系统包括两个子模型：地面车速规划模型和空中车速规划模型；
基于所述空中车速规划模型获得飞行汽车空中行驶的平均飞行速度；飞行汽车根据出发地和目的地之间的航线、飞行时间计算空中行驶的平均飞行速度；假设该实施例空中飞行距离为x km，时间为y h，则该飞行汽车在空中行驶的速度为x/y km/h,x,y＞0。
基于所述地面车速规划模型获得飞行汽车地面行驶的最优未来车速；
具体步骤包括：获取道路环境中交通流信息；所述交通流信息包括：单车和他车的当前位置、速度和交通信号灯状态信息；利用 V2V 和 V2I 通信获取道路环境中自车和他车的当前位置、速度、交通信号灯状态信息；
将所述交通流信息通过交通信号正时模型计算自车或他车车辆以绿灯状态通过信号灯时的速度范围；
确定车辆动力性能和优化目标；
建立车辆能耗模型；
基于所述速度范围、车辆动力性能、优化目标和车辆能耗模型建立车辆未来车速优化目标函数，通过对所述车速优化目标函数进行寻优，获得车辆最优未来车速。
进一步的，所述车辆动力性能为整车功率的需求；
所述优化目标为混合动力的飞行汽车车辆燃油经济性、道路顺畅性、安全性；所述混合动力的飞行汽车车辆燃油经济性通过整车能耗、电耗和碳排判断；所述道路通畅性通过交通流拥堵时间、等待时间和低速运行时间判断；所述车辆的安全性通过多车车辆之间的平均车距和最小车距判断。
本发明技术方案利用交通流模型和模型预测控制算法求解混合动力汽车单车车辆队列的最优车速，减少车辆的加减速和停车次数，从而提升车辆的燃油经济性。
进一步的，所述他车车辆队列表达式为：
其中， xi(•)为第i辆车基于交通信号正时模型的状态量，i=1,2,3…I，表示I辆车辆的总数；t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻，f i(•)为车辆状态量与控制量之间关系的函数；a i（t）为第i辆车行驶第t时刻的加速度，m/s2，Δt为地面车速规划子模型时间步长；v i（t）为第i辆车行驶第t时刻的速度，单位为m/s；F f是由轮胎变形和损耗引起的摩擦滚动阻力，单位为N；F w是车辆受到的空气阻力，单位为N；Fo为车辆受到的坡度阻力，单位为N；F j是加速阻力，单位为N；s i′为第i辆车的当前位置，s i（t）为第i辆车行驶第t时刻的位置；T为矩阵转置符号。
进一步的，所述车辆能耗模型的表达式为：
其中，为第i辆车行驶第t时刻的燃料质量的有效驱动功率；t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻；η ieff为第i辆车的驱动效率；H LHV为燃油的低热值；P idrive（t）为第i辆车行驶第t时刻有效驱动功率；ρ为空气密度；Cd为车辆空气阻力系数，Ai为车辆迎风面积，v i（t）为第i辆车行驶第t时刻的速度；Mi为第i辆车的质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，a为加速度，β为车辆行驶状态的标志位，所述状态为驱动、制动状态；η irec为第i辆车的制动能量回收效率；a i（t）为第i辆车行驶第t时刻的加速度；v imin为第i辆车的道路行驶工况下允许的最低车速；v imax为第i辆车的道路行驶工况下允许的最高车速；a imin为第i辆车的道路行驶工况下允许的最小加速度；a imax为第i辆车的道路行驶工况下允许的最大加速度。
进一步的，所述利用交通信号正时模型计算单车或他车车辆队列以绿灯状态通过信号灯时的速度范围，表达式为；
其中，v ilow（t）是第i辆车行驶第t时刻目标车速的下限；t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻；d ia（t）是第i辆车行驶第t时刻距前方信号灯的距离；d ia（a）是第i辆车行驶第t时刻距前方信号灯的速度，k w是单车或他车车辆队列以绿灯状态通过信号灯时的第k个电池剩余可用能预测时刻，k=1,2,3…K，K表示电池剩余可用能预测总时刻，t c为信号灯周期的时间，t r为信号灯红灯持续时间；t y为黄灯持续时间，t g是绿灯持续时间；v iup（t）是第i辆车行驶第t时刻目标车速的上限，v max为车辆最高车速。
进一步的，所述单车车辆车速优化目标函数的表达式为：
其中，J代表成本函数值，k为第k个电池剩余可用能预测时刻,k=1,2,3…K，K表示电池剩余可用能预测总时刻，t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻；T为模型预测控制的时间窗口；б 1为目标函数中车辆能耗优化项的权值系数，б 2为目标函数中车辆行驶速度优化项的权值系数，б 3为目标函数中车辆行驶加速度优化项的权值系数；为车辆行驶第t时刻的燃料质量，Δt为地面车速规划子模型时间步长；s（t）为车辆行驶第t时刻的位置；v（t）为车辆行驶第t时刻的速度；v target（t）为车辆行驶第t时刻的目标车速；a（t）为车辆行驶第t时刻的加速度；s（t -1+T）为车辆行驶第t-1时刻的里程。
步骤二：建立飞行汽车能耗预测系统，获得飞行汽车未来车速对应的地面阶段能耗、姿态切换阶段能耗和空中阶段能耗；飞行汽车能耗预测系统基于整车动力学和飞行力学建立，包括飞行汽车在不同阶段的三个能耗子模型，地面行驶能耗计算模型、地面-空中姿态切换能耗计算模型和空中飞行能耗计算模型；所述飞行汽车能耗包括地面阶段，姿态切换阶段，空中阶段能耗；
所述地面行驶能耗计算模型包括发动机模型、电机模型、锂离子电池模型、电池热管理系统、传动模型、整车动力学模型；通过模型之间的相互耦合关系，在给定输入工况条件下，预测未来工况下的能量消耗；
优选的，所述发动机模型的表达式为：
其中，Q为发动机单位时间内的燃油消耗量，单位为mL/s；P e为发动机输出功率，单位为kW，b为发动机燃油消耗率，单位为g/(kW.h)；T e为发动机输出转矩，单位为N.m；n e为发动机转速，单位为r/min；ρ为燃油密度，单位为kg/L，g 是重力加速度。
优选的，所述锂离子电池模型的输入功率为多个电机的需求功率之和。
优选的，所述电机模型的表达式为：
其中，e代表车辆发动机，ωe为发动机转速，ρ是空气密度，单位为kg/m3，ωg为电机转速，g fd是主减速器传动比，V是车辆行驶速度，r是车轮半径，单位为m。
本发明技术方案中设计了电机模型，通过改变电机的转速，可以将发动机保持在每个扭矩水平的最大效率范围内。
优选的，所述整车动力学模型的表达式为：
其中，F t是车辆行驶过程中的牵引力，F f是由轮胎变形和损耗引起的摩擦滚动阻力，单位为N；F w是车辆受到的空气阻力，单位为N；F o为车辆受到的坡度阻力，单位为N；F j是加速阻力，单位为N。
优选的，构建地面-空中姿态切换能耗计算模型具体包括：
基于飞行汽车采用的折叠翼构型，获得机翼进行姿态切换消耗的时间和驱动电机功率；
将机翼进行姿态切换消耗的时间和驱动电机功率的相乘，构建地面-空中姿态切换能耗计算模型；所述机翼进行姿态切换包括：机翼从折叠状态转变为打开状态、机翼从打开状态转变为折叠状态；
计算机翼打开状态转变为折叠状态和机翼从折叠状态转变为打开状态整个过程的能量消耗。
进一步的，所述地面-空中姿态切换能耗计算模型表达式为：
其中，W loss为车辆地面-空中姿态切换能耗，T trans为车辆姿态切换需要的时间，P motor为车辆机翼的驱动电机功率，b为车辆切换姿态的机翼数目。
优选的，所述空中飞行能耗计算模型包括起飞阶段能耗模型、平飞阶段能耗模型、降落阶段能耗模型；所述起飞阶段能耗模型、平飞阶段能耗模型、降落阶段能耗模型符合飞行汽车功率（kW）平衡；
优选的，所述空中飞行能耗计算模型表达式为：
其中，Q loss（t）为车辆行驶的第t时刻的空中飞行总能耗，Q rise（t）为车辆行驶的第t时刻的起飞阶段能耗，Q down（t）为车辆行驶的第t时刻的降落阶段能耗，为车辆行驶的第t时刻的汽车平飞阶段能耗，t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻。
步骤三：基于步骤一所述未来单车车辆行驶的最优车速和步骤二所述飞行汽车地面阶段能耗、姿态切换阶段能耗和空中阶段能耗，建立飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型，通过所述飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型获得飞行汽车电池剩余可用能。
优选的，步骤三所述建立飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型具体步骤为：
基于步骤一所述未来车速规划系统获得多个时刻的车辆行驶的最优未来车速；
构建电池系统输入功率模型，将多个时刻的车辆行驶的最优未来车速输入电池系统输入功率模型获得每个时刻车辆行驶的最优未来车速对应的车辆工况；所述车辆工况包括电流工况和电池功率；
采用步骤二所述飞行汽车能耗预测系统获得每个时刻的车辆行驶的最优未来车速对应的地面行驶能耗、地面-空中姿态切换能耗和空中飞行能耗；
建立用于电池可用能预测的等效模型； 所述用于电池可用能预测的等效模型输入功率、环境温度信息，输出为电池电压；
通过所述电池系统输入功率模型和所述用于电池可用能预测的等效模型建立电池系统剩余可用能估计模型，分别将所述多个时刻车辆行驶的最优未来车速对应的车辆工况作为输入，获得每个时刻电流工况条件下的预测电压；
将每个时刻电流工况条件下的预测电压、车辆工况和每个时刻的车辆行驶的最优未来车速对应的地面行驶能耗、地面-空中姿态切换能耗和空中飞行能耗分别进行重复迭代计算，达到飞行汽车电池截止放电条件为止，获得电池剩余可用能。
进一步的，所述电池剩余可用能的表达式为：
其中，SOE k为第k个电池剩余可用能预测时刻的车辆电池剩余可用能，k为第k个电池剩余可用能预测时刻,k=1,2,3…K，K表示电池剩余可用能预测总时刻，SOE k-1为第k-1个电池剩余可用能预测时刻的车辆电池剩余可用能，U t为车辆行驶第t时刻的车辆速度，I t为车辆行驶第t时刻的车辆电流，W e为车辆电池最大放电能量； ΔT为车辆行驶的时间间隔，Qloss（t）为车辆行驶的第t时刻的空中飞行总能耗。
进一步的，所述电池系统输入功率模型是指通过未来车速转换为电池系统的功率和电流响应值，表达式为：
其中，P b为车辆克服行驶阻力所需功率；η T为车辆传动效率;η E为车辆电牵引效率;m为车辆有效质量； g为车辆重力加速度;f为车辆滚动阻力系数;α为车辆迎风角;v为车辆行驶速度；A为车辆迎风面积；C D为车辆空气阻力系数；为车辆旋转质量换算系数，/>为车辆车速对时间的微分；P c为车辆的单体电池输出功率；V c为车辆的单体电池标称电压；Q c为车辆的单体电池标称容量；V b为车辆的单体电池系统标称电压；Q b为车辆的单体电池系统标称容量；V为车辆的单体电池的当前电压；I为车辆的单体电池的输出电流。
由于迭代过程计算量较大，因此本实施例中SOE不是每一时刻计算，而采用分时间尺度方式，每500s计算一次可用能，最终实现可用能估计。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于车速规划的飞行汽车电池系统可用能估计方法，其特征在于，包括：
步骤一、基于交通流信息建立未来车速规划系统，获得飞行汽车行驶速度；
步骤二、建立飞行汽车能耗预测系统，基于步骤一所述飞行汽车行驶速度获得飞行汽车未来车速对应的地面阶段能耗、姿态切换阶段能耗和空中阶段能耗；
步骤三、基于步骤一所述飞行汽车行驶速度和步骤二所述飞行汽车地面阶段能耗、姿态切换阶段能耗和空中阶段能耗，建立飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型，通过所述飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型获得飞行汽车电池剩余可用能。
2.根据权利要求1所述的飞行汽车电池系统可用能估计方法，其特征在于，步骤一所述未来车速规划系统包括地面车速规划模型。
3.根据权利要求2所述的飞行汽车电池系统可用能估计方法，其特征在于，基于所述地面车速规划模型获得飞行汽车地面行驶的最优未来车速，具体步骤包括：
获取道路环境中交通流信息；
将所述交通流信息输入交通信号正时模型计算车辆以绿灯状态通过信号灯时的速度范围；
确定车辆动力性能和优化目标；
建立车辆能耗模型；
基于所述速度范围、车辆动力性能、优化目标和车辆能耗模型建立车辆未来车速优化目标函数，通过对所述车辆未来车速优化目标函数进行寻优，获得飞行汽车地面行驶的最优未来车速。
4.根据权利要求3所述的飞行汽车电池系统可用能估计方法，其特征在于，所述车辆未来车速优化目标函数的表达式为：
其中，J为成本函数值，k为第k个电池剩余可用能预测时刻，k=1,2,3…K，K表示电池剩余可用能预测总时刻，t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻；T为模型预测控制的时间窗口；б 1为目标函数中车辆能耗优化项的权值系数， 为车辆行驶第t时刻的燃料质量， Δt为地面车速规划子模型时间步长；s（t -1+T）为车辆行驶第t-1时刻的位置，s（t）为车辆行驶第t时刻的位置；б 2为目标函数中车辆行驶速度优化项的权值系数，v（t）为车辆行驶第t时刻的速度；v target（t）为车辆行驶第t时刻的目标车速；б 3为目标函数中车辆行驶加速度优化项的权值系数；a（t）为车辆行驶第t时刻的加速度。
5.根据权利要求1所述的飞行汽车电池系统可用能估计方法，其特征在于，步骤二所述飞行汽车能耗预测系统基于整车动力学和飞行力学建立，包括地面行驶能耗计算模型、地面-空中姿态切换能耗计算模型和空中飞行能耗计算模型。
6.根据权利要求5所述的飞行汽车电池系统可用能估计方法，其特征在于，所述地面-空中姿态切换能耗计算模型表达式为：
其中，W loss为车辆地面-空中姿态切换能耗，T trans为车辆姿态切换需要的时间，P motor为车辆机翼的驱动电机功率，b为车辆切换姿态的机翼数目。
7.根据权利要求5所述的飞行汽车电池系统可用能估计方法，其特征在于，所述空中飞行能耗计算模型表达式为：
其中，Q loss（t）为车辆行驶的第t时刻的空中飞行总能耗，Q rise（t）为车辆行驶的第t时刻的起飞阶段能耗，Q down（t）为车辆行驶的第t时刻的降落阶段能耗，为车辆行驶的第t时刻的汽车平飞阶段能耗， t为车辆行驶的第t时刻，t=1,2,3…n，n为车辆行驶的总时刻。
8.根据权利要求1所述的飞行汽车电池系统可用能估计方法，其特征在于，步骤三所述建立飞行汽车的电池系统剩余可用能估计模型具体步骤为：
基于步骤一所述未来车速规划系统获得多个时刻的车辆行驶的最优未来车速；
构建电池系统输入功率模型，将多个时刻的车辆行驶的最优未来车速输入电池系统输入功率模型获得每个时刻车辆行驶的最优未来车速对应的车辆工况；
采用步骤二所述飞行汽车能耗预测系统获得每个时刻车辆行驶的最优未来车速对应的地面行驶能耗、地面-空中姿态切换能耗和空中飞行能耗；
建立用于电池可用能预测的等效模型；
通过所述电池系统输入功率模型和所述用于电池可用能预测的等效模型建立电池系统剩余可用能估计模型，分别将所述多个时刻车辆行驶的最优未来车速对应的车辆工况作为输入，获得每个时刻电流工况条件下的预测电压；
将每个时刻电流工况条件下的预测电压、车辆工况和每个时刻车辆行驶的最优未来车速对应的地面行驶能耗、地面-空中姿态切换能耗和空中飞行能耗分别进行重复迭代计算，达到飞行汽车电池截止放电条件为止，获得电池剩余可用能。
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