[发明专利]一种线下优化线上预测的转矩分配方法

说明书

本发明公开了一种线下优化线上预测的转矩分配方法，当驾驶员要驾驶车辆到某一目的地时，首先手动选择驾驶员模型，然后输入目的地，车辆控制器根据选择的驾驶员模型，针对该驾驶员的学习结果对行程进行优化，并且根据行程的起点和终点规划路径，利用所选择行驶终点借助车载导航系统获得路况信息，结合所获得的路况信息以及选择的驾驶员模型和电池SOC值，利用所述动态规划方法进行初步转矩分配优化；然后在初步转矩分配优化结果的基础上，利用模型预测控制再进行动态实时最优控制。在已有初步优化控制的基础上进行进一步实时最优控制，减轻了动态优化的计算量，同时实现了混合动力汽车燃油经济性的实时在线控制。

技术领域

本发明属于混合动力汽车领域，具体涉及一种模式切换中转矩分配方法。

背景技术

近年来，随着汽车工业的迅速发展，汽车保有量的持续增加，环境与能源危机的压力日益加剧，普及推广新能源汽车技术是我国解决环境能源问题的有效途径之一。混合动力汽车作为在新能源技术中由传统汽车向纯电动汽车过渡的关键环节，兼具内燃机和蓄电池两种车载能量源，使其具有相对传统车更好的燃油经济性和排放性能以及相对纯电动汽车更长续驶里程的优点，显示出巨大的应用潜力，成为世界各国汽车领域竞相研究的热点。而良好的整车控制策略或方法是实现混合动力汽车高经济性与低排放的关键，对于提高整车性能、降低成本具有重要的意义。

目前混合动力汽车各项技术都已趋向成熟，整车控制策略方面，因基于规则的逻辑门限控制策略简单易行、实用性强且有较好的鲁棒性，被广泛应用于现有混合动力汽车模式切换的控制策略中。但这种策略未考虑实际路况的动态变化以及电机、电池、传动系效率等因素的影响，因而也就无法达到全局的最优和整车燃油经济性最高，所以在控制策略方面还需要进一步的完善。而从控制效果来看，针对特定驾驶员的驾驶习惯以及未来一段时间的行驶路况、以全局油耗最小或者效率最大的全局优化控制方法可以视为混合动力系统最为理想或者最具节油潜力的优化方法，但需要提前采集驾驶员的驾驶习惯，并通过手段获得未来一段时间内的路况信息，但是计算量庞大，不能直接用于实车实时控制，但可以作为在能量管理设计阶段的评价标准，为实时控制提供一些必要的参考信息。

发明内容

本发明提出了一种混合动力转矩分配的控制方法，能够针对不同的驾驶员转矩需求进行转矩分配。通过迭代学习的方法获得驾驶员驾驶习惯、驾驶意愿进而获得控制加速踏板和制动踏板的加速度，得到车辆的转矩需求或功率需求；针对驾驶员的转矩需求或者功率需求具有很强的随机性，本发明利用马尔科夫链描述驾驶员的需求，得到该驾驶员控制下的转矩转移概率；当驾驶员要驾驶车辆到某一目的地时，首先手动选择驾驶员模型，然后输入目的地，车辆控制器(可采用车载ECU)根据选择的驾驶员模型针对该驾驶员的学习结果对行程进行优化，并且根据行程的起点和终点规划路径，并根据所选择行驶终点借助车载导航系统(GPS/GIS等)获得路况信息：平路，下坡，或是上坡，或是堵车等等，结合所获得的信息以及选择的驾驶员模型和电池SOC值，利用动态规划方法进行初步转矩分配优化；然后在初步转矩分配优化结果的基础上，利用模型预测控制进行动态实时最优控制，在已有初步优化控制的基础上进行实时最优控制，减轻了动态优化的计算量，同时实现了混合动力汽车燃油经济性的实时在线控制。

本发明的有益效果：

1、能够根据驾驶员的功率、转矩需求控制发动机、电机A、B的功率输出，满足驾驶员操作习惯。

2、通过车载导航系统进行路径规划，并根据路况信息进行离线规划，得到初步优化结果，能够大大减少在线计算了，提高控制的实时性。

3、行驶过程中实时采集路况信息，进行再次优化，对离线优化结果进行实时校正，得到最优的控制结果，保证了混合动力汽车最佳燃油经济性。

附图说明

图1为控制模块逻辑框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。