[发明专利]一种面向工况的混合动力汽车控制参数标定方法有效
申请号: | 201910025948.5 | 申请日: | 2019-01-11 |
公开(公告)号: | CN109747654B | 公开(公告)日: | 2019-08-09 |
发明(设计)人: | 曾小华;崔臣;王越;李广含 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | B60W40/00 | 分类号: | B60W40/00;B60W50/00;G06F17/00 |
代理公司: | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人: | 李荣武 |
地址: | 130012 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 控制参数 标定 混合动力汽车 工况特征 多元线性回归分析 多元线性回归模型 粒子群算法 快速确定 指标筛选 样本 优化 | ||
1.一种面向工况的混合动力汽车控制参数标定方法,其特征在于,包括以下内容:
第一,建立工况样本,具体包括以下步骤:
①首先选定若干个标准循环工况,然后提取每个标准循环工况的所有动力学片段,将每一动力学片段看作一个独立的工况,所述动力学片段的划分方法为以工况起始点作为第一个动力学片段的起始点,以起始点后车速经历大于零后的第一个零车速点作为第一个动力学片段的结束点,以上一动力学片段的结束点作为下一动力学片段的起始点,以此类推,若最后一个动力学片段起始点后车速始终为零,则舍弃该段,所有循环工况的动力学片段数之和即为样本数,计为N;
②计算各独立工况的20个特征指标C1,C2,C3......C20,所述20个特征指标依次指停车比例、停车次数、加速比例、减速比例、巡航比例、平均加速度、最大加速度、加速度标准差、平均减速度、最大减速度、减速度标准差、平均行驶车速、车速标准差、车速均方根、最高车速、0-20km/h车速比例、20-40km/h车速比例、40-60km/h车速比例、60-80km/h车速比例、80-100km/h车速比例,每个特征指标Cx为一元素数为N的向量,x为下角标,代表1,2,3......20;
第二,各独立工况的控制参数优化,具体包括以下步骤:
①确定要优化的控制参数P;
②使用粒子群算法在每一独立工况下对P进行优化,以燃油消耗量最小为适应度函数,以电池SOC平衡为约束条件,以P作为粒子位置,设定迭代次数K作为优化终止条件,最终得到各独立工况下使燃油消耗量最小的最佳控制参数Pb,Pb为一元素为N的向量;
第三,基于相关性的工况特征指标筛选,具体包括以下步骤:
①使用线性回归分析中的相关性公式计算各特征指标之间的相关系数如式(1)所示,各特征指标与最佳控制参数之间的相关系数如式(2)所示:
式中下角标x、y均表示特征指标代号,为1,2,3......20;
②筛选出与最佳控制参数相关性较高的工况特征指标,设置阈值R1,保留所有的特征指标,其余的剔除;
③依据各工况特征指标之间的相关性继续缩减特征指标数量,设置阈值R2,在步骤②中保留的工况特征指标中,寻找所有的特征指标对Cx、Cy,视为重复的工况特征指标,保留与最佳控制参数相关性较高的,即与中的较大值对应的工况特征指标,剔除较小值对应的工况特征指标;
经过以上所述筛选步骤后保留下来的工况特征指标个数记为M,M≤20;
第四,多元线性回归分析,具体包括以下步骤:
①设置模型的显著性水平α,建立最佳控制参数Pb与M个工况特征指标之间的多元线性回归模型,模型如式(3)所示:
Pb=β0+β1·C1+β2·C2+......+βM·CM+ε (3)
式中,β0为常数项,β1、β2……βM为回归系数,ε为随机误差;
②残差分析,根据所述多元线性回归模型得到各样本的残差r1、r2……rN及对应的置信区间rint1、rint2……rintN,若某样本的置信区间不包含零点,则认为该样本数据异常,将其剔除,然后重新建立式(3)所示多元线性回归模型;
③对模型开展T检验,设进入该步骤时的工况特征指标个数为Me,先更新Me,若存在未通过T检验的回归系数βw,则剔除下标号最小的βw对应的Cw并进入步骤④,此时剩余工况指标个数为Mo,Mo=Me-1;若不存在未通过T检验的回归系数,则剩余工况指标个数为Me,进入步骤⑤;
④保持显著性水平α不变,建立最佳控制参数Pb与Mo个工况特征指标之间的多元线性回归模型并进行F检验,若F检验通过,则进入步骤③;若F检验未通过,则还原最新被剔除的一个工况特征指标并进入步骤⑤,此时剩余工况指标个数为Me;
⑤以最终保留的Me个工况特征指标与Pb之间的多元线性回归模型作为最终模型,如式(4)所示:
第五,对于要标定的新工况,计算所述最终保留的Me个工况特征指标,并将其代入式(4),得到该工况对应的最佳控制参数。
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