[发明专利]一种融合驾驶员偏好的纯电动汽车驾驶辅助系统优化方法

权利要求书

1.一种融合驾驶员偏好的纯电动汽车驾驶辅助系统优化方法，其特征在于：

包括以下步骤：

步骤S1：输入车辆属性数据，并设置目标车速；

步骤S2：将加速时间最少，能量消耗最小，乘坐舒适性最佳即冲击度最小作为非优势排序的遗传算法NSGA-II的优化目标；依据上述优化目标，采用NSGA-II算法，结合仿真实验，对决策变量加速度a进行优化求解，获得Pareto非支配解集；

步骤S3：从所述Pareto非支配解集按照不同优化目选取的四组解，并将对应的决策变量加速度a分别拟合曲线供驾驶员选择；通过当前速度插值出决策变量加速度a，用以为驾驶员提供优化的加速度值，从而使汽车能够加速到目标车速；

其中，所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：构建目标函数：选择加速度a作为决策变量，将加速时间最少，能量消耗最小，乘坐舒适性最佳作为优化目标；

选取加速度a作为决策变量，将加速度的最大数目设定为10，并对加速度的大小进行约束，具体如式(1)所示：

此外，当a_i为0时，表示a_i在加速过程中并没有被采用；这也表明加速过程中所采用的加速度的数目能够比10小；在实际加速过程中，加速度的值随速度的变化而变化；在加速初始阶段，所采用的加速度值a_i最大,0≤a_i≤3，随着速度的增加，加速值会逐渐减小；因此，根据目标速度值v_target来设置决策变量加速度a；具体设置过程如下：将v_target均分为10个间隔，在每个间隔设置一个加速度值；其数学模型如式(2)所示：

将整个加速过程消耗的总能量定义为目标f₁(a)，f₁(a)的数学模型如式(3)所示：

式中：μt为仿真步长；P_i为每一步所对应的电池功率，η为传动效率，η_m为电机效率，T_i，n_i分别为每步对应的电池放电效率、电机转矩和转速；

将整个加速过程的乘坐舒适性定义为目标f₂(a)，其数值上等于冲击度绝对值之和；f₂(a)的数学模型如式(4)所示：

式中：j_i为每一步所对应的冲击度；

将整个加速过程的所花费的时间定义为目标f₃(a)；f₃(a)的数学模型如式(5)所示

f₃(a)＝m·μt (5)

该多目标优化问题的目标函数表示如下：

步骤S22：获取Pareto非支配解集：在Matlab/Simulink仿真平台上建立多目标优化仿真模型即公式(6)，运行仿真，通过公式(3)，(4)，(5)的加速时间、能耗、冲击度数学模型计算得到个体适应度值，然后采用多目标算法NSGA-II,获取Pareto最优解集。

2.根据权利要求1所述的一种融合驾驶员偏好的纯电动汽车驾驶辅助系统优化方法，其特征在于：步骤S1中所述车辆属性数据包括动力部件参数、牵引特性和电池特性。