[发明专利]一种二阶振荡粒子群算法的全混动汽车能效优化方法

权利要求书

1.一种基于二阶振荡粒子群算法的全混动汽车能效优化方法，是基于插电式四驱全混合动力系统实现的，所述插电式四驱全混合动力系统包括发动机、第一离合器、第二离合器、自动变速箱控制单元TCU、前驱动电机、前ISG电机、后驱动电机、前驱动电机变速器、前ISG电机逆变器、前驱动电机逆变器、后驱动电机变速器、后驱动电机逆变器，车载充电机、动力电池和DCDC转换器；

插电四驱全混合动力汽车在行驶过程中，实时监测动力电池剩余电量SOC及动力电池状态信息、车辆行驶速度、驾驶员意图，根据车辆行驶速度及油门踏板开度计算车辆需求转矩，根据车辆需求转矩、电池SOC及电池状态信息设定动力系统的工作模式；动力系统包括五种工作模式，第一：全驱动混合动力模式；第二：前轮驱动混合动力模式；第三：四驱纯电动模式；第四：后驱纯电动模式；第五，增程式混动模式；

其特征在于：当动力系统进入到全驱动混合动力模式或者四驱纯电动模式时，采用基于二阶振荡粒子群算法对系统能效进行优化，包括如下步骤：

S1：确定优化设计变量：

设计变量一共包括三个参数，分别为：前驱动电机转矩T_m1，前ISG电机转矩T_m2和后驱动电机转矩T_m3；

S2：确定优化设计目标：系统为单目标优化，优化目标为混合动力汽车实时总效率最高；

S3：确定优化限制条件；

S4：在汽车行驶过程中，实时监测动力电池剩余电量SOC、车辆行驶速度及油门踏板开度，由所述车辆行驶速度和油门踏板开度计算车辆需求转矩，当SOC低于30％时，进入步骤S5，否则进入步骤S9；

S5：控制发动机启动，当车辆的总转矩需求大于发动机输出的最大转矩，进入步骤S6，否则进入步骤S8；

S6：系统总的转矩需求为T_q，计算三个驱动电机允许输出的最大转矩之和T_m，则发动机输出的最小转矩T_e1＝T_q-T_m，根据节气门开度、换挡策略及油门踏板信号，确定发动机工作范围，发动机按高效区最小转矩工作，三个电机的转矩之和为：T_m＝T_q-T_e1，三个电机之间的转矩应用二阶振荡粒子群算法计算转矩，考虑到转矩分配系数ψ的影响，T_m＝ψ₁×T_m1+ψ₂×T_m2+ψ₃×T_m3，如果车辆为前驱模式，前两个电机之间的转矩应用二阶振荡粒子群算法计算，T_m＝ψ₁×T_m1+ψ₂×T_m2，ψ₁为前驱动电机的转矩分配系数，ψ₂为前ISG电机的转矩分配系数，ψ₃为后驱动电机的转矩分配系数；

S7：对设计变量进行优化，其具体的优化流程如下：

S7-1：初始化粒子群优化算法参数，包括：最大迭代次数T_max、粒子数目m、惯性权重系数ω、加速系数c₁、c₂，将当前优化代数设置为t＝1，t≤T_max，在三维空间中，随机产生m个粒子x₁，x₂，...,x_i,...,x_m，构成种群X(t)，随机产生各粒子初始速度v₁，v₂，...,v_i,...,v_m，构成种群V(t)，其中第i个粒子的位置为x_i＝(x_i,1，x_i,2，x_i,3)，速度为v_i＝(v_i,1，v_i,2，v_i,3)，x_i,1表示第i个粒子的第k时刻前驱动电机转矩T_m1(k)_i大小，x_i,2表示第i个粒子的第k时刻前ISG电机转矩T_m2(k)_i大小，x_i,3表示第i个粒子的第k时刻后驱动电机转矩T_m3(k)_i大小，v_i,1表示第i个粒子的第k时刻前驱动电机转矩T_m1(k)_i的飞行速度，v_i,2表示第i个粒子的第k时刻前ISG电机转矩T_m2(k)_i的飞行速度，v_i,3表示第i个粒子的第k时刻后驱动电机转矩T_m3(k)_i的飞行速度；

S7-2：分别计算前驱动电机、前ISG电机和后驱动电机在第k时刻的实时输入输出功率；

S7-3：根据步骤S7-2的计算结果计算第k时刻的电机系统实时效率η(k)_i的倒数；

S7-4：将得到的第i个粒子第k时刻的电机系统效率η(k)_i的倒数作为适应度值大小来评价每个粒子的好坏，存储当前各粒子的最佳位置pbest和与之对应的电机系统效率的倒数，并将种群中适应值最优的粒子作为整个种群中的最佳位置gbest；

S7-5：更新粒子的速度和位置，产生新的种群X(t+1)：

如果当前进化代数t小于最大进化代数T_max的1/2，通过公式(5)-(6)更新粒子的速度和位置，产生新的种群X(t+1)：

v_i,j(t+1)＝ωv_i,j(t)+c₁r₁[p_i,j-(1+ξ₁)x_i,j(t)+ξ₁x_i,j(t-1)]+c₂r₂[p_g,j-(1+ξ₂)x_i,j(t)+ξ₂x_i,j(t-1)] (5)

x_i,j(t+1)＝x_i,j(t)+v_i,j(t+1) (6)

其中，

如果当前进化代数t大于最大进化代数T_max的1/2，通过公式(8)-(9)更新粒子的速度和位置，产生新的种群X(t+1)：

v_i,j(t+1)＝ωv_i,j(t)+c₁r₁[p_i,j-(1+ξ₁)x_i,j(t)+ξ₁x_i,j(t-1)]+c₂r₂[p_g,j-(1+ξ₂)x_i,j(t)+ξ₂x_i,j(t-1)] (8)

x_i,j(t+1)＝x_i,j(t)+v_i,j(t+1) (9)

其中，

上式中，i＝1,2,...,m；j＝1,2,3；v_i，j为第i个粒子的当前速度；ω表示惯性权重系数；c₁和c₂表示正的加速系数；r₁、r₂、ξ₁、ξ₂为随机数，在算法前期，即当前进化代数t小于最大进化代数T_max的1/2时，按照公式(7)计算ξ₁和ξ₂，目的保证算法具有较强的全局搜索能力，在算法后期，即当前进化代数t大于最大进化代数T_max的1/2时，按照公式(10)计算ξ₁和ξ₂，保证算法良好的收敛性能；p_i,j表示第i个例子迄今找到的最佳位置pbest；p_g，j是整个粒子群搜索到的最佳位置gbest；x_i，j为第i个粒子的当前位置；

S7-6：更新粒子的pbest和gbest；

S7-7：判断当前优化代数t是否等于T_max，若为是则停止计算，输出适应度值最小的粒子v_i，即将第k时刻实时总效率η(k)_i最高的粒子v_i作为所求结果，并根据对应的T_m1(k)_i，T_m2(k)_i和T_m3(k)_i控制所述前驱动电机、ISG电机和后驱动电机，计算三个电机的转矩之和，结束流程；如果tT_max，则令t＝t+1，并返回步骤S7-5继续搜索；

S8：系统总的转矩需求大于发动机经济区最小转矩，执行步骤S8-1，否则执行步骤S8-2；

S8-1：系统为发动机单独驱动模式；

S8-2：系统为并联前驱模式，控制发动机启动，根据节气门开度、换挡策略及油门踏板信号确定发动机工作范围，ISG电机改为发电模式，发动机输出转矩除了满足车辆行驶需要之外，剩余转矩由ISG电机发电，为动力电池组充电；

S9：当系统总的转矩需求小于三个电机的转矩之和，执行步骤S10，否则执行步骤S11；

S10：车辆为纯电驱动模式，三个电机之间的转矩应用二阶振荡粒子群算法计算转矩，考虑到转矩分配系数的影响，T_m＝ψ₁×T_m1+ψ₂×T_m2+ψ₃×T_m3，如果车辆为前驱模式，前两个电机之间的转矩应用二阶振荡粒子群算法计算，T_m＝ψ₁×T_m1+ψ₂×T_m2，进入步骤S7，执行优化操作，否则执行步骤S11；

S11：控制发动机启动，根据节气门开度、换挡策略及油门踏板信号，确定发动机工作范围，发动机按高效区最小转矩工作，三个电机的转矩之和为：T_m＝T_q-T_e1，三个电机之间的转矩应用二阶振荡粒子群算法计算转矩，考虑到转矩分配系数的影响，T_m＝ψ₁×T_m1+ψ₂×T_m2+ψ₃×T_m3，如果车辆为前驱模式，前两个电机之间的转矩应用二阶振荡粒子群算法计算，T_m＝ψ₁×T_m1+ψ₂×T_m2，进入步骤S7，执行优化操作。