[发明专利]一种基于路况变化的混合动力车工况预测方法和系统

说明书

本发明属于车辆控制技术领域，涉及一种基于路况变化的混合动力车工况预测方法和系统，包括以下步骤：S1设定路况种类，根据路况种类建立各种路况变化的向量；S2根据向量建立转换矩阵，并计算各向量对应的车辆工况的密度函数；S3根据转换矩阵和密度函数获得时刻t车辆工况v_t由某一路况j产生的概率以及时刻t车辆工况v_t在时刻t+1时路况为j的概率，并通过递推获得时刻t+1时最优的车辆工况矩阵；S4根据转换矩阵和密度函数获得车辆工况的数学期望，数学期望最大时对应的车辆工况矩阵中的车辆工况为最终预测的车辆工况。其可以在路况发生突发状况的情况下，准确预测混合动力车的未来车辆工况。

技术领域

本发明是关于一种基于路况变化的混合动力车工况预测方法和系统，属于车辆控制技术领域。

背景技术

随着石油资源的日益枯竭和城市环保要求的提高，混合动力公交车大量被应用于城市的公交系统中。混合动力车相对于传统车辆来讲，基于其特有的结构在节能方面有更大的优势。为了实现混合动力车辆的最优能耗，需要研究整车的能量管理策略。而车辆的工况是影响能量管理策略的重要因素，因此车辆工况的预测成为了一个重要的研究课题。常用的工况预测方法往往是基于已有的车辆工况，对未来的车辆工况进行预测，但是如果此时路况发生变化则预测的车辆工况就会显著偏离实际值，导致预测结果不准确。本发明提出了一种新的工况预测方法，

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明的目的是提供了一种基于路况变化的混合动力车工况预测方法和系统，其可以在路况发生突发状况的情况下，准确预测混合动力车的未来车辆工况。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于路况变化的混合动力车工况预测方法，包括以下步骤：S1设定路况种类，根据路况种类建立各种路况变化的向量；S2根据向量建立转换矩阵，并计算各向量对应的车辆工况的密度函数；S3根据转换矩阵和密度函数获得时刻t车辆工况v_t由某一路况j产生的概率以及时刻t车辆工况v_t在时刻t+1时路况为j的概率，并通过递推获得时刻t+1时最优的车辆工况矩阵；S4根据转换矩阵和密度函数获得车辆工况的数学期望，数学期望最大时对应的车辆工况矩阵中的车辆工况为最终预测的车辆工况。

进一步，密度函数根据车辆工况的时间序列获得，时间序列为

v_t-μ_i＝φ(v_t-μ_i)+ε_t

其中，V_t为时刻t时的速度，S_t为与各种路况变化的向量，a为随机的一种路况变化，α＝(μ_i，μ_j，φ，σ²)，μ_i和μ_j分别对应于路况i和路况j下的常数，φ为S_t下的自回归参数，ε_t符合正态分布，并且独立同分布，σ²是表示正态分布中的方差。

进一步，转换矩阵P为：

表示其为从路况i变化到路况j的转换概率，N为路况的数量。

进一步，时刻t车辆工况v_t由某一路况j产生的概率为：计算每一路况产生时刻t车辆工况v_t的概率，并将概率生成向量其中，θ为表示α和的参数。

进一步，时刻t车辆工况v_t在时刻t+1时路况为j的概率为：计算每一路况时刻t+1时路况为j的概率，并将概率生成向量

进一步，时刻t+1时最优的车辆工况矩阵为：