[发明专利]一种智能网联新能源汽车分层式能耗优化方法

权利要求书

1.一种智能网联新能源汽车分层式能耗优化方法，其特征在于：包括感知层、决策规划层以及车辆控制层，感知层将获取的信息传递至决策规划层，决策规划层将规划结果输送至车辆控制层；

其中，决策规划层包括路径规划、动作规划以及轨迹规划，将前述三种规划分别与低能耗规划结合实现多目标系统优化；

车辆控制层通过能量管理模块在满足决策规划层的前提下，进行整个动力总成系统的能量管理；

前述将路径规划与低能耗规划进行结合的步骤具体为：

第11步，获取智能网联新能源汽车的路径规划目标函数

其中，Eff(i)表示第i个路点的效率代价项，Saf(i)表示行车的安全项，Sta(i)表示全局参考路径稳定代价项，ω是各项系数；

第12步，将路径规划与低耗能规划结合，得到新的目标函数为

其中，Eff(i)表示第i个路点的效率代价项，Saf(i)表示行车的安全项，Sta(i)表示全局参考路径稳定代价项，Cost(i)表示第i个路点与第i-1个路点之间消耗的能耗，ω是各项系数；

前述将动作规划与低能耗规划进行结合的步骤具体为：

通过对若干目标赋予权重系数，获取车辆的动作规划与低能耗规划的目标函数为

其中x_eff表示道路交通通行效率，x_saf表示交通安全系数，cost表示行车与整个交通能耗，λ是各项系数。

2.根据权利要求1所述的智能网联新能源汽车分层式能耗优化方法，其特征在于：前述将轨迹规划与低能耗规划进行结合的步骤具体为：

第31步，获取车辆的动力学模型

其中，F_cf表示车辆前轮受到的侧向力，F_cr表示车辆前轮受到的纵向力，F_lf表示车辆后轮受到的侧向力，F_lr表示车辆后轮受到的纵向力，ψ表示偏航角速度，(X，Y)表示车身的当前坐标，(x，y)表示车辆全局坐标下的当前坐标，δ_f为车辆的前轮转角，I_z为车身在车辆坐标系下绕垂向转动的转动惯量，m表示车辆质量；

第32步，获取整个动力总成模型

其中，m表示车辆质量，δ表示质量系数，C_D表示空气阻力系数，A表示迎风面积，g表示重力加速度，α(t)表示坡度；

第33步，获取轨迹规划与低能耗规划的优化目标函数

其中，公式(10)需满足-δ_car≤δ_f≤δ_car，0≤P_req≤P_car，δ_car表示该车辆的最大前轮转角，P_car表示汽车最大输出功率，smo(i)项表示轨迹的平顺性，Gui(i)项表示实际轨迹与参考轨迹的偏离程度，obs(i)表示障碍物对轨迹的危险程度，e(i)表示轨迹的能耗，t表示各项系数。

3.根据权利要求2所述的智能网联新能源汽车分层式能耗优化方法，其特征在于：在满足决策规划层的前提下，进行整个动力总成系统的能量管理，由于新能源汽车包含内燃机、电机以及多个电机耦合驱动的多电机驱动系统，因此驱动系统的功率平衡方程为

P_rep＝P_e+P_m+P_b (11)

其中，P_req表示功率平衡方程，P_e表示内燃机，P_m表示驱动电机，P_b表示反馈制动；

在公式(11)中，多电机驱动系统的主要动力源为若干驱动电机，因此驱动系统的功率平衡方程为

P_rep＝P_m1+P_m2+P_b (12)

其中，P_m1、P_m2表示若干个驱动电机，P_b表示反馈制动；

接着获取驱动电机以及其他动力源工作点分布的高效率区间

Fuel＝σ_ENG(ω_ENG,T_ENG) (13)

E＝σ_MG1(ω_MG,T_MG) (14)

其中，Fuel表示发动机的瞬时油耗，ω_ENG表示发动机的转速，T_ENG表示发动机的转矩，E表示电机的瞬时电耗，ω_MG表示电机的转速，T_MG表示电机的转矩；最终获取整个动力总成系统的能量管理优化目标函数

其中，J_e表示能量代价函数，E(t)表示整个动力总成系统的电耗，Fue l(t)表示在时间t内的油耗，P(t)表示新能源汽车内其他电子系统的功耗。