[发明专利]一种智能混合动力汽车自适应能量管理方法

说明书

本发明公开了一种智能混合动力汽车自适应能量管理方法，具体按照以下步骤实施：建立关于单轴并联式混合动力汽车的并联A‑HEVs模型；采用ECMS优化换挡指令和转矩分配，结合并联A‑HEVs模型，提取优化换挡图；通过优化换挡图开发具有柔性转矩需求和考虑电池寿命的改进型ECMS；对改进型ECMS设计其目标函数中主要参数的自适应律，实现智能混合动力汽车自适应能量管理；本发明的管理方法综合考虑驾驶性和燃油经济性，采用ECMS协同优化换挡决策和转矩分配，以提取优化换挡图，大大降低了换挡频率；引入柔性转矩需求和考虑电池寿命形成改进型ECMS，对转矩进行优化分配，在确保交通效率的同时提高了燃油效率和电池寿命。

技术领域

本发明属于新能源汽车动力设计技术领域，具体涉及一种智能混合动力汽车自适应能量管理方法。

背景技术

汽车电气化和智能化正成为未来可持续交通的重要发展趋势。与传统汽车相比，近年来智能混合动力汽车(A-HEVs)由于其出色的能量效率和自主性，受到越来越多的关注。鉴于考虑车辆的功率需求，设计A-HEVs的主要挑战在于，如何在多个能量源之间分配功率。A-HEVs排放的降低和燃油效率的提高很大程度上取决于能量管理策略(EMS)。为提高燃油效率，A-HEVs的EMS通常可以由两层框架实现。上层是对车辆整体运动学的控制，在满足车辆安全和道路约束的前提下，通过改变车辆速度提高燃油效率。下层是对不同动力源之间的功率分配优化，通过实现功率分配以满足上层的功率需求。由于设计过程复杂、琐碎，设计该能量管理策略来完全实现节油潜力非常具有挑战性。为此人们越来越多地采用基于优化的方法来设计A-HEVs的EMS。

动态规划(DP)，庞特里亚金最小值原理(PMP)，模型预测控制(MPC)和等效消耗最小化策略(ECMS)通常用于开发混合动力汽车的EMS。DP可以实现全局最优，但是由于其要求对整个行驶工况(速度，道路坡度等)有先验知识，并且计算量较大，因此在实际中不能直接应用于车辆。ECMS可以实现实时优化，其性能与等效因子密切相关。PMP将全局优化问题转换为瞬时汉密尔顿优化问题。通过最小化瞬时汉密尔顿函数以优化功率分配。MPC通过优化滚动时域目标函数获得最优控制，考虑了未来工况的不确定性。目前大多研究针对跟车场景下的智能HEV经济驾驶和能量管理优化，较少涉及单车行驶场景下智能HEV的能量管理优化。

装备AMT的并联混合动力汽车在市场上非常受欢迎，尤其是对于卡车等商用车而言，因为它们可以满足对燃油经济性、排放和购买成本的要求。它们的能量管理包括转矩分配和换挡指令。由于需权衡燃料经济性和驾驶性，因此协同优化转矩分配和换挡指令非常具有挑战性。驾驶性主要考虑是否频繁换挡作为评价标准(例如短时间间隔内频繁升挡和降挡)。通过最小化瞬时燃油消耗来实现ECMS，无需事先获知整个行驶工况，非常适合动力总成控制的实时优化。但是这可能导致频繁换挡。为降低计算成本，采用William模型简化发动机和电机模型，利用ECMS优化挡位选择和转矩分配。因此，考虑燃油经济性和驾驶性，如何协同优化换挡决策和转矩分配是非常重要的。

综上，目前在优化过程中还没有充分考虑混合动力总成动力学特性，从而导致控制自由度降低，这限制了燃油效率的进一步提升。另一方面，由于计算效率低和对行驶工况的先验知识需求，难以实时应用。此外大多数研究只涉及智能功率分流式混合动力汽车的能量分配，而没有涉及换挡决策。将离散的换挡决策与连续的转矩分配的优化问题集成在一起，对计算的要求更高，也更具挑战性。

发明内容

本发明的目的是提供一种智能混合动力汽车自适应能量管理方法，在确保交通效率的同时提高了燃油效率和电池寿命。

本发明所采用的技术方案是，一种智能混合动力汽车自适应能量管理方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、建立关于单轴并联式混合动力汽车的并联A-HEVs模型；

步骤2、采用ECMS优化换挡指令和转矩分配，结合并联A-HEVs模型，以提取优化换挡图；