[发明专利]基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法

说明书

本发明涉及一种基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法，属于新能源汽车领域，包括S1：划分驾驶工况网格单元，计算各网格单元的典型特征参数；S2：采用PCA方法对工况特征参数进行降维处理，采用聚类分析算法进行工况分类；S3：建立基于神经网络的工况识别算法，采用步骤S2中的特征参数和工况类型离线训练神经网络模型；S4：利用历史速度数据在线识别工况类型，实时更新等效因子，采用等效燃油消耗最小策略在线获取发动机‑电机功率分配，使得发动机工作在高效率区域。本发明考虑了驾驶工况对能量管理性能的影响，通过在线识别驾驶工况，可实时优化等效因子，提高了车辆燃油经济性以及能量管理策略的工况适应性。

技术领域

本发明属于新能源汽车领域，涉及一种基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法。

背景技术

与传统汽车相比，混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicles,HEVs)在减少污染物排放和能量消耗方面具有显著优势，HEVs的性能在很大程度上依赖于能量管理策略。然而，基于动态规划算法的能量管理策略需要事先获取驾驶工况数据，无法实现HEVs的在线控制。等效燃油消耗最小策略(Equivalent Consumption Minimum Strategy,ECMS)通过引入等效因子，将电机的能量消耗折算成发动机的燃油消耗，可实现HEVs的实时控制。然而，等效因子对驾驶工况的敏感度极高，只有在已知行驶工况的情况下，才能通过系统优化得到等效因子的最优值。因此，亟需设计一种驾驶工况识别方法，实时更新等效因子，提高HEVs能量管理策略的自适应性，进一步提高车辆燃油经济性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法，优化驾驶工况特征参数，基于神经网络的工况识别算法，在线识别工况类型，实时更新等效因子，采用ECMS算法在线获取发动机-电机功率分配，从而提高能量管理策略的工况自适应性和车辆燃油经济性。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法，包括以下步骤：

S1：划分驾驶工况网格单元，计算各网格单元的典型特征参数；

S2：采用PCA方法对工况特征参数进行降维处理，采用聚类分析算法进行工况分类；

S3：建立基于神经网络的工况识别算法，采用步骤S2中的特征参数和工况类型离线训练神经网络模型；

S4：利用历史速度数据在线识别工况类型，实时更新等效因子，采用等效燃油消耗最小策略在线获取发动机-电机功率分配，使得发动机工作在高效率区域。

进一步，所述步骤S1包括以下步骤：

S11：将所选驾驶工况训练集划分为间隔60秒的网格单元；

S12：选取11个参数来表征驾驶工况，计算各工况单元的典型特征参数如下：

平均速度：

最大速度：v_max＝max{v₁,v₂,v₃,v₄,…,v_n}

速度标准差：

最大加速度：a_max＝max{a₁,a₂,a₃,a₄,…,a_n}

最小加速度：a_min＝min{a₁,a₂,a₃,a₄,…,a_n}

加速度标准差：