基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法技术

本发明专利技术提供一种基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，包括利用改进的粒子群算法PSO优化K均值聚类分析算法K‑means进行行驶工况的划分和面对突变工况时，进行混合动力汽车动态油耗的调节。在行驶工况划分方面，利用改进粒子群算法优化K均值算法的聚类中心，然后根据提取的典型工况的特征参数进行工况的划分；当发生突变工况时，进入节气门动态协调程序进行合理的转矩分配。融合智能算法和PID控制技术解决当前由于转矩分配不当和突然加速或减速时油门突变造成的油耗增加和乘坐舒适性差等问题，以实现对发动机和电机间的功率流进行合理的实时控制，在保证动力性的同时，提高燃油经济性，减少污染物的排放，改善了乘坐舒适性。

Energy management method of dynamic coordinated hybrid electric vehicle based on condition classification

【技术实现步骤摘要】
基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法
本专利技术属于汽车能量管理
，具体涉及一种基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法。
技术介绍
随着环境污染和能源短缺的日益严重，各国纷纷采取措施节能减排，因此各大汽车厂商和科研机构加强了对新能源汽车的研发,其中，混合动力汽车具有较高的续航里程，较好的排放效果，受到了大家的青睐。混合动力主要由两种动力源组成，并且拥有多种运行模式，通过模式之间的协调切换和能量源的特性互补，有效的提高了燃油经济性和整车系统的性能。然而，由于混合动力汽车是一个多变量，不连续，时变的复杂系统，在模式切换中，会出现平顺性差，冲击度大等问题，既增加了动态油耗，又降低乘坐舒适性。混合动力汽车的能量管理方法直接影响了整车的燃油经济性、动力性和操纵稳定性等，具有十分关键的作用。其中，行驶工况则直接影响整车控制器VCU对发动机与电机间的转矩分配，也对整车控制策略的制定有着极其重要的影响。如果能够利用车辆的历史和当前数据对行驶工况进行合理精确的分类，然后根据不同的行驶工况进行合理的转矩分配，则可以进一步提高能量管理策略的优化效果。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，本专利技术利用粒子群算法和K均值算法构建工况划分模型，对行驶工况进行分类，然后通过节气门动态协调程序对不同的工况进行合理的转矩分配，融合智能算法和先进PID控制技术，以解决当前由于转矩分配不当和车辆突然加速或减速时油门突变造成的油耗增加和乘坐舒适性差等问题，实现经行驶工况划分和动态油耗调节后，对发动机和电机间的功率流进行合理的实时控制，在保证动力性的同时，提高燃油经济性和乘坐舒适性，最大可能的减少污染物的排放。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，包括以下步骤：S1：采用基于改进的PSO优化K-means算法的聚类中心，进行工况识别，建立工况划分模型；S2：提取PHEV整车行驶时的典型工况特征参数，通过所述工况划分模型判断当前所处的工况类型；S3：整车控制器VCU根据工况划分模型得到行驶工况的类型，然后进行合理的转矩分配；S4：当工况划分模型识别出当前的行驶工况为稳定工况时，采用等效燃油最小控制策略对发动机和电机间功率流进行合理的调节和控制；当工况划分模型识别出当前的行驶工况为突变工况时，进入节气门开度动态调节程序，通过限制发动机的节气门的开度变化率Δβ，避免发动机在突然加速或减速时燃油过度喷射。进一步的，在对发动机的节气门的开度变化率Δβ进行限制后，输出所述限制后的发动机输出转矩Te_act以及当前电机输出转矩至PHEV整车，然后，PHEV整车通过PID控制对节气门的开度变化率Δβ进行修正。进一步的，所述的步骤S1中，在进行工况识别的过程中，首先根据以往的行驶数据计算出两个聚类中心点，利用改进的PSO优化K-means算法的聚类中心，然后提取典型工况的特征参数，分别为：最高车速vmax、最低车速vmin、平均车速vavg、最大加速度amax、最大减速度dmax、加速时间比pa、车速标准方差km/h、加速度标准方差m/s2。进一步的，所述改进的PSO优化K-means算法的聚类中心指的是将改进PSO算法与K-means算法结合，利用改进PSO算法的全局搜索能力对K-means算法的初始聚类中心进行优化。进一步的，所述改进的PSO算法在粒子迭代过程中，对各个粒子以及粒子群的最优值进行实时监控，并适时地对陷入早熟收敛的粒子进行变异，增加粒子群的多样性，使其及时跳出局部最优解。进一步的，所述的步骤S2中，所述行驶时的典型工况特征参数包括：最高车速vmax、最低车速vmin、平均车速vavg、最大加速度amax、最大减速度dmax、加速时间比pa、车速标准方差km/h、加速度标准方差m/s2。进一步的，所述的步骤S3中，通过如下公式来进行转矩的合理分配：其中，Te_tar’为发动机的目标转矩；Trew为整车所需求的转矩；为当前电机输出转矩；Te为发动机的输出转矩；Δβ为发动机节气门开度变化率；Δα为发动机节气门开度变化率的限制值。进一步的，在所述步骤S6中，通过使用节气门的开度变化率Δβ作为PID控制器的输出，实现发动机对目标转矩的跟随，可表示为：其中：e为发动机转矩偏差控制量，e＝Te_tar’－Te_act，Te_tar’为发动机的目标转矩，Te_act为发动机的实际转矩；kp、ki、kd分别为比例、积分、微分增益系数。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提出一种基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，针对行驶工况的划分，采用改进的粒子群算法优化K均值聚类分析算法的聚类中心，进一步进行聚类划分；针对行驶过程中的突变工况，本专利技术采用限制节气门开度变化率的方法，大大降低了动态油耗，改善了乘坐舒适性。附图说明图1是本专利技术基于智能算法的工况识别流程示意图；图2是本专利技术基于改进的PSO优化K-means的聚类中心的流程示意图；图3是本专利技术针对突变工况采用限制节气门开度变化率的流程示意图；图4是本专利技术在限制后的发动机和电动机动态转矩控制结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。所述的一种基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，包括在线工况分类和转矩动态协调两部分，其中，在线工况分类部分如下：首先，在离线状态下利用改进的粒子群优化算法PSO优化K-means算法的聚类中心，然后根据提取的典型工况的特征参数围绕着聚类中心进行划分，将车辆行驶工况划分为稳定工况和突变工况两大类，在行驶过程中不断获取当前行驶数据与划分好的簇内数据进行比较，实时在线判断车辆当前的所处工况，当车辆运行在稳定工况时，采用等效燃油最小控制策略(ECMS)对发动机和电机间功率流进行合理的调节和控制。当车辆运行在突变工况时，则进入节气门动态协调控制程序，通过控制节气门的开度变化率，限制发动机的喷油浓度，从而避免在模式切换或突然加速时，发动机油门突变而引起的动态油耗增加。所述的一种基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，本专利技术提出的基于行驶工况分类的智能算法包括改进的粒子群优化算法PSO和K均值聚类分析算法K-means。所述的一种基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，针对基本的粒子群优化算法PSO在粒子迭代过程中，有可能因陷入局部极值而出现早熟收敛的现象，本专利技术则对各个粒子以及粒子群的最优值进行实时监控，并适时地对陷入早熟收敛的粒子进行变异，增加粒本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：采用基于改进的PSO优化K-means算法的聚类中心，进行工况识别，建立工况划分模型；/nS2：提取PHEV整车行驶时的典型工况特征参数，通过所述工况划分模型判断当前所处的工况类型；/nS3：整车控制器VCU根据工况划分模型得到行驶工况的类型，然后进行合理的转矩分配；/nS4：当工况划分模型识别出当前的行驶工况为稳定工况时，采用等效燃油最小控制策略对发动机和电机间功率流进行合理的调节和控制；当工况划分模型识别出当前的行驶工况为突变工况时，进入节气门开度动态调节程序，通过限制发动机的节气门的开度变化率Δβ，避免发动机在突然加速或减速时燃油过度喷射。/n

【技术特征摘要】
1.基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采用基于改进的PSO优化K-means算法的聚类中心，进行工况识别，建立工况划分模型；
S2：提取PHEV整车行驶时的典型工况特征参数，通过所述工况划分模型判断当前所处的工况类型；
S3：整车控制器VCU根据工况划分模型得到行驶工况的类型，然后进行合理的转矩分配；
S4：当工况划分模型识别出当前的行驶工况为稳定工况时，采用等效燃油最小控制策略对发动机和电机间功率流进行合理的调节和控制；当工况划分模型识别出当前的行驶工况为突变工况时，进入节气门开度动态调节程序，通过限制发动机的节气门的开度变化率Δβ，避免发动机在突然加速或减速时燃油过度喷射。


2.根据权利要求1所述的基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：在对发动机的节气门的开度变化率Δβ进行限制后，输出所述限制后的发动机输出转矩Te_act以及当前电机输出转矩至PHEV整车，然后，PHEV整车通过PID控制对节气门的开度变化率Δβ进行修正。


3.根据权利要求1所述的基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：所述的步骤S1中，在进行工况识别的过程中，首先根据以往的行驶数据计算出两个聚类中心点，利用改进的PSO优化K-means算法的聚类中心，然后提取典型工况的特征参数，分别为：最高车速vmax、最低车速vmin、平均车速vavg、最大加速度amax、最大减速度dmax、加速时间比pa、车速标准方差km/h、加速度标准方差m/s2。


4.根据权利要求3所述的基于工况分类的动态协调混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：所述改进的PSO优化K-means...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明明，吴静波，郭志军，卢耀真，王永巍，张印，田晨乐，付申振，肖金涛，杜自发，刘佳凯，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：河南;41