【技术实现步骤摘要】
一种基于快速求解算法的混合动力车辆跟车巡航能量管理方法
本专利技术属于车辆能量管理
,具体涉及一种基于快速求解算法的混合动力车辆跟车巡航能量管理方法。
技术介绍
在智慧城市、智能交通和汽车智能化的大背景下,在人-车、车-车、车-路通信的基础上,我们需要对车辆速度等进行综合控制以提高整车能源的利用效率。车载导航系统、全球定位系统和地理信息系统的引入,使车辆获取未来道路和交通信息成为可能,也为车辆提供更好的条件以提高能源利用效率,尤其是节能的速度规划已经成为汽车能量管理的重要一部分。通常是基于导航、高精度地图和对未来道路信息的预测,综合考虑路况信息对车辆行驶经济性的影响,从而改善驾驶决策行为和动力传动系统的控制输出,最终提高整车能源利用效率。现有的车辆能量管理算法较为复杂,且在跟车巡航方面缺少相应的算法。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的缺陷,本专利技术提供了一种基于快速求解算法的混合动力车辆跟车巡航能量管理方法,本专利技术所述方法将对非线性系统求最优解的快速算法应用于上层的速度规划中,能够保证跟车的前提下合理地规划速度和驱动力以及制动力。结合说明书附图,本专利技术的技术方案如下:一种基于快速求解算法的混合动力车辆跟车巡航能量管理方法,所述方法步骤如下:步骤一:建立非线性优化快速算法;步骤二:对考虑跟车的上层速度规划建模,并将非线性优化快速算法应用于模型;步骤三:对上层速度规划下得到的驱动力和制动力进行优化,以节能为目的进行下层控制分配力矩; ...
【技术保护点】
1.一种基于快速求解算法的混合动力车辆跟车巡航能量管理方法,其特征在于:/n所述方法步骤如下:/n步骤一:建立非线性优化快速算法;/n步骤二:对考虑跟车的上层速度规划建模,并将非线性优化快速算法应用于模型;/n步骤三:对上层速度规划下得到的驱动力和制动力进行优化,以节能为目的进行下层控制分配力矩;/n步骤四:根据下层控制的力矩分配,获得发动机力矩和电机力矩。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于快速求解算法的混合动力车辆跟车巡航能量管理方法,其特征在于:
所述方法步骤如下:
步骤一:建立非线性优化快速算法;
步骤二:对考虑跟车的上层速度规划建模,并将非线性优化快速算法应用于模型;
步骤三:对上层速度规划下得到的驱动力和制动力进行优化,以节能为目的进行下层控制分配力矩;
步骤四:根据下层控制的力矩分配,获得发动机力矩和电机力矩。
2.如权利要求1所述一种基于快速求解算法的混合动力车辆跟车巡航能量管理方法,其特征在于:
所述步骤一中,建立非线性优化快速算法的具体过程如下:
将非线性系统:
y=Cx
中的非线性部分转化为一个具有时变扰动的线性方程:
y=Cx
其中:x∈Rn×1为状态变量,u∈Rm×1为控制变量,d∈Rl×1为时变扰动,y∈Rs×1为输出变量,A∈Rn×n为状态矩阵,Bu∈Rn×m为控制矩阵,Bd∈Rn×l为扰动矩阵,C∈Rs×n为输出矩阵;
目标函数为:
其中:Q∈Rs×s和R∈Rm×m均为正定加权矩阵;
控制律表示为系统状态、扰动及其导数的反馈形式:
在第一次迭代中:
将扰动去除,非线性系统:
转化为线性系统:
根据基础算法,选择控制律为:
u1=Kxx1
因此,得到控制变量u1和状态变量x1的最优解;
在第二次迭代中:
通过将控制律代入原系统,得到第一次迭代的扰动为:
Bdd1=f(x1,u1)-Ax1+Buu1
然后,将非线性系统转化为:
将更新后的系统与控制律:
相结合,得到第二次迭代的最优控制律u2和x2;
根据上述迭代过程,通过不断地对系统进行更新,可以得到多次迭代的结果,最终得到迭代的最优控制规律并找到规律。
3.如权利要求2所述一种基于快速求解算法的混合动力车辆跟车巡航能量管理方法,其特征在于:
所述步骤二中,将非线性优化快速算法应用于模型的具体过程如下:
设定状态变量控制变量
其中:Δds为本车和前车相对距离误差,Δv为本车和前车的速度差,Ft为本车的驱动力,为本车驱动力变化率,Fb为本车制动力;
令b=crg
其中:Cd为空气阻力系数;Af为迎风面积;ρ为空气密度;M为车辆质量;cr为关于f和θ的函数,θ为坡度,f为滚动阻力系数;g为重力加速度;
进一步地:
cr=fcosθ+sinθ;
其中:Th为跟车时距,ap为前车加速度,ah为本车加速度,FR为车辆...
【专利技术属性】
技术研发人员:高炳钊,刘嘉琪,董世营,
申请(专利权)人:吉林大学,
类型:发明
国别省市:吉林;22
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