一种基于实时交通流预测的并联式混合动力汽车分层能量管理策略制造技术

本发明专利技术公开了一种基于实时交通流预测的并联式混合动力汽车分层能量管理策略，通过智能交通系统获得的实时交通信息，预测和构建全局未来行车工况，传入车辆分层混动控制器，以解决传统控制依赖于固定路线和离线优化的问题。通过对当前时刻到过去一段时间内交通网络内的车速、车流、拥挤度聚合成为交通通行速度图，作为全局控制器的参考，经过最优化得到最优速度参考轨迹与参考SOC轨迹；在MPC模块中使用自适应等效燃油消耗因子来让实时SOC跟踪参考SOC，速度参考轨迹作为MPC参考轨迹，从而得到适应于当前混动车辆的发动机与电机控制信息，最后使用该车辆运动模型辅助惯性导航定位。具有稳定性好、实时性好、能源效率高的优点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于实时交通流预测的并联式混合动力汽车分层能量管理策略


[0001]本专利技术属于混合动力系统控制，具体指代一种基于DP全局规划和自适应等效燃油消耗因子算法的车辆并联式混合动力系统控制方法。

技术介绍

[0002]随着减碳减排的大趋势，对于混合动力车辆能量效率提升也有着愈来愈高的需求。智能交通系统和短程通讯技术的发展，对缓解城市拥堵、提高交通安全性、减少额能源消耗、提高经济性等问题都带来了发展的新思路。
[0003]目前主流的用于车辆混合动力系统控制的方案为：通过对于固定路线的离线优化，求得一个最优解，当车辆行驶时进行工况识别，使用查表法求得当前转矩分配；或者使用车速预测器进行短期工况预测，再优化目标函数，实现能量优化分配。但离线优化依赖于固定路线固定工况，预测又依赖于车辆模型自身惯性，只能准确预测较短预测域。
[0004]本文提出了一种基于智能交通环境，通过实时和历史交通数据，使用神经网络预测出未来交通流信息，提取出交通通行图。通过智能交通系统的短程通讯，将交通通行图发送给车载控制器，使用动态规划算法进行全局规划，得到最优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于实时交通流预测的并联式混合动力汽车分层能量管理策略步骤1：智能交通系统获取交通流信息并通过神经网络预测未来道路交通信息：步骤2：系统使用未来交通信息，构建道路通行速度图：步骤3：车辆行驶过程中，通过V2X通讯，获取通行速度图，根据自车行驶路线，动态规划求解最优全局参考速度轨迹与参考SOC轨迹：步骤4：对参考SOC轨迹进行跟踪，获得自适应等效燃油消耗因子；步骤5：基于最优速度轨迹、自适应等效因子和实时工况，使用A
‑
ECMS求解最优转矩分配方案。2.根据权利要求1所述的一种基于实时交通流预测的并联式混合动力汽车分层能量管理策略进一步的，其特征在于，在步骤1中所描述的智能交通环境中，通过路基的电子卡口、测速设备、监控视频、毫米波雷达等传感器统计与记录道路车辆信息，结合交通系统内车基传感器获取后回传的单车信息。获取的信息经过时间戳对齐和统计学处理后，后聚合成为交通流信息。最终生成速度图、流量图并和对应的交通网络邻接图与距离图共计4个Graph保存于系统内。系统使用根据历史数据训练时空图神经网络，实时生成交通流预测信息。3.根据权利要求1所述的一种基于实时交通流预测的并联式混合动力汽车分层能量管理策略进一步的，其特征在于，在步骤2中所描述的，根据步骤1的交通预测信息生成通行速度图，各个节点根据交通状态不同，有三种情况：V
d
＝F(V)其中，V
max
为最高通行车速，V
f
为畅行速度(一般为道路限速)，V
d
为速度离散量。F(V)为对统计获得的离散车速的外拟合曲线。最终各个节点各个时点的V
max
聚合成为通行速度图。4.根据权利要求1所述的一种基于实时交通流预测的并联式混合动力汽车分层能量管理策略进一步的，其特征在于，在步骤3中所描述的，获得通行速度图后，自车根据行驶路线，视做交通流中的受迫运动，便可获得全局速度参考曲线。对全局使用DP动态规划，选取发动机转矩T
m
作为控制变量，目标函数为：约束条件为：其中，T
e
(k)为发动机在k时刻的输出转矩，T
m
(k)为电机在k时刻的输出转矩，ω
e
(k)为
发动机在k时刻的转速，ω
m
(k)为电机在k时刻的转速，SOC
min
、SOC
max
分别为电池荷电状态最小值和最大值。最终获得全局最优控制曲线，并生成对应SOC参考曲线。5.根据权利要求1所述的一种基于实时交通流预测的并联式...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴天箫，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
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