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        基于駕駛員預測模型改善插電式混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性

        2017-12-05 16:34:04張振偉
        汽車文摘 2017年5期
        關鍵詞:經(jīng)濟性駕駛員汽車

        基于駕駛員預測模型改善插電式混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性

        對于插電式混合動力汽車(PHEV),為了保證其電池、電機等電子電氣部件的使用壽命,需要限制動力總成的溫度,這就需要一個動力總成恒溫控制器。動力總成恒溫控制器的使用將消耗燃油,使汽車的燃油經(jīng)濟性下降。對此,建立了一個駕駛員預測模型,用來降低動力總成恒溫控制器的燃油消耗,從而改善汽車的燃油經(jīng)濟性。

        基于駕駛員預測模型,在汽車前方160m長的路段上確定駕駛員可能進行的操作。通過對駕駛員行駛路線和加減速操作的確定,提前制定控制策略,同時實現(xiàn)制動能量回收,從而改善汽車的燃油經(jīng)濟性。所建立的駕駛員預測模型是一個簡單的PID控制器,控制器上采用實時預測駕駛控制策略,該策略能夠與其它汽車控制策略共享一些機器學習特征,共同學習駕駛員的行為,以預測駕駛員意圖。預測駕駛員意圖的過程可以分為兩步,每步都有相應的預測算法。第1步是預測駕駛員將要去哪里以及可能采用的行駛路線,稱為路線預測。第2步是預測駕駛員在預測路線上行駛車速的變化,稱為速度預測。進行路線預測時,采用隱形馬爾科夫模型;而進行速度預測時,采用回歸樹模型。此外,所建立的駕駛員預測模型可提供4種不同的駕駛行為:在限制車速內(nèi)但加速較快的駕駛員行為、在限制車速內(nèi)但加速較慢的駕駛員行為、超過限制車速且加速較快的駕駛員行為、超過限制車速且加速較慢的駕 駛 員 行 為 。 利 用 Matlab/ Simulink對駕駛員預測模型的性能進行驗證。驗證時,設定限制車速為30~120km/h,并采用基于GPS模型建立的城市模型作為汽車的行駛環(huán)境,計算不同駕駛員行為對應的能源消耗。試驗結果表明,與不使用駕駛員預測模型的動力總成恒溫控制器相比,使用4種駕駛員行為預測模型所消耗的燃油平均減少了8.4%,而電能消耗增加了5.5%。

        Brian Magnuson et al.SAE 2016-01-1248.

        編譯:張振偉

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