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        車路協(xié)同的插電式汽車預(yù)測(cè)能量管理策略研究

        2023-01-11 06:33:52陳慧勇楊學(xué)青趙治國高建平
        關(guān)鍵詞:信號(hào)燈臺(tái)架車速

        陳慧勇,李 濤,,楊學(xué)青,趙治國,高建平

        (1.宇通客車股份有限公司,河南 鄭州 450016;2.同濟(jì)大學(xué) 汽車學(xué)院,上海 201804;3.河南科技大學(xué) 車輛與交通工程學(xué)院,河南 洛陽,471003)

        0 引言

        隨著車輛和道路基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)(vehicle-to-infrastructure,V2I)和車路協(xié)同系統(tǒng)(cooperative vehicle and infrastructure system, CVIS)技術(shù)的快速發(fā)展,車輛可實(shí)時(shí)獲取城市交通信號(hào)燈信息,規(guī)劃經(jīng)濟(jì)車速實(shí)現(xiàn)生態(tài)駕駛(Eco-driving)[1],進(jìn)一步節(jié)能減排[2]。

        為減少車輛在交通路口起停,文獻(xiàn)[3]提出一種考慮信號(hào)燈切換周期的車速控制算法,運(yùn)用模型預(yù)測(cè)控制(model predictive control,MPC)方法跟蹤車速曲線,能使車輛免停車通過信號(hào)燈,相比基于吉普斯(Gipps)模型的跟蹤方法更節(jié)油。文獻(xiàn)[4]根據(jù)駕駛員駕駛習(xí)慣對(duì)通過交叉口的速度進(jìn)行優(yōu)化,從而減低油耗,縮短等待時(shí)間。上述研究雖取得較好仿真效果,但實(shí)時(shí)性與有效性未經(jīng)臺(tái)架或?qū)嵻囋囼?yàn)驗(yàn)證。

        文獻(xiàn)[5]基于車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,采用遺傳算法和分支定界算法對(duì)連續(xù)交叉路口的通行車速進(jìn)行優(yōu)化,優(yōu)化后輔助系統(tǒng)與駕駛員自由駕駛相比,節(jié)省燃油消耗達(dá)15.1%。文獻(xiàn)[6]以油耗最小為優(yōu)化目標(biāo),建立兩信號(hào)燈通行最優(yōu)控制問題,采用稀疏非線性優(yōu)化器(sparse nonlinear optimizer, SNOPT)求解,在設(shè)定場(chǎng)景下可有效提升車輛經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[7]通過馬爾科夫鏈構(gòu)建紅綠燈概率模型,利用A*算法求解最優(yōu)通行車速,該方法可減少計(jì)算用時(shí),且在交通信號(hào)燈密集處優(yōu)勢(shì)明顯。但上述關(guān)于信號(hào)燈路口的研究主要針對(duì)傳統(tǒng)內(nèi)燃汽車且采用交通模型,沒有考慮經(jīng)濟(jì)車速和新能源汽車相結(jié)合能夠帶來的優(yōu)勢(shì)和潛力。

        文獻(xiàn)[8-9]針對(duì)混合動(dòng)力汽車(hybrid electric vehicle, HEV)提出一種分層控制策略,上層根據(jù)信號(hào)燈狀態(tài)及車輛狀態(tài)信息計(jì)算最佳通行車速,下層采用改進(jìn)能量管理策略跟蹤經(jīng)濟(jì)車速并優(yōu)化整車動(dòng)力源轉(zhuǎn)矩分配。文獻(xiàn)[10]針對(duì)燃料電池混合動(dòng)力卡車,采用分段三角函數(shù)算法[11]對(duì)信號(hào)燈場(chǎng)景下的經(jīng)濟(jì)車速進(jìn)行規(guī)劃,硬件在環(huán)仿真(hardware in-the-loop, HiL)試驗(yàn)表明該策略能提升7%左右的能量經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[12]針對(duì)HEV提出一種基于智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation system, ITS)的經(jīng)濟(jì)駕駛方法,通過沖擊波(Shockwave)模型對(duì)車流及其排隊(duì)過程進(jìn)行建模,在節(jié)油8.7%的同時(shí),以較低加速度實(shí)現(xiàn)了最佳的駕駛舒適性。文獻(xiàn)[13]針對(duì)純電動(dòng)汽車提出了一種基于最優(yōu)控制的經(jīng)濟(jì)性駕駛車速優(yōu)化策略,仿真實(shí)驗(yàn)表明該策略相較于加速-勻速-制動(dòng)策略可實(shí)現(xiàn)9.2%的能量節(jié)省。文獻(xiàn)[14-15]針對(duì)插電式混合動(dòng)力汽車(plug-in hybrid electric vehicle, PHEV)提出了 ecological adaptive cruise controller(ECO-ACC)雙層控制器,上層控制器根據(jù)歷史交通信號(hào)燈信息,利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解全局經(jīng)濟(jì)車速曲線,下層控制器在保證安全的前提下跟隨經(jīng)濟(jì)車速曲線,HiL試驗(yàn)表明該控制器具有較好的節(jié)油效果。上述基于經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃的能量管理策略主要使用傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃算法,利用智能優(yōu)化算法對(duì)信號(hào)燈場(chǎng)景進(jìn)行經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃的較少,且未與插電式混合動(dòng)力汽車能量管理策略相結(jié)合。

        本文以某P2構(gòu)型PHEV為研究對(duì)象,針對(duì)市區(qū)信號(hào)燈路口場(chǎng)景,運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃及高斯(Gauss)偽普法優(yōu)化求解經(jīng)濟(jì)車速。提出了基于 MPC的PHEV能量?jī)?yōu)化管理策略,其采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法求解最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配,并搭建了駕駛員在環(huán)硬件仿真試驗(yàn)平臺(tái),驗(yàn)證了所提出的經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃和預(yù)測(cè)優(yōu)化能量管理策略的有效性。

        1 PHEV動(dòng)力系統(tǒng)構(gòu)型

        本文以某款P2構(gòu)型的PHEV作為研究對(duì)象。該P(yáng)HEV混合動(dòng)力系統(tǒng)主要包含發(fā)動(dòng)機(jī)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、動(dòng)力電池以及6速自動(dòng)變速器(6-speed automatic transmisson,6AT)等部件。該P(yáng)HEV為發(fā)動(dòng)機(jī)前置的后驅(qū)車型,發(fā)動(dòng)機(jī)輸出軸與封裝的6速自動(dòng)變速箱相連。整體為單軸并聯(lián)的P2構(gòu)型。值得注意的是,該混動(dòng)6速變速箱在驅(qū)動(dòng)電機(jī)前端安裝了1個(gè)離合器,取消了液力變矩器,構(gòu)成了1款混合動(dòng)力專用變速箱。其主要技術(shù)參數(shù)見表1。

        表1 某款P2構(gòu)型的PHEV主要技術(shù)參數(shù)

        2 市區(qū)信號(hào)燈路口經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃

        2.1 信號(hào)燈場(chǎng)景預(yù)分析

        圖1 車輛到達(dá)信號(hào)燈路口不同場(chǎng)景示意圖

        在不考慮前車遮擋情況下,車輛行駛至信號(hào)燈所需時(shí)間如下:

        (1)

        (2)

        其中:d0為車輛與信號(hào)燈距離,m;v0為當(dāng)前車速,m/s;tcr為車輛以v0行駛至信號(hào)燈所需時(shí)間,s;amax為車輛最大加速度,m/s2;tear為車輛以當(dāng)前路段道路限速vlimit行駛至信號(hào)燈所需時(shí)間,s,即當(dāng)前所需最短時(shí)間。

        車輛通過信號(hào)燈可分為以下3種場(chǎng)景討論:

        2.2 PHEV能耗模型建立

        車輛的實(shí)際行駛工況直接決定了車輛的功率需求,進(jìn)而對(duì)車輛的油耗產(chǎn)生影響,車輛行駛時(shí)的需求功率Pwheels計(jì)算如式(3)所示?;谲囕v需求功率與能耗的關(guān)系,本文基于車輛微觀油耗及排放模型(virginia tech microscopic, VT-Micro)[16-17],將PHEV的瞬時(shí)能耗(energy consumption, EC)用多項(xiàng)式擬合的方式與v,v3,v·a相聯(lián)系,瞬時(shí)能耗EC計(jì)算如式(4)所示。

        (3)

        (4)

        其中:m為車輛額定負(fù)載,kg;g為重力加速度,m/s2;θ為道路坡度角,rad;Cd為為空氣阻力因數(shù);A為車輛迎風(fēng)面積,m2;δ為車輛的旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算因數(shù);v為車輛速度,m/s;a為車輛加速度,m/s2;b0為常數(shù)項(xiàng);b1,b2,b3為多項(xiàng)式系數(shù)。

        基于PHEV實(shí)車轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)數(shù)據(jù),采用多項(xiàng)式擬合得到插電式混合動(dòng)力汽車電量消耗(charging of depleting, CD)和電量保持(charging of sustaining, CS)階段的能耗模型。CD/CS階段PHEV能耗模型系數(shù)如表2所示。

        表2 CD/CS階段PHEV能耗模型系數(shù)

        2.3 經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃

        將車輛通過信號(hào)燈路口場(chǎng)景的經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃問題轉(zhuǎn)換為最優(yōu)控制問題,選取x(t)=[x1(t),x2(t)]T=[s(t),v(t)]T作為狀態(tài)變量,u(t)=[a(t)]為控制變量[4]。狀態(tài)方程如下:

        (5)

        其中:s(t)為t時(shí)刻距信號(hào)燈的距離,m;v(t)為t時(shí)刻車輛的行駛車速,m/s;a(t)為t時(shí)刻車輛的行駛加速度,m/s2。

        綜合考慮經(jīng)濟(jì)性與駕駛員舒適性,選取目標(biāo)函數(shù)為:

        L(v(t),u(t))=ω1EC(v(t),a(t))+ω2a2(t),

        (6)

        其中:ω1,ω2為權(quán)重系數(shù),分別為車輛經(jīng)濟(jì)性以及舒適性在代價(jià)函數(shù)中所占權(quán)重。

        綠燈通行約束:

        (7)

        速度約束:

        vmin≤v(t)≤vlimit。

        (8)

        加速度約束:

        (9)

        其中:amax、amin分別為最大及最小加速度,m/s2;vlimit為當(dāng)前道路限速,m/s;vmin為道路通暢時(shí)允許的最小通行速度,m/s;L為通行路段長(zhǎng)度,m;t0、tf分別為初始、終止時(shí)間,s。

        分別采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃(dynamic programming, DP)算法[18]和高斯偽譜法[19]對(duì)上述最優(yōu)控制問題進(jìn)行求解,得到車輛在市區(qū)信號(hào)燈路口下的經(jīng)濟(jì)車速,具體規(guī)劃結(jié)果見4.1小節(jié)。

        3 基于模型預(yù)測(cè)控制的PHEV能量管理策略

        基于MPC的PHEV能量管理策略流程如圖2所示。首先將連續(xù)時(shí)間離散化,設(shè)當(dāng)前時(shí)刻為k,控制變量為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩;之后,基于PHEV經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃的結(jié)果,對(duì)需求轉(zhuǎn)矩進(jìn)行預(yù)測(cè);其次,計(jì)算得到預(yù)測(cè)時(shí)域Np內(nèi)的預(yù)測(cè)需求轉(zhuǎn)矩序列;進(jìn)而以等效燃油消耗最小為目標(biāo),利用Dijkstra算法求解出最優(yōu)控制序列[20];最后,選取最優(yōu)控制序列第1個(gè)控制量,即當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩,計(jì)算對(duì)應(yīng)的電機(jī)轉(zhuǎn)矩,作用于車輛模型。

        圖2 基于MPC的PHEV能量管理策略流程圖

        Dijkstra算法用于解決MPC中目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)問題,其所得優(yōu)化結(jié)果作為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩,用于發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)的轉(zhuǎn)矩分配,以減少PHEV綜合等效燃油消耗,達(dá)到提升能量經(jīng)濟(jì)性的目的。

        3.1 MPC的建立

        3.1.1 預(yù)測(cè)模型

        基于所規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)車速曲線,建立如式(10)所示的轉(zhuǎn)矩預(yù)測(cè)模型,得到每一步預(yù)測(cè)的需求轉(zhuǎn)矩,其中計(jì)算所需信息均可從ITS模擬器中獲取。

        (10)

        其中:Tprdt(t)為t時(shí)刻的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)矩,N·m;α(t)為t時(shí)刻的道路坡道角,rad;i0為主減速器傳動(dòng)比;ηPT為傳動(dòng)系效率。

        3.1.2 目標(biāo)函數(shù)

        PHEV綜合油耗由燃油消耗和電能等效油耗組成,如式(11)所示:

        (11)

        根據(jù)能量流動(dòng)關(guān)系:

        (12)

        3.1.3 最優(yōu)控制問題建立

        選取系統(tǒng)控制變量為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩u(t)=[Teng(t)],系統(tǒng)狀態(tài)變量為x(t)=[SOC(t)]。當(dāng)前時(shí)刻為t=k,以PHEV在預(yù)測(cè)時(shí)域Np內(nèi)的綜合油耗作為MPC優(yōu)化目標(biāo)J。

        (13)

        發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩為控制變量:

        (14)

        約束條件為:

        (15)

        其中:Treq(k)、Teng(k)、Tmot(k)分別為k時(shí)刻總的需求轉(zhuǎn)矩、以及發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)需求轉(zhuǎn)矩,N·m;neng(k)、nmot(k)分別為k時(shí)刻發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)轉(zhuǎn)速,r/min;neng,max、nmot,max分別為發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)最大轉(zhuǎn)速,r/min;Teng,max(neng)、Tmot,max(nmot)分別為發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)在當(dāng)前轉(zhuǎn)速下能夠提供的最大轉(zhuǎn)矩,N·m;SOCmax、SOCmin為SOC允許變化范圍。計(jì)算PHEV等效綜合百公里油耗時(shí),1 kWh的電將等效為0.196 L的汽油[21]。

        3.2 Dijkstra優(yōu)化算法

        利用Dijkstra算法對(duì)PHEV動(dòng)力源轉(zhuǎn)矩進(jìn)行優(yōu)化分配,預(yù)測(cè)時(shí)域Np內(nèi)的預(yù)測(cè)需求轉(zhuǎn)矩序列為:

        (16)

        圖3 Dijkstra算法求解優(yōu)化目標(biāo)示意圖

        4 臺(tái)架試驗(yàn)

        4.1 經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃仿真分析

        信號(hào)燈路口通行測(cè)試場(chǎng)景參數(shù)如表3所示,假設(shè)車輛在d0時(shí)的到達(dá)時(shí)間t0= 5 s,分別采用基于規(guī)則的分段三角函數(shù)[11]、動(dòng)態(tài)規(guī)劃以及高斯偽譜法進(jìn)行PHEV經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃,結(jié)果如圖4所示。

        表3 信號(hào)燈路口通行測(cè)試場(chǎng)景參數(shù)

        (a) 經(jīng)濟(jì)車速曲線 (b) 等效油耗 (c) 目標(biāo)函數(shù)代價(jià)

        由圖4a可知:3種算法所規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)車速具有一定的相似性,均為加速至某一車速后,維持勻速直至通過信號(hào)燈路口。相比于基于規(guī)則的分段三角函數(shù)經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃而言,在等效油耗方面(見圖4b),動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和高斯偽譜法分別降低了6.31%和7.03%;在目標(biāo)函數(shù)代價(jià)方面(見圖4c),分別降低了5.33%和6.40%,即2種優(yōu)化算法均能有效提升車輛通行信號(hào)燈路口的經(jīng)濟(jì)性和駕駛舒適性??傮w來看,高斯偽譜法規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)車速曲線較為平滑,對(duì)車輛經(jīng)濟(jì)性的提升在該場(chǎng)景下最好;動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的優(yōu)化效果略低,是因?yàn)榍蠼鈺r(shí)的狀態(tài)及時(shí)間離散點(diǎn)的選取對(duì)優(yōu)化效果造成的影響。

        4.2 能量管理策略仿真分析

        基于真實(shí)道路地圖信息,利用高斯偽譜法構(gòu)建市區(qū)信號(hào)燈路口工況,并將該工況作為PHEV仿真模型的輸入,對(duì)所提出的策略進(jìn)行驗(yàn)證。如圖5所示,選取同濟(jì)大學(xué)嘉定校區(qū)外某公共主干道路的一部分作為試驗(yàn)場(chǎng)景,總長(zhǎng)3.6 km,并提取沿途6個(gè)信號(hào)燈路口位置信息。

        圖5 市區(qū)信號(hào)燈路口工況路線圖

        根據(jù)上述市區(qū)連續(xù)信號(hào)燈路口工況,采用基于高斯偽譜法的經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃算法。將上述6個(gè)信號(hào)燈路口分為3個(gè)路段分別進(jìn)行經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃,構(gòu)造出市區(qū)連續(xù)信號(hào)燈路口經(jīng)濟(jì)車速,如圖6所示。其涉及的信號(hào)燈通行場(chǎng)景包含加速-加速、減速-加速、加速-減速場(chǎng)景,涵蓋了日常駕駛中經(jīng)常遇到的通行情況。車輛初始速度為ν0,行駛至每個(gè)路段第一個(gè)信號(hào)燈前d0距離時(shí)開始規(guī)劃連續(xù)2個(gè)路口通行的信號(hào)燈經(jīng)濟(jì)車速。值得注意的是,當(dāng)車輛行駛至經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃范圍內(nèi)時(shí),算法會(huì)輸出連續(xù)通行2個(gè)路口的經(jīng)濟(jì)車速,如圖6中第1路段72~107 s所示,當(dāng)車輛順利行駛過信號(hào)燈路口后,會(huì)恢復(fù)到規(guī)劃之前的初始車速ν0。由于所提出的策略只涉及信號(hào)燈通行前經(jīng)濟(jì)車速的規(guī)劃,且因順利通過路口后無時(shí)間等約束限制,所以不同的駕駛員在通過信號(hào)燈后會(huì)以不同的方式減速到初始車速ν0。因此,采用基于規(guī)則的分段三角函數(shù)算法規(guī)劃由通過路口至返回交通流速段的車輛速度,如圖6中107~120 s所示。

        圖6 構(gòu)造的市區(qū)連續(xù)信號(hào)燈路口經(jīng)濟(jì)車速 圖7 PHEV行駛車速

        采用上述構(gòu)造的市區(qū)信號(hào)燈路口工況對(duì)PHEV能量管理策略進(jìn)行驗(yàn)證。使PHEV行駛在CS模式,設(shè)置初始SOC為30%,分別對(duì)PHEV基于規(guī)則的以及基于MPC優(yōu)化的能量管理策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證,行駛車速跟蹤結(jié)果如圖7所示,SOC終值、發(fā)動(dòng)機(jī)油耗、綜合油耗如表4所示。

        表4 市區(qū)連續(xù)信號(hào)燈路口工況下能耗結(jié)果

        從圖7中可以看出:2種能量管理策略均能較好地跟蹤所規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)車速曲線。表4為2種能量管理策略在市區(qū)連續(xù)信號(hào)燈路口工況下的能耗結(jié)果,在基于規(guī)則的能量管理策略下,PHEV的綜合等效百公里油耗為7.599 L/100 km,SOC終值為29.84%;在基于MPC優(yōu)化能量管理策略下的綜合油耗為7.082 L/100 km,SOC終值為29.35%。結(jié)果表明:SOC變化維持在初始值1%內(nèi),基于MPC優(yōu)化控制策略的車輛能量經(jīng)濟(jì)性相比基于規(guī)則能量管理策略的提升了6.80%。

        4.3 臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證

        4.3.1 駕駛員在環(huán)硬件仿真試驗(yàn)平臺(tái)

        將駕駛模擬器和PHEV動(dòng)力總成對(duì)拖臺(tái)架集成,構(gòu)建駕駛員在環(huán)硬件仿真試驗(yàn)平臺(tái),以驗(yàn)證信號(hào)燈路口的經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃算法以及MPC優(yōu)化后能量管理策略。駕駛員在環(huán)硬件仿真試驗(yàn)平臺(tái)如圖8。MicroAutoBox作為實(shí)時(shí)控制器,九州華海U2控制器作為臺(tái)架控制器,在Prescan仿真軟件中搭建市區(qū)道路及信號(hào)燈場(chǎng)景。MicroAutoBox的模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器(analog to digital converter,ADC)模塊接收到踏板的模擬量信號(hào),將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字量信號(hào)并根據(jù)駕駛員需求得到駕駛員需求轉(zhuǎn)矩。MicroAutoBox中的PHEV能量管理策略根據(jù)相關(guān)信號(hào)決策PHEV工作模式以及轉(zhuǎn)矩分配,并通過控制器局域網(wǎng)絡(luò)(controller area network,CAN)總線將工作模式、擋位決策以及目標(biāo)轉(zhuǎn)矩等控制信號(hào)發(fā)送給臺(tái)架電子控制單元(electronic control unit, ECU)。臺(tái)架ECU對(duì)驅(qū)動(dòng)電機(jī)、負(fù)載電機(jī)以及變速箱等動(dòng)力部件進(jìn)行控制,臺(tái)架反饋信號(hào)通過CAN總線發(fā)送給MicroAutoBox。Prescan接收到車輛的狀態(tài)信息,并集成到模擬駕駛場(chǎng)景中。駕駛員根據(jù)Prescan反饋的車輛真實(shí)車速以及目標(biāo)車速曲線,操控踏板開度,形成閉環(huán)。

        圖8 駕駛員在環(huán)硬件仿真試驗(yàn)平臺(tái)

        4.3.2 臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果分析

        在上述市區(qū)連續(xù)信號(hào)燈路口工況下,通過臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證基于高斯偽譜法的經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃算法以及所提出的PHEV能量?jī)?yōu)化管理策略。與仿真設(shè)置相同,使PHEV行駛在CS模式,設(shè)置初始SOC為30%。駕駛員操作加速或減速踏板以跟蹤屏幕所示的目標(biāo)車速,硬件在環(huán)仿真試驗(yàn)結(jié)果如圖9~圖13所示。

        圖9 PHEV行駛車速 圖10 PHEV等效綜合能耗 圖11 蓄電池SOC

        PHEV行駛車速如圖9所示,由于駕駛員真實(shí)地在操作踏板以跟蹤目標(biāo)車速,所以存在車速跟蹤誤差及車速波動(dòng),車速均方根誤差分別為1.03 km/h(基于規(guī)則)、1.24 km/h(基于MPC),滿足跟蹤目標(biāo)車速的要求。圖10、圖11分別為2種能量管理策略在市區(qū)聯(lián)系信號(hào)燈路口工況下的等效綜合油耗和蓄電池SOC變化曲線。通過圖10和圖11可得:PHEV采用基于規(guī)則的能量管理策略行駛完整個(gè)市區(qū)連續(xù)信號(hào)燈路口工況的綜合等效油耗為7.697 L/100 km,終止SOC值為29.87%;采用基于MPC優(yōu)化控制策略所消耗的等效綜合油耗7.314 L/100 km,終止SOC值為29.75%。2種能量管理策略的SOC偏差控制在0.5%以內(nèi),基于MPC的PHEV優(yōu)化管理策略相比于基于規(guī)則的能量管理策略提升了4.98%的能量經(jīng)濟(jì)性。

        采用2種能量管理策略的總需求轉(zhuǎn)矩、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩以及電機(jī)轉(zhuǎn)矩如圖12和圖13所示,基于規(guī)則的能量管理策略發(fā)動(dòng)機(jī)峰值轉(zhuǎn)矩為200.8 N·m,而基于MPC的能量管理策略發(fā)動(dòng)機(jī)峰值轉(zhuǎn)矩為171 N·m。基于MPC的能量管理策略與基于規(guī)則的能量管理策略相比發(fā)動(dòng)機(jī)峰值轉(zhuǎn)矩降低了14.84%,可以使發(fā)動(dòng)機(jī)更多工作在高效區(qū)域,使得PHEV能量經(jīng)濟(jì)性有所提升。

        圖12 基于規(guī)則的能量管理策略 圖13 基于MPC的能量管理策略

        在相同的策略下,與仿真試驗(yàn)結(jié)果相比,駕駛員硬件在環(huán)臺(tái)架試驗(yàn)的等效綜合百公里油耗分別相差1.29%(基于規(guī)則),3.28%(基于MPC),表明了所提出策略實(shí)際應(yīng)用的有效性。此外,本文所提出的策略已實(shí)現(xiàn)在實(shí)時(shí)控制器中運(yùn)行,也驗(yàn)證了所提出策略的實(shí)時(shí)性。

        5 結(jié)束語

        (1)以P2構(gòu)型的PHEV為研究對(duì)象,對(duì)信號(hào)燈路口進(jìn)行場(chǎng)景分析,提出了基于DP和基于高斯偽譜法的經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃方法。相比于基于規(guī)則的分段三角函數(shù)方法,2者分別可降低6.31%及7.03%的等效綜合油耗。

        (2)將已規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)車速引入PHEV的能量管理策略中,采用Dijkstra最短路徑算法求解預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)的最優(yōu)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩序列。通過真實(shí)城市道路信息構(gòu)建由6個(gè)信號(hào)燈路口組成的市區(qū)連續(xù)信號(hào)燈路口工況,并經(jīng)過仿真和臺(tái)架試驗(yàn)對(duì)所提出PHEV模型預(yù)測(cè)能量?jī)?yōu)化控制策略進(jìn)行了驗(yàn)證。相比于基于規(guī)則的PHEV控制策略,基于MPC的優(yōu)化控制策略在上述工況下可提升4.98%的經(jīng)濟(jì)性,證明了所提出的控制策略的有效性及應(yīng)用潛力。

        本文尚存在一些問題有待進(jìn)一步研究與改進(jìn)。一方面,信號(hào)燈路口經(jīng)濟(jì)車速規(guī)劃時(shí)未考慮前方有車輛阻擋、車隊(duì)一起通行路口等情況;另一方面,由于資源的限制,臺(tái)架試驗(yàn)時(shí)信號(hào)燈信息等由實(shí)時(shí)控制器當(dāng)中的模擬交通模塊發(fā)出,未考慮信號(hào)解析以及通信延遲等情況。在后續(xù)研究中,可以基于V2X通信,利用地圖傳感器等采集道路及信號(hào)燈信息,并通過樣車在真實(shí)道路上進(jìn)行試驗(yàn),對(duì)算法進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證和完善。

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