网联环境下基于分层式模型预测控制的车队能量控制策略研究

网联环境下如何同时兼顾车间协同控制与车辆燃油经济性是提高交通效率与发挥节能潜力的关键技术之一。首先,为解决车队协同控制,同时减少车辆燃油消耗,以功率分流式混合动力汽车车队为研究对象,以城市道路为背景,建立多车速度规划与跟驰模型,基于该模型设计了模型预测控制(Model predictive control,MPC)算法,规划汽车队列的未来车速,以提高混合动力汽车车队的跟车稳定性;其次,利用分层式模型预测控制设计出一种实时能量管理策略,上层从优化速度及频繁加减速等为目标获取最优经济车速,下层控制系统根据该最优车速对混合动力汽车实施能量管理;最后该实时能量管理策略在保证跟车稳定的前提下,优化车辆燃油经济性;将该算法与动态规划(Dynamic programming,DP)进行结果对比。结果表明,该方法能够实现整个车队的协同跟车控制,获得较好的燃油经济性。     

基于随机模型预测控制的四驱混合动力汽车能量管理

基于随机模型预测控制基本原理,研究了四驱混合动力汽车的能量优化管理。采用马尔可夫模型预测加速度变化过程,通过计算得到混合动力汽车未来需求转矩。在保证电池荷电状态平衡的前提下,以燃油经济性最优为目标,建立混合动力汽车能量管理优化模型。针对建立的非线性优化模型,采用动态规划算法进行有限时域内的滚动求解。将提出的控制策略在dSPACE中进行软件在环仿真试验。研究结果表明,随机模型预测控制策略可以实现四驱混合动力汽车基本的能量管理,可在保证各动力部件良好工作状况的前提下,提升燃油经济性。与基于恒值模型的预测控制策略相比,随机模型预测控制策略下的平均燃油经济性提升了8.30%,优化结果接近有先验知识的预测控制策略。     

基于车速跟踪的商用车燃油经济性建模与仿真

针对燃油经济性仿真模型仅能计算车辆在模态工况下的燃油消耗量的问题,提出了一种基于车速跟踪的燃油经济性仿真模型的建模方法。在建立车辆纵向动力学模型、驾驶意图模型和发动机与传动系统模型的基础上,利用MATLAB/Simulink搭建了商用车燃油经济性仿真模型,并以某客车为例进行了试验与仿真对比。对比结果表明：所建模型能对商用车的任意行驶工况进行较好的车速跟踪,并能对商用车在该行驶工况下的燃油消耗量进行较为准确的仿真计算。通过更改仿真模型中的相关车辆参数,可以方便快速地进行不同动力总成配置的商用车的燃油经济性仿真计算。     

应用多目标粒子群算法的车辆传动系参数优化仿真研究

利用多目标粒子群算法研究了车辆传动系参数优化问题。首先根据目标车辆的结构搭建了整车模型,通过台架试验对整车模型进行验证;其次以车辆传动系参数作为设计变量,以车辆动力性和经济性作为优化目标,建立多目标优化模型;然后运用多目标粒子群算法对传动系参数进行优化计算,得到Pareto最优解集;最后运用基于信息熵的多属性决策方法,确定了最优传动系参数。研究结果表明:优化后的整车的动力性能和燃油经济性均得到提升,其中燃油经济性提高了4.83%,全负荷0~100 km/h加速性能提升了2.03%。     

混合动力汽车非线性模型预测巡航控制

针对混合动力汽车巡航过程的跟踪安全性和燃油经济性的优化问题,提出基于非线性模型预测理论的混合动力汽车预测巡航控制策略。考虑发动机燃油效率及电机效率的非线性,提出离线安全与经济性协调预测优化与在线查表相结合的控制系统总体结构。基于车辆行驶距离空间域,建立具有动力学非线性、系统离散性的混合动力系统巡航控制的广义纵向动力学系统模型。以驾驶员稳定跟踪为约束,设计安全性与经济性协调的多性能指标数学量化函数。基于非线性模型预测理论,提出混合动力汽车预测巡航的多目标优化控制算法。为验证所提控制算法的有效性与综合优势,建立前向仿真平台及实车试验平台,仿真及实车结果都表明,所提出的预测巡航控制算法相比常规算法在跟踪安全性和燃油经济性方面具有较大优势。     

基于随机动态规划的混合动力履带车辆能量管理策略

混合动力履带车辆采用发动机—发电机组和电池组混合供电,必须设计满足车辆动力性和燃油经济性约束的能量管理策略。针对串联式混合动力履带车辆,提出一种基于随机动态规划的能量管理策略设计方法。以实车行驶试验数据为目标工况,将驾驶员功率需求抽象为随车速变化的马尔科夫过程。建立发动机—发电机组、电池组以及直流母线功率平衡动态模型。以目标工况中燃油消耗及电池最终荷电状态的偏差作为车辆的优化控制成本函数,建立车辆能量管理最优控制问题。采用策略迭代法求解以发动机转速、电池组荷电状态、车速和驾驶员功率需求为输入、发动机电子节气门为输出的最优控制策略。所得控制策略通过基于前向车辆模型的仿真以及行驶试验验证。结果表明,相对于原发动机多点控制策略,所得最优控制在满足目标工况同时,燃油经济性明显提高。     

混合动力汽车燃油经济性模型预测控制策略

为了实现对混合动力汽车实时的燃油经济性控制,提出了改进的马尔可夫模型预测控制方法。建立了混合动力汽车关键部件模型,从克服阻力和速度跟踪两个方面建立了车辆需求转矩模型,从而建立了混合动力汽车仿真模型;使用多步马尔可夫模型预测车辆状态;在模型预测控制目标函数中引入电量参考值,当电量大于参考值时使用模型预测最优控制策略,当电量低于参考值时,在目标函数中引入电量惩罚项,使用改进的模型预测控制策略。经仿真验证,在新欧洲行驶工况下,马尔可夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了4.27%,比规则能量管理策略减少了4.99%;在中国城市工况下,马尔科夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了8.32%,比规则能量管理策略减少了13.16%。     

基于分层控制的混合动力车辆中能量管理研究

本文提出了一种基于分层控制的能量管理方法。首先以并联式混合动力车辆的结构为例,建构车辆及多动力源的数学模型,而后,采用分层混杂模型预测控制方法进行能量管理的分层优化,上层采用线性时变模型预测控制算法,优化分配发动机、电机的转矩;利用混合整数二次规划算法优化控制变速器转动;最后,以NEDC、UDDS、LA92、WLTC标准循环工况为例,基于电池SOD优化、燃油经济性、计算效率为评价指标,对分层控制的能量管理策略进行仿真分析。     

高速列车主动抗蛇行减振器的模型预测控制

为提升高速列车的线路运行适应性,设计基于抗蛇行减振器的模型预测控制(MPC)方法,实现基于减振器阻尼值实时调节的车辆蛇行运动稳定性控制。建立考虑线性轮轨接触关系的整车横向7自由度简化动力学模型;减振器考虑为理想Maxwell模型,但阻尼系数实时可调;基于模型预测控制理论设计主动抗蛇行减振器,建立目标函数及约束条件,求解最优阻尼系数;仿真分析主动控制条件的蛇行运动稳定性和运行平稳性以及目标函数对控制效果的影响。结果表明：与被动悬挂相比,采用MPC主动抗蛇行减振器能够有效抑制车辆的蛇行运动,使车辆的临界速度提升30%以上。     

考虑CVT效率的无级变速车辆最佳经济性控制

传统的无级变速传动系统最佳经济性控制策略只考虑使发动机工作在其效率最高的工作点,并没有考虑无级变速器(Continuously variable transmission,CVT)效率对系统燃油消耗量的影响,而实际上无级变速器效率随其工况的变化在70%到95%之间变化,对系统燃油消耗量的影响是不可忽略的。在分析系统燃油消耗量与发动机效率和无级变速器效率之间关系的基础上,提出综合考虑发动机与无级变速器效率的最佳经济性控制策略,设计算法,以系统效率最高为优化目标,对各需求功率和车速下下发动机与无级变速器联合高效工作的目标转速和转矩进行计算。建立系统仿真模型,对优化前后的控制规律进行仿真对比分析,并在定车速工况下对优化前后的控制规律进行了对比试验。仿真及试验结果表明,综合考虑发动机与无级变速器效率的最佳经济性控制可以实现节油2%左右。     

Generalized Discrete-time nonlinear disturbance observer based fuzzy model predictive control for boiler–turbine systems

The boiler–turbine system (BTS) is usually subject to the tight input constraint, the strong nonlinearity and the complex disturbance, which makes the control a challenging task To this end, a disturbance observer based fuzzy model predictive control (DOBFMPC) scheme is proposed for the BTS in this paper. The generalized discrete-time nonlinear disturbance observer (GDNDO) is first developed to estimate the higher-order disturbance by systematically extending the conventional nonlinear disturbance observer. The GDNDO exhibits a series structure of the internal states, and can precisely estimate the disturbance if its order is equal to or greater than that of the disturbance In addition, a baseline fuzzy model predictive control (FMPC) law is synthesized on the fuzzy model. With FMPC, the asymptotic stability is guaranteed, and meanwhile the input constraints are satisfied by both the free control variables and the future control inputs in the form of the state feedback law. At last, the disturbance estimate and the FMPC are applied to constitute the DOBFMPC law. With the proper design of the disturbance compensation gain, the disturbance influence is removed from the output channels by the composite DOBFMPC law at the steady state. Simulations for a 300 MW subcritical BTS well demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

Disturbance-observer-based fuzzy model predictive control for nonlinear processes with disturbances and input constraints

This paper proposes a disturbance-observer-based fuzzy model predictive control (DOBFMPC) scheme for the nonlinear process subject to disturbances and input constraints. The proposed control scheme is composed of the baseline fuzzy model predictive control (FMPC) law designed on the Takagi–Sugeno fuzzy model and the disturbance compensation law. To build a fuzzy model of appropriate complexity and accuracy for the nonlinear process model, a systematic approach is developed via the gap metric to determine the linearization points. With FMPC, the asymptotic stability is theoretically proved, and the input constraints are satisfied by both the free control variables and the future control inputs in the form of the state feedback law. The disturbance compensation gain is designed such that the influence of the disturbance is removed from the output channels by the composite DOBFMPC law at the steady state. The application to a subcritical boiler–turbine system demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

增程式混合动力洗扫车能量管理策略研究

针对传统双发动机洗扫车排放差、噪声大、污染严重的问题,采用增程式混合动力洗扫车动力系统,提出了一种稳态分配+动态协调的能量管理策略。通过稳态能量管理对工作模式进行了划分,在此基础上设计了一种基于发动机转速模糊PID+电池下垂控制的动态协调控制方法,该方法以燃油消耗量最优为控制目标,通过控制发动机动力输出和抑制充放电功率波动,从而维持电池充放电平衡,最终实现洗扫车最佳燃油经济性。仿真分析结果表明：和传统双发动机洗扫车相比,采用所设计的控制策略,发动机转速控制平稳,转场模式节油率达到17.7%,洗扫模式节油率达到37.1%,验证了控制策略的合理性。     

Car Fuel Economy Simulation Forecast Method Based on CVT Efficiencies Measured from Bench Test

Researchers face difficulties in studying the effects of driveline efficiency on car fuel economy via bench and road tests because of long working periods, high costs, and heavy workloads. To simplify the study process and shorten test cycles, a car fuel economy simulation forecast method for combining computer simulation forecasting with bench tests is proposed. Taking a continuously variable transmission (CVT) as the research object, a transmission efficiency model based on a bench test is constructed. An optimal economic variogram based on the original CVT variogram, the boundary conditions of vehicle performance, the road conditions and the driving behavior of the driver is generated in the Gear Shift Program (GSP)-Generation module in AVL Cruise. And on this basis a driveline simulation model that can calculate the fuel consumption based on the driveline data of a test car is built. The model is used to forecast fuel consumption and calculate real-time CVT efficiency under different conditions. Contrastive analyses on simulation results and real car drum test results are made. The largest error between simulation results and drum test results in driving cycles is 4.099%, which is 5.449% under constant velocity condition in driver control mode and 4.2% under constant velocity condition in automatic cruise mode. The results confirm the feasibility of the method and the good performance of the driveline simulation model in accurately forecasting fuel consumption. The method can efficiently investigate the effects of driveline efficiency on car fuel economy. Moreover, this research provides instruction for accurately forecasting fuel economy as well as references for studies on the effects of drivelines on car fuel economy.     

基于人-车-路环境下汽车无级自动变速传动的智能控制

在分析人一车一路闭环系统各部分关系的基础上，研究驾驶员意图、道路行驶环境与汽车传动系统状态参数之间的内在联系，针对目前无级自动变速汽车只能单．纯反映汽车行驶状态的最佳燃油经济性和最佳动力性控制原则的局限性问题，建立基于驾驶员操纵推理和道路诊断的汽车无级自动变速智能控制策略，为开发智能化的无级自动变速汽车提供理论依据。     

混合动力电动汽车转矩管理控制策略设计

混合动力汽车的出现在一定程度上缓解了能源危机和环境问题。控制策略作为混合动力汽车的核心技术,对动力性和燃油经济性的实现起到至关重要的作用。主要研究模糊逻辑控制策略的制定及基于 Advisor 的仿真。提出了将总需求转矩和电池荷电状态划分为更多模糊子集以得到更细的模糊规则的方法。通过比较仿真结果验证了细分的模糊逻辑控制策略对提高动力性和燃油经济性的积极作用。     

重度混合动力汽车油耗和排放多目标实时最优控制

混合动力汽车在模式切换过程中发动机频繁起停造成三元催化器温度下降,催化效率降低,排放恶化。以重度混合动力汽车在NEDC循环工况下的燃油消耗与三元催化器出口处的HC/CO排放为多目标优化函数,依据庞特里亚金极小值原理,建立包含蓄电池荷电状态和三元催化器温度两个状态变量的目标泛函并对其求极值,得到最优控制策略。在此基础之上,将制动、停机工况的控制策略进行简化,以分析比较有、无发动机起停最优控制对整车油耗和排放的影响。基于Matlab/Simulink仿真平台建立整车动力学仿真模型,对得到的最优控制策略进行仿真验证,并与规则控制策略进行比较。结果表明,上述方法能对发动机起停进行优化控制以显著加快三元催化器起燃,整车燃油经济性和三元催化器出口处的排放也得到全局优化,相对于规则控制,Pareto解集各项指标均有明显改善。     

混合动力汽车能量管理策略的四步骤设计方法

以行星齿轮结构的混合动力汽车的动力系统为研究对象,提出了一套能量管理策略的四步骤设计方法。第一步,引入混杂动态系统理论来描述既有离散事件动态系统特征又有连续变量动态系统特征的混合动力系统;第二步,利用序列二次项规划算法和动态规划算法分别求解出最佳功率分配和最佳工作模式切换序列的基本规律;第三步,建立基于规则和模糊规则的能量管理策略;第四步,利用遗传算法对第三步已经建立的工作模式切换规则和功率分配的模糊控制规则中的参数进行优化,以获得更佳的控制效果。     

Parameters Matching and Control Method of Hydraulic Hybrid Vehicles with Secondary Regulation Technology

Hydraulic hybrid vehicles (HHV) with secondary regulation technology has the potential of improving fuel economy by operating the engine in the optimum efficiency range and making use of regenerative braking. Hydrostatic transmission technology has the advantage of higher power density and the ability to accept the high rates and high frequencies of charging and discharging, both of which are not favorable for batteries, but the lower energy density requires special power matching design and control strategy to coordinate all the powertrain components in an optimal manner. A multi-objective optimization method is proposed to distinguish the components size values of HHV by considering the requirements of driving cycles and technology aspects. The regenerative braking strategy and energy control strategy based on the optimized HHV is proposed to recovery the braking energy and distribute the regenerated braking energy. Simulation results show that by taking the optimized configuration of HHV, adopting the regenerative braking strategy and energy control strategy are helpful to improve the system efficiency and fuel economy of HHV under urban driving cycles.