[发明专利]一种内外层嵌套的ECMS多目标双层优化方法

说明书

本发明公开了一种内外层嵌套的ECMS多目标双层优化方法，按如下步骤进行：建立插电式混合动力汽车的多目标优化模型；利用所述内外层嵌套多目标粒子群算法求解所述多目标优化模型，得到多目标优化的Pareto解集前沿；对等效百公里油耗和SOC终值与目标值偏差的变化范围进行加权处理，建立关于等效百公里油耗和SOC偏差的总评价函数，选出最优的充、放电等效因子和其相对应的发动机与电机的功率分配方式。本发明可使得插电式混合动力汽车在CS阶段合理分配发动机和电机的输出功率以尽可能的降低燃油消耗量，同时仍能有效保持电池SOC的平衡，从而提高整车燃油经济性。

技术领域

本发明涉及一种内外层嵌套的等效燃油消耗最小能量管理策略多目标双层优化方法，属于新能源汽车控制技术领域。

背景技术

等效燃油消耗最小能量管理策略(equivalent fuel consumption minimizationstrategy,ECMS)控制思想为：根据整车的实际驾驶员请求功率，在发动机和电机的功率范围内合理分配发动机和电机的实际输出功率，使得发动机瞬时燃油消耗率和电机消耗电量的等效燃油消耗率的总和最小，如公式(1)、(2)表示：

式中：为t时刻系统总燃油消耗率；为t时刻发动机瞬时油耗，可由建立的发动机模型求得；为电机消耗电量的等效油耗，P_m(t)为t时刻电机的功率；H_L为汽油质量热值常数；η_dis(t),η_chg(t)分别为t时刻电池放电和充电的效率；λ_dis,λ_chg分别为电机驱动和发电模式时放电和充电等效因子，为惩罚系数。

AiyunGao等人将ECMS应用在并联混合动力汽车的实时优化控制中，获得了较好的燃油经济性和电量保持性能；Chao Sun等人建立了一种带有车速预测的自适应ECMS，最终油耗减少超过3％；沈登峰等人基于庞氏最小值原理，建立以等效瞬时燃油消耗最小为目标的ECMS，结果显示油耗降低12.31％；詹森等人将行驶工况识别技术和ECMS结合起来，通过识别当前工况类型，调整等效因子，获得实时最优控制，与未采用识别相比，油耗降低7.47％；苗强等人建立一种可变SOC参照的ECMS，相比于固定SOC参照，减少了23kJ等效能量消耗；徐成善等人在循环工况已知的前提下，将ECMS应用于某增程式混合动力汽车，结果表明ECMS更适用于增程式混合动力汽车；陈龙等人将ECMS应用于插电式串联混合动力城市公交车，硬件在环实验表明ECMS能减少能量的消耗，实时控制性好；林歆悠等人对ECMS中SOC惩罚系数进行修正，并利用遗传算法优化了修正系数，燃油经济性提高20.81％；司远等人将ECMS应用在四驱混合动力系统中，利用遗传算法优化充放电等效因子，硬件在环仿真表明，相比未优化的ECMS，燃油经济性提高2.68％。

从ECMS的计算流程可以看出，在计算系统总等效燃油消耗量时，主要变量为充电等效因子、放电等效因子以及分配的电机功率。充电等效因子和放电等效因子是一对常数，分配的电机功率是随着行驶功率需求变化而不断变化，因此既要寻找某行驶工况下最优充、放电等效因子，又要获得该充、放电等效因子下发动机和电机最优功率分配方式。所以对ECMS的多目标优化是一个涉及内外层嵌套的不连续优化问题。当前对于ECMS的研究大多采用离散穷举法获得最优充电、放电等效因子以及发动机和电机的功率分配方式，寻优结果较好，但未利用智能仿生算法进行寻优。少数文献利用遗传算法获得最优充、放电等效因子，而发动机和电机的功率分配方式依然采用穷举法获得，因此若在优化充、放电等效因子的同时利用智能仿生算法对发动机和电机的功率分配方式进行寻优，则可进一步提升整车燃油经济性。因此对于ECMS的优化问题，是一个不连续、非可导的内外层嵌套多目标优化问题，目前尚未见利用多目标智能仿生算法同时对充、放电等效因子和功率分配方式进行寻优的研究。

发明内容