[发明专利]一种电驱动车辆分布式动力驱动系统重构控制方法及车辆

说明书

本发明提供了一种电驱动车辆分布式动力驱动系统重构控制方法及车辆，其引入了聚类学习对离线分析所得工况特征与最优驱动模式构型之间的机理进行学习，通过构建快速匹配模型，并利用样本数据对其进行训练不断调整权重系数直至模型收敛达到预期精度，可以实现最优驱动构型的快速匹配，在完成驱动模式的选择后，复杂的多动力源‑驱动系统得以简化得到可用于实时控制的底盘驱动构型。基于所确定构型利用MPC算法对APU及动力电池的能量进行实时最优分配，能够得到控制时域范围内的最优解，在可控情况下能够显著降低重型汽车能耗，较传统基于规则方法而言可以显著提高车辆的节能效果。

技术领域

本发明涉及电驱动汽车的动力系统设计技术领域，特别是涉及一种电驱动车辆分布式动力驱动系统重构控制方法及车辆。

背景技术

重型车辆油耗高、排放大，底盘电动化对落实国家节能减排目标和军民技术融合发展具有重要意义。分布式驱动混合动力重型汽车能实现驱动、制动、转向等多项功能集成，在结构布置、节能减排、安全行驶的动力学控制等方面有着独特的优势，并能解决“续航里程”焦虑，成为重型汽车底盘电动化的重要技术方向。

为适应载荷变化大、复杂行驶工况，重型汽车通过设计多个发动机-发电机组(APU)、多个动力电池模组、多个电驱动桥，实时选择合理构型和驱动模式，对提升整车节能效果和行驶安全性具有显著效果。当构型和驱动模式变化时，势必带来底盘动力学模型、边界条件等发生相应改变，很难用统一控制模型表征，迫切需要研究构型、驱动模式与能耗经济性、操纵稳定性之间相互关系，揭示工况信息表征与构型/驱动模式选择之间的映射规则，已成为多轴重型汽车分布式驱动混合动力能耗优化设计的首要任务。因此，本领域中亟需一种能够在不同功率需求下实时高效的对最优驱动模式与构型进行选取，并且适用于电驱动重型车辆的动力驱动系统的改进设计。

发明内容

针对上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种电驱动车辆分布式动力驱动系统重构控制方法，具体包括以下步骤：

S1.建立电驱动重型汽车分布式动力驱动系统模型，并针对动力源与驱动系统之间的搭配组合进行驱动模式构型的定义；

S2.对目标车辆的自身驾驶工况数据进行采集、传输、存储与显示；

S3.基于所述步骤S2采集的工况数据构建预测神经网络模型，对未来工况进行多尺度预测；

S4.基于对未来工况的多尺度预测结果，使目标车辆利用聚类方法对最佳驱动模式进行快速匹配；

S5.根据所述匹配结果确定简化的动力驱动系统的被控对象，通过模型预测控制方法(MPC)对发动机与动力电池能量分配进行能效优化控制。

进一步地，所述步骤S1具体包括以下子步骤：

S101.分布式动力驱动系统模型的建立：根据目标车辆实际构型，首先建立包括整车动力学模型，发动机、驱动电机能耗效率模型以及动力电池模型在内的动力驱动系统模型，在此基础上再对其进行进一步分析：

其中，T_v为所需驱动力矩；m为整车整备质量；v为整车车速；g、f、C_d分别为重力系数、摩擦阻力系数以及空气阻力系数；R为轮胎滚动半径，A为迎风面积。

S102.驱动模式构型的定义：动力源及驱动系统选择不同成组数目进行任意搭配，并在满足实际功率需求的同时将复杂系统简化为可控对象，几种构型及其对应的工况需求分别为：

(1).单APU-动力电池组驱动模式及10×6驱动构型：面向低功率及制动等工况需求；

(2).双APU-动力电池组驱动模式及10×10驱动构型：面向中高功率工况需求；

(3).双APU驱动模式及10×6驱动构型：面向电池电量过低时的工况需求；