[发明专利]一种混合动力城市公交车控制方法

摘要

本发明公开了一种混合动力城市公交车控制方法，包括以下步骤：离线优化和在线控制。本发明提出了控制策略切换的思想，建立了具有地域针对性、更加符合公交车实际行驶路线的行驶参考工况，并基于此工况进行离线全局优化，既可得到最优控制效果，又避免了动态规划计算量大而导致的不能用于在线实时控制的问题；当混合动力公交车实际运行时，在线识别实际运行工况及道路预测工况与所构建行驶参考工况的相似度，判别结果均为相似时调用存储在公交车主控制器的动态规划最优控制参数对混合动力城市公交车进行实时转矩分配，否则切换控制策略采用具有自适应性、可实现性强的模糊逻辑规则控制策略对公交车辆进行在线实时控制，从而提高了控制策略适应性。

主权项

1.一种混合动力城市公交车控制方法，采用的混合动力城市公交车控制系统包括道路工况远程自学习系统和车辆主控制器，所述的道路工况远程自学习系统包括车载信息单元和中央服务系统，所述的车载信息单元安装在每一辆运行的混合动力城市公交车上，负责实时采集公交车当前实时位置信息、车辆行驶速度、发动机转速、电机转矩和电池电压信息并发送给中央服务系统，中央服务系统为远程终端，安装在混合动力公交车监控中心，负责存储和处理采集到的车辆信息，所述的车载信息单元通过基站与GPRS/互联网与中央服务系统联系；所述的车辆主控制器安装在每一辆运行的混合动力城市公交车上，负责存储离线构建的行驶参考工况及最优控制参数，负责对公交车进行实时控制；其特征在于：具体方法包括以下步骤：A、离线优化A1、构建行驶参考工况鉴于城市混合动力城市公交车运行时段、路况信息不确定因素的影响，运用由车载信息单元和中央服务系统组成的道路工况远程自学习系统以某路混合动力城市公交车作为试验车辆进行行驶参考工况的构建；将城市混合动力公交车每天的运行时间划分为高峰期和非高峰期两个时段；针对某路混合动力城市公交车选取不同时段通过车载信息单元对车辆信息在内的数据进行实时采集，所述的车辆信息包括车辆行驶速度、发动机转速、电机转矩和电池电压，并将采集到的车辆信息由基站通过无线GPRS/互联网传送到中央服务系统，运用数据存储软件SQL软件将采集到的两个时段的原始数据分别存储到数据库；利用采集到的公交车实际行驶道路工况原始数据分高峰期时段和非高峰期时段构建行驶参考工况，具体步骤如下：提取采集到的混合动力公交车运行于高峰期时段或非高峰期时段的原始数据以车辆怠速状态为节点进行运动学片段的划分；选取运行距离、最大车速、运行速度、平均速度、整车运行速度标准偏差、运行时间、加速时间、匀速时间、减速时间、怠速时间、最大加速度、加速阶段内的平均加速度、最小加速度、减速阶段内的平均减速度、加速度标准偏差、0-10km/h速度段的比例、10-20km/h速度段的比例、20-30km/h速度段的比例、30-40km/h速度段的比例、40-50km/h速度段的比例、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例、怠速时间比例共24个参数为特征参数来表征车辆运行状态，计算每一个运动学片段的特征值参数组成特征值参数矩阵，并对矩阵进行主成分分析；在上述主成分分析结果的基础上，根据运动学片段特征值矩阵的特点，通过聚类技术自动地将所有的运动学片段分为三类，形成类数据库：第一类代表低速工况的运动学片段，第二类代表中速状态的运动学片段，第三类代表高速状态的运动学片段；最后找出上述三类运动学片段中每一类最具代表性的运动学片段，运用概率与统计学原理完成针对混合动力公交车运行于高峰期时段或非高峰期时段的行驶参考工况的构建；将上述构建的混合动力城市公交车运行于高峰期时段和非高峰期时段的两个行驶参考工况通过无线网络下载到车辆主控制器中，为公交车实时运行时工况选择及工况相似度判断做准备；A2、运用动态规划方法进行离线全局优化分别对构建的公交车运行于高峰期时段和非高峰期时段的两个行驶参考工况运用动态规划方法进行离线全局优化，并将优化得到的针对高峰期行驶参考工况和非高峰期行驶参考工况的控制参数分别下载到车辆主控制器中对车辆进行实时控制；以高峰期时段和非高峰期时段两个行驶参考工况进行动态规划，具体步骤如下：将整个高峰期时段或非高峰期时段行驶参考工况分成N阶段，用阶段变量k来表示阶段序号，k=0、1、2、…、N，采样时间设定为1s，即Δt=1，采用逆向求解方法从第N阶段开始逐步向前计算，在每一阶段计算时以发动机的燃油消耗量最低以及维持电池荷电状态SOC在特定目标值为控制目标函数，而每一阶段的目标函数值取决于当前阶段的状态变量x(k)和控制变量u(k)，这里状态变量选择为电池荷电状态SOC和发动机转速ω_e(r/min)，控制变量选择电机转矩T_m(N·m)和发动机转矩T_e(N·m)；则第k阶段的控制目标函数表示为：Jmink=meng_k·+α(SOCk-SOC*)2---(1)]]>整个循环的总体控制目标函数为：J=minΣk=0NJmink=Σk=0N[meng_k·+α(SOCk-SOC*)2]---(2)]]>其中，为第k阶段发动机的燃油消耗率，单位为g/(kw·h)，根据当前时刻发动机的转速、转矩查表取得，即α为惩罚因子，SOC_k为第k阶段的电池荷电状态SOC值，SOC^*为目标SOC值，同时满足以下等式约束和不等式约束条件：0≤Tm(t)≤Tm_max(ωm(t))Te_min(ωe(t))≤Te(t)≤Te_max(ωe(t))0≤ωm(t)≤ωm_maxωe_min≤ωe(t)≤ωe_maxSOCk_min≤SOCk≤SOCk_max---(4)]]>式中，T_需为驾驶员需求转矩，单位为N·m；T_e为发动机转矩，单位为N·m；T_m为电动机转矩，单位为N·m；T_{e_min}为发动机最小转矩，单位为N·m；T_{e_max}为发动机最大转矩，单位为N·m；T_{m_max}为电动机的最大转矩，单位为N·m；ω_wh为驱动轮转速，单位为rad/s；ω_e为发动机转速，单位为rad/s；ω_m为电动机转速，单位为rad/s；η_t为传动系的效率；i_k是变速器档位为k时的传动比，此传动比包含主减速器的传动比；ρ为扭矩合成器的传动比；SOC_{k_min}为第k阶段SOC的最小值；SOC_{k_max}为第k阶段SOC的最大值，其中SOC_{k_min}、SOC_{k_max}为均为初始SOC的函数；将第k阶段的SOC维持在特定范围[SOC_{k_min}，SOC_{k_max}]内；其动态规划算法的计算步骤如下：A21、给定逆向求解的初始点k=N，初始条件车速V_k，电池荷电状态SOC在第k阶段的值SOC_k，inf代表无穷大的数；A22、计算第k阶段电池荷电状态SOC的上限值SOC_{k_max}、下限值SOC_{k_min}、如果V_k＝0，则各部件发动机和电机的转速、转矩均为0，电池荷电状态SOC_k维持不变，优化第k阶段结束，转步骤A27，否则转步骤A23；A23、计算第k阶段整车需求功率电机最大驱动功率及电机转速若此时需求功率转步骤A24，否则转步骤A26；A24、根据第k阶段电池荷电状态SOC取值范围[SOC_{k_min}，SOC_{k_max}]计算电池功率若则此时发动机不工作，电机理想功率等于输出功率，进而求出电机的理想转矩，利用求出的电机理想转矩进一步求得电池荷电状态SOC修正值，优化第k阶段结束，否则转步骤A25；A25、在等式约束（3）和不等式约束（4）范围内进行二维搜索，选择满足条件的发动机和电机理想转矩和转速，代入目标函数式（1），获得使成立的状态变量和控制变量，优化第k阶段结束；A26、此时车辆处于制动工况，若车辆需求制动功率满足条件则由电机提供所需制动功率，即电机理想功率等于输出功率，进而求出电机的理想转矩，若不满足上述等式条件，则由机械制动提供不足制动功率，优化第k阶段结束；A27、令k=k-1，若此时k≠0，转到步骤A22，开始下一步优化计算，若此时k=0，循环结束；A3、将所得数据和控制参数下载到车辆主控制器将上述利用动态规划算法进行全局优化得到的车辆运行于高峰时段行驶参考工况和非高峰时段行驶参考工况的每一时刻的控制变量进行存储，并将所得的数据和控制参数通过无线网络下载到车辆主控制器，为车辆在线实时控制做准备；B、在线控制B1、选择行驶参考工况当混合动力城市公交车实际运行时，首先根据公交车运行时间选择高峰期行驶参考工况或非高峰期行驶参考工况，通过车载信息单元采集车辆实时运行信息，所述的车辆实时运行信息包括距离出发点的距离、车辆速度和加速度，公交车实时运行位置由采集到的距离出发点的里程信息得到；B2、工况相似度判断B21、实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断取公交车当前位置及该位置前10米为一个里程片段，与事先构建的存储于车辆主控制器的行驶参考工况在相应的里程片段以平均速度、速度标准差、平均加速度、加速度标准差、平均减速度、减速度标准差为特征参数进行相似程度的比较；为了消除量纲的影响、方便判断规则制定，这里采用一种夹角余弦相似度判断的距离度量方法，原理如下：对于两个n维样本向量x₁=（x₁₁,x₁₂,……x_1n）,x₂=（x₂₁,x₂₂,……,x_2n），其余弦相似度计算公式为：cosθ=Σk=1nx1kx2kΣk=1nx1k2Σk=1nx2k2---(5)]]>夹角余弦取值范围为[-1,1]，夹角余弦的绝对值越大表示两个向量的夹角越小，相似程度越大；反之相似程度越小；计算实际运行时里程片段内的上述六个特征参数值组成的样本特征值矩阵，与构建的相应行驶参考工况的特征参数矩阵形成的样本比较相似度；比较规则如下：若两矩阵向量的夹角余弦值cosθ满足条件0.9≤cosθ≤1，则认为两样本矩阵是相似的，即车辆实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况是相似的，否则认为不相似；实际执行时运用软件Matlab中自带的计算函数来实现；B22、预测运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断由于公交车实际运行时的道路工况的某些参数与未来行驶工况具有某种非线性函数的相互关系，所以在进行车辆实际运行道路工况与离线构建的行驶参考工况相似度判断的同时还需判断预测工况与行驶参考工况的相似度；采用一种径向基函数神经网络逼近上述非线性函数的方法构建工况预测模型，在公交车运行时根据最近一段时间内的速度信息预测车辆未来一段时间内的行驶工况得到预测运行道路工况；取预测运行道路工况中对应于公交车当前行驶位置后10米为一个里程片段，与行驶参考工况的相应片段进行相似度比较，比较方法同步骤B21；B3、切换控制策略判断公交车实际运行道路工况中，当前位置前10米形成的里程片段以及预测运行道路工况中对应于公交车当前位置后10米形成的里程片段与行驶参考工况的相应位置的里程片段的相似度，当实际运行道路工况与行驶参考工况、预测运行道路工况与行驶参考工况在相应位置的里程片段均相似时调用基于行驶参考工况的离线动态规划最优控制参数对公交车进行下一步实时控制，否则切换控制策略采用模糊逻辑控制策略对车辆进行实时控制；所述的模糊逻辑控制策略即对输出转矩进行控制的策略，鉴于公交车行驶时频繁启停的特点，将模糊逻辑控制策略分为正常行驶能量分配控制策略和制动能量回馈控制策略两大部分；所述的模糊控制规则包括正常行驶能量分配控制规则和制动能量回馈控制规则：B31、当公交车正常行驶时，能量分配控制规则如下：B311、考虑车辆运行时对应于发动机最小转速的最低车速限制，当公交车运行速度小于最低车速时完全由电机提供驱动转矩；B312、当电池电量处于正常值范围内时，车辆驱动转矩跟随发动机最优转矩曲线进行输出，超出部分由电机辅助驱动或向电机发电；B313、当电池电量高于最高限值时，若需求转矩处于发动机最小工作转矩和最优工作转矩之间，电机单独驱动，当驱动转矩大于发动机最优工作转矩时，发动机工作在最优转矩曲线上，电机提供辅助转矩；B314、当电池电量较低时，发动机尽可能提供大于车辆需求转矩为电池充电，但当需求转矩超过发动机最大转矩限制时只能由电机一起提供辅助助力保证车辆驱动需求；B315、考虑电机转速对电机效率的影响，控制电机转速较高时使电机的负荷增加，电机的转速较低时使电机的负荷较低从而获得更高的电机效率；B32、当公交车制动时，制动能量回馈控制规则如下：B321、为使电机能够有效地进行能量回馈，限制当车速大于最低车速时才进行制动能量回收；B322、车辆制动过程中电机转矩满足条件T_e≤T_{e_max}，即电机转矩小于电机能够提供的最大发电转矩时，进行制动能量回收；B323、限制车辆运行时电池荷电状态SOC的工作范围，当电池电量超出最大限值时不进行制动能量回收，由机械制动控制车辆停靠；基于上述模糊控制规则最终得到公交车行驶过程中当实际道路工况或预测运行道路工况与所构建行驶参考工况不相符时的电机驱动转矩和制动转矩，进而求得发动机转矩，并发送到发动机控制单元和电动机控制单元分别控制发动机和电动机输出转矩，进而完成对整车进行控制。