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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明公开了一种基于真实路况信息的自适应ECMS能量管理策略，以双轴并联式构型的PHEV车辆为研究对象，包括整车建模、ECMS问题的构建、修正ECMS约束SOC轨迹、等效因子自适应、基于城市实际驾驶路况信息对SOC全局规划、基于发动机启停优化上层约束控制、搭建控制策略模型以及结果仿真分析等环节。结果表明，与CD‑CS策略相比PHEV的燃油经济性提高了7.85％，与Time‑AECMS和Distance‑AECMS两种策略相比分别提高6.44％和4.27％；所提基于发动机启停优化的上层约束控制在PHEV燃油经济性影响很小的情况下使发动机启停次数降低减少24％，有效降低发动机启停次数。

主权项：1.一种基于真实路况信息的自适应ECMS能量管理策略，其特征在于，包括以下步骤：S1：整车建模选择动力总成为双轴并联式构型的PHEV车辆为能量管理对象，并对其建立发动机模型、电机模型、动力电池模型以及整车纵向动力学模型；S2：自适应能量管理策略的算法设计S2.1，ECMS问题的构建利用等效因子将电能消耗转化为等效油耗，通过优化瞬时等效油耗确定每一时刻的最优动力分配，瞬时的等效油耗可以表示为： 式中：为整车的瞬时等效油耗gs；为发动机的瞬时油耗gs；为电机的瞬时等效油耗gs；st为等效因子；Pb为电池功率kW；Qlhv为燃油低热值；ECMS的优化目标即为整车的瞬时等效油耗最小，则ECMS优化问题的成本函数为: PHEV的能量管理策略是通过对发动机和电机的转矩进行合理分配来进行整车燃油经济性的优化使得在行程终点SOC达到下限值附近，因此，选取发动机转矩Te为系统的控制变量，SOC为系统状态变量；修正ECMS约束SOC轨迹，数学公式如下：x＝ΔSOCt＝SOCt-SOCrt9pt＝ax5+bx4+cx3+dx2+ex+f10 式中：ΔSOCt为SOC实际值与参考值的偏差；SOCt为实际SOC值；SOCrt为参考SOC值；pt为惩罚因子；a、b、c、d、e、f均为多项式系数，其数值分别为a＝-1.329×105，b＝-4.711×10-12，c＝-228.2，d＝2.692×10-14，e＝-2.195，f＝1；考虑汽车实际行驶时各动力总成部件的实际情况，系统应该还要满足下列约束： 式中：Te_min为发动机最小转矩；Te_max为发动机最大转矩；Tm_min为电机最小转矩；Tm_max为电机最大转矩；SOCmin为SOC的下限值；SOCmax为SOC的上限值；ne_min为发动机最小转速；ne_max为发动机最大转速；nm_min为电机最小转速；nm_max为电机最大转速；S2.2，等效因子自适应方法选取SOC初始范围为[0.25:0.05:0.95]，分别在1-8个WLTC工况中进行基于PMP的全局优化进行仿真，得到不同初始SOC和行驶里程条件下的最优等效因子；将仿真结果进行处理，得到行驶里程-初始SOC-初始等效因子map图，在行程开始时，获取PHEV的初始SOC值以及行驶里程，然后通过map图得到适用于该工况的初始等效因子；S2.3，基于城市实际驾驶路况信息对SOC全局规划先将GPS接收器和惯性导航模块安装于实车，驾驶实车至真实路段，采集真实交通路况信息；随后采用LSTM对SOC进行全局规划，过程为：首先，按照不同工况将真实交通路况信息分为20组工况，利用基于PMP的全局优化算法对每组工况最优化求解，每组工况都对初始SOC值分别为[0.25:0.05:0.95]的情况求解全局最优SOC曲线，以20组工况数据作为LSTM的训练样本，然后对20组工况和最优SOC曲线按照每1分钟分为一个小工况段，并对每个小工况段进行特征提取获取每个工况片段开始时的SOCk、剩余行驶距离Distanceremk、工况片段长度Lengthseck、工况片段平均车速Speedavek和整个工况的初始SOCint；再然后，采用LSTM计算工况特征参数和SOC之间的非线性关系，以SOCk、Distanceremk、Lengthseck、Speedavek和SOCint为模型输入，以SOCk+1为模型输出训练神经网络，最后，利用Matlab深度学习工具箱对LSTM模型进行训练，通过LSTM计算出全程每一分钟结束时的离散SOC，然后对离散的SOC值进行插值可获得全里程的连续时间的SOC轨迹；S2.4，基于发动机启停优化上层约束控制设置发动机最小熄火时间和最小连续启动时间分别为lim_off与lim_on，当发动机熄火时间off低于最小熄火间lim_off时，发动机进入强制停止模式；当发动机运行持续时间on低于于最小连续启动时间lim_on时，发动机进入强制启动状态，此时通过ECMS策略的计算下一时刻转矩分配；若计算得出转矩Te_ECMS大于0，则发动机转矩为ECMS计算结果，若计算得出转矩Te_ECMS为0，则发动机转矩为当前最优工作点转矩Te_opt，最后通过当前时刻输出发动机转矩Te的大小来判断发动机运行情况更新发动机运行持续时间on和发动机熄火时间off。S3：搭建控制策略模型根据步骤S2的自适应能量管理策略的算法设计，在MatlabSimulink环境中搭建控制策略模型，在驾驶员确定行驶目的地之后，SOC规划模块通过导航信息中提供出发点到目的地之间的实时路况信息进行全局SOC规划，得到全局SOC参考轨迹，初始等效因子优化模块根据初始SOC和导航信息提供的目标里程计算全局初始等效因子；A-ECMS通过实际SOC和参考SOC自适应调整等效因子并进行最优转矩分配计算，发动机启停优化控制策略根据发动机启停时间对ECMS的计算结果进行修正以减少发动机的频繁启停次数；S4：仿真分析根据步骤S2.3所提出的全局SOC规划算法，将由真实工况中特征提取的Distanceremk、Lengthseck、Speedavek以及由车辆状态中获取的SOC1、SOCint输入到全局SOC规划模块中，对全局SOC参考轨迹进行规划，得到的SOC参考轨迹与PMP最优SOC曲线、基于时间平均分配的SOC曲线和基于里程平均分配的SOC曲线；然后，将4种方法所规划的SOC曲线分别设置为AECMS策略中的SOC参考轨迹在真实工况中进行仿真验证。

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