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申请/专利权人：东风商用车有限公司

摘要：本发明涉及融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，包含步骤：获取变速箱各挡位速比、动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩、车轮半径、空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、驾驶员参考车速、车辆当前位置、限速、发动机当前转速、变速器当前挡位、车重、车轮滚动阻力系数；计算车辆驱动力；列出商用车纵向动力学模型、商用车能耗模型；建立预测巡航分层控制模型上层；计算最优车辆驱动力、最优车速；建立预测巡航分层控制模型下层；得到最优变速器挡位；计算最优发动机转速、最优发动机力矩。本发明在商用车上实现不同工作状态最优挡位离线优化；实现节能为首要指标的档位优化目的。

主权项：1.一种融合挡位优化的商用车预见性节能巡航分层控制方法，其特征在于：包含以下步骤：S100.实时获取当前的挡位速比、挡位、传动系机械效率、主减速器传动比、发动机输出扭矩、车轮半径、空气阻力系数、车辆迎风面积、空气密度、重力加速度、道路坡度、纵向行驶速度、驾驶员参考车速、车辆当前位置、限速、发动机当前转速、车重和车轮滚动阻力系数；然后，根据所述挡位速比、所述挡位、所述传动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩、所述车轮半径、所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，列出商用车纵向动力学模型；S101.获取车辆驱动力；然后根据所述车辆驱动力和S100中所述纵向行驶速度，列出商用车能耗模型；S200.建立预测巡航分层控制模型的上层；然后根据所述预测巡航分层控制模型的上层，计算得到最优车辆驱动力和最优车速；S300.建立预测巡航分层控制模型的下层；然后根据所述预测巡航分层控制模型的下层，计算得到最优发动机转速和最优发动机输出扭矩；S400.输出所述最优车辆驱动力、所述最优车速、最优挡位、所述最优发动机转速和所述最优发动机输出扭矩，即为本分层控制方法的最终结果；S100中根据所述挡位速比、所述挡位、所述传动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩、所述车轮半径、所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，列出商用车纵向动力学模型，具体包含以下步骤：S110.根据所述挡位速比、所述挡位、所述传动系机械效率、所述主减速器传动比、所述发动机输出扭矩和所述车轮半径，计算得到车辆驱动力；S120.根据所述空气阻力系数、所述车辆迎风面积、所述空气密度、所述重力加速度、所述道路坡度、所述纵向行驶速度、所述车重和所述车轮滚动阻力系数，计算得到车辆行驶过程所受的行驶阻力；S130.根据所述车辆驱动力和所述纵向行驶速度，得到所述商用车纵向动力学模型；根据S101中所述车辆驱动力和S100中所述纵向行驶速度，拟合出商用车能耗模型数学多项式表达形式，即为商用车能耗模型；S200具体包含以下步骤：S210.根据所述商用车能耗模型、所述纵向行驶速度和所述驾驶员参考车速，建立目标函数；S220.根据所述纵向行驶速度、所述车辆驱动力、所述行驶阻力、所述车重、等效质量系数、所述限速、车辆驱动力理论最大值和车辆驱动力理论最小值，对所述目标函数进行约束；S230.根据所述驾驶员参考车速、所述车辆当前位置、所述道路坡度、所述限速、所述发动机当前转速、所述发动机输出扭矩、所述挡位、关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP和燃油消耗MAP，计算得到所述最优车辆驱动力和所述最优车速；所述关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP和所述燃油消耗MAP通过发动机转速序列、发动机输出扭矩序列、车辆理论上能够输出驱动力序列、车辆理论上能够输出车速序列、对应于不同发动机转速的燃油消耗率和对应于不同发动机输出扭矩的燃油消耗率计算得到；S240.输出所述最优车辆驱动力和所述最优车速；S300具体包含以下步骤：S310.根据所述关于车辆车速与驱动力的挡位优化MAP、所述燃油消耗MAP、所述最优车辆驱动力和所述最优车速，查表得到所述最优挡位、最优发动机转速和最优发动机输出扭矩；S320.输出所述最优挡位、最优发动机转速和最优发动机输出扭矩；所述车辆驱动力按下式表达： 其中：Ft为所述车辆驱动力；ηt为所述传动系机械效率；I0为所述主减速器传动比；Ig为所述挡位速比；ig为所述挡位；rw为所述车轮半径；Te为所述发动机输出扭矩；k为当前时刻；所述行驶阻力按下式表达： 其中：Fargk为所述行驶阻力；CD为所述空气阻力系数；A为所述车辆迎风面积；ρ为所述空气密度；v为所述纵向行驶速度；θ为所述道路坡度；所述商用车能耗模型按下式表达： 其中：为预测时域内的最优能耗；m和n都为多项式拟合阶次；hij为多项式拟合系数；i和j都为计数序列；所述目标函数按下式表达： 其中：κvN-vref2为终端惩罚；κ1vk-vref2为跟踪性，vref为所述驾驶员参考车速，J为目标函数指代标识；S220中根据所述纵向行驶速度、所述车辆驱动力、所述行驶阻力、所述车重、所述等效质量系数、所述限速、车辆驱动力理论最大值和车辆驱动力理论最小值，对所述目标函数进行约束，按下式表达： 其中：δ为所述等效质量系数；Ft,min为所述车辆驱动力理论最小值；Ft,max为所述车辆驱动力理论最大值；Δt为时间间隔；mv为所述车重；S230具体包含以下步骤：S231.利用极小值原理构建哈密顿函数和最优控制必要性条件；S232.利用二分法迭代求解最优终端协态变量；其中，初始状态迭代次数由人工根据工程化经验固定预设；S233.解算出所述最优终端协态变量；然后根据所述最优终端协态变量计算得到关于所述最优终端协态变量的最优解；关于所述最优终端协态变量的最优解即为所述最优车辆驱动力和所述最优车速；所述最优发动机输出扭矩按下式表达： 其中：Te,opt为所述最优发动机输出扭矩；所述最优发动机转速按下式表达： 其中：ne,opt为所述最优发动机转速；vopt为所述最优车速。

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