基于云推理的經濟性巡航控制策略研究

苑風云 曹愛霞 劉浩 謝建新

摘 要：汽車在巡航時以駕駛員設定的固定期望車速勻速行駛，系統控制發動機工作在合理轉速范圍內，具有一定的燃油經濟性，但并不能最大限度地提高車輛的燃油經濟性。因此，基于現有自適應巡航技術的研究，文章擬基于云推理對汽車最優燃油經濟性巡航控制策略進行研究，控制車輛始終以經濟性巡航車速行駛，提高了巡航中工況切換時控制的穩定性和經濟性。

關鍵詞：燃油經濟性；云推理；巡航控制策略

中圖分類號：U462 文獻標識碼：B 文章編號：1671-7988（2018）12-95-02

Abstract： Vehicle travels at a constant speed which set by the driver， system control engine working at a reasonable speed range， has a certain fuel economy， but not maximize fuel economy of the vehicle. Therefore， based on the research of the existing adaptive cruise technology， this paper based on cloud reasoning on car cruise control strategy are studied， the optimal fuel economy control vehicles to economical cruising speed driving all the time， improve the stability of operating mode switch in the cruise control and economy.

Keywords： Fuel economy； Cloud reasoning； Cruise control strategy

CLC NO.： U462 Document Code： B Article ID： 1671-7988（2018）12-95-02

前言

自適應巡航系統主要控制車輛以定速巡航、追蹤巡航和避撞巡航三種情況行駛。但因道路阻力的變化、車型及道路條件、氣候條件的不同使得經濟車速不是固定數值。因此定速巡航提高燃油經濟性的能力受到限制[1]。另外，隨著云推理控制理論的提出，因其在控制對象時較好的魯棒性，本文擬基于云推理控制理論對汽車經濟性巡航車速進行規劃，從而進一步促進車輛燃油經濟性的提高[2]。

1 預測車輛前方道路信息數據庫的建立

將全球定位系統裝于儀表臺右方，將加速度傳感器固定在車身上，將位移傳感器裝在前（其車身上還裝有單擺式角位移傳感器）、后懸架處。通過各傳感器測量出車輛前進的加速度、車身在前、后懸架處的上下振動位移、單擺擺角，結合多傳感器信號融合辨識模型，得到道路坡度角的大小。再由全球定位系統獲得當前的經緯度，從而得車輛所在位置的經緯度及其所對應的道路坡度。再次將全球定位系統裝于儀表臺右方，在所選試驗路段上初定前方預測距離為500m，在汽車當前位置前方100m、200m、300m、400m、500m處分別設置5個采樣點作為彎道曲率的預測位置點。用全球定位系統測5個采樣點處的經緯度，依次連接5個采樣點，用激光測距儀測量相關距離，計算連線斜率，從而得5個經緯度所對應的彎道曲率。然后依次對所選路段進行測量，得此路段所有采樣點的經緯度及其所對應的彎道曲率。測量完畢，建立各個采樣點所在經緯度與其所對應的道路坡度和彎道曲率的數據庫。

2 預測車輛經濟性巡航車速的云模型建立

經濟性巡航策略需要根據前方道路信息實時獲取經濟性巡航車速，然后從保持車速不變、加速或減速中采取相應的決策使汽車始終以經濟車速巡航。其中因車輛行駛環境的不確定性和非線性特征，導致了經濟車速的不確定性，因此擬創建三維多規則云模型來預知車輛的經濟車速[3]。其云模型可以表述為：

其運行機制為：當一組特定的輸入分別刺激不同規則的前件云發生器時，定量的產生一組隨機云滴，最終輸出定量經濟車速。該模型建立了道路坡道阻力、道路彎道阻力、空氣阻力與經濟車速的關系模型，能夠把車輛行駛道路狀況與車輛運行的經濟狀態結合起來，可以很好的表達車輛運行中經濟車速的不確定性，對于不同道路線形對車輛經濟車速的影響，只要改變輸入參數，就能很直觀的觀察到結果的變化。最終建立能夠根據預知的道路信息預測車輛經濟性巡航車速的云模型，如圖1所示。

3 基于云推理的PID車速調節控制算法

將汽車當前車速與預測的經濟性巡航車速之間的偏差、偏差的變化率和偏差的累積作為云推理PID控制器的輸入變量[4]，將節氣門開度控制信號作為輸出變量，結合汽車經濟性巡航車速的變化范圍及節氣門開度角的變化范圍，確定云推理PID控制器的輸入變量及輸出變量的論域，利用云變換理論確定云化方法及云推理控制器的特征參數，制定云模型的不確定性推理規則，設計云模型映射器的映射關系。建立基于云推理的PID車速調節控制算法，控制汽車始終以經濟性巡航車速行駛。基于云推理的PID車速調節控制策略，如圖2所示。

4 經濟性巡航試驗

運用CarSim軟件進行仿真驗證[5]，使車輛以規劃的經濟車速行駛，對比定速巡航時的經濟性。仿真結果如圖3、圖4所示。對比發現以經濟性巡航車速行駛比定速巡航的油耗降低了1.55%，驗證了本文所提出經濟性巡航策略的有效性。

5 結論

本文通過CarSim仿真得到了百公里平均燃油消耗量數據庫，然后通過編程得到了以云模型為基礎的經濟車速獲取方法，為經濟性巡航提供了車速變化規則，最后通過對比仿真試驗驗證了基于云模型的經濟性巡航可使得在不同道路上行駛時，車輛能夠具有較好的經濟性。

參考文獻

[1] 高振海，嚴偉，李紅建等.基于模擬駕駛員多目標決策的汽車自適應巡航控制算法[J].汽車工程，2015，37（6）：667-673.

[2] 王國胤，李德毅，姚一豫等.云模型與粒計算[M].北京：科學出版社，2012，07.

[3] 羅禹貢，陳濤，李克強.混合動力汽車非線性模型預測巡航控制[J].機械工程學報，2015，51（16）：11-20.

[4] 仇成群，劉成林，沈法華等.基于Matlab和模糊PID的汽車巡航控制系統設計[J].農業工程學報，2012，28（6）：85-86.

[5] 李徑亮，夏湯忠，陸志成等.基于CarSim的車輛自適應仿真試驗研究[J].汽車科技，2013，（3）：33-35.