智能混合動力汽車跟車能耗優化控制研究

韓永林

摘要：近年來，隨著社會經濟的發展，我國對汽車的需求不斷增加，汽車節能工作也越來越受到重視。本文提出一種基于模型預測控制的油耗優化算法對智能混合動力汽車進行多目標自適應跟車控制。通過客車仿真分析表明，此能耗優化算法性能優異，在保證車輛跟車性能的同時能夠降低油耗。

關鍵詞：智能混合動力汽車;模型預測控制;能耗優化;自適應跟車

1跟車巡航系統的工作原理

整個控制是由傳感器控制單元SCU來提供。SCU的主要功能是控制跟車巡航系統的傳感器和目標識別，其控制參數計算和相關系統啟動則是由跟車巡航系統的電子控制單元（ECU）負責執行。跟車巡航系統傳感器的接收信號需要進一步處理。在目標識別時，系統會根據信號所含的信息來計算出潛在對象的距離和相對速度。車距控制需要從跟車巡航系統所探測的所有目標中，精確地鎖定其中一個;鎖定目標時會用上車輛移動方面的信息。根據駕駛本身的車速和所要求的反應時間，跟車巡航系統可算出所需的最小車距。

2結構共用方法及應用概述

采用結構共用方法對復雜系統進行優化，一方面可以提高資源利用率，另一方面可以在不增加成本的前提下提高系統綜合性能。將該方法引用到智能混合動力汽車領域，可以歸納出智能混合動力汽車結構共用方法的定義：在混合動力汽車系統集成設計中，充分利用系統某硬件蘊含的物理特性（包括信息流、能量流和機械本體），實現系統多個功能或拓展其功能在不同子系統中的應用，進而提高系統綜合性能的一種優化方法。結構共用方法適用于智能混合動力汽車等復雜機電系統的架構設計和優化集成。在系統架構設計階段，采用自上而下“功能定義—功能分解—組合優化—結構合并”的技術途徑，在滿足系統總體功能需求的前提下，通過優化組合各功能模塊對應的結構單元，合并功能重疊的結構，實現結構優化與簡化。在系統集成階段，采用由前往后“系統結構分解—結構體物理特性定義—新環境下功能拓展”的技術途徑，在不增加硬件結構的前提下，通過原有硬件的功能拓展來提升系統集成后的綜合性能。基于該方法，拓展智能混合動力汽車中原來主要用于主動安全控制的前向雷達信息流，復用于混合動力汽車的能量管理和節能控制，提出了雷達共用型智能混合動力汽車節能控制系統。將雷達感知的前車運動信息同時應用于車輛的主動安全和能量管理，通過提前優化驅動電機等動力部件工作狀態，在保證行車安全和不增加硬件成本的前提下，實現節能控制。

3基于MPC的優化算法設計

為優化控制跟車過程性能指標即車輛行駛距離sveh、速度Vveh、能耗SOC，因此定義系統狀態包括車輛動力學狀態和電池狀態，為X=[Sveh，Vveh，SOC]T，定義控制矢量為u=[Teng，Tem，Tbrk，ig]T。考慮路面坡度和前車狀態，定義外部輸入為d=[θ，sref-sveh，vref]T，其中，sref，vref和aref是前車的行駛距離，速度，加速度。因此，系統狀態方程可為：

4 IEC系統開啟與退出控制策略

節能控制要遵循的原則是：符合駕駛員意圖，不干擾駕駛員的操作，保證行車的安全。因此IEC是否開啟取決于駕駛意圖和自車運動狀態，前者主要通過IEC開關位置、加速踏板行程、制動踏板行程、轉向指示燈開關位置進行識別，后者包括當前檔位、車速、橫擺角速度、系統故障信息等。為了符合駕駛員意圖，當IEC開關關閉、變速器擋置于非前進檔、加速踏板行程大于設定閾值時，IEC關閉;為了不干擾駕駛員操作并保證行車安全，轉向燈開啟、正在轉彎或換道、或系統發生故障時，IEC關閉。

5總成控制器硬件設計總體方案

總成控制系統是整個汽車的控制核心，其性能將直接決定整個汽車能否達到設計者的期望目標。同時混合動力汽車試驗臺架環境十分惡劣，整個試驗臺運轉時，測功機的噪聲，電動機的電磁場，試驗臺的機械振動等所造成的干擾非常嚴重，總成控制系統在這種環境下能否正常運轉也是一個關鍵問題。總成控制器硬件設計主要以實現控制器高性能、高可靠性為目標。它采用NXP（原Philip）公司推出的LPC2000系列的32位微控制器LPC2129作為CPU。總成控制器的主要輸入信號包括脈沖量、模擬量和開關量，其輸出信號包括PWM（OC門）輸出、數字（0C門）輸出以及模擬量輸出。因此總成控制器主要包括A/D模塊、D/A模塊、I/O接口模塊、RS232串行口通信模塊以及CAN總線通信模塊，其中I/O接口模塊又可分為脈沖量輸入模塊、開關量輸入模塊、PWM輸出驅動模塊、數字輸出驅動模塊以及并行I/O輸入輸出模塊。在試驗臺架上總成控制器通過模擬量實現對其他各個ECU的控制，而在整車上總成控制器與其他各個ECU之間的控制信號通信則通過CAN總線來實現。在建立了詳細的設計方案之后，還要對硬件系統的各個功能模塊進行系統的分析。

結語

綜上所述，本文設計了一種基于模型預測控制的油耗優化算法對智能混合動力客車進行多目標自適應跟車控制，其融合ACC和EMS，通過雙環枚舉法減少MPC運算量。通過MATLAB/Simulink仿真驗證，結果表明，該算法能在保證跟車性能的同時有更低的能耗。未來的研究將集中在跟車過程中有關換擋過程、模式轉換和發動機怠速停車以及算法的臺架試驗和實車試驗。

參考文獻

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