混合动力汽车匀速下坡再生制动模型预测控制

基于车载导航系统(GPS/CIS等)所提供的未来一段预测路线上的汽车运行状态信息,建立中度混合动力汽车再生制动能量回收的全局优化动态规划模型;采用模型预测控制方法,将动态规划的全局优化控制策略转化成预测视距内的局部优化算法,实现滚动优化控制;为解决动态规划中的维数灾问题,确定了电池荷电状态和温度的可达区域;对模型预测控制策略、全局优化控制策略和瞬时优化控制策略进行了计算比较,在不同坡度、不同坡长的匀速下坡工况下的仿真表明:模型预测算法的计算效率显著高于全局优化策略的;应用模型预测控制策略的再生制动能量回收效率明显高于瞬时优化控制策略的,相比全局优化策略的降低不到1.31%,且采用档位提示的模型预测控制策略能量回收效果更好.     

并联混合动力汽车从纯电动驱动到发动机驱动的协调切换控制

从纯电动切换到发动机驱动,是并联混合动力汽车的状态切换模式之一.在切换过程中,为保持整车动力性能的平稳性和舒适性,必须对电机和发动机进行协调控制.以状态切换过程中总转矩不发生大的波动为控制目标,提出“发动机调速+发动机/电机转矩优化分配”协调切换控制策略.建立并联混合动力汽车传动系统整车动力学模型,应用极大值原理,将二次型最优控制算法运用到控制策略中,并建立以车辆行驶平顺性为目标的泛函,设计了状态切换控制器.仿真结果表明,在动力切换过程中,该切换控制算法能有效控制混合动力系统在状态切换过程中的转矩波动,保证动力传递的平稳性.     

并联混合动力汽车功率分配最优控制及其动态规划性能指标的研究

研究了并联混合动力汽车功率分配的最优控制方法,应用动态规划方法求解功率分配的最优解,并着重分析了其性能指标。该指标融入了电池(电机)功率和整车需求功率,同时建立了燃油消耗和荷电状态变化量之间的物理关系。仿真结果表明,动态规划方法可以大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性,并且功率损失型性能指标的效果更加显著。     

基于动态协调控制的ISG型混合动力电动汽车牵引力控制方法

提出了基于动态协调控制的混合动力汽车牵引力分层控制体系.上层采用基于动态滑模的整车期望总驱动转矩制定策略;中层采用基于低通滤波的发动机目标转矩计算法和基于模型匹配2自由度控制的动态协调控制策略,准确实现期望的总驱动转矩;底层采用基于动态补偿的混合动力汽车牵引力控制退出策略.仿真结果表明,所提出的混合动力汽车牵引力控制系...     

基于动态规划与RBF神经网络的PHEV能量管理策略

为提高插电式混合动力汽车燃油经济性,设计了一种基于动态规划和径向基函数（RBF）神经网络的插电式混合动力汽车能量管理策略。首先,建立了插电式混合汽车数学模型;其次,以发动机油耗最小为目标函数,采用动态规划求解全局最优的离线优化结果;最后,采用RBF神经网络对离线最优控制结果进行学习,建立了发动机输出转矩与车辆状态参数之间的非线性映射关系,得到了基于动态规划和RBF神经网络的能量管理策略。仿真结果表明,文章所提策略油耗较之于电量消耗-维持策略降低了2.92%,验证了该策略的有效性。     

基于离散动态规划的PHEV燃油经济性全局最优控制

针对某款并联式混合动力汽车(PHEV),以整个循环工况的燃油经济性最优为目标,运用离散动态规划算法,得到PHEV的全局最优控制策略。并通过在逆向计算中设置不满足条件的控制变量的收益函数为无限大的方法,来达到电池荷电状态平衡。最后建立Matlab/Simulink仿真模型,对获得的全局最优控制策略进行仿真验证,并与采用瞬时最优控制策略得到的仿真结果进行比较。结果表明,全局最优控制在满足电池荷电状态平衡的前提下,获得了比瞬时最优策略更好的整车燃油经济性。     

基于深度学习的混合动力汽车预测能量管理

为了优化混合动力汽车的能量动态分配过程,提升混合动力汽车的燃油经济性和动力电池荷电状态（SOC）平衡性,提高混合动力汽车能量管理策略的鲁棒性,以等效燃油消耗最小化策略为基础,结合对车辆未来行驶工况的预测研究,分析车辆未来行驶需求能量的变化,制定相应的动态调整策略。基于车联网通信技术,实时采集车辆的运行状态信息和交通信息,作为车辆未来工况预测模型的输入变量。以数据驱动为特征,基于混合深度学习建立工况预测模型。利用STL分解算法对各输入变量进行周期性、趋势性等特征分解,并对各输入变量的特征分量,使用混合深度学习网络从数据局部特征及时间维度依赖特征来深度挖掘目标车辆车速与外部信息及历史数据的关系,进而对车辆未来的行驶工况进行预测。利用预测的工况信息,分析车辆未来行驶需求能量的变化,应用于自适应等效消耗最小化策略等效因子的实时动态调整,从而实现对车辆的优化控制,并通过与传统自适应等效消耗最小化策略进行对比,验证该方法的有效性。研究结果表明：基于混合深度学习的工况预测模型预测精度比BP网络预测模型高44.72%;利用精确的预测工况信息预测能量管理,可以实时动态调整发动机和电机的功率输出,降低油耗并维持电池SOC平衡。     

基于模型匹配控制的PHEV动态协调控制方法

在分析发动机与电动机的动态响应特性基础上,设计基于模型匹配控制的整车动力系统动态协调控制方法,并在所建立的并联式混合动力汽车(PHEV)的前向仿真模型上对该方法进行研究,证明该方法能有效控制2个动力源的动力耦合过程,具有较高的转矩控制精度和很好的动态响应特性,并利用所建立的硬件在环仿真试验台对该方法进行试验验证。     

用于混合动力控制的汽油机动态转矩建模仿真

针对混合动力系统能量管理及动力平稳传递控制策略开发的需要,以MATLAB/SIMULINK仿真软件为工具,建立了发动机平均值模型,模型能够根据发动机转速和节气门开度实时计算出发动机的稳态和动态转矩。在发动机动态试验台上验证了该模型,表明模型达到了需要的计算精度和实时性要求。对给定的转矩曲线进行动态跟随时发动机的节气门开度变化情况进行了仿真分析。模型可用于混合动力控制策略开发中的仿真及在线转矩估计,为并联式混合动力系统能量分配和动态协调控制中的发动机转矩反馈提供了基础。     

并联式混合动力汽车模式切换控制策略研究

并联式混合动力汽车模式切换时离合器会介入传动系统,容易引起较明显的冲击感,是影响整车驾驶舒适性的主要因素。为此,提出了基于离合器双模糊和电机转矩协调的模式切换控制策略。首先建立混合动力汽车模式切换过程的动力学模型,以减小离合器滑磨功为目标,对模式切换时的离合器接合过程进行划分;其次,结合混合动力汽车模式切换的基本要求和驾驶意图,制定离合器双模糊控制策略,分别对滑摩阶段的接合时长和转矩同步阶段的压力变化率进行控制;然后以离合器滑磨功和整车冲击度为优化目标,采用二次型最优控制算法对滑摩阶段的接合压力进行优化,从而获取模式切换过程中离合器的最优接合压力轨迹;在此基础上,通过实时计算离合器传递转矩,根据电机转矩响应快的特点,制定电机转矩协调控制策略;最后,基于某混合动力试验样车,在底盘测功机上分别进行缓加速、中等加速和急加速下的模式切换试验,对所提出的控制策略进行验证。试验结果表明：该策略能较好地反映驾驶人驾驶意图,保证离合器的使用寿命,所产生的整车冲击度均处于合理范围之内,改善了整车模式切换过程中的驾驶舒适性。     

基于人机共驾的车道保持辅助控制系统研究（双语出版）

车道保持控制系统是汽车安全辅助驾驶的重要组成部分，可有效提高汽车主动安全性、避免车辆无意识地偏离本车道。目前，大部分车道保持控制系统在工作时将驾驶人的操作视为外界干扰，没有考虑人机共驾阶段下驾驶人与控制系统的控制权分配问题，易造成人机冲突、影响驾驶人的驾驶感受。论文兼顾驾驶人与辅助控制系统各自优势，基于人机共驾技术对车道保持控制系统进行研究。构建基于安全行驶区域与最晚预警边界相结合的车道偏离决策模型，在保证其预警精度的同时降低计算复杂性，根据车辆行驶状态和路面附着系数动态调整预警阈值；研究串级MPC-PID控制策略实现对车辆横向位置的控制，将最优问题转化为二次规划求得目标前轮转角，利用PID算法完成对目标前轮转角的跟踪；引入共驾系数对车辆的控制权进行分配，研究共驾系数分配模型，以车辆状态误差和驾驶人转向力矩作为模糊控制的输入变量、共驾系数作为输出变量，降低辅助控制系统与驾驶人之间的冲突；最后，利用CarSim与Simulink联合仿真对所研究的控制策略进行仿真验证，结果表明共驾系数能够根据驾驶人的操作和车辆运行状态的变化实现动态调整，辅助控制力矩与驾驶人输入力矩变化趋势相同，在保留驾驶人一定操作的基础下可避免车辆偏离车道、降低人机冲突。     

混合动力传动系 Tip-in/out工况的模型预测控制

为抑制混合动力汽车加减速过程中传动系统振荡,以电机转矩为控制量,提出一种基于模型预测主动控制混合动力传动系统振荡的策略,基于 Matlab/Simulink平台搭建动态系统模型,实时计算电机转矩补偿优化发动机输出转矩,准确跟踪目标转矩的同时减少传动系统振荡。探索不同控制器参数设置对于驾驶动力性和舒适性的增益效果,通过硬件在环 （Hardware-in-Loop,HIL） 试验表明,所设计的 MPC控制器能使汽车平稳地加减速,迅速跟踪目标转速,求解时间控制在10 ms以内,具有较好的实时性,同时对传动系统中的非线性因素和参数变化有较好的鲁棒性。     

基于功能安全的分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制

分布式驱动电动汽车可以实现四轮转矩分配和差动转向,提升整车的动力学控制性能和经济性,但是四轮转矩独立可控的特点也对功能安全提出挑战。当前轮单侧电机出现执行器故障失效情况时,不仅会产生附加横摆力矩降低车辆安全性,差动转向功能的存在还会使车辆严重偏航。基于此,在设计分布式驱动-线控转向一体化底盘的基础上,基于功能安全提出一种分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制策略。首先建立分布式驱动失效动力学模型,分析前轮失效对车辆状态的影响机理,发现单一的驱动转矩截断控制无法满足车辆状态修正需求;其次设计一套备用的线控转向结构,通过变截距滑模控制算法提高切换状态下线控转向系统的转角跟踪性能,并用台架试验验证跟踪的准确性;然后设计自适应失效诊断观测器实时诊断驱动系统的电机故障,在将对应轮进行驱动转矩截断后,通过模型预测控制算法对车轮转矩重新分配实现纵向和侧向的状态跟踪;最后通过仿真和实车试验验证所提失效补偿控制策略的有效性和可用性。研究结果表明：分布式驱动电动汽车前轮单侧电机失效后,备用的线控转向系统能及时矫正前轮转角,所提出的失效补偿控制策略能够快速恢复车辆的稳定性和路径跟踪能力。     

商用车电液复合转向系统的车道保持策略

为了提高商用车的行驶安全性,避免因驾驶人的分心驾驶出现车辆偏离车道的问题,提出一种基于电液复合转向系统的商用车车道保持策略;在建立电液复合转向系统模型、二自由度车辆模型、预瞄驾驶人模型的基础上,设计基于驾驶人在环的MPC和ADRC串级的车道保持控制策略。首先,采用MPC算法将车辆横向位置控制的最优问题转化为二次规划求得目标前轮转角;然后,考虑电液复合转向系统的不确定和干扰问题,利用ADRC算法对目标转向盘转角和实际驾驶人的转向盘转角差值以转矩信号的形式进行补偿。同时研究车道保持系统对驾驶人的干预问题,引入干预系数的概念,采用模糊控制的方法,将驾驶人手力和车辆的运动状态作为输入变量,干预系数作为输出变量,保证整车行驶安全性的前提下减小车道保持辅助系统对驾驶人的干预。最后,通过MATLAB/Simulink仿真和硬件在环试验对所设计的控制策略进行验证。研究结果表明：所设计的基于商用车电液复合转向系统的车道保持策略能够及时地纠正因驾驶人的分心驾驶而导致车辆偏离所在行驶车道的行为,特别是在弯道处出现驾驶人转向不足或过度转向的情况时,能够将车辆维持在车道线之内,保证车辆的行驶安全性,同时由于干预系数的设计,使得驾驶人也有良好的人机交互体验感。     

Torque control of engine clutch to improve the driving quality of hybrid electric vehicles

As a powertrain for hybrid electric vehicles (HEVs), the automatic transmission (AT) is not only convenient for the driver but also reduces hybridization costs because the existing production line is used to produce the AT. However, it has low fuel economy due to the torque converter. To overcome this disadvantage, this paper studies HEVs equipped an AT without a torque converter. In this case, additional torque control is needed to prevent the driving quality from deteriorating. This paper suggests three different torque control methods and develops a simulator for an HEV that can simulate the dynamic behaviors of the HEV when the engine clutch is engaged. The HEV drive train is modeled with AMESim, and a controller model is developed with MATLAB/Simulink. A co-simulation environment is established. By using the developed HEV simulator, simulations are conducted to analyze the dynamic behaviors of the HEV according to the control methods.     

基于路面影响因子的轮毂电机驱动车辆自适应转矩控制

为实现轮毂电机驱动越野车辆在附着条件多变、路面起伏不定的复杂环境中动力性和稳定性的多目标优化,提出一种基于路面影响因子的自适应转矩控制策略。以滚动阻力差异、空气阻力归一化比例、坡度阻力归一化比例、路面附着差异方差以及最小路面附着系数5个特征参数作为输入,并基于模糊理论方法搭建路面影响因子五参数辨识模型。基于辨识出的路面影响因子,开发整车动力性和稳定性多目标优化自适应转矩控制策略,构建了三层式控制架构：顶层引入路面影响因子对加速度紧迫程度进行判定,采用模型预测控制算法得到期望总驱动力;中层为目标决策层,以最优滑转率为目标决策驱动防滑力矩,并基于路面行驶阻力,决策期望前馈补偿力矩;下层为转矩分配层,以需求总驱动力及轮胎利用率作为控制目标,引入路面影响因子优化两者权重系数,以多约束条件的混合优化算法对转矩进行自适应控制。利用Matlab/Simulink-CarSim联合仿真平台进行仿真,基于实车进行验证。结果表明,在低附着路面,在0.2 s内快速完成滑转率抑制;在对开路面,侧向位移接近0;在大扭曲路面,避免腾空车轮出现大滑转率,滑转率最高0.2。     

基于动态门限值的分布式驱动电动汽车驱动力矩控制研究

为改善分布式驱动电动汽车高速行驶稳定性，避免频繁驱动控制操作对汽车行驶安全性的影响，提出了一种适应不同驾驶工况的参数动态门限值算法，设计了汽车附加横摆力矩滑模控制策略和驱动力矩二次规划优化分配控制策略，并进行了角阶跃输入工况和双正弦输入工况的仿真分析。结果表明，所设计的控制策略能有效控制汽车的质心侧偏角与横摆角速度，在保证汽车行驶稳定性的前提下，使质心侧偏角与理想值偏差减小了3.6%以上，轮胎附着利用率减少19.5%以上，有效地降低了轮胎附着利用率，提高了汽车的行驶安全性。     

基于模型预测控制的半挂汽车主动防侧倾控制方法

提出了一种半挂汽车主动防侧倾控制方法。搭建了一个七自由度动力学模型和一个三自由度参考模型;用无迹Kalman滤波的方法,来估计车辆的横向载荷转移率;确定优化目标,运用模型预测控制(MPC)理论进行最优化求解,得到各车轴的主动防侧倾力矩;在Simulink/Trucksim联合仿真环境中,进行仿真对比与分析。结果表明:在本文的MPC控制器和PID控制器作用下,半挂汽车各状态量皆收敛,且横向载荷转移率保持在0.7以内;相比于PID控制,MPC控制所需的防侧倾力矩更小更均衡,各状态量变化也更加平稳。因此,本MPC控制器在提升半挂汽车侧倾稳定性的同时具有较好的鲁棒性。