基于模型预测控制的混合动力汽车下坡再生制动策略

为了充分回收汽车下坡再生制动能量,并保证蓄电池循环寿命,在对汽车匀速下坡再生制动全局优化控制策略分析的基础上,提出以再生制动能量回收最大和蓄电池温升变化率最小为双目标的混合动力汽车匀速下坡再生制动模型预测控制策略.对不同坡长、不同坡度的匀速下坡工况进行仿真的结果表明:模型预测控制策略在再生制动能量回收率、蓄电池温升和充电速率方面都获得良好的控制效果,且计算效率高,满足实时控制要求.     

插电式混合动力汽车再生制动控制策略

由于再生制动控制策略直接影响了插电式混合动力汽车（PHEV）的经济性,文章提出了一种基于理想制动力分配的再生制动控制策略,这种策略能在保证制动稳定性的同时,尽可能多地回收制动能量,在Simulink平台上建立再生制动控制策略模型,并嵌入到Cruise软件中进行仿真。仿真结果表明,此模型相比没有制动能量回收的PHEV和传统汽车,都有效地提高了经济性,验证了再生制动控制策略的合理性。     

并联混合动力汽车ECMS的时变等效因子提取算法的研究

为解决当前等效燃油消耗最小控制策略(ECMS)未能根据实际工况选取最优等效因子的问题,利用动态规划算法(DP)和ECMS各自的优点,构建并联混合动力汽车能量算法模型,即采用动态规划算法的等效燃油消耗最小控制策略(ECMSwDP),将等效因子作为全局最优算法的控制变量,通过对等效因子的离散全局优化,获得基于工况的最佳时变等效因子。在标准工况下对时变等效因子实时控制策略与全局最优控制策略DP的各项性能参数进行了数值仿真,验证了时变等效因子提取算法的有效性和等效因子初始值选取方法的可行性。     

电动汽车最大能量回收再生制动控制策略的研究

本文中针对一款轻型混合动力汽车进行了再生制动控制策略的研究.首先,以整体效率最高为目标,提出了最大能量回收制动控制策略,并采用序列二次规划法对充电功率进行优化,获得ISG电机优化转矩.接着建立了整车仿真模型,采用模糊控制方法对优化的ISG电机转矩进行跟随控制.分别进行了NEDC循环和3种不同制动力的仿真,得到不同工况下的再生制动能量回收率.最后进行了与仿真工况相应的实车试验,验证了控制策略的有效性.     

并行再生制动系统控制器的设计与开发

分析了混合动力汽车再生制动系统的特点及其应用前景,提出了一种基于并行控制的再生制动控制策略;针对某款并联式混合动力轿车,采用并行再生制动控制策略,进行了制动控制器的软硬件开发;搭建了硬件在环仿真试验系统对控制器进行了硬件在环仿真验证,并对控制器进行了实车测功机试验和实车道路试验。试验结果表明:该控制器运行稳定、可靠,整车平均制动能量回收效率达15%左右,显著提高了汽车的能源利用效率。     

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。     

混合动力汽车再生制动对能耗的影响

基于某地面耦合型油电混合动力汽车,研究再生制动对整车能耗的影响,为进一步开发混合动力汽车的制动能量管理策略奠定基础。通过新欧洲驾驶循环(New European Driving Cycle,NEDC)工况再生制动过程分析,研究发动机启停控制、电池荷电状态(State of Charge,SOC)对再生制动回收能量的影响,采用单次NEDC循环工况再生制动能量回收效率来评估再生制动控制策略对整车能量消耗的影响。测试结果表明,再生制动过程发动机的启停控制主要受电池SOC的影响,电池SOC越低,发动机启动时刻越提前,停机时刻越延迟,再生制动回收的能量越多,单次循环工况制动能量回收率越高。     

新能源汽车再生制动能量回收研究综述

续驶里程及蓄电池供电技术是目前制约新能源汽车普及的主要因素。再生制动技术作为提高整车能量利用率的有效方案，为新能源汽车续驶里程的提高提供了一条切实可行的解决思路。针对再生制动关键技术，分别阐述了再生制动控制策略研究和再生制动能量管理研究两个方面的研究成果。针对再生制动策略问题，分别从制动意图识别、制动力分配以及轮缸压力控制三方面总结了再生制动相关控制策略；针对能量管理问题，分别从制动能量回收潜力与能量回收效果评估两方面对研究成果进行了总结。分析了通过能量流机理计算车辆节能潜力的方法，并对未来再生制动关键技术的研究与发展趋势进行了展望。     

基于分层式控制的混合动力汽车生态驾驶研究

智能交通系统技术的发展为进一步提高车辆驾驶性能带来了新的机遇。插电式混合动力汽车的生态驾驶涉及到3个问题，分别为如何利用动态交通信息对纵向行驶速度进行规划，动力电池SOC全局最优快速规划，以及动力系统实时能量管理。为此，本文中设计了一种结合通精度模型的兼顾计算效率与求解精度的分层式控制策略。上层控制融合了动态交通信号灯信息，通过对车辆行驶速度优化提高了驾驶舒适性，中层则通过对动力系统模型拟合近似，利用凸优化算法实现了SOC快速全局最优规划，为消除拟合模型产生的误差，下层则基于原始非线性模型，通过反馈控制，构建了一种自适应等效燃油消耗最小值策略（A-ECMS）。结果表明，车辆的驾驶舒适性相比于没有速度优化的策略提升了75.92%，且燃油经济性相比于两种常用的基于线性规划的策略分别提升了7.39%与10.91%。     

智能分布式驱动汽车路径跟踪/制动能量回收协同控制策略研究

为了解决智能分布式驱动汽车路径跟踪与制动能量回收系统间的协同控制难题,充分考虑分布式驱动汽车四轮扭矩独立可控在智能驾驶系统中的优势,设计适应不同路面附着条件的智能分布式驱动汽车转向、制动分层协同控制策略。上层控制器依据不同的路面类型设计差异化的多目标代价函数,以综合优化各工况下的控制目标。高附路面下,制定满足最大能量回收值的全局参考车速,在线优化路径跟踪指令,实现最优能量回收的同时减小系统运算负荷;低附路面下,优先考虑车辆的路径跟踪性能和行驶稳定性,在多目标代价函数中取消对全局参考车速的跟随要求,增设终端速度约束与能量回收项性能指标并减小能量回收项性能指标的权重系数。上层控制器基于模型预测控制方法对多目标代价函数进行滚动优化与预测求解,得到期望的前轮转角及4个车轮的总制动扭矩需求。下层控制器根据制动扭矩需求对四轮的液压制动扭矩和电机制动扭矩进行分配,最终完成整个复合制动过程。基于MATLAB/Simulink和CarSim软件,搭建控制器在环仿真平台,并在高附和低附路面条件下对所提出的策略进行试验验证。研究结果表明：高附路面下,所提出的控制策略在准确跟踪期望路径的同时相较固定比例制动力分配方法可提升2.7%的能量回收值并减少约0.02 s的单次计算时间;低附路面下,与使用高附控制策略相比,能够保证车辆的路径跟踪准确性与行驶稳定性,同时可提升7.8%的能量回收值;控制器在环试验结果证明了该协同控制策略对车辆性能提升的有效性。     

中度混合动力汽车燃油经济性预测控制研究

利用车载全球定位系统(Global Position System,GPS)和地理信息系统(Geographic Information System,GIS)所提供的混合动力汽车未来一段预测路线上的道路交通信息、以及汽车当前运行状态模型,建立混合动力汽车在未来一段预测路线上的运行状态模型;以蓄电池荷电状态为系统状态变量,电动机/发电机转矩为决策变量,混合动力汽车等效燃油消耗量最低为优化控制目标函数,运用动态规划逆序算法,建立了中度混合动力汽车预测控制数学模型;研究了混合动力汽车转矩分配的最优控制方法,并就如何减少动态规划法的计算量进行了研究。文中给出了某混合动力汽车的最优控制计算实例结果。     

Logical control approach to fuel efficiency optimization for commuting vehicles

A novel gearshift control approach for improving the fuel efficiency of the conventional commuting vehicles is addressed in this paper, where the optimization problem for gear control is formulated in the framework of stochastic logical dynamic system. By extracting the stochastic features of the driver acceleration intention in the specific route, the Markov process model is deduced and then applied for the optimization algorithm. Based on the logical system framework, the finite horizon optimization problem is solved by means of the algebraic expression of the dynamic programming algorithm with a lower computational complexity, thereby resulting in an optimal gearshift decision law in statistical sense. The software simulation and engine-in-the-loop based experiment results demonstrate the better fuel economy performance can be achieved by the proposed logic control scheme.     

装载机避障轨迹规划及模型预测轨迹跟踪

轮式装载机在工作区域行驶时，避障过程频繁，以往的避障轨迹规划未考虑整车转向半径约束和车速变化，也较少考虑整车在动力学模型条件下的轨迹跟踪性能。针对上述情况，以自动驾驶轮式装载机为对象，基于最优快速随机扩展树算法（RRT^*），考虑车身膨胀圆个数，生成全局最优避障路径，以整车最小稳定转向半径为约束，利用CC-Steer算法对避障路径进行平滑处理，采用路径-速度分解算法规划满足整车在加速、匀速和减速状态下的避障行驶轨迹。基于整车动力学模型，考虑行驶过程中的横向位置偏差和航向角偏差，并将整车动力传动系统视为1阶惯性环节，构建装载机动力学状态空间方程。以加速度和铰接角为控制输入，以车速、横向位置偏差和航向角偏差为控制输出，建立整车动力学预测模型，以加速度、铰接角和车速为约束条件，将目标函数转换为二次规划问题，建立满足装载机在工作区域避障的模型预测轨迹跟踪控制系统。以规划的非匀速行驶避障轨迹为目标，利用构建的模型预测轨迹跟踪系统，进行自动驾驶轮式装载机的轨迹跟踪仿真。研究结果表明：所提方法能够很好地控制自动驾驶轮式装载机从初始位姿驶向目标位姿，实现整车在工作区域的避障过程，且在避障过程中满足整车的约束要求，保证整车在轨迹跟踪过程中的安全稳定性能。     

基于高精地图的物流配送车路径规划与跟踪控制

为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。     

Modelling minimum-time manoeuvering with global optimisation of local receding horizon control

In this paper, we explore the notion that a human driver uses a receding horizon model predictive control (MPC) scheme for minimum-time manoeuvering. However, MPC is an inherently sub-optimal control scheme because not all future information is incorporated into its finite preview horizon. In many practical applications, this sub-optimality is tolerated as the solution is sufficiently close to optimal. However, it is known that professional drivers have the ability to learn driving circuits and exploit its features to minimise their global manoeuvering time. In this paper, we will model their process with a cascaded optimisation structure. Therein, the inner-loop features a local MPC scheme tasked with finding the control inputs that achieve a blended objective of minimising time and maximising velocity in each preview horizon/distance. The outer loop of this cascaded structure computes the best set of weights for the two components of the local objectives in order to minimise the global manoeuvering time. The proposed cascaded optimisation and control approach is compared against a straight-forward fixed-cost time optimal MPC applied to minimum-time manoeuvering over two well-known race courses. The paper also includes an extended literature review and details of the computational formulation of the model approach.     

全局演化局部模拟优化技术在汽车结构参数优化中的应用

本文将演化算法与模拟退火算法集成，提出一种适用的全局演化局部模拟优化技术，该技术使用演化算法在解空间通过较少代数的化为模拟退火算法提供一个良好的算法构形，在此基础上，通过退火方式寻找全局最优解。本文探讨了在该算法在汽车操纵稳定性评价与结构优化中的应用问题。优化以最小化汽车操纵稳定性综合评价指标为目标对评价参数与结构参数进行优化。使用优化参数在双移线条件下对四自由度汽车动力学模型的操纵稳定性进行仿真研究。通过仿真对比分析了演化算法与模拟退火算法，本文使用的算法继承了这两种算法的优点。研究结果表明：使用全局演化局部模拟优化技术所得综合评价指标值最小。耗用CPU时间也最少，而且所得优化参数使得人－车闭环系统跟随预期路径的精度提高约58．31％，而使综合评价指标值下降约37．35％。     

基于MPC的分布式驱动越野车辆原地转向控制研究

针对轮毂电机分布式驱动越野车辆在狭小空间快速机动的需求,设计了一种分层结构的原地转向控制策略。基于动力学原理分析了各轮载荷、附着条件对原地转向横摆速度的影响机理,并搭建原地转向运动学模型,上层采用模型预测控制算法设计原地转向理想轨迹以及期望的横摆角速度,开发基于PI滑模控制的横摆运动跟踪算法,通过补偿转向横摆力矩以提高方向角控制的鲁棒性和稳定性,下层以最优轮胎利用率为目标,设计二次规划算法优化分配各轮附加横摆力矩。dSPACE硬件在环测试结果表明,所提出的控制算法可在保证稳定性的前提下实现原地转向,大幅提高了车辆的转向机动性,在方向盘动态输入仿真中,车辆最大转弯半径为0.157 m,转向中心的最大偏移量为3.610 m;同时,驾驶员能对转向过程进行闭环控制,实现了原地转向过程中横摆速度的实时调节。     

纯电动汽车双电机单行星排动力系统构型设计与分析

纯电动汽车是当前缓解能源危机与环境污染问题的理想方案之一。然而，现阶段纯电动汽车的推广和发展却受到续驶里程较短等瓶颈问题的制约，难以得到有效普及。为了克服上述问题并进一步提升纯电动汽车的最大续驶里程和综合行驶性能，提出一种纯电动汽车双电机单行星排动力系统构型方案及其系统分析方法。采用一种表征动力源部件与机械耦合机构节点之间内约束关系的通用矩阵式拓扑设计方法，系统探索基于基础构型方案的所有可行性备选构型，获得各备选构型的输出特性，并自动生成备选构型的拓扑结构表达式和动力学模型。采用基于动态规划算法的全局最优控制策略对所有备选构型的最佳经济性和最佳动力性能进行仿真，通过比较备选构型的性能以筛选获得综合性能出色的双电机单行星排动力系统构型。研究结果表明：通过该方法对备选构型的最优能耗经济性与极限最优动力性能进行仿真测试，共获得25种满足能耗与动力性能筛选条件的构型；以单电机驱动构型方案作为参考构型，最终得到5种最优能耗经济性与最优动力性能均优于参考构型的优化构型方案解集，其中具有最佳经济性和动力性构型的0~120 km·h^-1极限加速时间为10.973 1 s，最优能耗经济性为13.610 6 kW·h·100 km^-1；该方法能够有效筛选获得经济性和动力性能优异的纯电动汽车双电机单行星排动力系统构型，进一步提升纯电动汽车的最大续驶里程和综合行驶性能。     

西南某水电站地下厂房开挖方案优选研究

以西南某水电站地下厂房工程为依托，采用动态规划原理，取围岩的等效应变值作为动态规划中的收益函数，对地下洞室群的开挖方案优选进行了研究，运用三维非线性数值计算方法模拟地下洞室群在不同开挖方案下的分步开挖过程，随着搜索优化过程的逐步进行，得出了全局最优解，即洞室群顺序施工的最优开挖方案。研究结果表明:采用动态规划原理得出的最优顺序施工开挖方案是最优方案。