智能混合动力汽车跟车能耗优化控制研究

韩永林

摘要：近年来，随着社会经济的发展，我国对汽车的需求不断增加，汽车节能工作也越来越受到重视。本文提出一种基于模型预测控制的油耗优化算法对智能混合动力汽车进行多目标自适应跟车控制。通过客车仿真分析表明，此能耗优化算法性能优异，在保证车辆跟车性能的同时能够降低油耗。

关鍵词：智能混合动力汽车;模型预测控制;能耗优化;自适应跟车

1跟车巡航系统的工作原理

整个控制是由传感器控制单元SCU来提供。SCU的主要功能是控制跟车巡航系统的传感器和目标识别，其控制参数计算和相关系统启动则是由跟车巡航系统的电子控制单元（ECU）负责执行。跟车巡航系统传感器的接收信号需要进一步处理。在目标识别时，系统会根据信号所含的信息来计算出潜在对象的距离和相对速度。车距控制需要从跟车巡航系统所探测的所有目标中，精确地锁定其中一个;锁定目标时会用上车辆移动方面的信息。根据驾驶本身的车速和所要求的反应时间，跟车巡航系统可算出所需的最小车距。

2结构共用方法及应用概述

采用结构共用方法对复杂系统进行优化，一方面可以提高资源利用率，另一方面可以在不增加成本的前提下提高系统综合性能。将该方法引用到智能混合动力汽车领域，可以归纳出智能混合动力汽车结构共用方法的定义：在混合动力汽车系统集成设计中，充分利用系统某硬件蕴含的物理特性（包括信息流、能量流和机械本体），实现系统多个功能或拓展其功能在不同子系统中的应用，进而提高系统综合性能的一种优化方法。结构共用方法适用于智能混合动力汽车等复杂机电系统的架构设计和优化集成。在系统架构设计阶段，采用自上而下“功能定义—功能分解—组合优化—结构合并”的技术途径，在满足系统总体功能需求的前提下，通过优化组合各功能模块对应的结构单元，合并功能重叠的结构，实现结构优化与简化。在系统集成阶段，采用由前往后“系统结构分解—结构体物理特性定义—新环境下功能拓展”的技术途径，在不增加硬件结构的前提下，通过原有硬件的功能拓展来提升系统集成后的综合性能。基于该方法，拓展智能混合动力汽车中原来主要用于主动安全控制的前向雷达信息流，复用于混合动力汽车的能量管理和节能控制，提出了雷达共用型智能混合动力汽车节能控制系统。将雷达感知的前车运动信息同时应用于车辆的主动安全和能量管理，通过提前优化驱动电机等动力部件工作状态，在保证行车安全和不增加硬件成本的前提下，实现节能控制。

3基于MPC的优化算法设计

为优化控制跟车过程性能指标即车辆行驶距离sveh、速度Vveh、能耗SOC，因此定义系统状态包括车辆动力学状态和电池状态，为X=[Sveh，Vveh，SOC]T，定义控制矢量为u=[Teng，Tem，Tbrk，ig]T。考虑路面坡度和前车状态，定义外部输入为d=[θ，sref-sveh，vref]T，其中，sref，vref和aref是前车的行驶距离，速度，加速度。因此，系统状态方程可为：

4 IEC系统开启与退出控制策略

节能控制要遵循的原则是：符合驾驶员意图，不干扰驾驶员的操作，保证行车的安全。因此IEC是否开启取决于驾驶意图和自车运动状态，前者主要通过IEC开关位置、加速踏板行程、制动踏板行程、转向指示灯开关位置进行识别，后者包括当前档位、车速、横摆角速度、系统故障信息等。为了符合驾驶员意图，当IEC开关关闭、变速器挡置于非前进档、加速踏板行程大于设定阈值时，IEC关闭;为了不干扰驾驶员操作并保证行车安全，转向灯开启、正在转弯或换道、或系统发生故障时，IEC关闭。

5总成控制器硬件设计总体方案

总成控制系统是整个汽车的控制核心，其性能将直接决定整个汽车能否达到设计者的期望目标。同时混合动力汽车试验台架环境十分恶劣，整个试验台运转时，测功机的噪声，电动机的电磁场，试验台的机械振动等所造成的干扰非常严重，总成控制系统在这种环境下能否正常运转也是一个关键问题。总成控制器硬件设计主要以实现控制器高性能、高可靠性为目标。它采用NXP（原Philip）公司推出的LPC2000系列的32位微控制器LPC2129作为CPU。总成控制器的主要输入信号包括脉冲量、模拟量和开关量，其输出信号包括PWM（OC门）输出、数字（0C门）输出以及模拟量输出。因此总成控制器主要包括A/D模块、D/A模块、I/O接口模块、RS232串行口通信模块以及CAN总线通信模块，其中I/O接口模块又可分为脉冲量输入模块、开关量输入模块、PWM输出驱动模块、数字输出驱动模块以及并行I/O输入输出模块。在试验台架上总成控制器通过模拟量实现对其他各个ECU的控制，而在整车上总成控制器与其他各个ECU之间的控制信号通信则通过CAN总线来实现。在建立了详细的设计方案之后，还要对硬件系统的各个功能模块进行系统的分析。

结语

综上所述，本文设计了一种基于模型预测控制的油耗优化算法对智能混合动力客车进行多目标自适应跟车控制，其融合ACC和EMS，通过双环枚举法减少MPC运算量。通过MATLAB/Simulink仿真验证，结果表明，该算法能在保证跟车性能的同时有更低的能耗。未来的研究将集中在跟车过程中有关换挡过程、模式转换和发动机怠速停车以及算法的台架试验和实车试验。

参考文献

[1]魏玲.油电混合动力电动汽车油耗优化控制仿真研究[J].计算机仿真，2017，34（8）：197-200.

[2]冯冲，张东好，罗禹贡，等.混合动力客车自适应巡航控制研究[J].汽车工程，2017，39（1）：66-72.