基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制能量管理

• 作者: 俞小莉 李道飞 江冬冬
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 并联式混合动力车辆 驾驶员需求转矩预测 能量管理控制 线性时变模型预测控制
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 机械与能源工程
• 页码范围: 1325-1334,1361
• 页数: 11页
• 分类号: U469
• 字数: 7028字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.07.010

摘要

以并联式混合动力车辆为研究对象,基于驾驶员需求转矩预测,采用线性时变模型预测控制算法对对象车辆进行能量管理控制.根据驾驶员前一段时间内的需求转矩,可以预测下一时段内驾驶员的需求转矩.与指数函数预测方法相比,自回归模型在预测步长200步之内的预测准确度比指数函数高.根据纵向动力学公式,可以由预测获得的需求转矩序列计算获得预测的车速序列;采用线性化处理的方法,将具有非线性特性的车辆模型转化成线性时变模型,采用线性时变模型预测控制算法进行求解;将基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法和基于规则的控制算法、工况已知的模型预测控制算法进行对比.对比结果表明:基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法与基于规则的控制算法相比,在NEDC、UDDS和WLTC这3个标准工况下的燃油经济性均有所提高,但是与工况已知时的计算结果相比有提升的空间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞小莉	浙江大学动力机械及车辆工程研究所	208	2283	26.0	35.0
2	江冬冬	浙江大学动力机械及车辆工程研究所	4	17	2.0	4.0
3	李道飞	浙江大学动力机械及车辆工程研究所	17	57	5.0	7.0