智能网联混合动力汽车队列模型预测分层控制

• 作者: 李克强 王班 王靖瑶 罗禹贡 郭景华
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 智能网联混合动力汽车 队列 模型预测控制 燃油经济性 协同控制
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 页码范围: 1293-1301,1334
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.10.001

摘要

提出了一种智能网联混合动力汽车队列的模型预测分层控制方法,有效提高了队列的安全性、燃油经济性和乘坐舒适性.首先,建立了可准确表征智能网联混合动力汽车队列行驶中多过程耦合特性的动力学模型.然后,针对智能网联混合动力汽车队列系统的非线性和混杂特征,构建了智能网联混合动力汽车队列的模型预测分层控制构架.上层控制器利用所建立的基于反馈校正的鲁棒预测模型,消除由于参数误差或车辆动态特性变化引起的模型失配现象,增强预测模型的准确性和鲁棒性,进而实现安全性、经济性和舒适性多目标协调控制和智能网联混合动力汽车队列期望加速度的在线优化;下层控制器利用队列中智能网联混合动力汽车多系统动态协调控制器,实现发动机和电机两个动力源的准确与协调控制.最后,试验结果表明:所提出的模型预测分层控制系统在提高队列中车辆的跟踪能力的同时,明显改善了车辆的燃油经济性和乘坐舒适性.