電動汽車在四驅模式下的能量優化控制方法與流程

2024-03-08 22:01:15 1

本發明涉及新能源汽車技術領域，尤其是電動四驅汽車的能源管理技術及應用。

背景技術：

一般而言，電動四驅動力汽車有多個可以獨立工作的動力部件，控制變量多，所以其整車控制策略的制定是一項十分複雜的工程。在整車控制策略中能量管理控制策略起著基礎性的作用，在穩態時控制整車的轉矩分配或者功率分配，包括基於規則、基於智能以及基於優化的方法等不同實現模式。對於汽車的動力部件、變速箱以及離合器等，參考路況實況、駕駛意圖、模型預測以及全局優化等進行整體智能化控制（進一步實現自我優化和深度學習優化）是當前的研究熱點。

申請人科研團隊依託「國家新能源汽車技術創新工程」項目，承擔著新能源汽車能量智能管理系統的架構和優化工作，利用模型預測為整車能量管理提供參考估值的相關研究在國內尚未開展，國際上也尚未見與本發明等同的技術報導。

技術實現要素：

本發明要解決的技術問題是提供一種電動汽車在四驅模式下的能量優化控制方法，能夠以模型預測為基礎在整車穩定性、能量集約性和節約性、行駛智能化及駕駛者的智能化體驗等方面為電動四驅汽車的能量管理提供一套獨立且兼容於現有系統的估值參量作為系統優化的參考。

為解決上述技術問題，本發明所採取的技術方案如下。

電動汽車在四驅模式下的能量優化控制方法，在現有電動汽車的四驅能量管理系統中設定基於預期能量需求的自優化算法，使得能量管理系統能夠基於一般化行駛需求預估下一個時間單元的大概率能量需求。

作為本發明的一種優選技術方案，通過如下方法使得能量管理系統能夠基於一般化行駛需求預估下一個時間單元的大概率能量需求：首先設定時間單元，時間單元設定要在保障能量需求預估與實際需求擬合精度的基礎上儘量減少系統的計算負荷過重；其次設定能量預估的底端數據集合，包含已發生的若干個時間單元內的能量數據，時間單元個數的設定使得已發生數據的採集、存儲、計算能夠適應能量管理系統的空餘計算能力又足夠為所需精度的能量預估提供數據基礎；最後進行能量預估算法迭代擬合。

作為本發明的一種優選技術方案，所述能量預估算法迭代擬合的步驟包括：①、計算底端數據集合內第二組時間單元內的能量均值與起始時間單元內的能量均值之差構成第一一階能量差分，迭代計算第二一階能量差分至底端數據集合最末端的時間單元，得到全部一階能量差分；②、第二一階能量差分與第一一階能量差分之差構成第一二階能量差分，迭代計算第二二階能量差分、第三二階能量差分直至底端數據集合最末端的時間單元，得到全部二階能量差分；③、按照①、②方式迭代獲取第n-1階能量差分，其中n的取值即為底端數據集合內包含的時間單元的數值；④、確定如下的能量差分基本關係：第k個i階能量差分等於「第k-1個i階能量差分」與「第k-1個i＋1階能量差分」之和，作為後續算法的基礎；⑤、利用能量差分基本關係首先將第k個1階能量差分轉化為由第1個1-k階能量差分之和構成的多項式，不同階能量差分的係數遵從組合公式，即多項式中第1個k′階能量差分之前的係數等於從k項中選取k′項的組合數；類似的，將第任意個1階能量差分轉化為第一個不同階的能量差分之和；⑥、依據⑤的算法將所有1階能量差分的轉化多項式加和，從而將底端數據集合內所有時間單元的能量需求均值集合轉化表示為由第一個不同階能量差分表示的多項式，多項式各項的係數遵從組合公式，即第k階能量差分的係數等於從n項中選取k項的組合數；⑦、設定能量差分轉化參商：令第k階能量差分連續除以k個時間單元，所得數值設定為第k階轉化參商；⑧、將⑦代入⑥，得到由第k階轉化參商與底端數據集合內首末端時間單元差值組成的多項式，其係數由組合公式除以k的階乘構成；⑨、將⑧公式中的數值n增大為n＋j，所得數值與底端數據集合內的能量需求的差值即為將來j個時間單元內的能量需求預估值。

作為本發明的一種優選技術方案，所述時間單元設定為0.1-10s；所述底端數據集合內包含2-50組時間單元。

作為本發明的一種優選技術方案，所述時間單元設定為1-2s；所述底端數據集合內包含8-24組時間單元。

採用上述技術方案所產生的有益效果在於：申請人科研團隊依託「國家新能源汽車技術創新工程」項目，基於模型預測及自我優化思想設計了一套為電動四驅系統能量管理提供預估參值的技術方法，能夠完全獨立於（同時兼容於）現有的能量管理系統，且僅利用現有系統的空餘備用計算能力即可實現，提供一套具有實際預測意義的參考數值，並經模擬演示在非緊急駕駛路況下（極度加速或剎車）能夠明顯的擬合系統的理論參量，從而在整車穩定性、能量集約性和節約性、行駛智能化及駕駛者的智能化體驗等方面為電動四驅汽車的能量管理提供了一個全新的技術方向。

具體實施方式

本發明的電動汽車在四驅模式下的能量優化控制方法，在現有電動汽車的四驅能量管理系統中設定基於預期能量需求的自優化算法，使得能量管理系統能夠基於一般化行駛需求預估下一個時間單元的大概率能量需求，從而在整車穩定性、能量集約性和節約性、行駛智能化及駕駛者的智能化體驗等方面為電動四驅汽車的能量管理系統的提供了一套有效的估值參量作為系統優化的參考。本發明通過如下方法使得能量管理系統能夠基於一般化行駛需求預估下一個時間單元的大概率能量需求：首先設定時間單元，時間單元設定要在保障能量需求預估與實際需求擬合精度的基礎上儘量減少系統的計算負荷過重，作為一般化的控制參考量，可以設定一個時間單元為1s左右；其次設定能量預估的底端數據集合，包含已發生的若干個時間單元內的能量數據，時間單元個數的設定使得已發生數據的採集、存儲、計算能夠適應能量管理系統的空餘計算能力又足夠為所需精度的能量預估提供數據基礎，在時間單元選定為1s的情況下，底端數據集合可以包含15個左右的時間單元，在計算速度和預估真確性方面均表現較優；最後進行能量預估算法迭代擬合，這也是本研究的核心內容，具體按照如下步驟開展：

①、計算底端數據集合內第二組時間單元內的能量均值與起始時間單元內的能量均值之差構成第一一階能量差分，迭代計算第二一階能量差分至底端數據集合最末端的時間單元，得到全部一階能量差分；

②、第二一階能量差分與第一一階能量差分之差構成第一二階能量差分，迭代計算第二二階能量差分、第三二階能量差分直至底端數據集合最末端的時間單元，得到全部二階能量差分；

③、按照①、②方式迭代獲取第n-1階能量差分，其中n的取值即為底端數據集合內包含的時間單元的數值；

④、確定如下的能量差分基本關係：

；

即第k個i階能量差分等於「第k-1個i階能量差分」與「第k-1個i＋1階能量差分」之和，作為後續算法的基礎；

⑤、利用能量差分基本關係首先將第k個1階能量差分轉化為由第1個1-k階能量差分之和構成的多項式，不同階能量差分的係數遵從組合公式，即多項式中第1個k′階能量差分之前的係數等於從k項中選取k′項的組合數；類似的，將第任意個1階能量差分轉化為第一個不同階的能量差分之和，即得下式：

；

⑥、依據⑤的算法將所有1階能量差分的轉化多項式加和，從而將底端數據集合內所有時間單元的能量需求均值集合轉化表示為由第一個不同階能量差分表示的多項式，多項式各項的係數遵從組合公式，即第k階能量差分的係數等於從n項中選取k項的組合數，即得下式：

；

⑦、設定能量差分轉化參商：

；

即令第k階能量差分連續除以k個時間單元，所得數值即為第k階轉化參商；

⑧、將⑦代入⑥，得到由第k階轉化參商與底端數據集合內首末端時間單元差值組成的多項式，其係數由組合公式除以k的階乘構成，即得下式：

；

⑨、將⑧公式中的數值n增大為n＋j，所得數值與底端數據集合內的能量需求的差值即為將來j個時間單元內的能量需求預估值。

通過上述方法設定的能量管理預估參值是完全獨立於（同時兼容於）現有的能量管理系統，且僅利用現有系統的空餘備用計算能力即可實現，所得預估參值對於整車的能量集約和節約化分配具有實際的預測意義和參考價值，在多方面為電動四驅汽車的能量管理提供了一個全新的技術方向。

上述描述僅作為本發明可實施的技術方案提出，不作為對其技術方案本身的單一限制條件。