混合动力汽车城市循环工况构建及运行工况多尺度预测

【摘要】：本文完成了插电式混合动力公交车工况数据的采集试验,对车辆行驶数据进行统计学分析,针对混合动力公交车的运行特点,制定了与之相应的车辆状态划分原则和特征参数评价准则。根据速度、加速度和坡度等特征参数,基于马尔科夫链的相关理论,构建了郑州市道路循环工况。以构建的循环工况为历史信息,采用多尺度单次预测法,建立了基于马尔科夫链的汽车运行工况预测模型,并以预测均方根误差最小为目标,对预测模型进行优化。最后将预测模型应用到实时仿真系统中,提出了循环工况状态缺失情况下的预测方法,汽车运行工况实时预测模型精度估算方法及有效预测时长的选取机制,并在硬件在环仿真平台上完成了汽车运行工况的实时预测试验。(1)分析了混合动力汽车与传统汽车运行特点的差异,制定了与传统构建法相区别的工况速度片段的划分原则,提出了循环工况构建过程中速度阈值、加速度阈值、PM(Performance Measure)值等参数的筛选与评价机制;为在循环工况中融入坡道信息,通过引入车辆瞬时输出功率和名义速度等参量,将速度片段归属到不同的状态簇中;最后基于马尔科夫随机过程相关理论,构建了包含坡道信息的郑州市城市循环工况,并将所得结果与基于主成分-聚类分析的传统短行程法构建的工况进行了对比分析。(2)提出了混合动力汽车运行工况多尺度预测方法。结合工况数据在相邻时刻速度值的相关性分析,验证了道路循环工况具有马尔科夫性;基于马尔科夫链-蒙特卡洛模拟法,提出了单尺度多次预测和多尺度单次预测两种针对插电式混合动力客车的工况预测方法;通过对比两种预测方法在预测精度方面的差异,选择了多尺度单次预测法作为本文预测模型的基本方法;在保证预测精度的前提下,使用均值滤波和最小二乘拟合对预测结果进行了优化。(3)对实时仿真系统中汽车运行工况的预测问题进行了分析,提出了循环工况状态缺失情况下的预测方法,实时仿真系统中预测精度的统计估算方法,以及有效预测时长的确定原则;基于MotoTronVT System系统开发了运行工况预测的硬件在环仿真平台,将人为操纵的油门踏板和制动踏板的踏板信号解析成汽车当前的运行速度,在该仿真平台上完成了驾驶员在环的实时预测模型的测试验证,分析了实时预测模型的预测精度和运算速度等参数。 【关键词】：循环工况 坡道信息 马尔科夫 多尺度预测 混合动力汽车
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-25
• 1.1 课题研究的背景和意义11-12
• 1.2 关于循环工况构建的研究概述12-19
• 1.2.1 国外行驶工况的概况13-16
• 1.2.2 国内行驶工况的概况16
• 1.2.3 循环工况的构建方法16-19
• 1.3 关于模型预测控制的研究概述19-23
• 1.3.1 基于规则的能量管理策略19-21
• 1.3.2 基于优化的能量管理策略21-23
• 1.4 本论文的主要研究内容23-25
• 第二章 城市工况及道路信息数据采集25-32
• 2.1 试验线路及试验车辆的选择25-27
• 2.1.1 试验线路的选择25-27
• 2.1.2 试验车辆的选择27
• 2.2 试验时间的选择27
• 2.3 试验数据采集27-30
• 2.3.1 行驶速度与加速度测量28-29
• 2.3.2 道路坡度测量29-30
• 2.4 关于原始采样数据量的研究30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 基于马尔科夫链的混合动力公交车循环工况构建32-55
• 3.1 马尔科夫相关理论概述32-34
• 3.1.1 马尔科夫过程和转移矩阵32-33
• 3.1.2 马尔科夫法道路循环工况构建流程33-34
• 3.2 原始数据预处理34-42
• 3.2.1 片段的划分34-37
• 3.2.2 速度片段所属状态的归属37-39
• 3.2.3 计算转移矩阵39-40
• 3.2.4 关于原始数据的统计分析40-42
• 3.3 循环工况构建42-47
• 3.3.1 构建循环工况起始部分42-43
• 3.3.2 构建循环工况中间部分43-45
• 3.3.3 构建循环工况结束部分45-46
• 3.3.4 构建道路循环工况46-47
• 3.4 与传统短行程法工况构建的对比47-54
• 3.4.1 短行程的划分及其特征参数的选择47-48
• 3.4.2 短行程特征参数矩阵及其标准化48-49
• 3.4.3 主成分分析49-51
• 3.4.4 短行程聚类分析51-52
• 3.4.5 不同方法构建的工况之间的对比分析52-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第四章 基于马尔科夫链的未来工况预测模型构建55-78
• 4.1 工况数据的马尔科夫特性分析55-58
• 4.1.1 中国典型城市工况马尔科夫特性分析55-57
• 4.1.2 预测时域的初步选定57-58
• 4.2 单尺度多次预测58-65
• 4.2.1 循环工况离散点状态确定59-60
• 4.2.2 单一时间尺度下状态转移矩阵的计算60-61
• 4.2.3 未来工况预测过程61-63
• 4.2.4 单尺度多次预测法预测结果及其分析63-65
• 4.3 多尺度单次预测65-69
• 4.3.1 不同时间尺度下状态转移矩阵的计算65-66
• 4.3.2 未来工况预测过程66-67
• 4.3.3 多尺度单次预测法预测结果及对比分析67-69
• 4.4 多尺度单次预测结果优化69-75
• 4.4.1 均值滤波70-72
• 4.4.2 多项式函数逼近72-74
• 4.4.3 优化结果及结论74-75
• 4.5 基于郑州城市道路循环工况的预测结果75-77
• 4.6 本章小结77-78
• 第五章 实时预测模型及其硬件在环仿真试验78-92
• 5.1 预测模型在实时系统中的实现78-82
• 5.1.1 循环工况状态缺失78-80
• 5.1.2 实时预测模型精度计算80-81
• 5.1.3 实时预测模型可变预测时长81-82
• 5.2 关于硬件在环仿真82-88
• 5.2.1 CANoe/Simulink联合仿真82-84
• 5.2.2 基于MotoTron的控制器开发84-85
• 5.2.3 VT System及硬件在环仿真85-88
• 5.3 实时预测模型在硬件在环仿真平台上的运行结果88-91
• 5.3.1 速度跟随试验结果88-89
• 5.3.2 实时预测模型预测精度分析89-90
• 5.3.3 实时预测模型运算速度分析90-91
• 5.4 本章小结91-92
• 结论92-94
• 附录94-95
• 参考文献95-100
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单100-101
• 致谢101

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