基于工況與駕駛意圖識別的HEV控制策略.pdf

1、隨著汽車工業(yè)的蓬勃發(fā)展，汽車的產銷量和保有量逐年增高的同時，其也成為了環(huán)境污染和能源危機的主要貢獻者。為了緩解環(huán)境和能源壓力，汽車節(jié)能減排形勢十分緊迫，而發(fā)展混合動力汽車是目前汽車節(jié)能減排、汽車產業(yè)轉型以及技術升級的必經(jīng)之路，也是行之有效的方案。整車控制策略作為混合動力汽車的靈魂，是混合動力汽車研究的關鍵技術。本課題在對城市工況分類構建方法，行駛工況識別方法和駕駛意圖識別方法進行研究基礎上，提出了基于工況與駕駛意圖識別的聯(lián)合控制策略，并

2、進行了建模仿真驗證。
　　首先，針對目前城市工況是統(tǒng)一的工況，但是在實際車輛運行過程中行駛狀態(tài)變化無常，不能簡單的滿足一個行駛工況的問題，若將城市工況進行細致的分類構建，可以更好反應城市工況的細致特征，本課題綜合考慮道路類型和擁擠程度，建議將城市工況采取四分類，并提出了基于二次聚類的四分類城市工況構建方法，在混合動力城市公交車遠程監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎上，構建了大連市的四分類城市工況。
　　其次，針對行駛工況的識別方法

3、進行了研究，本課題采用了將模式識別與人工智能優(yōu)點合的模糊模式識別方法，并將在土木等領域成功使用的新架構模糊模式識別方法首次引入到行駛工況識別中，規(guī)避了傳統(tǒng)模糊模式識別的缺點，搭建基于模糊模式識別的行駛工況識別仿真模型并進行仿真實驗，實現(xiàn)了對行駛工況的準確識別。
　　然后，針對僅靠加速踏板位移和制動踏板位移來識別駕駛意圖而導致識別的不準確問題，本課題采用基于模糊推理的多參數(shù)駕駛意圖識別的方法，將駕駛意圖分為7類，以加速踏板位移及變化

4、率、制動踏板位移及變化率和車速為輸入?yún)?shù)，基于模糊推理進行識別，實現(xiàn)了對駕駛意圖的準確識別。
　　最后，針對目前行駛工況識別與駕駛意圖識別不能同時兼顧而導致不能實現(xiàn)全面控制的問題，本課題在基于行駛工況識別方法、駕駛意圖識別方法的深入研究基礎上，提出了基于工況識別的“多工況動態(tài)邏輯門限值”控制策略、基于駕駛意圖識別的“邏輯門限與SOC平衡聯(lián)合”的加速策略和“階梯式制動能量回收”的制動策略，以及基于工況識別與駕駛意圖識別的聯(lián)合控制策略