基于GIS/GPS的混合動(dòng)力牽引車控制策略研究＊

熊演峰 余強(qiáng) 閆晟煜 王恒凱

（1.長安大學(xué)，西安 710064；2.中國第一汽車集團(tuán)有限公司智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)院，長春 130011）

主題詞：混合動(dòng)力牽引車 GIS/GPS 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法 可預(yù)見行駛

1 前言

部分國際商用車企業(yè)的混合動(dòng)力牽引車產(chǎn)品已處于路試階段，而國內(nèi)混合動(dòng)力產(chǎn)品主要集中在客車、乘用車領(lǐng)域。根據(jù)《節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2012-2020年）》[1]，混合動(dòng)力牽引車屬于節(jié)能汽車，不享受新能源汽車補(bǔ)貼，制約其推廣的主要因素是混合動(dòng)力系統(tǒng)新增成本回收周期過長。我國山區(qū)面積占國土面積的69.1%[2]，通過地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）、全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）提前探知前方道路坡度變化有助于節(jié)油，縮短混合動(dòng)力系統(tǒng)新增成本回收周期。

Erik H等[3-4]探討了傳統(tǒng)牽引車基于坡度的可預(yù)見行駛節(jié)油機(jī)理；Beck R等[5-6]研究了通過簡化模型、縮小可達(dá)域?qū)崿F(xiàn)精簡動(dòng)態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming，DP）算法計(jì)算量以實(shí)現(xiàn)整車應(yīng)用；王建強(qiáng)等[7]提出將道路分成平路和坡道兩種路況的傳統(tǒng)車實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)車速優(yōu)化方法；Erik H等[8]分析了在傳統(tǒng)牽引車可預(yù)見行駛控制策略中增加換擋、車速變化等懲罰因子以減少變速、換擋的可行性；Denggao Huang等[9-10]研究了基于城市循環(huán)工況，將等效油耗極值最小函數(shù)應(yīng)用于插電式混合動(dòng)力客車的控制策略。上述文獻(xiàn)研究主要集中在客車、乘用車、傳統(tǒng)牽引車領(lǐng)域，鮮見基于GIS/GPS的混合動(dòng)力牽引車控制策略研究。

為了滿足車輛智能駕駛和車隊(duì)管理需求，以高精度地圖為代表的GIS和GPS日益普及。本文以某款搭載GIS/GPS的并聯(lián)式混合動(dòng)力牽引車為研究對(duì)象，適用DP算法對(duì)HEV控制策略模型進(jìn)行優(yōu)化，通過理論與實(shí)證分析，驗(yàn)證了算法的有效性與可行性。

2 控制策略開發(fā)背景

2.1 測(cè)試工況采集與整理

運(yùn)行工況是混合動(dòng)力系統(tǒng)構(gòu)型與整車控制策略制定的基礎(chǔ)。前期采集了25輛牽引車實(shí)際運(yùn)行工況數(shù)據(jù)，歸類形成了牽引車工況特征數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 牽引車樣本工況特征

根據(jù)概率分布理論[11]處理所采集的運(yùn)行工況數(shù)據(jù)，擬合形成了牽引車典型工況特征，如圖1、圖2所示。

圖1 牽引車車速工況特征

圖2 牽引車相對(duì)高程工況特征

結(jié)合表1、圖1可見，測(cè)試工況牽引車怠速時(shí)間比例為5.89%，加速、減速時(shí)間比例之和為37.44%，車速多集中在70～80 km/h；由圖2可見，測(cè)試工況牽引車最高點(diǎn)與最低點(diǎn)的高程差可達(dá)40 m，混合動(dòng)力牽引車節(jié)油機(jī)理除行車制動(dòng)能量回收外，還需充分考慮勢(shì)能轉(zhuǎn)換。

2.2 動(dòng)力系統(tǒng)構(gòu)型及主要參數(shù)

測(cè)試車輛采用P2構(gòu)型[12]，如圖3所示。混合動(dòng)力系統(tǒng)主要由發(fā)動(dòng)機(jī)、離合器、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、動(dòng)力電池等部件組成。整車及主要總成參數(shù)如表2所示。

3 控制策略模型開發(fā)

與傳統(tǒng)混合動(dòng)力控制策略模型不同，本文提出的控制策略增加了基于GIS/GPS的可預(yù)見行駛模塊，其中GIS模塊具有導(dǎo)航電子地圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、路徑規(guī)劃、地圖匹配等功能，可將當(dāng)前車輛前方道路坡度、曲率等信息提供給混合動(dòng)力整車控制器（Hybrid Control Unit，HCU），HCU結(jié)合當(dāng)前混合動(dòng)力總成狀態(tài)和前方道路特征進(jìn)行扭矩分配和車速規(guī)劃，控制策略架構(gòu)如圖4所示。

圖3 混合動(dòng)力牽引車動(dòng)力系統(tǒng)構(gòu)型

表2 整車與動(dòng)力系統(tǒng)主要參數(shù)

圖4 控制策略開發(fā)架構(gòu)

建立車輛能耗模型和縱向動(dòng)力學(xué)模型，根據(jù)GIS/GPS提供的前方道路信息，通過DP算法對(duì)兩模型進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算實(shí)時(shí)優(yōu)化，要求運(yùn)算時(shí)間滿足整車實(shí)時(shí)控制需求。

3.1 策略建模理論基礎(chǔ)

同軸并聯(lián)方案采用扭矩建立能耗方程，能耗模型全局優(yōu)化問題可描述為：將前方可探知道路劃分為若干階段，根據(jù)每一階段的行駛扭矩需求，從初始狀態(tài)x0到最終狀態(tài)xk，搜索最優(yōu)控制變量uk，使整個(gè)循環(huán)工況燃油消耗量最小，混合動(dòng)力系統(tǒng)全局優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)可表達(dá)為：

式中，Q(k)為k時(shí)刻混合動(dòng)力系統(tǒng)等效油耗；Q?fc為發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率；SO?C為電池在k時(shí)刻前后改變值；p為電池電量與油耗的等價(jià)常數(shù)；Te為發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩；we為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；Tm為電機(jī)輸出扭矩；wm為電機(jī)轉(zhuǎn)速。

假定發(fā)動(dòng)機(jī)已完全預(yù)熱，發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率視為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和扭矩的靜態(tài)函數(shù)。由式（1）可知，目標(biāo)函數(shù)包括兩部分，第1項(xiàng)是發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)模型的燃油消耗，第2項(xiàng)是電池電量消耗，通過電池電量與油耗的等價(jià)常數(shù)p將電池電量折算成燃油消耗量。

同軸并聯(lián)方案的汽車動(dòng)力學(xué)模型可表達(dá)為：

式中，F(xiàn)w為整車牽引力；ig為變速器速比；i0為后橋主減速比；η為傳動(dòng)系效率；r為輪胎滾動(dòng)半徑；m為整車質(zhì)量；α為道路坡度；f為滾動(dòng)阻力系數(shù)；CD為空氣阻力系數(shù)；A為整車迎風(fēng)面積；ρa(bǔ)為空氣密度；v為車速；δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量系數(shù)。

假設(shè)離合器、傳動(dòng)軸等為剛體，將混合動(dòng)力系統(tǒng)扭矩等價(jià)傳遞至輪胎，其與輪胎轉(zhuǎn)動(dòng)慣量之和記為J1，ww為車輪轉(zhuǎn)速，有

將式（2）、式（3）結(jié)合，可得：

式中，Je為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；Jm為電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。

混合動(dòng)力牽引車以巡航車速行駛時(shí)，依托GIS/GPS探知前方道路出現(xiàn)坡道，進(jìn)行實(shí)時(shí)車速優(yōu)化和扭矩分配，即局部優(yōu)化。局部優(yōu)化的理論基礎(chǔ)是Bellman最優(yōu)化原理[13]，通過DP算法實(shí)現(xiàn)，無論初始狀態(tài)和初始決策如何，當(dāng)把其中任何一級(jí)及其狀態(tài)作為初始級(jí)和初始狀態(tài)時(shí)，其余決策必定也是最優(yōu)策略，因此將局部車速優(yōu)化和扭矩分配整理為始、末狀態(tài)均已知的動(dòng)態(tài)規(guī)劃問題。將車輛縱向動(dòng)力學(xué)方程式（4）按空間離散：

系統(tǒng)的代價(jià)函數(shù)中，從k階段狀態(tài)到下一階段狀態(tài)的代價(jià)Uk和系統(tǒng)總代價(jià)Q分別為：

系統(tǒng)約束條件為：

式中，Δs為相應(yīng)階段內(nèi)車輛行駛距離；N為系統(tǒng)總步長；Vret為設(shè)定車速；ΔV為車速允許波動(dòng)范圍；SOCmin、SOCmax分別為當(dāng)前階段電池電量允許可達(dá)下限、可達(dá)上限；Temin、Temax分別為當(dāng)前階段發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩允許可達(dá)下限、可達(dá)上限；Tmmin、Tmmax分別為當(dāng)前階段電機(jī)扭矩允許可達(dá)下限、可達(dá)上限。

3.2 節(jié)油機(jī)理分析

車輛進(jìn)入可預(yù)見行駛模式后求解車速規(guī)劃和扭矩分配問題，即在滿足整車扭矩需求和車速在一定區(qū)間的前提下，求解某一階段混合動(dòng)力系統(tǒng)等效油耗最小值。可預(yù)見行駛模塊根據(jù)極小值原理，采用DP算法求解多級(jí)決策優(yōu)化問題。HCU通過GIS/GPS探知前方道路信息和當(dāng)前所在位置，以模型預(yù)測(cè)控制為框架，通過DP逆序算法實(shí)現(xiàn)在線滾動(dòng)優(yōu)化控制。

實(shí)車控制中，HCU可通過動(dòng)力電池SOC調(diào)整及相應(yīng)電機(jī)功率調(diào)節(jié)主動(dòng)適應(yīng)坡道變化，坡道行駛過程中通過減少發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)變化和途中換擋次數(shù)，盡量降低機(jī)械制動(dòng)強(qiáng)度等措施提高節(jié)油率。算法基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型構(gòu)建，獲得系統(tǒng)全局最優(yōu)控制變量，因計(jì)算量大，通過牛頓迭代法將系統(tǒng)全局簡化成若干個(gè)階段局部優(yōu)化，同時(shí)根據(jù)動(dòng)力總成特征縮小可達(dá)域，降低計(jì)算量，滿足實(shí)時(shí)控制需求。

傳統(tǒng)混合動(dòng)力控制策略僅能針對(duì)當(dāng)前駕駛員意圖和混合動(dòng)力總成狀態(tài)瞬時(shí)優(yōu)化，不能預(yù)知未來需求，動(dòng)力電池在任一時(shí)刻需同時(shí)滿足制動(dòng)充電和驅(qū)動(dòng)用電需求，所以充、放電區(qū)間較小，不能充分發(fā)揮混合動(dòng)力系統(tǒng)節(jié)油潛力?？深A(yù)見行駛模塊節(jié)油機(jī)理如圖5所示。

圖5 可預(yù)見行駛的混合動(dòng)力節(jié)油機(jī)理

傳統(tǒng)車僅有發(fā)動(dòng)機(jī)1個(gè)動(dòng)力源，因此可預(yù)見節(jié)油效果有限。3種類型整車節(jié)油機(jī)理的對(duì)比結(jié)果如表3所示。

表3 不同類型整車節(jié)油機(jī)理比較

4 算法流程及道路試驗(yàn)

4.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法流程

觸發(fā)巡航開關(guān)進(jìn)入可預(yù)見行駛模式，GIS/GPS根據(jù)當(dāng)前位置和目的地信息，生成含相對(duì)高程和道路曲率的運(yùn)動(dòng)軌跡，離散成車輛當(dāng)前所在采樣點(diǎn)和視距內(nèi)一系列采樣點(diǎn)，采用牛頓迭代法按道路坡度變化情況對(duì)采樣點(diǎn)分段聚類，因當(dāng)前采樣點(diǎn)與坡度變化所在采樣點(diǎn)狀態(tài)已知，通過逆序DP算法可確定下一個(gè)采樣點(diǎn)的參考擋位、參考平均車速，并持續(xù)滾動(dòng)更新，流程如下：

a. 模式激活。儀表設(shè)有巡航開關(guān)，可設(shè)定目標(biāo)車速和車速區(qū)間，結(jié)合電池電量，試驗(yàn)車速采用75±10 km/h。

b.運(yùn)動(dòng)軌跡聚合歸類。完成初始化激活后，基于GIS/GPS開展路徑規(guī)劃，考慮總成能力和計(jì)算周期需求，前方探測(cè)視距定為2 km，劃分成60個(gè)采樣點(diǎn)，其中前1 km每25 m取1個(gè)采樣點(diǎn)，后1 km每50 m取1個(gè)采樣點(diǎn)?？紤]測(cè)量精度，當(dāng)坡度α＞1%時(shí)視為上坡，當(dāng)-1%≤α≤1%時(shí)視為平路；當(dāng)α＜-1%時(shí)視為下坡。根據(jù)坡度α的區(qū)間分布，將前方60個(gè)采樣點(diǎn)聚合成i段（i≥1），聚合歸類后的運(yùn)動(dòng)軌跡如圖6所示。

c.控制策略實(shí)施：將可預(yù)見行駛模式下全局最優(yōu)控制變量數(shù)列簡化成當(dāng)前采樣點(diǎn)至坡度變化所在采樣點(diǎn)之間的局部最優(yōu)控制變量數(shù)列。當(dāng)前60個(gè)采樣點(diǎn)已聚合歸類成i段運(yùn)動(dòng)軌跡，由圖6知，對(duì)i=1段，有k個(gè)采樣點(diǎn)，根據(jù)坡路類別、SOC和車速變化是否覆蓋相對(duì)高程變化，開發(fā)相應(yīng)控制策略，如表4所示。

圖6 運(yùn)動(dòng)軌跡聚合歸類

表4 不同路況對(duì)應(yīng)整車控制策略

d.逆序算法尋優(yōu)：為了簡化動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解過程，系統(tǒng)狀態(tài)變量定義為當(dāng)前車速與擋位、電池SOC，系統(tǒng)控制變量定義為當(dāng)前采樣點(diǎn)至下一采樣點(diǎn)目標(biāo)車速、目標(biāo)擋位，為了降低計(jì)算量，將車速變化簡化為有限網(wǎng)格，取速度間隔Δv=0.3 km/h，如圖7所示。

圖7 動(dòng)態(tài)規(guī)劃尋優(yōu)

由于巡航車速設(shè)為75±10 km/h，根據(jù)表2和式（8），相應(yīng)擋位速比分別為1.29、1.00和0.78，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速相應(yīng)范圍為1 000～2 100 r/min，考慮電池總成特性，SOC區(qū)間取30%～90%。通過上述限制，可有效降低DP算法計(jì)算量，壓縮計(jì)算時(shí)間。

在上述條件約束下，計(jì)算i=1段，即從第k點(diǎn)開始至第1點(diǎn)結(jié)束，計(jì)算各采樣點(diǎn)最優(yōu)解，持續(xù)滾動(dòng)更新即可獲得可預(yù)見行駛模式下全局的參考擋位和車速，實(shí)現(xiàn)車輛的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)控制。

4.2 道路試驗(yàn)結(jié)果

在S102公路長春至樺甸段開展可預(yù)見行駛功能的道路試驗(yàn)?；趪鴥?nèi)某地圖公司的高精度地圖完成試驗(yàn)路段的三維道路信息獲取及坡度計(jì)算，如圖8所示。實(shí)際道路試驗(yàn)中，車速、相對(duì)高程隨里程的分布如圖9所示。

圖8 S102長春-樺甸段經(jīng)、緯度與坡度聯(lián)合分布

圖9 車速、相對(duì)高程的歷程分布

測(cè)試路段長度為185.48 km，可預(yù)見行駛功能模式下全程平均車速75.6 km/h，運(yùn)行時(shí)間與傳統(tǒng)車相當(dāng)；混合動(dòng)力牽引車基礎(chǔ)油耗為34.76 L/100 km，可預(yù)見行駛模式下測(cè)試油耗為33.09 L/100 km，節(jié)油率為4.8%。參照巡航車速和各總成控制周期的需求，最大允許規(guī)劃用時(shí)小于1 s[14]即可滿足整車需要。不同路況對(duì)應(yīng)規(guī)劃用時(shí)如表5所示，從表5可知，DP算法運(yùn)算時(shí)間滿足整車實(shí)時(shí)控制需求。

表5 不同路況對(duì)應(yīng)規(guī)劃用時(shí)

5 結(jié)束語

本文分析了基于混合動(dòng)力系統(tǒng)的可預(yù)見行駛節(jié)油機(jī)理，利用動(dòng)能和勢(shì)能轉(zhuǎn)化、電池主動(dòng)充放電、車速主動(dòng)調(diào)整等手段挖掘混合動(dòng)力系統(tǒng)節(jié)油潛力，根據(jù)整車和混合動(dòng)力系統(tǒng)總成狀態(tài)壓縮可達(dá)域，通過對(duì)路徑軌跡聚合歸類、采樣點(diǎn)步長可變等手段縮短DP算法運(yùn)算時(shí)間。試驗(yàn)結(jié)果表明，提出的控制策略有助于提高節(jié)油率，運(yùn)算時(shí)間滿足整車實(shí)時(shí)控制需求。

可預(yù)見行駛信號(hào)來自于GIS/GPS，而非雷達(dá)、攝像頭等傳感器，隨著GIS/GPS的日益普及，新增成本逐步降低，有助于縮短混合動(dòng)力系統(tǒng)新增成本的回收周期。