部分聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下交叉口混合動(dòng)力汽車分層控制

錢立軍，宣 亮，陳 健，陳 晨

(合肥工業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，安徽 合肥 230009)

1 引言

2019年全國(guó)汽車的保有量超過2.5億輛，由此導(dǎo)致化石能源大量消耗、環(huán)境污染、交通擁堵及汽車行駛安全等問題日益嚴(yán)重。電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化是當(dāng)前中國(guó)汽車工業(yè)發(fā)展的四大主題，并且推動(dòng)我國(guó)混合動(dòng)力汽車、智能交通系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)以及智能汽車等技術(shù)的快速發(fā)展[1]。信號(hào)路口是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，是城市交通網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，若對(duì)其進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化控制，可以提高通行效率，減少車輛燃油消耗[2]。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)車輛通過信號(hào)燈交叉口的通行安全及經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行了大量的研究，其研究對(duì)象大致可以分為常規(guī)車輛、網(wǎng)聯(lián)車以及它們組成的混合車隊(duì)三類。當(dāng)研究的對(duì)象全部由常規(guī)車輛即非網(wǎng)聯(lián)車組成時(shí)，研究人員基于車輛時(shí)延、隊(duì)列長(zhǎng)度、飽和度等指標(biāo)建立傳統(tǒng)的交通信號(hào)控制系統(tǒng)來改善車輛的經(jīng)濟(jì)性[3]。當(dāng)研究對(duì)象全部由網(wǎng)聯(lián)車組成時(shí)，車輛與交通系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)通訊，車速可以根據(jù)得到的信息及時(shí)調(diào)整，從而具有良好的安全性和經(jīng)濟(jì)性[4-6]?？紤]到目前汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，網(wǎng)聯(lián)車全面普及還需要很長(zhǎng)時(shí)間，現(xiàn)階段基于全部車輛聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下設(shè)計(jì)的控制策略難以得到實(shí)際應(yīng)用，但是對(duì)于設(shè)計(jì)部分車輛聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車輛的控制器有很大的參考價(jià)值。

在部分車輛聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，Omidvar等進(jìn)行了獨(dú)立路口交通控制系統(tǒng)的部署和測(cè)試，對(duì)車輛在路口的安全性進(jìn)行了驗(yàn)證[7]；Yu等建立了混合車隊(duì)的一致最優(yōu)速度咨詢模型，提高了車隊(duì)的安全性和經(jīng)濟(jì)性[8]；Jiang等采用最優(yōu)化算法對(duì)混合車隊(duì)進(jìn)行車速優(yōu)化，提高車隊(duì)的經(jīng)濟(jì)性[9]；林培群等提出部分聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下交通流向動(dòng)態(tài)組合的路口自適應(yīng)控制方法，提高了混合車隊(duì)的通行效率[10]?，F(xiàn)有的控制策略主要針對(duì)低流量工況或者研究對(duì)象是少量的車輛[11]，對(duì)中、高及過飽和車流量工況的適應(yīng)能力有限。

本文面向部分車輛聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下中、高及過飽和車流量工況，設(shè)計(jì)了分層控制器。在目標(biāo)車速控制器中，基于模型預(yù)測(cè)控制(Model Predictive Control，MPC)策略和吉布斯(GIPPS)跟車?yán)碚?，得到車輛的最優(yōu)車速；在能耗控制器中，結(jié)合混合動(dòng)力車輛的加速和制動(dòng)信息與變等效因子的等效燃油消耗最小策略對(duì)電機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行最優(yōu)功率分配。搭建MATLAB/VISSIM聯(lián)合仿真模型和混合動(dòng)力汽車硬件在環(huán)平臺(tái)，在中、高及過飽和車流量工況下進(jìn)行硬件在環(huán)試驗(yàn)。

2 車輛分層控制器設(shè)計(jì)

本文研究的信號(hào)燈交叉口的如圖1所示，包含了檢測(cè)器、控制器、信號(hào)燈、網(wǎng)聯(lián)與非網(wǎng)聯(lián)車輛等。

圖1 信號(hào)燈交叉口示意圖

分層控制器由初始輸入、目標(biāo)車速控制器和能耗控制器組成，如下圖2所示。

目標(biāo)車速控制器的核心思想是通過優(yōu)化混合車隊(duì)中網(wǎng)聯(lián)車的速度分布來優(yōu)化整個(gè)交通流，它可以通過檢測(cè)器傳遞的信息識(shí)別混合車隊(duì)中車輛的類型，與其中的網(wǎng)聯(lián)車以及智能交通設(shè)施進(jìn)行信息通信，接收車輛信息如初始位置、初始速度以及信號(hào)燈正時(shí)，并向網(wǎng)聯(lián)車發(fā)送速度信息。非網(wǎng)聯(lián)車是當(dāng)前現(xiàn)實(shí)世界中的常規(guī)車輛，假設(shè)其為自動(dòng)駕駛車輛并且網(wǎng)聯(lián)車與非網(wǎng)聯(lián)車在道路上的分布是隨機(jī)的，二者都為混合動(dòng)力汽車，其參數(shù)如表1所示。

表1 車輛參數(shù)

圖2 部分車輛聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)分層控制器

能耗控制器利用接收到的最優(yōu)目標(biāo)車速計(jì)算出車輛的加速和制動(dòng)信息，基于變等效因子的等效燃油消耗最小策略對(duì)當(dāng)前電機(jī)功率和發(fā)動(dòng)機(jī)功率進(jìn)行最優(yōu)分配，隨后將控制指令發(fā)送給電機(jī)控制器和發(fā)動(dòng)機(jī)控制器，從而實(shí)現(xiàn)電機(jī)與發(fā)動(dòng)機(jī)的最佳控制，進(jìn)而提升混合動(dòng)力汽車的經(jīng)濟(jì)性。

3 目標(biāo)車速控制器

在目標(biāo)車速控制器中，網(wǎng)聯(lián)車的控制是基于車聯(lián)網(wǎng)利用目標(biāo)車速控制器獲取車輛當(dāng)前位置、速度以及綠燈剩余時(shí)間，采用信號(hào)燈正時(shí)(Signal Phase and Timing，SPaT)方法求解目標(biāo)車速并將其作為求解最優(yōu)目標(biāo)車速的初值，隨后基于模型預(yù)測(cè)算法求解得到最優(yōu)目標(biāo)車速，依據(jù)當(dāng)前車速與目標(biāo)車速的差值進(jìn)行加/減速度的計(jì)算，獲得下一時(shí)刻車輛速度與位置。非網(wǎng)聯(lián)車不能通過目標(biāo)車速控制器獲得外界信息，但是可以通過自身的傳感器獲得前后車距、前車速度以及信號(hào)燈信息，利用得到的信號(hào)燈信息、當(dāng)前車速、當(dāng)前車輛位置與前車位置、前車速度相結(jié)合，基于GIPPS跟車?yán)碚摚?jì)算車輛的加速度或者減速度，從而得到下一時(shí)刻車輛速度和位置。

3.1 網(wǎng)聯(lián)車最優(yōu)目標(biāo)車速求解

網(wǎng)聯(lián)車的控制目標(biāo)函數(shù)是基于MPC建立的包含車速、位置、油耗等多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，在避免車輛遇到信號(hào)燈停車以及提高燃油經(jīng)濟(jì)性的前提下，求得最優(yōu)目標(biāo)車速以及車輛位置。車輛動(dòng)力學(xué)方程、車輛功率平衡方程、車輛能耗模型以及目標(biāo)車速模型是求解最優(yōu)目標(biāo)車速函數(shù)的基礎(chǔ)，在建立模型過程中會(huì)使用。

3.1.1 建模基礎(chǔ)

混合動(dòng)力車輛的動(dòng)力學(xué)模型如下所示[12]

(1)

式中，xi為車隊(duì)第i輛車的狀態(tài)向量；ui為車隊(duì)第i輛車的控制變量，是車輛的單位質(zhì)量牽引力或制動(dòng)力；vi為車隊(duì)第i輛車的速度；Mi為車隊(duì)第i輛車的質(zhì)量；CD為車隊(duì)第i輛車的迎風(fēng)阻力系數(shù)；ρα為空氣密度；Ai為車隊(duì)第i輛車的迎風(fēng)面積；μ為車輛的滾動(dòng)阻力系數(shù)；g為重力加速度；θ為道路坡度。

車輛的功率平衡方程如下所示

(2)

式中Pireq為驅(qū)動(dòng)需求功率。

以車輛單位距離的能量消耗最小值為目標(biāo)，建立數(shù)學(xué)模型如下式(3)所示[13]

(3)

在求解最優(yōu)目標(biāo)車速時(shí)，需要基于SPaT獲得的目標(biāo)車速作為計(jì)算的初值，其表達(dá)式如下[14]

vimin≤viobj(td)≤vimax

tc=tg+tr

(4)

式中，viobj為車隊(duì)第i輛車的目標(biāo)車速；dia(td)為車隊(duì)第i輛車與交通信號(hào)燈的距離；Kw為交通信號(hào)燈的循環(huán)次數(shù)，取整數(shù)；tc為一個(gè)紅綠燈周期的時(shí)間；td為車輛行駛的時(shí)間；tg、tr分別為綠燈和紅燈的持續(xù)時(shí)間。

分析式(4)可知，當(dāng)信號(hào)燈發(fā)生變化時(shí)，目標(biāo)車速也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。當(dāng)信號(hào)燈為綠燈時(shí)，若車速在不超過最大允許值的前提下可在綠燈持續(xù)時(shí)間內(nèi)行駛過車輛與信號(hào)燈的距離，此時(shí)目標(biāo)車速為車速最大值。當(dāng)車輛不能在綠燈持續(xù)時(shí)間內(nèi)通過信號(hào)燈路口，此時(shí)減速，經(jīng)過一個(gè)紅燈持續(xù)時(shí)間段的行駛，隨后在下一個(gè)綠燈持續(xù)時(shí)間段內(nèi)通過信號(hào)燈路口。若車輛減速后經(jīng)過一個(gè)紅燈持續(xù)時(shí)間段的行駛依然會(huì)提前到達(dá)信號(hào)路口，則會(huì)在路口停車，并在下一個(gè)綠燈時(shí)通過路口，這里發(fā)生停車的原因是因?yàn)樵O(shè)置了車速下限，此時(shí)目標(biāo)車速需要按式(4)重新計(jì)算。

3.1.2 基于MPC的最優(yōu)目標(biāo)車速求解

網(wǎng)聯(lián)車最優(yōu)目標(biāo)車速的求解是一個(gè)典型的多目標(biāo)優(yōu)化求解問題，求解時(shí)需要考慮汽車的油耗、車速跟隨、控制變量、車與車之間的相對(duì)距離等相關(guān)因素的影響，本文用四者的加權(quán)之和構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)。以單個(gè)車輛為對(duì)象，在時(shí)間段T內(nèi)，汽車經(jīng)過時(shí)間td的行駛后，車速最優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)可以用式(5)表達(dá)，該式的輸出包括當(dāng)前時(shí)刻車輛的目標(biāo)車速及位置，車輛的狀態(tài)變量為當(dāng)前車輛的加減速度[15]。

(5)

δsi=si(td+T-1)-si(td)

Vim=vi(t)-viobj(td)

Sij=S0+thvi(t)-(sj(t)-si(t))

vimin≤vi(t)≤vimax

uimin≤ui(t)≤uimax

(6)

式(5)、(6)中，δsi為車隊(duì)第i輛車在T時(shí)間段內(nèi)的行駛距離；Vim為車隊(duì)第i輛車當(dāng)前車速與目標(biāo)車速的差值；Sij為車隊(duì)第i輛車和第j輛車的相對(duì)距離；si(t)和sj(t)分別為第i輛車和第j輛車在時(shí)間t時(shí)的位置；th為預(yù)設(shè)的前后兩車的間隔時(shí)間；S0為預(yù)設(shè)的兩車安全距離；wi(i=1，2，3，4)為加權(quán)系數(shù)。

車速最優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)式(5)中加權(quán)系數(shù)w1、w2、w3、w4分為對(duì)應(yīng)的車輛油耗、車速、控制變量、前后車相對(duì)距離。當(dāng)研究對(duì)象的目標(biāo)車速范圍較大，研究?jī)A向于使車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)而不是車速跟隨效果更好時(shí)，此時(shí)w1取較大值而w2取較小值；當(dāng)研究對(duì)象的目標(biāo)車速范圍變化較小，研究?jī)A向于使車輛的車速跟隨效果更好而不是燃油經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)時(shí)，此時(shí)w2取較大值而w1取較小值。當(dāng)前后車相對(duì)距離增加時(shí)，w4取值較小，反之，w4取值較大。w3取常數(shù)值。目標(biāo)車速的取值范圍對(duì)車速最優(yōu)化的求解有兩個(gè)方面的影響，一是影響加權(quán)系數(shù)w1和w2的取值，二是當(dāng)車輛的實(shí)際車速與最優(yōu)目標(biāo)車速差距太大時(shí)，通過取值范圍限制將車速變化限制在規(guī)定的區(qū)間里，避免在交叉口遇到紅燈停車。

上述優(yōu)化問題不僅要滿足式(6)的約束，還要滿足式(1)動(dòng)力學(xué)方程的約束。值得注意的是，上一小節(jié)基于SPaT求解目標(biāo)車速的目的是避免在路口停車，沒有考慮車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性，而本小節(jié)求解的最優(yōu)目標(biāo)車速綜合考慮了車輛燃油經(jīng)濟(jì)性、車速跟隨以及前后車跟車距離。

3.2 非網(wǎng)聯(lián)車的目標(biāo)車速求解

如圖2所示，當(dāng)檢測(cè)到道路上行駛的車輛是非網(wǎng)聯(lián)車時(shí)，采用GIPPS跟車?yán)碚撨M(jìn)行速度控制。輸入包括瞬時(shí)速度與位置、交通信號(hào)的定時(shí)信息以及前車的速度和位置信息。GIPPS跟車?yán)碚摴饺缦率?7)所示[16]。

(7)

式中ai為車隊(duì)第i輛車的最大加速度；bi為車隊(duì)第i輛車的最小加速度；Vi為車隊(duì)第i輛車的期望車速；τ為時(shí)間間隔；si(t)為車隊(duì)第i輛車在t時(shí)刻的位置；li-1為車隊(duì)第i-1輛車的車身長(zhǎng)度；b為理想的制動(dòng)減速度。

4 能耗控制器

能耗控制器利用接收到的目標(biāo)車速計(jì)算加速和減速信息，進(jìn)而對(duì)電機(jī)與發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行最優(yōu)功率分配?；旌蟿?dòng)力汽車的能耗控制器的控制策略有很多，例如基于規(guī)則的、基于優(yōu)化算法的、基于工況等多種，本文選用基于變等效因子的等效燃油消耗最小策略。

等效燃油消耗最小策略是基于啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)提出并被應(yīng)用于混合動(dòng)力汽車的控制系統(tǒng)，其核心將發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗和電能消耗歸結(jié)為統(tǒng)一的能耗指標(biāo)，從而解決能量的實(shí)時(shí)最優(yōu)分配，理論可以用式(8)描述[17]：

(8)

等效燃油消耗最小策略中的等效因子s是定值，通過計(jì)算協(xié)態(tài)變量獲得，但是定等效因子對(duì)工況的適應(yīng)性很差，所以需要設(shè)計(jì)一個(gè)變等效因子以滿足不同工況的需求。本文采用線性迭代的方法計(jì)算變等效因子，其表達(dá)式如下式。

s(t+1)=0.5(s(t)+s(t-1))+cp(SOC(t0)-SOC(tf))

(9)

上式中，cp為迭代步長(zhǎng)。

5 硬件在環(huán)仿真結(jié)果與分析

5.1 硬件在環(huán)仿真設(shè)置

本文仿真采用塔式工作站(戴爾T7920，處理器36核，2顆至強(qiáng)金牌5220，運(yùn)行內(nèi)存64G)來計(jì)算目標(biāo)車速控制器中網(wǎng)聯(lián)與非網(wǎng)聯(lián)車的車速，將仿真得到的車速保存為數(shù)據(jù)格式并將其用于能耗控制器的離線仿真。離線仿真為dSPACE硬件在環(huán)仿真，仿真時(shí)間設(shè)置為400s，仿真系統(tǒng)如圖3所示。

圖3 硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)

利用VISSIM和MATLAB建立聯(lián)合仿真平臺(tái)。在軟件仿真程序中，對(duì)微觀仿真環(huán)境進(jìn)行如下設(shè)計(jì)：測(cè)試網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)假設(shè)的路口，如圖1所示；在仿真中不允許換道和轉(zhuǎn)彎行為。VISSIM模擬交通并為MATLAB控制算法生成輸入，仿真過程中使用的參數(shù)如表2所示。

表2 仿真參數(shù)

5.2 硬件在環(huán)仿真結(jié)果

本文在中、高及過飽和車流量工況下進(jìn)行了仿真分析。當(dāng)車流量低于400 veh/h時(shí)，為低車流量工況，當(dāng)車流量為400 veh/h～1000 veh/h時(shí)，為中高車流量工況，當(dāng)車流量高于1000 veh/h時(shí)，為過飽和車流量工況。

當(dāng)?shù)缆飞系能嚵髁繛?00 veh/h時(shí)，網(wǎng)聯(lián)率從0以10%為間隔遞增到100%時(shí)，車輛在信號(hào)路口的典型通行軌跡情況如圖4-圖9所示，車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性如表3所示。

圖4和圖9分別是0網(wǎng)聯(lián)車與100%網(wǎng)聯(lián)車的通行軌跡，都沒有發(fā)生軌跡相交的情況，并且圖9中網(wǎng)聯(lián)車通過路口時(shí)沒有停車，說明設(shè)計(jì)的車輛分層控制系統(tǒng)可以很好的適應(yīng)全網(wǎng)聯(lián)環(huán)境，同時(shí)也可以保證全非網(wǎng)聯(lián)車環(huán)境下的通行安全性。圖5和圖6分別是網(wǎng)聯(lián)率30%和50%時(shí)車輛的通行軌跡，可以看出其中都發(fā)生了停車的情況。圖7和圖8分別是是網(wǎng)聯(lián)率60%和70%時(shí)車輛的通行軌跡，車輛在通過路口時(shí)都沒有發(fā)生停車。綜合圖4至圖9，可以看出，不論網(wǎng)聯(lián)率如何變化，車輛都可以安全的通過路口，說明當(dāng)前設(shè)計(jì)的車輛控制系統(tǒng)是合理的，可以滿足不同網(wǎng)聯(lián)率情況下車隊(duì)在道路上的安全行駛，同時(shí)網(wǎng)聯(lián)率大于等于60%時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)車輛在信號(hào)燈交叉口不停車通行。

圖4 0網(wǎng)聯(lián)率的通行軌跡

圖5 30%網(wǎng)聯(lián)率的通行軌跡

圖6 50%網(wǎng)聯(lián)率的通行軌跡

圖7 60%網(wǎng)聯(lián)率的通行軌跡

圖8 70%網(wǎng)聯(lián)率的通行軌跡

圖9 100%網(wǎng)聯(lián)率的通行軌跡

表3是當(dāng)車流量為600 veh/h時(shí)不同網(wǎng)聯(lián)率時(shí)車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性。分析可知，網(wǎng)聯(lián)率在0到60%之間時(shí)，網(wǎng)聯(lián)率每提升10%，經(jīng)濟(jì)性平均提高5.2%，而網(wǎng)聯(lián)率從60%提高到100%時(shí)，經(jīng)濟(jì)性平均提高0.49%。隨著網(wǎng)聯(lián)率的增加，車輛的百公里油耗呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，但網(wǎng)聯(lián)率高于60%時(shí)，車輛的百公里油耗趨于穩(wěn)定。經(jīng)濟(jì)性提升的結(jié)果表明，當(dāng)?shù)缆飞现灰嬖诰W(wǎng)聯(lián)車，采用該分層控制器就可以改善車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性，當(dāng)網(wǎng)聯(lián)率高于60%以后，再繼續(xù)增加車輛的網(wǎng)聯(lián)率，車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性的提升效果不夠顯著。

表3 不同網(wǎng)聯(lián)率下的燃油經(jīng)濟(jì)性

圖10 不同車流量條件下燃油經(jīng)濟(jì)性

為了檢驗(yàn)本文設(shè)計(jì)的分層控制器對(duì)其車流量的是否有相同的效果，對(duì)900 veh/h與1200 veh/h的車流量進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，其燃油經(jīng)濟(jì)性及提升結(jié)果與600 veh/h的車流量對(duì)比如圖10與圖11所示。在車流量900 veh/h時(shí)，網(wǎng)聯(lián)率為60%和100%時(shí)，經(jīng)濟(jì)性分別提升了33.12%和35.27%，網(wǎng)聯(lián)率在0到60%之間時(shí)，網(wǎng)聯(lián)率每提升10%，經(jīng)濟(jì)性平均提高5.52%，而網(wǎng)聯(lián)率從60%提高到100%時(shí)，經(jīng)濟(jì)性平均提高0.54%；在車流量1200 veh/h時(shí)，網(wǎng)聯(lián)率為60%和100%時(shí)，經(jīng)濟(jì)性分別提升了37.7%和40.12%，網(wǎng)聯(lián)率在0到60%之間時(shí)，網(wǎng)聯(lián)率每提升10%，經(jīng)濟(jì)性平均提高6.35%，而網(wǎng)聯(lián)率從60%提高到100%時(shí)，經(jīng)濟(jì)性平均提高0.5%。綜合不同流量下的燃油經(jīng)濟(jì)性分析結(jié)果可知，網(wǎng)聯(lián)率60%是車輛的經(jīng)濟(jì)性提升的拐點(diǎn)。網(wǎng)聯(lián)率相同的條件下，道路上車流量由600 veh/h增加到1200 veh/h時(shí)，車輛的百公里油耗增加，經(jīng)濟(jì)性提升的幅度也更大，這說明本文的分層控制器對(duì)大車流量的經(jīng)濟(jì)性的改善效果好于小車流量。

與文獻(xiàn)[9]中的最優(yōu)化控制方法對(duì)比如下圖12所示，在網(wǎng)聯(lián)率低于30%時(shí)，文獻(xiàn)[9]經(jīng)濟(jì)性提升比本文方法略好，而網(wǎng)聯(lián)率高于30%時(shí)，采用本文方法經(jīng)濟(jì)性提升效果好于文獻(xiàn)[9]方法。

圖12 經(jīng)濟(jì)性提升對(duì)比

6 結(jié)論

本文提出了一個(gè)部分車輛聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的信號(hào)燈路口的分層控制器。在不同車流量的工況下，車輛采用該分層控制器能安全通過信號(hào)燈路口。當(dāng)網(wǎng)聯(lián)率高于60%時(shí)，車輛能夠在綠燈窗口時(shí)間完成通過路口。

隨著網(wǎng)聯(lián)率的提升，車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性顯著改善，網(wǎng)聯(lián)率60%是經(jīng)濟(jì)性提升的拐點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，網(wǎng)聯(lián)率的提升對(duì)經(jīng)濟(jì)性改善效果趨于穩(wěn)定，并且本文設(shè)計(jì)的分層控制器對(duì)大流量工況的經(jīng)濟(jì)性改善效果更優(yōu)。