鄧　濤　盧任之　李亞南　林椿松

重慶交通大學(xué)，重慶，400074

基于LVQ工況識(shí)別的混合動(dòng)力汽車自適應(yīng)能量管理控制策略

鄧濤盧任之李亞南林椿松

重慶交通大學(xué)，重慶，400074

摘要：為提高混合動(dòng)力汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性，選取6種典型行駛工況代表“市區(qū)”、“郊區(qū)”和“高速公路”3類主要工況，采用基于規(guī)則的模糊能量管理控制策略，以整車燃油經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)，在3類主要工況下用改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)聯(lián)合工作曲線與發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉曲線系數(shù)，得到相應(yīng)的優(yōu)化后的隸屬度函數(shù)的參數(shù)；運(yùn)用學(xué)習(xí)向量量化(LVQ)算法識(shí)別車輛運(yùn)行工況，動(dòng)態(tài)選擇相應(yīng)的模糊控制策略，使混合動(dòng)力汽車控制策略對(duì)選定的幾種代表性工況具有自適應(yīng)性，從而提高整車的燃油經(jīng)濟(jì)性。仿真對(duì)比結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)混合動(dòng)力汽車，燃油經(jīng)濟(jì)性提高了3.4%。

關(guān)鍵詞：混合動(dòng)力汽車；工況識(shí)別；燃油經(jīng)濟(jì)性；粒子群優(yōu)化算法；學(xué)習(xí)向量量化(LVQ)算法

0引言

運(yùn)行工況對(duì)混合動(dòng)力汽車(hybrid electric vehicle,HEV)的燃油經(jīng)濟(jì)性與排放性影響較大，是設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)混合動(dòng)力汽車的一項(xiàng)重要指標(biāo)，也是能量管理控制策略必須考慮的關(guān)鍵因素。然而,當(dāng)前大多數(shù)能量管理控制只考慮單一工況，燃油經(jīng)濟(jì)性的提升受到局限，而且無法使控制策略適應(yīng)各種不同工況。Williamson等[1]對(duì)并聯(lián)柴-電混合巴士在7種運(yùn)行工況下進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)柴油機(jī)具有不同效率和運(yùn)行參數(shù)。Sharer等[2]在past軟件中建立了經(jīng)典混合動(dòng)力模型即Toyota Prius和Ford Focus汽車模型,在多種運(yùn)行工況下仿真分析得出運(yùn)行工況對(duì)混合動(dòng)力汽車的影響比對(duì)傳統(tǒng)汽油機(jī)汽車的影響要大。汽車的運(yùn)行工況是混合動(dòng)力汽車控制策略制定的必要條件，工況的不同會(huì)對(duì)控制策略的發(fā)揮有影響，進(jìn)而影響整車的燃油經(jīng)濟(jì)性與排放性。所以,對(duì)混合動(dòng)力汽車的運(yùn)行工況進(jìn)行識(shí)別，從而采用相應(yīng)工況的控制策略參數(shù)，建立滿足不同工況的控制策略越來越重要[3-5]。

本文以NYCC、MANHATTAN、WVUSUB、CSHVR、US06_HWY、HWFET 6種典型工況代表車輛的6種不同行駛工況，作為仿真道路行駛工況,這6種工況涵蓋了“市區(qū)”、“郊區(qū)”、“高速公路”3類主要工況[6]，以基于規(guī)則的控制策略為基礎(chǔ)，以整車燃油經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)，采用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)聯(lián)合工作曲線系數(shù)和發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉曲線系數(shù)，采用學(xué)習(xí)向量量化(learning vector quantization， LVQ)算法對(duì)行駛工況進(jìn)行識(shí)別，得到基線法中3個(gè)參數(shù)優(yōu)化后的取值，由此得到以上幾種工況下各自不同參數(shù)的能量管理控制策略，該控制策略能夠適應(yīng)以上幾種不同工況，并且可有效提高整車燃油經(jīng)濟(jì)性。

1基于規(guī)則的發(fā)動(dòng)機(jī)基線控制策略

以某并聯(lián)式中度混合動(dòng)力汽車為研究對(duì)象，整車結(jié)構(gòu)如圖1所示，整車參數(shù)配置如表1所示。圖1中，AMT表示機(jī)械自動(dòng)變速器(auto mechanical transmission)。

圖1　某型并聯(lián)式中度混合動(dòng)力汽車結(jié)構(gòu)

名稱項(xiàng)目參數(shù)整車部分整備質(zhì)量(kg)1535發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)1.0LSI排量(L)1.0峰值(kW)47最高轉(zhuǎn)速(r/min)5700動(dòng)力電池電池類型鋰電池額定容量(A·h)6額定電壓(V)290.5AMT擋位數(shù)6電機(jī)額定功率(kW)75額定電壓(V)240

為了達(dá)到實(shí)車運(yùn)用的目的，采用了簡(jiǎn)單的基于規(guī)則的發(fā)動(dòng)機(jī)基線控制策略[7]，如圖2所示。設(shè)Treq為混合動(dòng)力汽車的需求轉(zhuǎn)矩，Tm為電機(jī)轉(zhuǎn)矩(放電為正，充電為負(fù))，Te為發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩，基本控制規(guī)則如下：

圖2　HEV發(fā)動(dòng)機(jī)工作區(qū)域控制策略

(1)當(dāng)車速v低于某一值或者需求轉(zhuǎn)矩Treq小于某一值時(shí)，電機(jī)單獨(dú)提供驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩， Treq=Tm。

(2)當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)在給定轉(zhuǎn)速與需求功率下高效率工作時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)，Treq=Te；并且當(dāng)蓄電池荷電狀態(tài)(SOC)值較低時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)汽車的同時(shí)給電池充電，Treq=Te+Tm，此時(shí)Tm為負(fù)值。

(3)當(dāng)汽車的需求轉(zhuǎn)矩Treq較大、超過了發(fā)動(dòng)機(jī)的最優(yōu)效率曲線時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)同時(shí)提供汽車所需轉(zhuǎn)矩，Treq=Te+Tm。

(4)當(dāng)混合動(dòng)力汽車運(yùn)行于怠速模式并且電池的SOC值較低時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)提供需求轉(zhuǎn)矩Treq的同時(shí)驅(qū)動(dòng)發(fā)電機(jī)給電池充電，Treq=Te+Tm；如果電池SOC充足，則發(fā)動(dòng)機(jī)停止工作，電機(jī)提供需求轉(zhuǎn)矩，Treq=Tm。

(5)當(dāng)電池SOC值低于電池SOC值的上限時(shí)，混合動(dòng)力汽車制動(dòng)時(shí)，制動(dòng)能量通過電機(jī)轉(zhuǎn)化為電能給電池充電,Treq=Tm。

由此建立整車控制策略，如圖3所示。

圖3　基于工況識(shí)別的控制策略

2模糊控制器

基線法控制策略就是將發(fā)動(dòng)機(jī)外特性曲線乘以某系數(shù)，得到發(fā)動(dòng)機(jī)聯(lián)合工作曲線和發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉曲線，它一定程度上確定了混合動(dòng)力源分配。但是基線法控制策略并沒有優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)聯(lián)合工作曲線系數(shù)與發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉曲線系數(shù)?？紤]到系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型難以確立且其他全局優(yōu)化算法計(jì)算量大，目前難以有實(shí)車運(yùn)用的可能，而模糊控制器計(jì)算量小，魯棒性好，因此本文采用模糊控制器控制發(fā)動(dòng)機(jī)聯(lián)合工作曲線系數(shù)和發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉曲線系數(shù)。如圖2所示，Temin對(duì)應(yīng)的曲線系數(shù)為K1，Temax對(duì)應(yīng)的曲線系數(shù)為K2，K1與K2的初始值為0，K1∈[-1, 1], K2∈[-1, 1]。取值為1時(shí)對(duì)應(yīng)曲線向上平移200N·m，取值為-1時(shí)對(duì)應(yīng)曲線向下平移200N·m。K1與電池SOC以及電機(jī)轉(zhuǎn)速有關(guān)，K2影響到發(fā)動(dòng)機(jī)的高效工作區(qū)域，與電池SOC、電機(jī)轉(zhuǎn)速、汽車需求轉(zhuǎn)矩Treq有關(guān)。模糊控制器的輸入變量為這些對(duì)參數(shù)有影響的量，即SOC值、電機(jī)轉(zhuǎn)速ωe和需求功率Treq，輸出為K1、K2。

采用帶參數(shù)的三角形隸屬度函數(shù)作為模糊控制器的隸屬度函數(shù)，輸出變量K1的模糊語言變量為{VS(很小)，S(小)，LS(稍小)，M(中)，LL(稍大)，L(大)，VL(很大)}。定義輸出變量K1的隸屬度函數(shù)VS的論域?yàn)閇-100, P1, P2]，定義函數(shù)S的論域?yàn)閇P3, P4, P5]，定義函數(shù)LS的論域?yàn)閇P6, P7, P8]，定義函數(shù)M的論域?yàn)閇P9, P10, P11]，定義函數(shù)LL的論域?yàn)閇P12, P13, P14]，定義函數(shù)L的論域?yàn)閇P15, P16, P17]，定義函數(shù)VL的論域?yàn)閇P18, P19, 100]。輸入變量蓄電池SOC值的模糊語言變量為{VL(很低)，L(低)，LL(稍低)，LH(稍高)，H(高)，VH(很高)}；定義函數(shù)VL的論域?yàn)閇-100, P20, P21]，定義函數(shù)L的論域?yàn)閇P22, P23, P24]，定義函數(shù)LL的論域?yàn)閇P25, P26, P27]，定義函數(shù)LH的論域?yàn)閇P28, P29, P30]，定義函數(shù)H的論域?yàn)閇P31, P32, P33]，定義函數(shù)VH的論域?yàn)閇P34, P35, 100]。輸入變量電機(jī)轉(zhuǎn)速的模糊語言為{VS(很慢)，S(慢)，LS(稍慢)，LF(稍快)，F(xiàn)(快)，VF(很快)}；定義電機(jī)轉(zhuǎn)速的隸屬度函數(shù)VS的論域?yàn)閇-100, P36, P37]，定義函數(shù)S的論域?yàn)閇P38, P39, P40]，定義函數(shù)LS的論域?yàn)閇P41, P42, P43]，定義函數(shù)LF的論域?yàn)閇P44, P45, P46]，定義函數(shù)F的論域?yàn)閇P47, P48, P49]，定義函數(shù)VF的論域?yàn)閇P50, P51, 100]。

同理，K2的模糊隸屬度函數(shù)選擇三角形隸屬度函數(shù)，輸入變量蓄電池SOC值的模糊語言變量定義與上文相同，不再贅述。輸入變量需求轉(zhuǎn)矩Treq的模糊語言變量為{VS(很小),S(小),LS(稍小),LB(稍大),B(大),VB(很大)}；定義汽車需求轉(zhuǎn)矩的隸屬度函數(shù)VS的論域?yàn)閇-100, P53, P54]，中間的定義與上文的相同，不再贅述。定義函數(shù)VH的論域?yàn)閇P89, P90, 100]。兩者的模糊規(guī)則如表2、表3所示。

表2　K1的模糊控制規(guī)則表

表3　K2的模糊控制規(guī)則表

3基于改進(jìn)型PSO算法的隸屬度函數(shù)

PSO算法相對(duì)于其他智能算法具有參數(shù)設(shè)置簡(jiǎn)單、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)，且適用于非線性尋優(yōu)問題，對(duì)于像隸屬度函數(shù)參數(shù)較多的問題應(yīng)用起來特別方便。由于標(biāo)準(zhǔn)PSO算法收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)，因此采用改進(jìn)型PSO算法優(yōu)化模糊控制器隸屬度函數(shù)參數(shù)。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法收斂速度過慢、迭代后期容易陷入局部最優(yōu)的缺陷進(jìn)行改進(jìn)，引入自適應(yīng)權(quán)重因子與突變因子，當(dāng)粒子的最優(yōu)位置變化很小，如前后位置差值的絕對(duì)值小于0.001時(shí)，可認(rèn)定粒子群陷入局部?jī)?yōu)化，保留記錄這個(gè)陷入局部?jī)?yōu)化的解的坐標(biāo)點(diǎn)，以此位置為基礎(chǔ)，將10%的粒子重新隨機(jī)初始化，在記錄下來的陷入局部最優(yōu)解的坐標(biāo)位置的基礎(chǔ)上，以變異數(shù)值(介于0.05～0.1)為半徑隨機(jī)分布粒子群的位置。為了在獲得全局優(yōu)化效果的同時(shí)不影響收斂性，慣性權(quán)重因子w的取值應(yīng)該是：迭代初期取值比較大，達(dá)到一定迭代次數(shù)后w的取值變小。慣性權(quán)重用下式進(jìn)行調(diào)節(jié)：

(1)

式中，fbest(t)為種群歷史最佳位置的適應(yīng)值；fpi(t)為第i個(gè)粒子個(gè)體歷史最佳位置的適應(yīng)值；r為(0，1)之間的常數(shù)；N為種群中粒子個(gè)數(shù)。

以粒子的最佳適應(yīng)值與種群的歷史最佳的適應(yīng)值的“距離”作為慣性權(quán)重調(diào)節(jié)依據(jù)。該距離越小w越小，集中搜索以保證最優(yōu)解收斂；該距離越大，w越大，保證全局性的搜索。

本文以燃油經(jīng)濟(jì)性為粒子群算法優(yōu)化的目標(biāo)，上述模糊控制器的隸屬度函數(shù)的參數(shù)作為算法的粒子群，改進(jìn)的PSO算法的優(yōu)化流程如圖4所示。

圖4　改進(jìn)的PSO算法的優(yōu)化流程

4典型行駛工況

實(shí)際道路的行駛工況比較復(fù)雜，混合動(dòng)力汽車在實(shí)際運(yùn)行中可能連續(xù)運(yùn)行于各種復(fù)雜的行駛工況。本文選取6種行駛工況作為3類典型工況：代表城市中心道路工況的NYCC和MANHATTAN，代表郊區(qū)道路工況的WVUSUB和CSHVR，代表高速路工況的US06_HWY和HWFET，如圖5所示。

(a)WVUSUB(b)CSHVR

(c)US06_HWY(d)HWFET

(e)NYCC(f)MAHATTAN圖5　6種典型工況

5基于LVQ方法的工況識(shí)別

5.1工況特征參數(shù)的計(jì)算

根據(jù)以往研究結(jié)果，如果采用的工況歷史數(shù)據(jù)樣本時(shí)間長(zhǎng)度太小，則可能不能正確地包含循環(huán)工況的特征信息，相反，如果采用的樣本時(shí)間長(zhǎng)度太大，則在實(shí)時(shí)控制情況下計(jì)算負(fù)擔(dān)太大[8]。另外，樣本時(shí)間數(shù)據(jù)段也是可以變化的，但為了方便計(jì)算運(yùn)行，采用固定時(shí)間段。根據(jù)以往研究，大部分時(shí)間樣本工況片段選取在150～300 s之間。綜上所述，為了獲取道路工況特征參數(shù)的樣本數(shù)據(jù)，將道路工況分成片段，每個(gè)片段為180 s，并且可以疊加[4]，疊加選擇情況如圖6所示，1～9代表工況片段的序號(hào)。

圖6　道路工況分段示意圖(US06_HWY)

5.2道路工況的特征參數(shù)選取

道路工況的特征參數(shù)原則上是要包含各自循環(huán)工況的特征，但工況的特征參數(shù)選取太多的話，計(jì)算量太大；特征參數(shù)選取太少則不能正確包含循環(huán)工況的特有信息，工況識(shí)別的誤差太大。為了達(dá)到特征參數(shù)選擇最優(yōu)化，必須滿足每個(gè)特征參數(shù)各自獨(dú)立地包含一種工況特征信息，根據(jù)文獻(xiàn)[9]的研究，特征參數(shù)種類選取平均速度、正向平均加速度(a>0.1 m/s2)、低速(15～30 km/h)時(shí)間比例、中高速(70～90 km/h)時(shí)間比例、高速(>90 km/h)時(shí)間比例、極低減速度(a<-2.5 m/s2)時(shí)間比例、高減速度(a<-2 m/s2且a>-2.5 m/s2)時(shí)間比例、最大循環(huán)工況加速度(m/s2)、最大循環(huán)工況速度(km/h)、工況速度標(biāo)準(zhǔn)差(km/h)、中等減速度(a<-1 m/s2且a>-1.5 m/s2)時(shí)間比例、中高減速度(a>-2 m/s2且a<-1.5 m/s2)時(shí)間比例、高加速度(a>1.5 m/s2且a<2.5 m/s2)時(shí)間比例、極高加速度(a>2.5 m/s2)時(shí)間比例。

5.3LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法介紹

用于工況識(shí)別的分類識(shí)別算法有貝葉斯歸類算法、決策樹、粗集理論、模糊聚類分析算法、LVQ算法、支持向量機(jī)等。支持向量機(jī)模式識(shí)別方法特別適用于二維的問題， LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)與監(jiān)視學(xué)習(xí)算法，已經(jīng)成功應(yīng)用于模式識(shí)別、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域。對(duì)于工況識(shí)別問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較常用，因此采用LVQ算法作為行駛工況識(shí)別的方法。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三部分組成：輸入向量層、競(jìng)爭(zhēng)層、線性輸出層，其結(jié)構(gòu)如圖7所示。圖7中，P為R維的輸入模式；R表示輸入訓(xùn)練樣本向量的維數(shù)；上角標(biāo)1、2分別表示競(jìng)爭(zhēng)層、線性輸出層；S為神經(jīng)元的個(gè)數(shù)；n為神經(jīng)元的輸入；a為神經(jīng)元的輸出；IW(1,1)為輸入層神經(jīng)元與競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)矩陣；LW(2,1)為競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元與線性輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)系數(shù)矩陣；‖ndist‖表示求兩個(gè)多維度向量組的距離；compet(·)表示競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算處理；purelin(·)表示線性輸出層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算處理 。

圖7　LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

道路工況有10個(gè)特征參數(shù)，因此輸入層有10個(gè)節(jié)點(diǎn)。競(jìng)爭(zhēng)層通過競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法對(duì)輸入向量進(jìn)行分類。通過了學(xué)習(xí)算法處理的類稱之為子類，這些子類被分為明確定義的目標(biāo)類。線性輸出層的6個(gè)神經(jīng)元代表6種道路工況，采用第二代LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(即LVQ2算法)來訓(xùn)練樣本，以提高分類的正確率。訓(xùn)練80代后，識(shí)別誤差降到0.01。當(dāng)識(shí)別誤差不再下降之后，可認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程完成。具體實(shí)現(xiàn)過程參見文獻(xiàn)[10]。分段計(jì)算后得到3類典型工況的訓(xùn)練樣本，然后進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，獲取工況識(shí)別參數(shù)。

6仿真分析

6.1典型工況模糊控制器參數(shù)獲取

按照?qǐng)D4所示的流程將上述6種行駛工況輸入到改進(jìn)型PSO算法模型中，經(jīng)過改進(jìn)型PSO算法優(yōu)化后得到“城市”、“郊區(qū)”、“高速公路”3類典型工況的模糊控制器隸屬度函數(shù)的參數(shù)。因?yàn)殡`屬度函數(shù)參數(shù)比較多，在此僅列出NYCC工況優(yōu)化后的隸屬度函數(shù)參數(shù)取值，如表4所示，其他工況的參數(shù)不一一列出。

6.2實(shí)時(shí)工況識(shí)別仿真分析

將上述6種行駛工況以混合搭配的方式組合形成一個(gè)大的實(shí)時(shí)測(cè)試工況，其中1代表城市工況，2代表郊區(qū)工況，3代表高速路工況，依次類推。然而，針對(duì)整個(gè)工況直接進(jìn)行工況識(shí)別，難度較大，而且準(zhǔn)確性不高。因此，采取工況分段識(shí)別的方法，不僅能提高燃油經(jīng)濟(jì)性[11]，而且可大大提高識(shí)別精確性。時(shí)間段選擇180s，然后進(jìn)行仿真分析，測(cè)試工況如圖8所示，模式識(shí)別結(jié)果如圖9所示。

表4　NYCC工況控制策略模糊控制器的優(yōu)化結(jié)果

圖8　測(cè)試工況圖

圖9　工況識(shí)別模式結(jié)果

因?yàn)楣r被劃分為片段的形式進(jìn)行工況識(shí)別，所以片段之間可能會(huì)因?yàn)閯澐值眠^于相似，使得LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別產(chǎn)生誤差，但LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是可以大致識(shí)別出工況類型的。將得到的結(jié)果輸入到控制策略中，進(jìn)行整車控制策略的仿真分析，其自適應(yīng)過程如圖10所示。

圖10　基于LVQ算法識(shí)別的自適應(yīng)控制示意圖

基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的工況識(shí)別的控制策略與無工況識(shí)別的基本模糊規(guī)則控制策略仿真結(jié)果對(duì)比如表5所示，表中數(shù)據(jù)是6種工況統(tǒng)計(jì)結(jié)果的平均值。

表5　工況識(shí)別計(jì)算結(jié)果

注：SSOC，e為仿真運(yùn)行結(jié)束時(shí)的SOC值，SSOC，s為仿真運(yùn)行開始時(shí)的SOC值。

從表5結(jié)果中可以看出，采用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工況識(shí)別后，混合動(dòng)力汽車的燃油消耗減少了3.4%，SOC值變化減小了2.7%，SOC值波動(dòng)(即SSOC，e-SSOC，s)減小了19.64%，因此采用有工況識(shí)別的控制策略的混合動(dòng)力汽車在以上6種工況下運(yùn)行，總的百公里燃油消耗可減少3.4%。

7結(jié)論

(1)在基本的規(guī)則控制策略的基礎(chǔ)上建立了以發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉曲線、發(fā)動(dòng)機(jī)聯(lián)合工作曲線為基礎(chǔ)的工作區(qū)域動(dòng)態(tài)調(diào)整的模糊能量管理控制策略。

(2)采用改進(jìn)的PSO算法優(yōu)化發(fā)動(dòng)聯(lián)合工作曲線系數(shù)與發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉曲線系數(shù)， 得到三類典型工況的模糊控制器的參數(shù)。

(3)利用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模式識(shí)別能力在組合工況下仿真分析，使混合動(dòng)力汽車在不同工況下采用相應(yīng)的模糊能量管理控制策略，由Simulink模型仿真結(jié)果可知，相比一般的無工況識(shí)別與算法優(yōu)化的模糊控制策略，該能量管理控制策略可使整車百公里油耗減少3.4%。

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(編輯蘇衛(wèi)國(guó))

Adaptive Energy Control Strategy of HEV Based on Driving Cycle Recognition by LVQ Algorithm

Deng TaoLu RenzhiLi YananLin Chunsong

Chongqing Jiaotong University,Chongqing,400074

Abstract:In order to reduce fuel consumption, six kinds of typical driving cycles were chosen to represent the “urban”, “suburban” and “highway”. And for vehicle fuel economy, based on fuzzy control strategy with rules,an improved PSO algorithm was adopted to optimize the engine working with motor curve factor and the engine shutting off curve factor, then the optimized parameters of membership function could be achieved under the above typical driving cycles. Furthermore, LVQ algorithm was adopted to recognize real-time driving cycle, the corresponding fuzzy control strategy could be chosen according to the recognition results, which maintained the adaptability for those driving cycles, and improved HEV’s fuel economy. Simulation results show that fuel economy adopted with this control strategy is improved by 3.4% comparing to the traditional methods without cycle recognition.

Key words:hybrid electric vehicle(HEV); driving cycle recognition; fuel economy; particle swarm optimization(PSO) algorithm;learning vector quantization(LVQ) algorithm

收稿日期：2015-04-23

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305473)；中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014M552317)；重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(cstc2013jcyjA60007)；重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ120421)；重慶市博士后研究人員科研項(xiàng)目特別資助(xm2014032)

中圖分類號(hào)：U469.72

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.03.025

作者簡(jiǎn)介：鄧濤，男，1982年生。重慶交通大學(xué)機(jī)電與車輛工程學(xué)院副教授。主要研究方向?yàn)榛旌蟿?dòng)力控制。發(fā)表論文30余篇。盧任之，男，1990年生。重慶交通大學(xué)機(jī)電與車輛工程學(xué)院碩士研究生。李亞南，男，1989年生。重慶交通大學(xué)機(jī)電與車輛工程學(xué)院碩士研究生。林椿松，男，1990年生。重慶交通大學(xué)機(jī)電與車輛工程學(xué)院碩士研究生。