【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及新能源汽車，特別是涉及一種前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法。
技術(shù)介紹
1、隨著全球?qū)δ茉锤咝Ю煤铜h(huán)境保護的關(guān)注不斷增加，新能源汽車尤其是純電動汽車逐漸成為交通領(lǐng)域的核心研究方向。在此背景下，雙電機驅(qū)動的純電動商用車憑借其在提升車輛動力性能、駕駛穩(wěn)定性和能效管理方面的優(yōu)勢而受到廣泛關(guān)注。相較于傳統(tǒng)單電機驅(qū)動系統(tǒng)，前后軸雙電機驅(qū)動能夠?qū)崿F(xiàn)更靈活的扭矩分配，不僅顯著改善了駕駛體驗，還有效提升了能量利用率。然而，雙電機系統(tǒng)的復(fù)雜性也對高效驅(qū)制動控制策略的設(shè)計提出了更高的要求。
2、能量管理策略是實現(xiàn)純電動汽車高效節(jié)能驅(qū)制動控制的關(guān)鍵技術(shù)之一。傳統(tǒng)的能量管理方法，如基于規(guī)則的控制、模型預(yù)測控制（mpc）以及深度強化學(xué)習(xí)方法（drl）等，均在特定條件下取得了一定成效。然而，基于規(guī)則的控制策略在實際駕駛過程中表現(xiàn)出靈活性不足的問題，難以在復(fù)雜多變的工況下維持車輛的最優(yōu)運行狀態(tài)。傳統(tǒng)的模型預(yù)測控制方法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)對未來工況的預(yù)測和優(yōu)化控制，但在面對長時間預(yù)測周期時計算復(fù)雜度高，難以實時響應(yīng)多電機系統(tǒng)的快速動態(tài)變化。并且，對于車輛速度的預(yù)測，雖然已經(jīng)研究了多種速度預(yù)測算法，但在預(yù)測精度方面仍有較大的改進空間。此外，基于人工智能的深度強化學(xué)習(xí)方法在處理非線性和多變量問題上展現(xiàn)出優(yōu)越性，但由于其缺乏模型預(yù)測控制的系統(tǒng)性，往往在實際工況變化時適應(yīng)性較差。
3、漆星等人提出一種前后軸雙電機電動汽車轉(zhuǎn)矩分配優(yōu)化策略，提出了一種優(yōu)化前后軸雙電機電動汽車轉(zhuǎn)矩分配的方法，文章設(shè)計了兩種轉(zhuǎn)矩分配策略：一是基于電機
4、首先，多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法（mopso）的計算復(fù)雜度較高。由于算法需要同時優(yōu)化多個目標(biāo)，實時計算過程中可能會增加系統(tǒng)的計算負擔(dān)，導(dǎo)致處理速度較慢，這在需要快速響應(yīng)的實際駕駛環(huán)境中可能會產(chǎn)生延遲，影響車輛的實時性能表現(xiàn)。其次，該技術(shù)僅基于瞬時能量消耗進行轉(zhuǎn)矩分配，缺乏對未來車輛運行狀態(tài)的預(yù)測能力，容易出現(xiàn)效率下降的問題。最后，該技術(shù)對電池健康狀態(tài)的監(jiān)控不足，無法根據(jù)系統(tǒng)的實際能力動態(tài)調(diào)整能量分配策略，在高功率需求或復(fù)雜駕駛場景下，可能導(dǎo)致電池健康衰減過快的問題。而本申請利用預(yù)測模型對未來車速變化進行預(yù)測，基于未來工況的變化優(yōu)化能量分配。并且,?本申請通過在強化學(xué)習(xí)的獎勵函數(shù)中考慮電池壽命的衰減，實現(xiàn)整車能耗與電池健康狀態(tài)的多目標(biāo)優(yōu)化。
5、wu,?changcheng等人提出了基于自注意力深度強化學(xué)習(xí)的雙電機純電動汽車能量管理策略。為了應(yīng)對多工況和復(fù)雜路況的挑戰(zhàn)，該技術(shù)方案采用了深度確定性策略梯度（ddpg）算法，并結(jié)合了門控循環(huán)單元（gru）與自注意力（sa）機制來優(yōu)化能量管理策略。其中，gru幫助控制器獲取歷史狀態(tài)信息，提高了策略的訓(xùn)練效果；自注意力機制則增強了控制系統(tǒng)對不確定環(huán)境的適應(yīng)性，確保車輛在多變工況下的能量分配最優(yōu)。該策略的主要優(yōu)化目標(biāo)包括降低電池的老化速率以及減少整車能耗。通過設(shè)定多目標(biāo)優(yōu)化指標(biāo)，控制器能夠?qū)崟r調(diào)整前后軸電機的扭矩輸出和能量消耗，確保在延長電池壽命的同時降低整體能耗。
6、但是在雙電機驅(qū)動純電動汽車的能量管理方面雖然取得了一定成效，但這種基于深度強化學(xué)習(xí)的能量管理策略在面對多變的實際駕駛工況時，難以高效應(yīng)對復(fù)雜的工況變化。該策略雖然在特定工況下表現(xiàn)良好，但在應(yīng)對復(fù)雜變化的工況時，無法動態(tài)調(diào)整至最優(yōu)能量管理策略，導(dǎo)致能量分配效率下降，制約了系統(tǒng)的效率提升和壽命延長。而本申請將結(jié)合l-mpc方法，通過在mpc框架下，結(jié)合高精度車速預(yù)測算法，采用強化學(xué)習(xí)的實時決策能力，實現(xiàn)對電動汽車的智能化能量分配。
7、為了克服上述問題，本申請?zhí)岢隽嘶趯W(xué)習(xí)的模型預(yù)測控制（l-mpc）方法，將強化學(xué)習(xí)與模型預(yù)測控制相結(jié)合，實現(xiàn)兩種方法的優(yōu)勢互補。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)目的是針對
技術(shù)介紹
中存在的問題，提出一種前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法；本專利技術(shù)的目的是提供一種結(jié)合學(xué)習(xí)型模型預(yù)測控制（l-mpc）方法的能量管理策略，實現(xiàn)對前后軸雙電機驅(qū)動純電動汽車的智能化能量分配，從而有效提升系統(tǒng)的能量利用效率，延長電池的使用壽命，進而提高車輛的整體經(jīng)濟性。本專利技術(shù)旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在適應(yīng)性、實時性及多目標(biāo)優(yōu)化方面的不足，使得純電動汽車在復(fù)雜工況下仍能維持高效節(jié)能的驅(qū)動與制動控制。
2、具體而言，mpc難以處理復(fù)雜系統(tǒng)和長期優(yōu)化問題，而drl可以應(yīng)對復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性和長時間的尺度優(yōu)化問題。另一方面，drl缺乏對不同駕駛條件下的適應(yīng)性，可解釋性差，導(dǎo)致面對新的駕駛條件時控制性能明顯下降。相比之下，mpc框架具有可解釋性強，并可借助速度預(yù)測器獲得局部最優(yōu)解。因此，通過兩者的結(jié)合，以期在復(fù)雜的駕駛環(huán)境下實現(xiàn)高效的能量管理策略。基于該背景，本申請?zhí)岢隽艘环N針對前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車的能量管理策略，通過結(jié)合l-mpc方法實現(xiàn)對電動汽車的智能化能量分配。該策略不僅能夠提高雙電機系統(tǒng)的能量效率，還能顯著提升車輛在多工況條件下的適應(yīng)性和運行穩(wěn)定性，對延長動力系統(tǒng)的壽命具有重要意義。
3、以下為本專利技術(shù)的具體方案：
4、一種前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，包括以下具體步驟：
5、s1、獲取雙電機純電動汽車歷史工況數(shù)據(jù)；
6、s2、建立基于bitcn-bigru的車速預(yù)測模型；
7、s3、設(shè)置車速預(yù)測模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，訓(xùn)練預(yù)測模型；
8、s4、根據(jù)預(yù)測的精度調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)并得到高精度的車速預(yù)測模型；
9、s5、建立雙電機純電動汽車模型；包括縱向動力學(xué)模型、電池模型、電機模型；
10、s6、建立基于截斷三重q網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)率調(diào)度的改進ddpg代理模型；
11、s7、設(shè)置改進ddpg代理模型的狀態(tài)、動作和獎勵函數(shù)；
12、s8、基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練結(jié)合了車速預(yù)測模型與改進ddpg代理模型的學(xué)習(xí)型模型預(yù)測控制的能量管理模型；
13、s9、使用全新工況數(shù)據(jù)集驗證基于學(xué)習(xí)型模型預(yù)測控制的能量管理模型；
14、s10、將步驟s9中訓(xùn)練好的模型嵌入整車控制器中，根據(jù)當(dāng)前車速、電池電量soc、電池健康狀態(tài)soh，對車輛前后軸扭矩的分配系數(shù)進行實時計算控制車輛運行。
15、優(yōu)選的，步驟s1中獲取的汽車歷史工況數(shù)據(jù)為歷史車速。
16、優(yōu)選的，步驟s4中訓(xùn)練好的車速預(yù)測模型中，輸入數(shù)據(jù)為當(dāng)前及歷史的車速信息，bitcn對輸入數(shù)據(jù)進行雙向處理；bitcn通過雙向信息流，捕本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，包括以下具體步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S1中獲取的汽車歷史工況數(shù)據(jù)為歷史車速。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S4中訓(xùn)練好的車速預(yù)測模型中，輸入數(shù)據(jù)為當(dāng)前及歷史的車速信息，BiTCN對輸入數(shù)據(jù)進行雙向處理；BiTCN通過雙向信息流，捕捉到序列中的全局依賴關(guān)系；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S5中雙電機純電動汽車模型的動力系統(tǒng)包括第一電機、第二電機、減速器、離合器、動力電池、電池管理系統(tǒng)BMS、電機控制單元、DC-DC轉(zhuǎn)換器；
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S5中整車所需的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩由縱向動力學(xué)計算：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S6中DDPG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由當(dāng)前Actor網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)Ac
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S6中，采用截斷三重Q學(xué)習(xí)的策略，以得到更準(zhǔn)確的Q值估計；
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S7中，引入CyclicLR學(xué)習(xí)率調(diào)度器，調(diào)整學(xué)習(xí)率進行周期性衰減；
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S8中，假設(shè)車速預(yù)測時域為3s，在當(dāng)前時刻k，車輛的速度為v，將歷史的第k-3、k-2、k-1的車速以及k時刻的當(dāng)前車速輸入到車速預(yù)測模塊，該模塊輸出k+1、k+2、k+3時刻的預(yù)測車速；然后將的車速信息輸入到學(xué)習(xí)型預(yù)測控制的智能體模塊進行訓(xùn)練，并且利用車輛的速度、電池SOC、SOH,對預(yù)測時域內(nèi)的雙電機動力系統(tǒng)狀態(tài)進行更新：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟S10中，在訓(xùn)練完成后，將學(xué)習(xí)型預(yù)測控制的能量管理模型加載在整車控制器中，具體的執(zhí)行如下：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，包括以下具體步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟s1中獲取的汽車歷史工況數(shù)據(jù)為歷史車速。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟s4中訓(xùn)練好的車速預(yù)測模型中，輸入數(shù)據(jù)為當(dāng)前及歷史的車速信息，bitcn對輸入數(shù)據(jù)進行雙向處理；bitcn通過雙向信息流，捕捉到序列中的全局依賴關(guān)系；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟s5中雙電機純電動汽車模型的動力系統(tǒng)包括第一電機、第二電機、減速器、離合器、動力電池、電池管理系統(tǒng)bms、電機控制單元、dc-dc轉(zhuǎn)換器；
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟s5中整車所需的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩由縱向動力學(xué)計算：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的前后軸雙電機驅(qū)動純電動商用車驅(qū)制動控制方法，其特征在于，步驟s6中ddpg網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由當(dāng)前actor網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)actor...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：汪先鋒，段術(shù)林，李守仁，宋會，陳展鵬，荀輝，劉陽陽，
申請(專利權(quán))人：南京恒天領(lǐng)銳汽車有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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