混合动力汽车城市循环工况构建及运行工况多尺度预测

本文完成了插电式混合动力公交车工况数据的采集试验,对车辆行驶数据进行统计学分析,针对混合动力公交车的运行特点,制定了与之相应的车辆状态划分原则和特征参数评价准则。根据速度、加速度和坡度等特征参数,基于马尔科夫链的相关理论,构建了郑州市道路循环工况。以构建的循环工况为历史信息,采用多尺度单次预测法,建立了基于马尔科夫链的汽车运行工况预测模型,并以预测均方根误差最小为目标,对预测模型进行优化。最后将预测模型应用到实时仿真系统中,提出了循环工况状态缺失情况下的预测方法,汽车运行工况实时预测模型精度估算方法及有效预测时长的选取机制,并在硬件在环仿真平台上完成了汽车运行工况的实时预测试验。(1)分析了混合动力汽车与传统汽车运行特点的差异,制定了与传统构建法相区别的工况速度片段的划分原则,提出了循环工况构建过程中速度阈值、加速度阈值、PM(Performance Measure)值等参数的筛选与评价机制;为在循环工况中融入坡道信息,通过引入车辆瞬时输出功率和名义速度等参量,将速度片段归属到不同的状态簇中;最后基于马尔科夫随机过程相关理论,构建了包含坡道信息的郑州市城市循环工况,并将所得结果与基于主成分-聚类分析的传统短行程法构建的工况进行了对比分析。(2)提出了混合动力汽车运行工况多尺度预测方法。结合工况数据在相邻时刻速度值的相关性分析,验证了道路循环工况具有马尔科夫性;基于马尔科夫链-蒙特卡洛模拟法,提出了单尺度多次预测和多尺度单次预测两种针对插电式混合动力客车的工况预测方法;通过对比两种预测方法在预测精度方面的差异,选择了多尺度单次预测法作为本文预测模型的基本方法;在保证预测精度的前提下,使用均值滤波和最小二乘拟合对预测结果进行了优化。(3)对实时仿真系统中汽车运行工况的预测问题进行了分析,提出了循环工况状态缺失情况下的预测方法,实时仿真系统中预测精度的统计估算方法,以及有效预测时长的确定原则;基于MotoTron&VT System系统开发了运行工况预测的硬件在环仿真平台,将人为操纵的油门踏板和制动踏板的踏板信号解析成汽车当前的运行速度,在该仿真平台上完成了驾驶员在环的实时预测模型的测试验证,分析了实时预测模型的预测精度和运算速度等参数。