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原文传递一种用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法

专利名称：	一种用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法
摘要：	本发明公开一种用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，根据可预先了解信息的不确定性，从三个层次实现车速、滑移率、道路坡度信息的获取：当车辆在整个工况下的行驶车速和道路海拔可获取时，根据采集的数据获取各工况信息；当车辆在整个工况下行驶的工况信息所遵循的规律可获取时，若能用某一确切的分布函数以表述其分布规律，根据此函数获取各工况信息，反之，基于历史行驶数据构建状态转移概率矩阵，获取各工况信息；当车辆在整个工况下针对行驶的工况信息所施加的约束条件可获取时，根据所述约束条件获取其外轮廓线，基于熵最大原理获取各工况信息。能够为车辆全局能量管理提供全面、准确的工况信息，提高全局优化实车应用的可能性。
专利类型：	发明专利
申请人：	吉林大学
发明人：	许楠;孔岩;赵迪;初亮;杨志华;睢岩
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T00:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T10:00:00+0805
申请号：	CN201911390182.7
公开号：	CN110979342A
代理机构：	北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	许小东
分类号：	B60W40/105;B60W40/10;B60W40/076;B60W50/00;B;B60;B60W;B60W40;B60W50;B60W40/105;B60W40/10;B60W40/076;B60W50/00
申请人地址：	130000 吉林省长春市前进大街2699号
主权项：	1.一种用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，根据可预先了解信息的不确定性，从三个层次实现车速、滑移率、道路坡度信息的获取：当车辆在整个工况下行驶车速和道路海拔可获取时，根据车速和道路海拔获取对应采集时刻或地理位置的道路坡度以及滑移率；当车辆在整个工况下行驶的工况信息所遵循的规律可获取时，根据所述所遵循的规律获取车辆行驶车速、道路坡度以及滑移率；当车辆在整个工况下针对行驶的工况信息所施加的约束条件可获取时，根据所述约束条件获取车辆在整个工况下行驶的工况信息所遵循的规律，并获取车辆行驶车速、道路坡度以及滑移率。 2.如权利要求1所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，当车辆行驶车速和道路海拔可获取时，获取对应采集时刻或地理位置的道路坡度θ(k)：其中，h(k+Δt)，h(k)分别为下一时刻或地理位置、当前时刻或地理位置的海拔高度，v(k+Δt)，v(k)分别为下一时刻或地理位置、当前时刻或地理位置的车速，Δt为时间间隔；获取车速采集时刻或地理位置的滑移率λ：式中，vw为车辆轮速，vc为车辆行驶车速。 3.如权利要求1所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，当车辆在整个工况下行驶的工况信息满足概率分布函数F(X)或概率密度函数f(x)时，获取当前时刻或当前地理位置处车速、滑移率和道路坡度在下一时刻或下一地理位置的状态转移概率P为：式中，a为当前时刻或当前地理位置，b为下一时刻或下一地理位置；基于最大状态转移概率获取下一时刻或下一地理位置的车速、滑移率和道路坡度。 4.如权利要求1所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，当车辆在整个工况下行驶的工况信息不满足确定的概率分布函数或概率密度函数时，获取对应路段的历史车辆行驶数据，并将所述历史车辆行驶数据分为城市工况、高速工况和混合工况三类；以车辆行驶车速和加速度为状态变量，分别获取不同工况下的车速状态转移概率矩阵T∈Rpp×qq：式中，Vk+m-l为第k时刻或第k个地理位置的速度状态，ak+m表示第k+l时刻或第k+l个地理位置的加速度状态，l为状态转移概率矩阵的跨度，m∈{1，2，…，Lp}，Lp表示预测时长或地理位置间隔，i为速度状态且i∈{1，2，…，pp}，j为加速度状态且j∈{1，2，…，qq}；确定当前车辆行驶工况的类型，并获取当前时刻或当前地理位置的车速，基于对应工况下的车速状态转移概率矩阵，选择概率最大时对应的加速度作为所述当前时刻或当前地理位置的加速度，并获取下一时刻或下一地理位置的车速。 5.如权利要求4所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，当车辆在整个工况下行驶的工况信息不满足确定的概率分布函数或概率密度函数时，通过确定性跳跃循环状态CRJ网络确定滑移率，具体包括如下步骤：步骤一、按照采样周期，确定当前时刻或者地理位置的滑移率、车辆行驶车速以及路面最大附着系数；步骤二、确定三层CRJ神经网络的输入层神经元向量x＝{x1，x2，x3}；其中，x1为当前时刻或者地理位置的滑移率，x2为当前时刻或者地理位置的车辆行驶车速，x3为当前时刻或者地理位置的路面最大附着系数；步骤三、所述输入层向量映射到储备池，储备池的神经元为m个；步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o1}；其中，o1为下一时刻或者下一地理位置的滑移率；其中，所述输入层、储备池及所述输出层的激励函数均采用双曲正切函数，其状态方程为： x(k+1)＝tanh(Wmid·x(k)+Win·u(k)) 式中，Win为输入权重，Wmid为储备池对输出的权重，其包含循环权重和跳跃权重，Wout为输出权重。 6.如权利要求5所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，在所述步骤一中，所述当前时刻或者地理位置的路面最大附着系数的确定包括：获取历史车辆行驶数据，获取不同路面不同速度区间和加速度区间对应的滑移率数据库，并根据当前时刻或地理位置的车辆行驶车速和加速度确定不同路面对应的滑移率根据上一时刻或者地理位置的滑移率λi-1和当前时刻或地理位置的滑移率λi确定滑移率差值Δλ；获取当前时刻或者地理位置的滑动率λi与各个路面类型对应的滑动率的差值的均值当路面类型未发生变化，则当前时刻或地理位置的路面最大附着系数等于上一时刻或上一地理位置的路面最大附着系数；当获取当前时刻或者地理位置的滑动率λi与各个路面类型对应的滑动率的差值中的最小差值对应的路面类型，并确定当前时刻或地理位置的路面最大附着系数。 7.如权利要求1所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，当车辆在整个工况下行驶的工况信息不满足确定的概率分布函数或概率密度函数时，获取对应路段的所有可能行驶路线及其对应的绝对海拔，并获取所有可能行驶路线的相对海拔和坡度值；以相对海拔和坡度值为状态变量，分别获取不同路线的交叉路口处的道路坡度的状态转移概率矩阵T∈Rtt×ss：式中，Hk表示第k时刻或第k个地理位置的相对海拔状态，θk+l表示第k+l时刻或第k+l个地理位置的坡度值状态，p为相对海拔状态，且p∈{1，2，…，tt}，q为坡度值状态，且q∈{1，2，…，ss}；根据预测长度和当前时刻或当前地理位置的车速确定下一时刻或下一地理位置对应的交叉口地理位置区间，并基于所述道路坡度的状态转移概率矩阵获取所述交叉口地理位置区间的道路坡度，选择概率最大时对应的坡度值作为下一时刻或下一地理位置的坡度值。 8.如权利要求1所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，当车辆在整个工况下针对行驶的工况信息所施加的约束条件可获取时，能够获得从出发点到目的地以时间或地理位置为坐标的工况信息外廓线，根据最大熵原理，基于能够实现最大熵的高斯分布或平均分布实现车速工况信息的预测。 9.如权利要求8所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，当车辆在整个工况下针对行驶的工况信息所施加的约束条件可获取，且仅对各路段上的行驶车速的最值进行约束时，确定对应路段的行驶车速的不确定度H(X)：式中，X为对应路段的行驶车速，且X＝[x1，x2，…，xi，…xm]，X≤Xmax，其对应的概率为p1，p2，...，pi，...，pm，xi为对应路段在第i个时刻或者地理位置的行驶车速，pi为第i个时刻或者地理位置的行驶车速取值为xi的概率，且最大化所述不确定度H(X)，获得拉格朗日函数L(p，λ)：获得：p1＝p2＝…pi…＝pm＝1/m；获得对应路段各个时刻或地理位置的行驶车速在0～Xmax之间均匀分布取值；根据行驶车速按照权利要求7所述用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法获取对应路段的道路坡度和滑移率。 10.如权利要求8所述的用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，其特征在于，当车辆在整个工况下针对行驶的工况信息所施加的约束条件可获取，且仅对各路段上的行驶车速的均值和方差进行约束，确定对应路段的行驶车速的不确定度H(X)：式中，X为对应路段的行驶车速，且X＝[x1，x2，…，xi，…xm]，X≤Xmax，其对应的概率为p1，p2，...，pi，...，pm，xi为对应路段在第i个时刻或者地理位置的行驶车速，pi为第i个时刻或者地理位置的行驶车速取值为xi的概率，且μ为对应路段的行驶车速的均值，σ为方差；最大化所述不确定度H(X)，获得拉格朗日函数L(p，λ1，λ2，λ3)：获得：根据对应路段的行驶车速的概率p1，p2，...，pi，...，pm，获得对应路段各个时刻或地理位置的行驶车速；根据行驶车速按照权利要求7所述用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法获取对应路段的道路坡度和滑移率。
所属类别：	发明专利