混合动力电动重型车辆生态驾驶优化：全局最优解与恒速轮廓驾驶的比较研究

混合动力电动重型车辆生态驾驶优化：全局最优解与恒速轮廓驾驶的比较研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_73647931/article/details/146075836

混合动力电动重型车辆（HEHV）的生态驾驶优化是当前研究的热点问题。本文通过对比全局最优解与恒速轮廓驾驶两种策略，分析了它们在能耗效率、实时计算需求、硬件成本等方面的优劣，并给出了具体的场景应用建议。文章还提供了Matlab代码实现，帮助读者理解理论与实践的结合。

1. 概述

生态驾驶（Eco-Driving）的定义与目标

生态驾驶指通过优化车辆的行驶速度、加速度、换挡策略等，在保证安全性和准时性的前提下，最小化燃油消耗和尾气排放的驾驶方式。其核心目标包括：

• 减少能源消耗（如燃油或电能）及温室气体排放（如CO₂、NOx等）；
• 通过平滑驾驶行为（避免急加速/急减速）提升驾驶安全性和舒适性。

混合动力电动重型车辆（HEHV）的技术特点

• 动力系统：发动机与电动机均可独立驱动车辆（如丰田THS系统），混合度可达50%以上，适合中低速场景。
• 能量管理：支持再生制动能量回收，优化动力分配策略以平衡燃油效率与电池续航。
• 复杂约束：需同时满足速度、加速度、电池充放电状态（SoC）等多维约束。

速度约束的表现形式

• 法定限速：如高速公路、居民区等区域的固定限速。
• 动态约束：包括前车跟随距离、交通信号灯周期、道路线形（如弯道半径）等。
• 车辆动力学约束：如最大加速度/减速度、电机功率限制等。

2. 全局最优解的实现方法与优势

优化方法分类

• 动态规划（DP） ：通过逆向递推获得全局最优解，但计算复杂度高（维度灾难问题），需提前预知完整驾驶周期。
• Pontryagin最小值原理（PMP） ：推导闭式解析解，计算效率高，但需简化模型假设（如自由最终时间）。
• 元启发式算法（PSO、GA） ：通过随机搜索寻找近似最优解，适合实时应用，但存在收敛不确定性。

全局最优解的性能优势

• 能耗与排放：研究表明，全局优化策略可降低5%-40%的能耗，具体效果取决于路况复杂度。例如，在城市交叉口场景中，通过预测信号灯周期优化加减速，能耗可降低50%。
• 速度响应灵活性：能动态调整速度轮廓以适应实时交通（如避让前车、适应拥堵），避免恒速策略在动态环境中的低效。
• 混合动力系统协同：全局优化可协调发动机与电动机的介入时机，例如在低速时优先使用纯电模式，高速时切换混合动力模式以降低油耗。

3. 恒速轮廓驾驶的特点与局限性

实现方式

• 预先规划固定速度曲线（如基于道路限速或平均车速），通过巡航控制保持恒定速度。
• 典型应用场景为高速公路或低交通密度环境，避免频繁加减速。

性能表现

• 能耗效率：在平坦道路或稳定车流中，恒速驾驶因减少加速/减速损失，能耗接近最优解。但在复杂路况（如频繁启停、坡道）下，能耗可能比全局优化高10%-20%。
• 排放控制：恒定速度下发动机工作点固定，有利于降低瞬态排放，但无法利用电动机的零排放特性（如停车时关闭发动机）。
• 计算复杂度：无需实时优化算法，仅需简单控制逻辑，适合资源受限的嵌入式系统。

局限性

• 动态适应性差：无法响应突发交通事件（如行人闯入、前车急刹）。
• 混合动力潜力未释放：恒速策略可能无法充分利用再生制动或动力切换的节能机会。

4. 对比分析与应用场景建议

场景建议：

• 长距离高速公路：恒速驾驶可兼顾效率与成本，适合HEHV的长途运输。
• 城市配送与公交：全局优化策略更适合频繁启停和信号灯场景，结合V2I通信可进一步提升节能效果。
• 坡道与复杂线形道路：需动态调整速度以平衡能耗与安全性，推荐使用模型预测控制（MPC）等局部优化方法。

5. 未来研究方向

1. 实时优化算法改进：结合轻量化DP（如滚动时域优化）与机器学习（如DRL），平衡计算效率与全局最优性。
2. 车路协同（V2X）集成：利用交通信号预测、路侧单元数据提升速度轮廓规划的准确性。
3. 混合动力系统深度优化：探索发动机-电机-电池协同控制的多目标优化框架，同时考虑能耗、排放与电池寿命。
4. 人机共驾策略：研究驾驶员行为模型与自动驾驶系统的交互机制，提升生态驾驶的接受度与舒适性。

6. 结论

全局最优解在混合动力电动重型车辆的生态驾驶中展现出显著优势，尤其在动态交通环境下，但其高计算需求限制了实时应用。恒速轮廓驾驶虽实现简单，却难以适应复杂路况及混合动力系统的协同需求。未来需结合预测性算法与车路协同技术，推动生态驾驶策略在实时性、节能性与安全性上的进一步突破。

7. Matlab代码实现

参数设置

function [ par ] = parameters( par )
%Electric Motor - parameters
par.em.beta2 = 2*2.526044703610551e-04;
par.em.beta1 = 2*1.005;
par.em.beta0 = 2*0.292803996942460;
%Vehicle - parameters
par.veh.Af = 7.54; %frontal area
par.veh.Cdrag = 0.7; %drag coefficient
par.veh.Croll = 0.007; %rolling coefficient
par.veh.rhoa = 1.184;
par.veh.m = 15.95*1000;
par.veh.Cd = 0.5*par.veh.Cdrag*par.veh.rhoa*par.veh.Af; %drag constant
par.veh.Cr =par.veh.Croll*9.81*par.veh.m; %rolling resistance force
par.veh.g = 9.81;
par.veh.gamma1 = (1.5*2*pi)/(21000);
par.veh.gamma0 = -pi/4;
par.veh.beta = -((450)/2)*par.veh.gamma1;
par.veh.s0 = 0;
par.veh.sN = 21000;
par.veh.v0 = 70/3.6; % %[m/s]
par.veh.vN = 70/3.6; % %[m/s]
par.veh.vMax = 80/3.6; %[m/s]
par.veh.vMin = 60/3.6; %60/3.6; %[m/s]
par.veh.aMax=0.2*9.8; %[m/s^2]
par.veh.aMin=-0.2*9.8; %[m/s^2]
end

运行结果

代码实现

fig = figure;
left_color = [39, 75, 130]/255;
right_color = [36, 96, 63]/255;
set(fig,'defaultAxesColorOrder',[left_color; right_color]);
subplot(2,1,1)%---------------------
yyaxis left
axis([0, max(s/1000),min([v_bl;v]*3.6) ,max([v_bl;v]*3.6)])
plot(s_bl/1000,v_bl*3.6,'LineWidth',4)
hold on
plot(s/1000,v*3.6,'-.','LineWidth',4,'Color',[67, 137, 198]/255)
xlabel('Displacement \sl s \rm [km]')
ylabel('Velocity \sl v \rm [km/h]')
hold on
yyaxis right
ar=area(s_bl/1000,h_bl);
ar.FaceAlpha =0.3;
ar.FaceColor = [36, 96, 63]/255;
ar.LineStyle =':';
grid on
legend('Constant speed driving', 'Eco-driving');
subplot(2,1,2)%------------------------------------
yyaxis left
axis([0, max(s/1000) ,min(u/1000) ,max(u/1000)])
plot(s/1000,u/1000,'-.','LineWidth',4,'Color',[67, 137, 198]/255)
xlabel('Displacement \sl s \rm [km]')
ylabel('Traction Force \sl u \rm [kN]')
yyaxis right
ar=area(s_bl/1000,h_bl);
ar.FaceAlpha =0.3;
ar.FaceColor = [36, 96, 63]/255;
ar.LineStyle =':';
ylabel('Elevation \sl h \rm [m]')
grid on
saveas(gcf, 'results/ExampleB.fig')
print('results/plot', '-dpdf')

参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。