基于MPC算法的混合動力汽車自適應巡航控制研究.pdf

1、車輛自適應巡航控制ACC（Adaptive Cruise Control）系統(tǒng)是從傳統(tǒng)的定速巡航CC（Cruise Control）系統(tǒng)發(fā)展而來的安全輔助駕駛系統(tǒng)，使用ACC系統(tǒng)能夠有效地減輕駕駛員負擔，減少由于錯誤駕駛和疲勞駕駛引起的交通事故，對于緩解交通擁堵也能起到一定的作用。而混合動力汽車具有節(jié)省燃油、環(huán)境友好等特點。因此，從人、交通、環(huán)境以及能源的角度看，研究混合動力汽車自適應巡航控制系統(tǒng)都是具有很重要的工程應用價值。本文對混合

2、動力汽車ACC系統(tǒng)控制策略進行了研究，主要研究內容如下：
　　首先建立了混合動力汽車傳動系統(tǒng)模型，包括發(fā)動機、電動機、蓄電池，并采用粒子群優(yōu)化算法對發(fā)動機油耗和電機效率進行了數學擬合，以提高算法的運算速度。
　　其次，設計了可變車間時距的安全距離算法，對該算法進行了穩(wěn)定性分析，并將其與傳統(tǒng)的固定車間時距安全距離算法結果進行了對比。
　　設計了基于多目標優(yōu)化函數的混合動力汽車自適應巡航系統(tǒng)全局優(yōu)化控制策略，多目標包括跟隨

3、指標、節(jié)能指標，為了能夠避免發(fā)動機頻繁帶來的油耗惡化和對發(fā)動機造成的損壞，設計了發(fā)動機頻繁啟停函數。并在“走-停”工況、平路跟隨工況、下坡跟隨工況和上坡跟隨工況和NEDC工況五種典型工況下進行了仿真分析。
　　在全局優(yōu)化控制策略分析的基礎上，設計了混合動力汽車自適應巡航控制系統(tǒng)模型預測控制策略。采用C語言與MATLAB/Simulink建立仿真模型，采用與全局優(yōu)化策略相同的仿真工況進行了仿真。結果表明所設計的ACC預測控制策略能夠