基于车联网的智能车辆节能诱导策略研究

发布时间：2020-11-04 02:55

　　 随着新一代网络通信技术的发展,车联网作为一个多领域多行业广泛参与的多信息融合技术,可以有效地提高车辆安全性能,减少能源消耗。本文针对城市道路工况车联网环境下的智能车辆节能诱导策略问题,开展了整车动力学建模、节能诱导全局优化策略开发、节能诱导策略在跟车工况的应用以及道路试验等方面的研究工作,具有重要的学术意义和实践价值。本文在文献调研的基础上,利用动力学仿真软件IPG Carmaker搭建了整车动力学模型。依据试验场地真实道路,在软件中搭建了道路环境模型。根据实车性能参数,对模型中的参数修订,保证了模型的性能。验证表明,无论是驾驶员驾驶车辆行驶,还是车辆按照一定的速度曲线自动行驶,在软件中仿真得到的车速、电机扭矩、瞬时电耗等结果都能很好地吻合,平均百公里电耗相对误差均不超过5%,验证了车辆-道路模型的有效性。以节能为目标开展了基于动态规划的智能车辆节能诱导策略研究。构建了基于动态规划的节能诱导策略,得到了固定道路上行驶的节能诱导速度曲线。当平均速度为24km/h时,全程耗时318s,全局能耗最优,平均百公里能耗为9.343kW h,比未优化时的平均百公里电耗节省了27.43%。又以平均速度为约束条件,得到了不同平均速度下的节能诱导结果;对节能诱导策略在跟车工况下的应用进行了仿真及分析。分析了跟车工况下前车可能出现的动作状态,基于MATLAB/Simulink和IPG Carmaker搭建了联合仿真模型,设计了节能诱导策略的决策层和控制层,开发了跟车控制策略。对典型跟车工况进行了仿真及分析,对前车NEDC循环工况进行了仿真及分析。仿真结果表明,两种工况下的累积电耗均优于用线性二次型优化算法优化得到的累积电耗。搭建了道路试验硬件平台,并对基于车联网的智能车辆节能诱导全局优化策略进行了道路试验。验证了平均车速分别为20km/h、30km/h、40km/h时的节能诱导策略。试验结果表明:和人类驾驶员相比,本文构建的节能诱导全局优化策略具有良好的节能效果。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U495
【部分图文】：

基于车联网的节能诱导策略总体结构设联网的智能车辆节能诱导策略，是一个在车联网环境下优化诱导的问题。本章首先介绍了全文研宄的大背景车能诱导策略的控制变量，建立了节能诱导策略的控制方导策略中涉及到的关键技术。??网环境??信技术的发展，尤其是５Ｇ技术落地之后，一张无处不在常生活，这就是车联网。车联网是在物联网的基础上发络，通过信息的收集、共享、处理，实现车与车（Ｖ２Ｖ）、车础设施（Ｖ２Ｉ）、车与云端网络（Ｖ２Ｎ）的沟通，使得交通精准、交通效率大大提高。??

２．３控制方案??如上所述，基于车联网的智能车辆节能诱导策略有两种控制目标。因此，本??文设计了一种分层控制方案。方案如图２－２所示。??当初、末状态确定后，车辆接收通过车联网获取到的道路及车辆信息形成约??束条件，与能耗最优的目标函数共同构成了第一层控制。这层控制的输出为车辆??的全局节能车速曲线。同时，将最优化过程中的中间结果即每一时刻的优化结果??传递给第二层控制。??当车辆处于跟车工况时，车辆接收通过车联网获取到的本车信息及前车信息，??结合第一层控制输入的中间结果，共同构成了第二层控制。这层控制的输出为跟??车工况的实时节能车速及相关物理量，经下层控制器转换后可直接控制车辆。??目标函数，约束条件??￣?１???｜???定义初状态—－定义末状态—＊＞?５Ｓ５５——＊？智能车辆??中间结果??定义当前?｜￣定义下一?｜?｜计算实时｜??时刻?１?时刻?节能车速?１職糊??Ｉ??本车状态

２．３控制方案??如上所述，基于车联网的智能车辆节能诱导策略有两种控制目标。因此，本??文设计了一种分层控制方案。方案如图２－２所示。??当初、末状态确定后，车辆接收通过车联网获取到的道路及车辆信息形成约??束条件，与能耗最优的目标函数共同构成了第一层控制。这层控制的输出为车辆??的全局节能车速曲线。同时，将最优化过程中的中间结果即每一时刻的优化结果??传递给第二层控制。??当车辆处于跟车工况时，车辆接收通过车联网获取到的本车信息及前车信息，??结合第一层控制输入的中间结果，共同构成了第二层控制。这层控制的输出为跟??车工况的实时节能车速及相关物理量，经下层控制器转换后可直接控制车辆。??目标函数，约束条件??￣?１???｜???定义初状态—－定义末状态—＊＞?５Ｓ５５——＊？智能车辆??中间结果??定义当前?｜￣定义下一?｜?｜计算实时｜??时刻?１?时刻?节能车速?１職糊??Ｉ??本车状态
【参考文献】

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本文编号：2869508