基于mpc算法的混合动力汽车自适应巡航控制研究

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1、基于MPC算法的混合动力汽车自适应巡航控制研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：胡吉指导教师：舒红副教授专业：车辆工程学科门类：工学重庆大学汽车工程学院二O一五年五月TheResearchonAdaptiveCruiseControlforaHybridElectricVehicleBasedonMPCAlgorthmAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByHuJiSuperv

2、ised:AssociateProf.ShuHongSpecialty:VehicleEngineeringCollegeofautomotiveengineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2015中文摘要摘要车辆自适应巡航控制ACC（AdaptiveCruiseControl）系统是从传统的定速巡航CC（CruiseControl）系统发展而来的安全辅助驾驶系统，使用ACC系统能够有效地减轻驾驶员负担，减少由于错误驾驶和疲劳驾驶引起的交通事故，对于缓解交通拥堵也能起到一定的作用。而混合动力汽车具有节

3、省燃油、环境友好等特点。因此，从人、交通、环境以及能源的角度看，研究混合动力汽车自适应巡航控制系统都是具有很重要的工程应用价值。本文对混合动力汽车ACC系统控制策略进行了研究，主要研究内容如下：首先建立了混合动力汽车传动系统模型，包括发动机、电动机、蓄电池，并采用粒子群优化算法对发动机油耗和电机效率进行了数学拟合，以提高算法的运算速度。其次，设计了可变车间时距的安全距离算法，对该算法进行了稳定性分析，并将其与传统的固定车间时距安全距离算法结果进行了对比。设计了基于多目标优化函数的混合动力汽车自适应巡航系统全局优化控制策略，多目标包括跟随指标、节能指标，为了能

4、够避免发动机频繁带来的油耗恶化和对发动机造成的损坏，设计了发动机频繁启停函数。并在“走-停”工况、平路跟随工况、下坡跟随工况和上坡跟随工况和NEDC工况五种典型工况下进行了仿真分析。在全局优化控制策略分析的基础上，设计了混合动力汽车自适应巡航控制系统模型预测控制策略。采用C语言与MATLAB/Simulink建立仿真模型，采用与全局优化策略相同的仿真工况进行了仿真。结果表明所设计的ACC预测控制策略能够控制ACC车辆在保持与前车安全距离的情况下跟随前车行驶，能够合理控制发动机与电机协调工作，发动机的频繁起停次数也得到了较大程度的减少，蓄电池SOC与全局优化控

5、制下SOC值相差很小。关键词：混合动力汽车，自适应巡航控制系统，预测控制，动力学模型，仿真I英文摘要ABSTRACTAdaptiveCruiseControl(ACC)systemisanewgenerationsafedriverassistantsystem,whichdevelopsonthetraditionalCruiseControl(CC)system.ACCsystemcanreleasehumandrivers’burdeneffectively,reducecaraccidentsduetobaddrivingskillsandfatig

6、uedriving,andcanalsoplayaroletoeasetrafficjam.WhileHybridElectricVehicleisfuelsavingandenvironmentallyfriendly,whichisoneoftheimportantdevelopmenttrendoffutureautomobiles.ThereforecombiningthetwoandtheresearchonACCsystemofHybridElectricVehiclewillhaveagreatsignificanceintermsofhuma

7、n,traffic,environmentandenergy.Basedonthis,thispaperinvestigatesthecontrolstrategyofACCsystemforHybridElectricVehicle.ThespecificresearchContentsareasfollows:BuildingthewholevehiclemodelistheprerequisiteandfoundationtorealizetheACCcontrolsystemfunction,SobuiltwholevehiclemodelofHyb

8、ridElectricVehiclefirstly,