一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法与流程

1.本发明属于车辆节能减排技术领域，尤其是涉及一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法。


背景技术：

2.我国基数巨大的汽车消耗大量化石燃料，同时排放物是大气污染物主要来源之一，节能减排是汽车行业健康发展的迫切需求。
3.实际用户下车辆的能耗存在较大差异，一方面受车辆动力系统综合效率影响，另一方面受车辆需求功影响，后者主要受相关于驾驶员驾驶策略的车速轨迹。因此，探索节能车速对降低实际用户下车辆能耗具有积极意义。如中国发明专利“一种基于伪谱法的车辆节能加速方式的优化方法”(申请号：201410809301.9)采用伪谱法研究了装备传统机械式变速器的车辆加速过程节能加速策略和车速轨迹，但是该方法存在以下不足：该种求解方法的求解速度难以满足工程化应用中实施计算的要求。中国发明专利“两交叉口间加速-匀速-减速三段式驾驶模式的节能方法”(申请号：201610412728.4)提出了针对两交叉口之间的加速-匀速-减速节能驾驶模型且采用变分法求解车速轨迹，具有较快的计算速度。
4.不同车重下车辆滑行阻力存在一定的差异且随着车重变化范围增加而变大，故车重影响车辆节能车速。目前，关于节能车速轨迹的研究未能考虑车重影响因素。
5.综上可知，在满足工程化应用的背景下，目前如何考虑车重因素以进一步降低车辆实际行驶过程的能耗是节能车速优化需要解决的问题。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明旨在提出一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法，以解决现阶段车辆节能车速未能兼顾车辆能耗和车重变化的问题。
7.为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
8.一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法，包括以下步骤：
9.s1、根据车辆行驶方程建立车辆纵向动力学模型；
10.s2、基于步骤s1中的车辆纵向动力学模型，采用双状态动态规划构建相关于车重的最优节能车速离线计算模型；
11.s3、根据步骤s2中的最优节能车速离线计算模型，建立相关于车重的最优节能车速库；
12.s4、根据步骤s3中的相关于车重的最优节能车速库，构建相关于车重的节能车速实时计算模型；
13.在步骤s1中的车辆纵向动力学模型的建立包括以下步骤：
14.s11、确定不同车重下车辆道路滑行阻力曲线，在给定车重下车辆下空挡滑行，连续记录车速与行驶时间的对应关系，计算得到使得车辆减速的滚动阻力ff、空气阻力fw和传动系阻力f
t
之和，道路滑行阻力计算的公式(1)如下：
[0015][0016]
式中，δ为惯性阻力，δ为车辆旋转质量转换系数，m为车重，v为车速，t为行驶时间，表征与车速无关而与车重相关的常数项阻力，表征与车速一次项和车重相关的阻力系数，表征与车速二次项和车重相关的阻力系数；
[0017]
s12、建立车辆纵向动力学模型，车辆纵向动力学模型如下：
[0018]
δma＝f
d-(ff fw f
t
)
ꢀꢀ
(2)；
[0019]
式中，a为车辆纵向加速度、fd为车辆纵向驱动力或制动力。
[0020]
进一步的，在步骤s2中的相关于车重的最优节能车速离线计算模型的建立包括以下步骤：
[0021]
s21、以车速和行驶里程分别为双状态变量、纵向加速度为决策变量、驱动功和制动功的绝对值之和wd为目标函数、行驶时间为阶段变量；以1秒钟的时间间隔δt将行驶时间划分为t个阶段[1,2,3,
…
,k-1,k,k 1,
…
,t-1,t]，得到公式(3)至公式(12)，公式(3)至公式(12)分别为：
[0022][0023][0024][0025]
sk＝vk×
δt 0.5
×ak
×
(δt)2ꢀꢀ
(6)；
[0026][0027][0028]amin
≤ak≤a
max
ꢀꢀ
(9)；
[0029]
vk≤v
max
ꢀꢀ
(10)；
[0030]
v1＝v
st
ꢀꢀ
(11)；
[0031]vt
＝v
ed
ꢀꢀ
(12)；
[0032]
式中，k为第k个阶段，sk为k阶段行驶里程，s为两交叉口间行驶里程，vk为k阶段起始车速，ak为k阶段加速度，为k阶段驱动力或制动力，为k阶段滚动阻力，为k阶段空气阻力，为k阶段传动系阻力，a
min
为车辆最小加速度，a
max
为车辆最大加速度，v
ave
为两交叉口间平均车速，v
max
为两交叉口间最高允许车速，v
st
为两交叉口驶入车速，v
ed
为两交叉口驶离车速；
[0033]
s22、从第t个阶段逐阶段逆向计算至第1个阶段，求取每个阶段下每个状态的最低目标函数值，建立相关于阶段变量和两个状态变量的目标函数值矩阵；
[0034]
s23、根据步骤s22中的目标函数值矩阵从第1个阶段逐阶段正向寻找最低目标函数值至第t个阶段，求解出在给定m、v
st
、v
ed
、v
ave
和s且满足a
min
、a
max
和v
max
限制的最优节能车速。
[0035]
进一步的，在步骤s3中的相关于车重的最优节能车速库的建立包括以下步骤：
[0036]
s31、选定行驶过两交叉口的平均车速v
ave
和驶离车速v
ed
；
[0037]
s32、将行驶里程s、驶入车速v
st
和车重m分别取值：[s1,s2,
…
,s
o-1
,so,s
o 1
,
…
,s
t-1
,s
t
]、和[m1,m2,
…
,m
q-1
,mq,m
q 1
,
…
,m
t-1
,m
t
]；
[0038]
s33、采用双状态动态规划建立的最优节能车速离线计算模型，分别求解mq、so、v
ed
、so/v
ave
情况下最优节能车速，其中，so/v
ave
为以平均车速v
ave
行驶过两交叉口里程so的行驶时间，建立相关于车重的最优节能车速库。
[0039]
进一步的，在步骤s4中的相关于车重的节能车速实时计算模型的建立包括以下步骤：
[0040]
s41、将相关于车重的最优节能车速库中最优节能车速的70％、15％和15％分别作为训练数据、验证数据和测试数据；
[0041]
s42、构建变车重条件下节能车速实时计算模型。
[0042]
相对于现有技术，本发明所述的一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法具有以下优势：
[0043]
(1)本发明所述的一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法在不同车重下根据相关于车重的节能车速实时计算模型动态计算节能车速，以提示给驾驶员，在保证安全行驶下驾驶员跟随节能驾驶车速。
[0044]
(2)本发明所述的一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法，实时提示给驾驶员的节能驾驶车速是在满足m、s、v
ave
、v
st
和v
ed
下具有最低的车辆驱动功和制动功绝对值之和，在保证实际道路行驶安全下，驾驶员在跟随节能驾驶车速后车辆能耗可显著的降低。
附图说明
[0045]
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0046]
图1为本发明实施例所述的在空载和满载下车辆最优节能车速示意图；
[0047]
图2为本发明实施例所述的一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法流程示意图。
具体实施方式
[0048]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0049]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相
对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0050]
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0051]
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0052]
最小二乘法：最小二乘法是一种在误差估计、不确定度、系统辨识及预测、预报等数据处理诸多学科领域得到广泛应用的数学工具。
[0053]
神经网络算法：逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
[0054]
如图1至图2所示，一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法，包括以下步骤：
[0055]
s1、根据车辆行驶方程建立车辆纵向动力学模型；
[0056]
s2、基于步骤s1中的车辆纵向动力学模型，采用双状态动态规划构建相关于车重的最优节能车速离线计算模型；
[0057]
s3、根据步骤s2中的最优节能车速离线计算模型，建立相关于车重的最优节能车速库；
[0058]
s4、根据步骤s3中的相关于车重的最优节能车速库，构建相关于车重的节能车速实时计算模型；本发明的目的是解决现阶段车辆节能车速未能兼顾车辆能耗、车重和计算实时性的问题，提出了一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法。本发明在考虑车重改变情况下基于双状态动态规划与神经网络算法实时计算节能车速，合理地分配车辆驱动力和制动力，充分利用车辆滑行能量，使得在不同车重下车辆驱动功和制动功绝对值之和为最小值。与已公开发布的节能车速计算方法相比，本方法兼顾车辆能耗和车重，具有较低的计算量、短的计算时间和较强的节能能力。
[0059]
在步骤s1中的车辆纵向动力学模型的建立包括以下步骤：
[0060]
s11、确定不同车重下车辆道路滑行阻力曲线，在给定车重下车辆下空挡滑行，连续记录车速与行驶时间的对应关系，计算得到使得车辆减速的滚动阻力ff、空气阻力fw和传动系阻力f
t
之和，道路滑行阻力计算的公式(1)如下：
[0061][0062]
式中，δ为惯性阻力，δ为车辆旋转质量转换系数，m为车重，v为车速，t为行驶
时间，表征与车速无关而与车重相关的常数项阻力，表征与车速一次项和车重相关的阻力系数，表征与车速二次项和车重相关的阻力系数；
[0063]
s12、建立车辆纵向动力学模型，车辆纵向动力学模型如下：
[0064]
δma＝f
d-(ff fw f
t
)
ꢀꢀ
(2)；
[0065]
式中，a为车辆纵向加速度、fd为车辆纵向驱动力或制动力。
[0066]
在本实施例里，步骤s1中建立车辆纵向动力学模型包括以下步骤：
[0067]
s101、确定不同车重下车辆道路滑行阻力曲线，在给定车重下车辆以不低于某车速(根据车辆允许车速上限值合理选取)下空挡滑行，连续记录车速与行驶时间的对应关系，根据滑行能量变化法计算得到使得车辆减速的滚动阻力(ff)、空气阻力(fw)和传动系阻力(f
t
)之和，道路滑行阻力计算公式由标准gb18352.3-2005得到，如下：
[0068][0069]
式中，δ为惯性阻力；δ为车辆旋转质量转换系数，对于载货车一般取1.04；m为车重；v为车速；t为行驶时间；表征与车速无关而与车重相关的常数项阻力；表征与车速一次项和车重相关的阻力系数(如：传动系阻力)；表征与车速二次项和车重相关的阻力系数(如：空气阻力)。和由不同车重下滑行数据通过最小二乘法拟合得到。
[0070]
s102、建立车辆纵向动力学模型：δma＝f
d-(ff fw f
t
)；
[0071]
式中，a为车辆纵向加速度、fd为车辆纵向驱动力或制动力。
[0072]
在步骤s2中的相关于车重的最优节能车速离线计算模型的建立包括以下步骤：
[0073]
s21、以车速和行驶里程分别为双状态变量、纵向加速度为决策变量、驱动功和制动功的绝对值之和wd为目标函数、行驶时间为阶段变量；以1秒钟的时间间隔δt将行驶时间划分为t个阶段[1,2,3,
…
,k-1,k,k 1,
…
,t-1,t]，得到公式(3)至公式(12)；所述公式(3)至公式(12)分别为：
[0074][0075][0076][0077]
sk＝vk×
δt 0.5
×ak
×
(δt)2ꢀꢀ
(6)；
[0078][0079][0080]amin
≤ak≤a
max
ꢀꢀ
(9)；
[0081]
vk≤v
max
ꢀꢀ
(10)；
[0082]
v1＝v
st
ꢀꢀ
(11)；
[0083]vt
＝v
ed
ꢀꢀ
(12)；
[0084]
式中，k为第k个阶段，sk为k阶段行驶里程，s为两交叉口间行驶里程，vk为k阶段起始车速，ak为k阶段加速度，为k阶段驱动力或制动力，为k阶段滚动阻力，为k阶段空气阻力，为k阶段传动系阻力，a
min
为车辆最小加速度，a
max
为车辆最大加速度，v
ave
为两交叉口间平均车速，v
max
为两交叉口间最高允许车速，v
st
为两交叉口驶入车速，v
ed
为两交叉口驶离车速。
[0085]
s22、从第t个阶段逐阶段逆向计算至第1个阶段，求取每个阶段下每个状态的最低目标函数值，建立相关于阶段变量和两个状态变量的目标函数值矩阵；
[0086]
s23、根据步骤s22中的目标函数值矩阵从第1个阶段逐阶段正向寻找最低目标函数值至第t个阶段，求解出在给定m、v
st
、v
ed
、v
ave
和s且满足a
min
、a
max
和v
max
限制的最优节能车速。
[0087]
在本实施例里，步骤s2中基于双状态动态规划建立相关于车重的最优节能车速离线计算模型包括以下内容：
[0088]
s201、建立相关于车重的最优节能车速离线计算模型：
[0089]
以车速和行驶里程分别为双状态变量、纵向加速度为决策变量、驱动功和制动功的绝对值之和wd为目标函数、行驶时间为阶段变量；以1秒钟的时间间隔δt将行驶时间划分为t个阶段[1,2,3,
…
,k-1,k,k 1,
…
,t-1,t]。
[0090][0091][0092][0093]
sk＝vk×
δt 0.5
×ak
×
(δt)2[0094][0095][0096]amin
≤ak≤a
max
[0097]
vk≤v
max
[0098]
v1＝v
st
[0099]vt
＝v
ed
[0100]
式中，k为第k个阶段；sk为k阶段行驶里程；s为两交叉口间行驶里程；vk为k阶段起始车速；ak为k阶段加速度；为k阶段驱动力或制动力；为k阶段滚动阻力；为k阶段空气阻力；为k阶段传动系阻力；a
min
为车辆最小加速度；a
max
为车辆最大加速度；v
ave
为两交叉口间平均车速；v
max
为两交叉口间最高允许车速；v
st
为两交叉口驶入车速；v
ed
为两交叉口驶离车速。
[0101]
在本实施例里，在步骤s2中相关于车重的最优节能车速离线计算模型的求解过程包括以下步骤：
[0102]
s202、从第t个阶段逐阶段逆向计算至第1个阶段，求取每个阶段下每个状态的最低目标函数值，建立相关于阶段变量和两个状态变量的目标函数值矩阵；
[0103]
s203、根据已建立的目标函数值矩阵从第1个阶段逐阶段正向寻找最低目标函数值至第t个阶段，求解出在给定m、v
st
、v
ed
、v
ave
和s且满足a
min
、a
max
和v
max
限制的最优节能车速。
[0104]
在步骤s3中的相关于车重的最优节能车速库的建立包括以下步骤：
[0105]
s31、选定行驶过两交叉口的平均车速v
ave
和驶离车速v
ed
；
[0106]
s32、将行驶里程s、驶入车速v
st
和车重m分别取值：[s1,s2,
…
,s
o-1
,so,s
o 1
,
…
,s
t-1
,s
t
]、和[m1,m2,
…
,m
q-1
,mq,m
q 1
,
…
,m
t-1
,m
t
]；
[0107]
s33、采用双状态动态规划建立的最优节能车速离线计算模型，分别求解mq、so、v
ed
、so/v
ave
情况下最优节能车速，其中，so/v
ave
为以平均车速v
ave
行驶过两交叉口里程so的行驶时间，建立相关于车重的最优节能车速库。
[0108]
在本实施例里，步骤s3中建立相关于车重的最优节能车速库包括以下步骤：
[0109]
s301、选定行驶过两交叉口的平均车速v
ave
和驶离车速v
ed
；
[0110]
s302、将行驶里程s、驶入车速v
st
和车重m分别取值：[s1,s2,
…
,s
o-1
,so,s
o 1
,
…
,s
t-1
,s
t
]、和[m1,m2,
…
,m
q-1
,mq,m
q 1
,
…
,m
t-1
,m
t
]；采用双状态动态规划建立的最优节能车速离线计算模型，分别求解不同情况下(mq,so,v
ed
,so/v
ave
)下最优节能车速，其中so/v
ave
为以平均车速v
ave
行驶过两交叉口里程so的行驶时间，建立相关于车重的最优节能车速库。
[0111]
在步骤s4中的相关于车重的节能车速实时计算模型的建立包括以下步骤：
[0112]
s41、将相关于车重的最优节能车速库中最优节能车速的70％、15％和15％分别作为训练数据、验证数据和测试数据；
[0113]
s42、构建变车重条件下节能车速实时计算模型。
[0114]
在本实施例里，步骤4中构建相关于车重的节能车速实时计算模型包括以下内容：
[0115]
将相关于车重的最优节能车速库中最优节能车速的70％、15％和15％分别作为训练数据、验证数据和测试数据，采用神经网络算法进行有监督学习，构建变车重条件下节能车速实时计算模型。
[0116]
实施例1
[0117]
一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法，包括以下步骤：
[0118]
s1、基于车辆的行驶方程构建相关于车重的车辆纵向动力学模型；
[0119]
s2、根据相关于车重的车辆纵向动力学模型，采用双状态动态规划构建相关于车重的最优节能车速离线计算模型；
[0120]
s3、根据已建立的相关于车重的最优节能车速离线计算模型，建立相关于车重的最优节能车速库；
[0142][0143][0144]amin
≤ak≤a
max
[0145]
vk≤v
max
[0146]
v1＝v
st
[0147]vt
＝v
ed
[0148]
式中，k为第k个阶段；sk为k阶段行驶里程；s为两交叉口间行驶里程；vk为k阶段起始车速；ak为k阶段加速度；为k阶段驱动力或制动力；为k阶段滚动阻力；为k阶段空气阻力；为k阶段传动系阻力；a
min
为车辆最小加速度；a
max
为车辆最大加速度；v
ave
为两交叉口间平均车速；v
max
为两交叉口间最高允许车速；v
st
为两交叉口驶入车速；v
ed
为两交叉口驶离车速。
[0149]
步骤s2中相关于车重的最优节能车速离线计算模型的求解过程包括以下步骤：
[0150]
s202：从t阶段逐阶段逆向计算至第1阶段，求得每个阶段每个状态的最低目标函数值，已建立相关于阶段和双状态变量的目标函数值矩阵；
[0151]
s203、基于已建立的目标函数值矩阵从1阶段逐阶段正向寻找最低目标函数值至第t阶段，求取在给定m、v
st
、v
ed
、v
ave
和s且满足a
min
、a
max
和v
max
限制的最优节能车速。
[0152]
步骤s3中构建相关于车重的最优节能车速库包括以下步骤：
[0153]
s301、选定车辆行驶过两交叉口之间道路的平均车速v
ave
和驶离车速v
ed
；
[0154]
s302、将行驶里程s、驶入车速v
st
和车重m分别取值：[s1,s2,
…
,s
o-1
,so,s
o 1
,
…
,s
t-1
,s
t
]、和[m1,m2,
…
,m
q-1
,mq,m
q 1
,
…
,m
t-1
,m
t
]；采用双状态动态规划建立的最优节能车速离线计算模型，分别求解不同情况下(mq,so,v
ed
,so/v
ave
)下最优节能车速，其中so/v
ave
为以平均车速v
ave
行驶过两交叉口里程so的行驶时间，建立相关于车重的最优节能车速库。
[0155]
步骤s4中构建相关于车重的节能车速实时计算模型包括以下内容：
[0156]
将相关于车重的最优节能车速库中最优节能车速的70％、15％和15％分别作为训练数据、验证数据和测试数据，采用神经网络算法进行有监督学习，构建变车重条件下节能车速实时计算模型。
[0157]
相对于现有技术，本发明所述的一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法具有以下有益效果：
[0158]
(1)本发明所述的一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法，在不同车重下根据相关于车重的节能车速实时计算模型动态计算节能车速，以提示给驾驶员，在保证安全行驶下驾驶员跟随节能驾驶车速；
[0159]
(2)本发明所述的一种变车重条件下两交叉口间节能车速实时计算方法，实时提示给驾驶员的节能驾驶车速是在满足m、s、v
ave
、v
st
和v
ed
下具有最低的车辆驱动功和制动功
绝对值之和，在保证实际道路行驶安全下，驾驶员在跟随节能驾驶车速后车辆能耗可显著的降低。
[0160]
具体实施方式：
[0161]
应用安装gps仪的车辆采集相关于经纬度的道路坐标，建立某区域的数字地图，嵌入到快速原型控制器中；
[0162]
在车上安装gps仪、快速原型控制器和车载显示屏，gps仪通过can总线将车辆实时经纬度坐标和车速发送至已加载相关于车重的节能车速实时计算模型的快速原型控制器，车载显示器显示快速原型控制器的输出结果；
[0163]
驾驶员选定车重m和两交叉口间的平均车速v
ave
，通过数字地图获取两交叉口之间的道路里程s和对应的经纬度轨迹，以v
ave
和s计算量交叉口间的行驶时间t；
[0164]
当车辆刚驶入某两交叉口时，基于驶入两交叉口时的m、t和s采用相关于车重的节能车速实时计算模型求解相关于里程的节能车速；
[0165]
基于两交叉口相关于里程的经纬度轨迹将相关于里程的节能车速转化为相关于经纬度轨迹的节能车速；
[0166]
当车辆驶入某两交叉口后，根据车辆当前经纬度位置求取相关于经纬度轨迹节能车速中最近距离的节能车速，作为动态提示车速；
[0167]
节能车速提示通过车载显示屏显示，以动态提示驾驶员。
[0168]
此外，现有技术中要点是车辆通过两交叉口的行驶时间可变，但是默认车重保持不变。车重变化范围在不同类型车辆下差异很大，如乘用车变化较小，但是载货车变化很大，同时车重变化大的车辆节能车速差异大，如图1所示，满载节能车速和空载节能车速，二者重量不同，其车辆最优节能车速变化曲线不同。
[0169]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。