基于交通信息预测的智能网联混合动力汽车能源优化控制
徐福国1
申铁龙2
1.千叶大学大学院工学研究院,千叶日本263-85222.大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连 116024
摘要：车间通信和智能驾驶的快速发展为进一步提高混合动力汽车的能源效率提供了可能.另外,路线的地理信息对混合动力汽车的能源效率优化有很大的影响.本文考虑行驶路线的坡度对能源优化的影响,提出一种基于交通信息预测的实时能源管理策略,本策略同时对动力链和汽车的动态进行优化.首先,为了保证在红绿灯交通场景中的安全通过,本文提出了基于逻辑控制策略.其次,考虑与前车车间距的安全性,以实现能源消耗最小的目标,本文形成了一个带有约束的最优化问题,并利用极小值原理进行求解.最优控制问题中优化区间内的前车车速是系统的外部干扰信号,实现其精准的预测对能量优化性能的提高有着重要的作用,本文提出一种利用实时的网联信息的基于极限学习机的预测算法.最后,本文建立了一个交通在环的动力链仿真平台.所提出的算法在这一平台上得到验证,在不同交通密度的情景中,可以得出带有预测的能量管理策略可以平均提高17％的汽车能源效率.
关键词：可视域网联汽车混合动力汽车能源效率优化交通预测
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-10-10（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 1534-1542 )
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