CN105857312A - 一种高速公路重型卡车速度行驶优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高速公路重型卡车速度优化的方法，包括以下步骤：建立车辆的纵向动力学模型、建立车辆的发动机模型、非线性模型预测控制器设计。本发明采用模型预测控制的策略，考虑高速公路重型卡车行驶的燃油经济性及物理执行机构的约束，应用非线性模型预测控制的方法优化得到当前阶段道路信息下的最优发动机转矩，从而获得燃油经济性最佳的车辆速度，并且可以根据驾驶员对货运时效性的要求，对非线性模型预测控制器的时效系数进行设置，进而平衡货运时效及燃油经济两者之间的关系，既可以有效降低高速公路重型卡车的燃油消耗又能保证货运的时效性，节约能耗降低温室气体的排放。

Description

一种高速公路重型卡车速度行驶优化方法

技术领域

本发明涉及一种提高高速公路重型卡车燃油经济性的方法，具体的说是一种高速公路重型卡车速度行驶优化方法。

背景技术

汽车在给人们带来方便与快捷的同时，也给世界各国能源供应和环境保护带来了巨大的压力。货物运输是全球经济运转的核心部分，公路货物运输的需求逐年增加。然而道路交通的运输占全球能源的消耗以及温室气体的排放很大比例，大约占全球能源消耗的26％，而高速公路的货物运输又是道路交通运输的主要形式。因此，大量的相关研究致力于降低高速公路重型卡车的燃油消耗，以提高道路交通运输的燃油经济性。为了进一步降低高速公路重型卡车的燃油消耗，本发明对高速公路行驶的重型卡车进行速度行驶优化。

国内外目前针对车辆的速度优化控制策略主要有定速巡航以及自适应巡航控制。定速巡航虽然可以将车辆的速度固定在特定值，使车辆保持匀速行驶，从一定程度上达到降低燃油消耗的效果，但是速度却不一定为当前道路情况下的最佳燃油经济速度，并且定速巡航的功能过于单一也存在一定的局限性。自适应巡航控制是在传统车辆定速巡航的基础上发展起来的一种驾驶员辅助系统，可以通过检测车辆的状态信息(挡位、速度等信息)自动的调整车速，从而保证安全距离。然而高速公路行驶车辆相对较少，并且大型货车应行驶在右侧低速车道，涉及跟车、换挡的情况相对城市道路较少。自适应巡航控制更适用于交通流相对密集的乘用车辆，通过对前车的行驶状态的判断来决策自身车辆的行驶速度，而高速公路重型卡车行驶时车流相对稀疏前车较少，更需要的是根据当前的道路信息来决策出最优的燃油经济速度。所以本文提出了一种基于预测控制的方法对高速公路重型卡车的速度进行行驶优化，根据车辆当前道路信息以及驾驶员对货运时效性的需求，优化出最佳的燃油经济性时发动机转矩以降低车辆的燃油消耗。

发明内容

本发明提供了一种高速公路重型卡车速度优化的方法，采用模型预测控制的策略，考虑高速公路重型卡车行驶的燃油经济性及物理执行机构的约束，应用非线性模型预测控制的方法优化得到当前阶段道路信息下的最优发动机转矩，从而获得燃油经济性最佳的车辆速度，并且可以根据驾驶员对货运时效性的要求，对非线性模型预测控制器的时效系数进行设置，进而平衡货运时效及燃油经济两者之间的关系，既可以有效降低高速公路重型卡车的燃油消耗又能保证货运的时效性，节约能耗降低温室气体的排放。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种高速公路重型卡车速度优化的方法，包括以下步骤：

步骤一、建立车辆的纵向动力学模型：忽略前后轴的轴荷转移，用简化的单自由度模型表征车辆的纵向动力学；

步骤二、建立车辆的发动机模型：采集大量实验数据，建立发动机的燃油消耗数值模型，用以表示发动机单位时间内的燃油消耗率和发动机转矩、发动机转速之间的关系；

步骤三、非线性模型预测控制器设计：基于所述步骤一建立的车辆纵向动力学模型以及步骤二建立的发动机模型，设计带有约束的考虑柴油机燃油经济性的非线性模型预测控制器，将当前的道路信息及车辆自身速度输入到非线性控制器中，利用模型预测控制方法预测系统的未来动态，同时进行优化，决策出发动机当前最优转矩，并输出至车辆系统，使车辆以最优燃油经济速度行驶。

本发明的有益效果为：

1.本发明通过对道路信息及自身速度的采集，合理地优化出燃油经济最优的发动机转矩，有效地降低了高速公路上行驶的重型卡车的燃油消耗。

2.在一定程度上减轻了驾驶员的驾驶负担，由于控制器直接对发动机转矩进行控制从而改变车辆的速度，所以在此过程中驾驶员不需对油门和制动踏板进行操作，并且高速公路大部分路况为直线，只需对方向盘进行当前方向的矫正。但是当紧急状况发生时，驾驶员仍可踩下制动踏板对车辆进行控制。

3.根据发动机节气门开度、发动机输出力矩及发动机转速的三维map和发动机机节气门开度、发动机转速以及燃油消耗率的三维map对数据进行插值拟合，得出发动机输出力矩、发动机输出力矩及燃油消耗率三者之间的数值关系，建立重型卡车发动机燃油消耗的精确数值模型以及发动机的万有特性曲线。

附图说明

图1为车辆受力分析示意图；

图2为发动机转矩-发动机转速-节气门开度map；

图3为燃油消耗率-发动机转速-节气门开度map；

图4为燃油消耗率-发动机转速-发动机转矩拟合map；

图5为发动机万有特性曲线；

图6为燃油消耗总量仿真对比图；

图7为车辆行驶速度仿真对比图；

图8为车辆发动机转矩仿真对比图。

具体实施方式

本发明提供了一种高速公路重型卡车速度行驶优化的方法，该方法包括以下几个步骤：

步骤一、为了便于对车辆系统的分析及控制，根据牛顿第二定律建立车辆纵向动力学模型，忽略前后轴的轴荷转移，用简化的单自由度模型表征车辆的纵向动力学，如图1，其动力学方程为：

$m\stackrel{\·}{v}=F_{engine}-F_{grad}-F_{rolling}-F_{air}---\left(1\right)$

其中，m为车辆质量，单位kg；v为车辆纵向速度，单位m/s；F_engine、F_grad、F_rolling、F_air分别是车辆的发动机牵引力、道路坡度阻力、滚动阻力以及空气阻力，单位都是N。

$F_{engine}=\frac{T_t{i}_g{i}_0{\mathrm{\η}}_t}{r}---\left(2\right)$

其中，T_t为发动机转矩，单位Nm；i_g为车辆变速器传动比；i₀为车辆主减速器传动比；η_t是整车传动系的传动效率；r是车轮的半径，单位为m。

F_grad＝mg sin(θ) (3)

其中，g为重力加速度，单位m/s²；θ为道路坡度，单位rad。

F_rolling＝mgC_r cos(θ) (4)

其中，C_r表示滚动阻力系数。

$F_{air}=\frac{1}{2}{\mathrm{\ρAC}}_D{v}^2---\left(5\right)$

其中，C_D为空气阻力系数；ρ为空气密度，单位kg/m³；A是车辆迎风面积，单位m²；v为车辆纵向速度，单位m/s。

综上所述，车辆的纵向动力学方程可以表示成如下形式：

$m\stackrel{\·}{v}=\frac{T_t{i}_g{i}_0{\mathrm{\η}}_t}{r}-mgsin\left(\mathrm{\θ}\right)-{\mathrm{mgC}}_{r}cos\left(\mathrm{\θ}\right)-\frac{1}{2}{\mathrm{\ρAC}}_D{v}^2---\left(6\right)$

步骤二、建立车辆的发动机模型：采集大量实验数据，建立发动机的燃油消耗数值模型，用以表示发动机单位时间内的燃油消耗率和发动机转矩、发动机转速之间的关系；

为了精确分析车辆的燃油消耗，建立重型卡车柴油机的精确燃油消耗数值模型。提取某款重型卡车柴油机的发动机转矩、发动机转速及节气门开度三维map，如图2，以及燃油消耗率、发动机转速及节气门开度的三维map，如图3。发动机燃油消耗的数值模型表示的是柴油机单位时间内的燃油消耗率和发动机转矩、发动机转速之间的关系。

由于图2和图3两张柴油机机特性map均包含发动机节气门开度，所以可对两张map的数据在MATLAB中通过interp1函数进行线性插值，消去共有的节气门开度，再利用MATLAB工具箱cftool对整合出的发动机转矩、发动机转速及燃油消耗率的数据进行拟合，得到精度为10-⁶的归一化燃油消耗率与发动机转矩、发动机转速的多项式函数：

f_fuelrate(n,T)＝p₀₀+p₁₀n+p₀₁T+p₂₀n²+p₁₁nT+p₀₂T²+p₂₁n²T+p₁₂nT²+p₀₃T³ (7)

其中MATLAB工具箱cftool得出的拟合参数如表1所示：

表1发动机燃油消耗数值模型拟合参数

拟合参数	数值
		p00	0.002892
p10	0.00209
		p01	0.001245
p20	0.0005709
		p11	0.0009704
p02	-0.0004742
		p21	0.0002821
p12	-0.0002978
		p03	-7.293e-005

根据整合出的发动机转矩、发动机转速及燃油消耗率的数据，绘制燃油消耗率与发动机转矩、发动机转速的三维map，如图4所示。对得到的发动机燃油消耗map进行x-y平面的投影，即可得到重型卡车柴油机的发动机万有特性曲线，如图5所示。

得出发动机的燃油消耗数值模型，在已知任意时刻的发动机转速及发动机转矩的情况下，即可方便地求得当前时刻的燃油消耗率以及单位时间内的燃油消耗总量。

步骤三、非线性模型预测控制器设计：基于步骤一中建立的车辆纵向动力学模型以及步骤二中建立的燃油消耗数值模型，设计带有约束的考虑高速公路实际驾驶情况的非线性模型预测控制器，根据当前的道路信息及车辆的自身速度，利用模型预测控制方法预测系统的未来动态，同时进行优化，决策出最优的发动机转矩，并输出至车辆系统，从而使车辆获得当前的最佳燃油经济速度。

上述步骤三中的非线性模型预测控制器的设计包括以下步骤：

(1)控制问题描述：

在进行高速公路重型卡车行驶速度优化时，本发明选取发动机的转矩Tt作为控制变量，即u＝T_t，选取车辆的纵向车速作为状态量，即x＝v。为了满足速度优化过程中车辆的燃油经济性及时效性，本发明采用模型预测控制的方法对车辆发动机转矩进行优化，从而达到对车辆速度进行优化的目的。根据车辆的纵向动力学方程，整理得出优化过程中采用的预测模型，如下所示：

$\stackrel{\·}{v}=\frac{T_t{i}_g{i}_0{\mathrm{\η}}_t}{mr}-gsin\left(\mathrm{\θ}\right)-{\mathrm{gC}}_{r}cos\left(\mathrm{\θ}\right)-\frac{{\mathrm{\ρAC}}_D}{2m}{v}^2---\left(8\right)$

在步骤二中已经对式子中的各个参数的具体含义进行了介绍，在此就不在重复。根据发动机燃油消耗模型，并将归一化后的参数代入，整理得出优化过程中的能耗模型，如下所示：

f_fuelrate(n,T)＝0.002892+0.00209n+0.001245T+0.0005709n²+0.0009704nT-0.0004742T²+0.0002978n²T-0.0002978nT²+7.293e^-5T³ (9)

由于发动机转速与车辆速度存在着如下关系：

$\left\{\begin{array}{c}n=\frac{{\mathrm{\ω}}_e}{2\mathrm{\π}}\×60\\ {\mathrm{\ω}}_e=\frac{i_g{i}_0}{r}v\end{array}\right.---\left(10\right)$

其中，n为发动机转速，单位r/min，ω_e为发动机角速度单位，rad/s。

所以燃油消耗率与发动机转速、发动机转矩的函数关系式，可以转化成燃油消耗率与车辆速度、发动机转速的函数关系式。

至此可以将高速公路重型卡车速度优化整理成下面的形式：

$\begin{array}{cc}\underset{u}{min}& J=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}(f_{fuelrate}\·\mathrm{\Δ}t)\end{array}---\left(11\right)$

s.t.

T_{t_min}≤T_t≤T_{t_max} (12)

v_min≤v≤v_max (13)

$s\≥s_{max}-\frac{\mathrm{\κ}}{100}(s_{max}-s_{\min })---\left(14\right)$

式(11)是高速公路重型卡车速度优化的目标函数，其中N为模型预测控制方法中的预测步长，Δt是预测时域每一步向前预测的时长，燃油消耗率与预测步长每一步时长的乘积进行N步累加，并通过优化算法使累加值最小，从而达到预测时域燃油消耗最少，也就直接地反映了速度优化过程中的燃油经济性；式(12)是对优化过程中发动机转矩的约束，由于发动机固有属性的限制所以转矩存在最大值和最小值的限制，其中T_min和T_max分别是发动机转矩能达到的最小值和最大值，单位N；式(13)是对重型卡车在高速公路行驶时速度的限制，根据《高速公路交通管理办法》，货运车辆应在慢车道行驶，限速60km/h—100km/h，其中v_min和v_max分别车辆的最小和最大行驶速度，单位m/s；式(14)是对车辆行驶的时效约束，平衡货物运输时间以及燃油消耗两者之间的关系，如果单纯地为了降低燃油消耗可以让车辆行驶尽可能的慢，但这对货物运输是十分不合理的，很可能会导致货物的逾期送达，所以既要降低车辆行驶的燃油消耗，又要保证货物运输的时效性，式(14)中各变量的表达式如下所示：

s＝v·(N·Δt) (15)

其中，s是预测时域内车辆以当前速度行驶在预测时域内行驶的距离，单位m；

s_min＝v_min·(N·Δt) (16)

其中，s_min是预测时域内车辆以限定的最小速度行驶在预测时域内行驶的距离，即车辆在预测时域能行驶的最小距离，单位m；

s_max＝v_max·(N·Δt) (17)

其中，s_max是预测时域内车辆以限定的最大速度行驶在预测时域内行驶的距离，即车辆在预测时域能行驶的最大距离，单位m；

式(14)中的κ为人为控制的比例系数，可以在最优燃油消耗和最短时间到达指定地点之间进行人为控制，κ越大燃油消耗越低到达目的地的时间越长，反之燃油消耗高时间短。

(2)控制问题求解：

在高速公路重型卡车速度优化过程中，本发明利用MATLAB中fmincon函数对所设计的非线性模型预测控制器进行求解，控制器的参数如表2所示：

表2非线性模型预测控制器参数

参数	Tt_min,Tt_max	vmin,vmax	N
				值	-50,650	(60/3.6,100/3.6)	16

由于在实际的行车过程中不可避免的存在外界环境的干扰，预测模型仅仅考虑了车辆的纵向动力学，没有考虑行车过程中外界干扰的影响。因此，在优化过程中，如果直接将计算得到的最优的发动机转矩序列的N个速度值全部作用于控制车辆，将会导致模型失配现象，优化的速度效果变差。因此在实际的求解过程中，我们结合模型预测控制的思想，将每一时刻得到的最优发动机转矩序列的第一个值作用于车辆，实现滚动优化，从而减少其他干扰因素的影响。

(3)控制算法仿真验证

为了验证所设计的高速公路重型卡车速度优化方案的功能性，在MATLAB/SIMULINK中搭建非线性模型预测控制器，并与高精度卡车仿真软件TRUCKSIM一起进行联合仿真，TRUCKSIM提供高精度的卡车模型作为被控对象，最大程度地模拟现实情况中的卡车行驶状态。

在上述联合仿真平台下，进行模拟高速公路工况仿真实验，在坡度0.03753，高速公路直线行驶300m，并设置车辆初速度为70km/h，控制器时效系数κ选取为70；为了直观地验证在非线性模型预测控制器作用下高速公路重型卡车行驶时燃油消耗的减少，在相同的道路工况下没有控制器的作用，让重型卡车以恒速70km/h行驶，将有控制器作用和没有控制器作用下的仿真结果进行对比，如图6—8。

从仿真结果可以看出在控制器的作用下有效地降低了重型卡车高速公路行驶时的燃油消耗，从图6中可以看出，在控制器控制下的燃油消耗总量低于不施加控制的情况，油耗量分别为0.035031kg和0.038101kg，节油约7.35％，并且在此种工况下有控制器作用的车速始终高于没用控制器的情况，也验证了所设计的非线性控制器的时效性，证明了所设计的控制器对于高速公路重型卡车行驶时速度优化的有效性。

Claims (5)

1.一种高速公路重型卡车速度优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、建立车辆纵向动力学模型；

步骤二、建立车辆的发动机模型：采集实验数据，建立发动机的燃油消耗数值模型，用以表示发动机单位时间内的燃油消耗率和发动机转矩、发动机转速之间的关系；

步骤三、非线性模型预测控制器设计：基于所述步骤一建立的车辆纵向动力学模型以及步骤二建立的发动机模型，设计带有约束的考虑柴油机燃油经济性的非线性模型预测控制器，将当前的道路信息及车辆自身速度输入到非线性控制器中，利用模型预测控制方法预测系统的未来动态，同时进行优化，决策出发动机当前最优转矩，并输出至车辆系统，使车辆以最优燃油经济速度行驶。

2.如权利要求1所述的一种高速公路重型卡车速度优化的方法，其特征在于，所述步骤一建立的车辆纵向动力学模型为：

其中，m为车辆质量，单位kg；v为车辆纵向速度，单位m/s；T_t为发动机转矩，单位Nm；i_g为车辆变速器传动比；i₀为车辆主减速器传动比；η_t是整车传动系的传动效率；r是车轮的半径，单位为m；g为重力加速度，单位m/s²；θ为道路坡度，单位rad；C_r表示滚动阻力系数；C_D为空气阻力系数；ρ为空气密度，单位kg/m³；A是车辆迎风面积，单位m²。

3.如权利要求1所述的一种高速公路重型卡车速度优化的方法，其特征在于，所述步骤二建立车辆的发动机模型为：

f_fuelrate(n,T)＝0.002892+0.00209n+0.001245T+0.0005709n²+0.0009704nT-

0.0004742T²+0.0002978n²T-0.0002978nT²+7.293e^-5T³

4.如权利要求3所述的一种高速公路重型卡车速度优化的方法，其特征在于，所述步骤二建立车辆的发动机模型的具体过程为：

提取重型卡车柴油机的发动机转矩、发动机转速及节气门开度三维map，以及燃油消耗率、发动机转速及节气门开度的三维map；

对两张三维map的数据在MATLAB中通过interp1函数进行线性插值，消去共有的节气门开度，再利用MATLAB工具箱cftool对整合出的发动机转矩、发动机转速及燃油消耗率的数据进行拟合，得到精度为10^-6的归一化燃油消耗率与发动机转矩、发动机转速的多项式函数；

根据整合出的发动机转矩、发动机转速及燃油消耗率的数据，绘制燃油消耗率与发动机转矩、发动机转速的三维map，对得到的发动机燃油消耗map进行x-y平面的投影，即可得到重型卡车柴油机的发动机万有特性曲线。

5.如权利要求1所述的一种高速公路重型卡车速度优化的方法，其特征在于，所述步骤三非线性模型预测控制器设计包括以下步骤：

(1)控制问题描述：

将高速公路重型卡车速度优化整理成以下形式：

s.t.

T_{t_min}≤T_t≤T_{t_max} (12)

v_min≤v≤v_max (13)

所述式(11)是高速公路重型卡车速度优化的目标函数，其中N为模型预测控制方法中的预测步长，Δt是预测时域每一步向前预测的时长；

所述式(12)是对优化过程中发动机转矩的约束，其中T_min和T_max分别是发动机转矩能达到的最小值和最大值，单位N；

所述式(13)是对重型卡车在高速公路行驶时速度的限制，其中v_min和v_max分别为车辆的最小和最大行驶速度，单位m/s；

所述式(14)是对车辆行驶的时效约束，式中：s＝v·(N·Δt)；s_min＝v_min·(N·Δt)；s_max＝v_max·(N·Δt)；κ为人为控制的比例系数；

(2)控制问题求解。