重度混合动力汽车油耗和排放的多目标随机最优控制策略

【摘要】：鉴于采用通常在特定工况下开发的控制策略的混合动力汽车在实际路况下的性能未必能达到最优的问题,将实际道路下的混合动力汽车能量管理策略问题转化为标准路况下的随机线性最优控制问题。建立了包含三效催化转化器热状态的混合动力汽车二次型状态空间方程,以发动机燃油消耗和三效催化转化器出口处的排放最小为优化目标,对蓄电池SOC、车速、三效催化转化器温度和出口排放等实际状态进行卡尔曼滤波估计,以对电机功率和发动机功率等输出变量进行最优反馈。仿真结果表明,与规则控制相比,所建立的随机最优控制策略能在满足车辆动力性要求的前提下,三效催化转化器的起燃时间约缩短160s,HC和CO的转化率明显提高。 【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;重庆交通大学机电与汽车工程学院;
【关键词】： 混合动力汽车 油耗 排放 线性二次型高斯最优控制 三效催化转化器
【基金】：国家自然科学基金(51305472) 重庆交通大学高层次人才科研启动经费项目资助
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 前言混合动力汽车通常是针对特定工况进行整车控制策略的开发,这些由实际交通特征进行概率统计和提取特征参数得到的典型循环工况与实际工况存在着较大差异,导致所开发的控制策略未能使车辆在实际行驶时的性能达到最优[1]。为此,人们提出根据历史行驶数据信息提取特征参数,结

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