【摘 要】
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在能源危机、环境污染和严苛的汽车尾气污染物排放法规的大背景下,混合动力汽车在提高燃油经济性和减少排放等方面具有显著优势;另一方面,智能交通系统的快速发展实现了混合动力汽车的网联化,将车联网技术与混合动力汽车的能量管理技术相结合,可以大幅度改善车辆的整体性能。本文针对一辆车联网环境下的混合动力汽车,在跟车场景下进行了考虑污染物排放的多目标能量管理优化,具体研究内容如下:（1）对一辆单轴并联式混合动力
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在能源危机、环境污染和严苛的汽车尾气污染物排放法规的大背景下,混合动力汽车在提高燃油经济性和减少排放等方面具有显著优势;另一方面,智能交通系统的快速发展实现了混合动力汽车的网联化,将车联网技术与混合动力汽车的能量管理技术相结合,可以大幅度改善车辆的整体性能。本文针对一辆车联网环境下的混合动力汽车,在跟车场景下进行了考虑污染物排放的多目标能量管理优化,具体研究内容如下:（1）对一辆单轴并联式混合动力汽车基于动态规划（Dynamic Programming,DP）算法进行能量管理策略（Energy Management Strategy,EMS）的研究。基于ADVISOR数据库建立了该混合动力汽车主要动力原件的数学模型及其整车纵向动力学模型;阐述了DP的基本原理,定义了以改善燃油经济性为目标的代价函数,构建了基于DP的能量管理策略;对所建立的模型进行优化后得到全局最优的结果,并与传统控制车辆进行了燃油经济性的对比。（2）跟车场景下基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）方法的网联混合动力汽车多目标EMS对比研究。对MPC理论进行了阐述,并基于此构建了跟车场景下的多目标能量管理优化框架,该策略考虑了跟车安全性、跟车舒适性和燃油经济性;为寻求最具燃油经济性的方法,分别采用传统的自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control,ACC）和EMS串联方式法（ACC+EMS）、ACC和EMS融合方式法（ACC-EMS）进行优化求解;对比分析了两种策略的优化性能,揭示了ACC-EMS策略在提高燃油经济性方面的优势。（3）基于MPC算法考虑尾气排放物和能量消耗的多目标优化问题对比研究。考虑了发动机排放模型,基于MPC构建了ACC-EMS多目标优化框架,确定了能量消耗和排放的最佳折中方案对应的排放权重系数,提高了跟车场景下车辆的综合性能;基于前车工况预测的巡航控制（Predictive Cruise Control,PCC）设计了跟车场景下的多目标EMS（PCC-EMS）,并对比了两种策略的优化性能。（4）基于工况识别的自适应调整ECMS优化策略的研究。对工况样本库的特征参数进行了相关性分析,优选出了三种特征参数用于工况聚类和工况识别;采用K-均值聚类法得到了三类典型工况数据分别用于离线获取相应的等效因子和工况识别器的训练,建立了基于LVQ神经网络工况识别的自适应调整ECMS能量管理策略。
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