基于模式识别的插电式混合动力汽车能量管理策略

混合动力电动汽车（HEV）和插电式混合动力汽车（PHEV）需要一个特定的控制器即能量管理系统（EMS），从而可以充分利用其电源，合理地进行内燃机和电机之间的功率分配（EM）。基于不同的优化规则，将电动汽车EMS分别基于全局优化策略和动态规划（DP）策略优化动力总成控制。

全局优化策略是在一个完整的预定义驱动循环中进行数学优化；DP策略是在行程超出全电动范围（AER）时采用混合策略进行控制，并且能提出可实时控制的方案。以这两种策略为基础的方法计算简单，可靠性和鲁棒性好，但不能达到全局最优，因为控制决策不考虑整个行程信息。因此，提出了一种新的混合动力汽车实时混合策略，其采用的驱动模式识别模块基于K-近邻（KNN）算法。

按照预定义的驱动模式对代表不同驾驶条件的控制参数进行离线优化。识别预优化的控制参数用于实时控制，从而适应当前的驱动条件进行动力总成控制。在不同的驱动周期结合使用的驱动模式对选择的控制参数进行实时优化。此外，评估了基于高速模式识别的KNN精度，但还没有进行燃油经济性的研究。提出了一种结合速度模式识别及行程的混合策略，并通过了试验测试。

刊名：International Journal

of Intelligent Transportation Systems Research（英）

刊期：2016年第2期

作者：Nicolas Denis et al

编译：徐嘉浩