一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法及系统

1.本发明涉及混合动力汽车能量管理领域，尤其是涉及一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法及系统。


背景技术：

2.混合动力汽车作为传统燃油车向纯电动汽车的过渡产品，受到广泛的关注。作为混合动力车辆研究领域的关键问题之一，能量管理策略的优劣直接影响着车辆的可靠性、机动性、经济性和排放性能。
3.目前，根据混合动力车辆控制需要，其能量管策略可大致分为三类。第一类为基于规则的能量管理策略，具体包括确定性规则能量管理策略、模糊规则能量管理策略和负载功率滤波能量管理策略；第二类为基于优化的能量管理策略，具体包括全局优化能量管理策略和瞬时优化能量管理策略；第三类为基于工况自适应的能量管策略，它是通过现有信息对未来工况进行预测实现。
4.现有技术中，rb+ecms(规则和等效燃油消耗最小)、pso+ecms(粒子群优化算法和等效燃油消耗最小)和dp+ecms(动态规划和等效燃油消耗最小)能量管理策略是较为典型的能量管理策略。基于rb+ecms的能量管理策略采用基于规则(rule-based，rb)的方法进行工作模式选择，采用ecms的方法进行功率分配和发动机/电机工作点优化。文献“equivalent consumption minimization strategy for parallel hybrid powertrains”较早提出了ecms，是一种常用的瞬时优化能量管理策略，科学地将电量消耗等效为燃油消耗，实时选择综合油耗最低的工作点。文献“mode shift map design and integrated energy management control of amulti-mode hybrid electric vehicle”采用动态规划方法对具有多种工作模式的通用volt进行了能量管理策略优化，考虑了模式切换过程的换挡频繁程度和能量损失，将优化所得各种工作模式的工作点提取出来形成换挡规则，并与ecms策略相结合，用于实车控制。文献“基于粒子群算法(pso)的插电式混合动力客车实时策略”利用pso离线优化特定工况下的等效因子和发动机起动车速，建立了基于等效因子优化的等效燃油消耗最少策略(ecms)。
5.此外，中国专利cn115071673a公开了一种基于无模型自适应控制的插电式混合动力汽车实时能量管理策略，所述能量管理策略采用分层优化控制架构，分为能量管理策略的上层和下层，策略上层基于反馈控制原理，通过车辆目标状态与实际状态的反馈可实时输出控制变量λ用于策略下层的控制；策略下层其关键控制参数为协态变量λ，通过无模型自适应控制器的在线控制调整，可实现未知工况下λ的在线优化，从而能够保证下层pmp策略对未知工况的自适应能力，在提升算法性能的同时保证了车辆的经济性。中国专利cn113859219a涉及一种基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法：首先划分驾驶工况网格单元，计算各网格单元的典型特征参数；采用pca方法对工况特征参数进行降维处理，采用聚类分析算法进行工况分类；建立基于神经网络的工况识别算法，采用特征参数和工况类型离线训练神经网络模型；利用历史速度数据在线识别工况类型，实时更新等
效因子，采用等效燃油消耗最小策略在线获取发动机电机功率分配，使得发动机工作在高效率区域，该方案考虑了驾驶工况对能量管理性能的影响，通过在线识别驾驶工况，可实时优化等效因子，提高了车辆燃油经济性以及能量管理策略的工况适应性。
6.上述能量管理策略虽然考虑了燃油消耗、反馈、工况识别等因素，但是，其对当前车辆状态的分析仍存在不足，所确定的能量管理策略仍有改进空间。


技术实现要素：

7.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法及系统。
8.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
9.根据本发明的第一方面，提供一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，包括以下步骤：
10.s1、获取车速、需求转矩、电池信息和整车需求功率，选择工作模式；
11.s2、如果工作模式为纯电动模式，则执行步骤s4，否则，工作模式为混合动力模式，对发动机功率和电池功率进行分配；
12.s3、对发动机工作点进行优化；
13.s4、对电机转速进行优化，计算电机工作点；
14.s5、输出工作模式、发动机工作点和电机工作点。
15.进一步地，所述步骤s1具体为：
16.基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，建立pso+ecms工作模式表格；
17.根据车速、需求转矩在所述pso+ecms工作模式表格表中查表得到工作模式；
18.若查表结果为纯电动模式，判断电池soc是否低于预设置的低电量阈值soc
low
，若是，则选择混合动力模式，否则保持纯电动模式；
19.若查表结果为混合动力模式，判断电池soc是否高于预设置的高电量阈值soc
high
，且整车需求功率是否小于预设置的高功率阈值p
out_high
，若是，则选择纯电动模式，否则保持混合动力模式。
20.进一步地，所述步骤s2中，进行功率分配具体为：
21.基于动态规划算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，计算得到不同整车需求功率下的功率分流比；
22.对不同整车需求功率下得到的多个功率分流比进行聚类分析，并对得到的不同整车需求功率下的功率分流比聚类中心进行曲线拟合，将该曲线作为中等soc的在线功率分配规则；
23.对不同整车需求功率的功率分流比的上下边界进行拟合，分别作为低soc和高soc的在线功率分配规则；
24.根据当前的整车需求功率和电池soc，确定得到功率分流比，基于所述功率分流比对发动机功率和电池功率进行分配。
25.进一步地，所述步骤s3中，若混合动力模式为功率分流模式，则对发动机工作点进行优化如下：
26.取发动机目标功率的等功率线，取所述等功率线与最佳油耗线的交点作为发动机最优工作点。
27.进一步地，所述步骤s3中，若混合动力模式为固定传动比模式，则发动机转速由车速计算得到，发动机转矩由发动机目标功率和发动机转速计算得到，计算公式如下：
[0028][0029][0030]
其中，n
ice
为发动机转速，t
ice
为发动机转矩，v
spd
为车速，p
ice
为发动机目标功率，ig为变速箱传动比，i
01
为主减速器传动比，r
wheel
为车轮半径。
[0031]
进一步地，所述步骤s4中，若电动模式为功率分流模式，则以电功率损耗最低为原则确定电机转速，所述电功率损耗的计算公式为：
[0032]
p
elec_loss
＝p
m/g1_loss
+p
m/g2_loss
+p
batt_loss
[0033]
其中，p
elec_loss
为总的电功率损耗，p
m/g1_loss
、p
m/g2_loss
和p
batt_loss
分别为电机m/g1、电机m/g2和电池的功率损耗；
[0034]
进一步地，当电机工作在发电状态时，电机功率损耗如式所示：
[0035][0036]
当电机工作在驱动状态时，电机功率损耗如式所示：
[0037][0038]
当电池工作在充电状态时，电池功率损耗如式所示：
[0039]
p
batt_loss
＝p
batt
·
(1-η
chg
)
[0040]
当电池工作在放电状态时，电池功率损耗如式所示：
[0041][0042]
式中，p
m/g_loss
代表电机的功率损耗，n
m/g
代表电机的转速，t
m/g
代表电机的转矩，η
gen
和η
mot
分别为电机的发电效率和驱动效率，p
batt
为电池输出功率，η
chg
和η
dchg
分别为电池的充电效率和放电效率。
[0043]
进一步地，所述步骤s4中，若电动模式为固定传动比模式，则电机转速和转矩为固定传动比模式下确定的转速和转矩。
[0044]
进一步地，还包括：识别当前的工况或驾驶风格，根据当前的工况或驾驶风格修正步骤s1中的工作模式和步骤s2中的功率分配，步骤s3中按照修正后的工作模式和功率分配进行计算，具体为：
[0045]
基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，以等效燃油消耗最少和工况结束时电池soc达到50％为目标，得到不同工况下的工作模式和功率分流比优化结果；
[0046]
基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，以降低整车油耗和保持电池soc平衡为目标，确定不同驾驶风格下的工作模式、功率分流比优化结果；
[0047]
识别当前的工况或驾驶风格，根据当前的工况或驾驶风格修正步骤s1中的工作模式和步骤s2中的功率分配。
[0048]
根据本发明的第二方面，提供一种混合动力汽车在线自适应能量管理系统，基于如本发明第一方面所述的混合动力汽车在线自适应能量管理方法，包括：
[0049]
工作模式选择单元，用于获取车速、需求转矩、电池信息和整车需求功率，选择工作模式；
[0050]
功率分配单元，用于对发动机功率和电池功率进行分配；
[0051]
发动机工作点优化单元，用于对发动机工作点进行优化；
[0052]
电机转速优化单元，用于对电机转速进行优化，计算电机工作点；
[0053]
输出单元，用于输出工作模式、发动机工作点和电机工作点。
[0054]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0055]
(1)对pso+ecms和dp+ecms能量管理策略的离线优化结果进行了分析，寻找控制变量的变化规律，提取控制规则，对工作模式选择、功率分配和工作点优化进行修正，满足在线控制要求，有利于应用全局优化的结果指导实车控制策略。
[0056]
(2)将工况识别和驾驶风格识别模块集成到整车控制模型中，根据识别结果选择相应的控制规则，满足自适应控制要求。
附图说明
[0057]
图1为一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法的流程示意图；
[0058]
图2为功率分流比聚类中心及拟合曲线示意图；
[0059]
图3为功率分流比及拟合曲线示意图；
[0060]
图4为电池目标功率查表示意图；
[0061]
图5为功率分流模式发动机最优工作点示意图；
[0062]
图6为工况/驾驶风格识别及修正示意图。
具体实施方式
[0063]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例，本发明的保护范围不限于下述的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0064]
此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0065]
本说明书提供了如实施例或流程示意图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以
按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)或者调整没有时序限制的步骤的执行顺序。
[0066]
当整车控制采用rb+ecms(基于规则和等效燃油消耗最小)的能量管理策略时，该策略算法简单，易于实现，但是在实车运行过程中，存在以下问题：
[0067]
(1)工作模式选择与功率分配、工作点优化分离，未考虑三者的相互影响。模式切换规则基于工程经验，需进行大量调试，且无法保证整车能耗的优化效果。
[0068]
(2)未对电池状态进行反馈控制，易出现电池soc过高或过低，无法保持电池工作在健康状态，且使电池工作效率低，增加电能损耗。
[0069]
(3)未根据不同工况及驾驶风格自适应地调整控制参数。
[0070]
(4)发动机工作点的分布较为分散，易出现在低效率区。
[0071]
为了解决以上问题，本发明提出了一种在线自适应能量管理策略，其流程图如图1所示。该策略从pso+ecms和dp+ecms离线优化的结果中提取规则，对工作模式选择、功率分配和工作点优化进行修正，并根据工况和驾驶风格自适应地调整这些规则。
[0072]
一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0073]
s1、获取车速、需求转矩、电池信息和整车需求功率，选择工作模式；
[0074]
步骤s1具体为：
[0075]
基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，建立pso+ecms工作模式表格；
[0076]
根据车速、需求转矩在pso+ecms工作模式表格表中查表得到工作模式；
[0077]
若查表结果为纯电动模式，判断电池soc是否低于预设置的低电量阈值soc
low
，若是，则选择混合动力模式，否则保持纯电动模式；
[0078]
若查表结果为混合动力模式，判断电池soc是否高于预设置的高电量阈值soc
high
，且整车需求功率是否小于预设置的高功率阈值p
out_high
，若是，则选择纯电动模式，否则保持混合动力模式。
[0079]
总的来说，本技术中工作模式选择是在pso+ecms离线优化的基础上，总结规律提取出控制规则。对于一个驾驶状态，有多种工作模式可选，并且每种工作模式下均有多个工作点可满足控制要求。根据ecms策略，计算所有工作模式下每个工作点的等效油耗，计算过程中等效因子由外层pso算法输入，其取值影响等效油耗计算结果，选择最低等效油耗所对应的工作模式和工作点作为控制策略，形成对应的工作模式表格。
[0080]
本技术以pso+ecms的工作模式表格为基础，进一步加入了对查表结果的在线修正，保证车辆在实际道路运行时，能够达到降低整车能耗和保持电池soc平衡的双重目标。修正思路为：通过车速与整车需求转矩查pso+ecms工作模式表得到工作模式，当查表结果为纯电动模式时，判断电池soc是否低于soc
low
，若是，则选择混合动力模式，否则保持纯电动模式；若查表结果为混合动力模式，判断电池soc是否高于soc
high
，且整车需求功率小于p
out_high
，若是，则选择纯电动模式，否则保持混合动力模式。可以理解的是，上述阈值soc
low
、soc
high
、p
out_high
都可以根据实际需要进行设置和调整。
[0081]
s2、如果工作模式为纯电动模式，则整车驱动功率均由电池提供，不需要考虑功率分配和发动机工作点优化，可直接执行步骤s4，否则，工作模式为混合动力模式，则需要对发动机功率和电池功率进行分配；
[0082]
步骤s2中，进行功率分配具体为：
[0083]
基于动态规划算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，计算得到不同整车需求功率下的功率分流比；
[0084]
对不同整车需求功率下得到的多个功率分流比进行聚类分析，并对得到的不同整车需求功率下的功率分流比聚类中心进行曲线拟合，将该曲线作为中等soc的在线功率分配规则；
[0085]
对不同整车需求功率的功率分流比的上下边界进行拟合，分别作为低soc和高soc的在线功率分配规则；
[0086]
根据当前的整车需求功率和电池soc，确定得到功率分流比，基于功率分流比对发动机功率和电池功率进行分配。
[0087]
混合动力模式功率分配是在dp+ecms离线优化的基础上提取出控制规则。从全局优化能量管理策略dp+ecms的优化结果(包括功率分配和发动机工作点)中提取功率分流系统输出功率、电池功率和发动机功率，以功率分流比(power split ratio，psr)表示三者之间的分配关系。主要步骤包括：根据dp+ecms优化结果提取得到混动模式功率分配关系，并计算功率分流比psr(表示发动机功率与功率分流系统输出功率的比值)；对psr进行聚类分析，对所得聚类中心进行曲线拟合，如图2所示，作为中等soc的在线功率分配规则；对psr的上下边界进行曲线拟合，如图3所示，分别作为低soc和高soc的在线分配规则；根据拟合曲线生成目标psr规则数表。
[0088]
在线控制时，如图4所示，根据整车需求功率和电池soc查表得到目标psr，进一步根据整车功率平衡关系得到电池目标功率p
batt_ini
。以电池目标功率p
batt_ini
为输出量，将离线优化的结果以三维表格的形式存储在控制模型中，输入量为电池soc和δsoc。其中，δsoc为当前时刻电池soc与d时间周期之前soc的差值，规划时加入这个参数的作用是避免电池长时间大功率充放电，保证电池工作在健康状态。
[0089]
s3、对发动机工作点进行优化；
[0090]
混合动力模式包括功率分流模式(hev4)和固定传动比模式(hev2)，两种模式发动机工作点的求解方法是不同的。
[0091]
对于功率分流模式，发动机的工作状态具有两个自由度，即发动机转速和发动机转矩，因此，在发动机目标功率确定后，其工作点可在等功率线上选取。为了保证所选的工作点油耗最低，取等功率线p
ice
与最佳油耗线的交点a(横纵坐标分别是转速和转矩)作为发动机最优工作点，如图5所示，其比油耗满足下列公式：
[0092]
bea＝minbe(p
ice
)
[0093]
其中，bea表示发动机工作点a的比油耗，p
ice
表示发动机目标功率。
[0094]
若混合动力模式为固定传动比模式，则发动机转速由车速计算得到，发动机转矩由发动机目标功率和发动机转速计算得到，计算公式如下：
[0095][0096][0097]
其中，n
ice
为发动机转速，t
ice
为发动机转矩，v
spd
为车速，p
ice
为发动机目标功率，ig为变速箱传动比，i
01
为主减速器传动比，r
wheel
为车轮半径。
[0098]
s4、对电机转速进行优化，计算电机工作点；
[0099]
纯电动模式同样包括功率分流模式(ev3)和固定传动比模式(ev2)。固定传动比模式的电机转速和转矩均是确定的，而功率分流模式的电机转速可自由调整。对于已知的整车需求功率，不同的电机转速对应的电功率损耗是不同的，因此，需要对电机转速进行优化，保证电功率损耗最低。电功率损耗的计算公式为：
[0100]
p
elec_loss
＝p
m/g1_loss
+p
m/g2_loss
+p
batt_loss
[0101]
其中，p
elec_loss
为总的电功率损耗，p
m/g1_loss
、p
m/g2_loss
和p
batt_loss
分别为电机m/g1、电机m/g2和电池的功率损耗；
[0102]
当电机工作在发电状态时，电机功率损耗如式所示：
[0103][0104]
当电机工作在驱动状态时，电机功率损耗如式所示：
[0105][0106]
当电池工作在充电状态时，电池功率损耗如式所示：
[0107]
p
batt_loss
＝p
batt
·
(1-η
chg
)
[0108]
当电池工作在放电状态时，电池功率损耗如式所示：
[0109][0110]
式中，p
m/g_loss
代表电机的功率损耗，n
m/g
代表电机的转速，t
m/g
代表电机的转矩，η
gen
和η
mot
分别为电机的发电效率和驱动效率，p
batt
为电池输出功率，η
chg
和η
dchg
分别为电池的充电效率和放电效率。
[0111]
s5、输出工作模式、发动机工作点和电机工作点。
[0112]
此外，上述策略中还包括：识别当前的工况或驾驶风格，根据当前的工况或驾驶风格修正步骤s1中的工作模式和步骤s2中的功率分配，步骤s3中按照修正后的工作模式和功率分配进行计算。
[0113]
由于不同的行驶工况和驾驶风格对整车经济性有显著影响，因此，本技术对当前的工况及驾驶风格进行识别，并根据识别结果对控制策略进行修正。如图6所示，工况/驾驶风格识别及修正包括工况识别、不同工况控制规则、驾驶风格识别、不同工况下各种驾驶风格的控制规则四部分。其中，汽车工况识别可以基于现有的识别方法进行，如专利cn113859219a、专利cn113276829a等，通过对车辆运动参数进行分析，得到车辆的当前工况类型。驾驶风格识别可以使用现有的识别方法进行，如专利cn115366891a、专利cn110254435a等。
[0114]
修正过程具体为：
[0115]
基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，以等效燃油消耗最少和工况结束时电池soc达到50％为目标，得到不同工况下的工作模式和功率分流比优化结果；
[0116]
基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，以降低整车油耗和保持电池soc平衡为目标，确定不同驾驶风格下的工作模式、功率分流比优化结果；
[0117]
识别当前的工况或驾驶风格，根据当前的工况或驾驶风格修正步骤s1中的工作模式和步骤s2中的功率分配。
[0118]
不同工况控制规则提取则是以等效燃油消耗最少和工况结束时电池soc达到50％为目标(目的)，采用pso+ecms能量管理策略优化等效因子(方法)，得到不同工况下工作模式和功率分流比优化结果(输出)，即为对应工况下的最优控制策略。
[0119]
不同工况下各种驾驶风格的控制规则提取则是以降低整车油耗和保持电池soc平衡为目标(目的)，对车速、需求功率与工况点分布进行分析，采用pso+ecms能量管理策略得到不同驾驶风格的最优等效因子(方法)，得到对应的工作模式、功率分流比(输出)，即为不同驾驶风格控制规则提取结果。
[0120]
根据工况/驾驶风格对工作模式和功率分流比进行修正后，进入步骤s3，发动机工作点优化包括发动机目标功率计算和发动机工作点优化两个模块。其中，发动机目标功率计算模块根据修正后的功率分流比以及电池目标功率和整车功率平衡关系得到发动机目标功率，如下：
[0121]
p
ice
＝p
demand
+p
loss-p
batt_crrt
[0122]
其中，p
ice
为发动机目标功率，p
demand
为整车需求功率，p
loss
为损耗功率，p
batt_crrt
为电池目标功率。
[0123]
与基于rb+ecms的能量管理策略相比，本技术具有以下明显优势：
[0124]
(1)基于电池当前工作状态与短期内电池soc的变化情况，可有效保护电池，提高电池工作效率及寿命，本技术提供的在线自适应能量管理策略将对电池工作状态的控制放在较高的优先级，首先确定电池功率，再根据整车功率平衡关系确定发动机功率，而后确定发动机工作点，这样可以使电池的工作状态与具体的工况无关。
[0125]
(2)在线自适应能量管理策略的控制流程与dp+ecms策略一致，有利于应用全局优化的结果指导实车控制策略，dp+ecms策略是根据状态变量电池soc的变化量得到电池目标功率，进而选取满足该功率的工作模式、发动机和电机工作点，这与在线自适应能量管理策略的控制流程是一致的。
[0126]
(3)功率分流混合动力模式的发动机工作点从最佳油耗线上选取，保证了发动机工作点集中分布在高效率区。
[0127]
(4)可根据车辆的运行情况识别工况和驾驶风格类型，并根据识别结果修正控制参数，实现自适应能量管理策略的自适应控制。
[0128]
本发明还提供一种混合动力汽车在线自适应能量管理系统，包括：
[0129]
工作模式选择单元，用于获取车速、需求转矩、电池信息和整车需求功率，选择工作模式；
[0130]
功率分配单元，用于对发动机功率和电池功率进行分配；
[0131]
发动机工作点优化单元，用于对发动机工作点进行优化；
[0132]
电机转速优化单元，用于对电机转速进行优化，计算电机工作点；
[0133]
输出单元，用于输出工作模式、发动机工作点和电机工作点。
[0134]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0135]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无
需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

技术特征：
1.一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、获取车速、需求转矩、电池信息和整车需求功率，选择工作模式；s2、如果工作模式为纯电动模式，则执行步骤s4，否则，工作模式为混合动力模式，对发动机功率和电池功率进行分配；s3、对发动机工作点进行优化；s4、对电机转速进行优化，计算电机工作点；s5、输出工作模式、发动机工作点和电机工作点。2.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，所述步骤s1具体为：基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，建立pso+ecms工作模式表格；根据车速、需求转矩在所述pso+ecms工作模式表格表中查表得到工作模式；若查表结果为纯电动模式，判断电池soc是否低于预设置的低电量阈值soc
low
，若是，则选择混合动力模式，否则保持纯电动模式；若查表结果为混合动力模式，判断电池soc是否高于预设置的高电量阈值soc
high
，且整车需求功率是否小于预设置的高功率阈值p
out_high
，若是，则选择纯电动模式，否则保持混合动力模式。3.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，所述步骤s2中，进行功率分配具体为：基于动态规划算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，计算得到不同整车需求功率下的功率分流比；对不同整车需求功率下得到的多个功率分流比进行聚类分析，并对得到的不同整车需求功率下的功率分流比聚类中心进行曲线拟合，将该曲线作为中等soc的在线功率分配规则；对不同整车需求功率的功率分流比的上下边界进行拟合，分别作为低soc和高soc的在线功率分配规则；根据当前的整车需求功率和电池soc，确定得到功率分流比，基于所述功率分流比对发动机功率和电池功率进行分配。4.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，所述步骤s3中，若混合动力模式为功率分流模式，则对发动机工作点进行优化如下：取发动机目标功率的等功率线，取所述等功率线与最佳油耗线的交点作为发动机最优工作点。5.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，所述步骤s3中，若混合动力模式为固定传动比模式，则发动机转速由车速计算得到，发动机转矩由发动机目标功率和发动机转速计算得到，计算公式如下：矩由发动机目标功率和发动机转速计算得到，计算公式如下：
其中，n
ice
为发动机转速，t
ice
为发动机转矩，v
spd
为车速，p
ice
为发动机目标功率，i
g
为变速箱传动比，i
01
为主减速器传动比，r
wheel
为车轮半径。6.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，所述步骤s4中，若电动模式为功率分流模式，则以电功率损耗最低为原则确定电机转速，所述电功率损耗的计算公式为：p
elec_loss
＝p
m/g1_loss
+p
m/g2_loss
+p
batt_loss
其中，p
elec_loss
为总的电功率损耗，p
m/g1_loss
、p
m/g2_loss
和p
batt_loss
分别为电机m/g1、电机m/g2和电池的功率损耗；7.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，当电机工作在发电状态时，电机功率损耗如式所示：当电机工作在驱动状态时，电机功率损耗如式所示：当电池工作在充电状态时，电池功率损耗如式所示：p
batt_loss
＝p
batt
·
(1-η
chg
)当电池工作在放电状态时，电池功率损耗如式所示：式中，p
m/g_loss
代表电机的功率损耗，n
m/g
代表电机的转速，t
m/g
代表电机的转矩，η
gen
和η
mot
分别为电机的发电效率和驱动效率，p
batt
为电池输出功率，η
chg
和η
dchg
分别为电池的充电效率和放电效率。8.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，所述步骤s4中，若电动模式为固定传动比模式，则电机转速和转矩为固定传动比模式下确定的转速和转矩。9.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法，其特征在于，还包括：识别当前的工况或驾驶风格，根据当前的工况或驾驶风格修正步骤s1中的工作模式和步骤s2中的功率分配，步骤s3中按照修正后的工作模式和功率分配进行计算，具体为：基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，以等效燃油消耗最少和工况结束时电池soc达到50％为目标，得到不同工况下的工作模式和功率分流比优化结果；基于粒子群算法和等效燃油消耗最小能量管理策略，以降低整车油耗和保持电池soc平衡为目标，确定不同驾驶风格下的工作模式、功率分流比优化结果；识别当前的工况或驾驶风格，根据当前的工况或驾驶风格修正步骤s1中的工作模式和步骤s2中的功率分配。10.一种混合动力汽车在线自适应能量管理系统，其特征在于，基于如权利要求1-9中任一所述的混合动力汽车在线自适应能量管理方法，包括：工作模式选择单元，用于获取车速、需求转矩、电池信息和整车需求功率，选择工作模
式；功率分配单元，用于对发动机功率和电池功率进行分配；发动机工作点优化单元，用于对发动机工作点进行优化；电机转速优化单元，用于对电机转速进行优化，计算电机工作点；输出单元，用于输出工作模式、发动机工作点和电机工作点。

技术总结
本发明涉及一种混合动力汽车在线自适应能量管理方法及系统，方法包括以下步骤：获取车速、需求转矩、电池信息和整车需求功率，选择工作模式；对发动机功率和电池功率进行分配；对发动机工作点进行优化；对电机转速进行优化，计算电机工作点；输出工作模式、发动机工作点和电机工作点。与现有技术相比，本发明对PSO+ECMS和DP+ECMS能量管理策略的离线优化结果进行了分析，寻找控制变量的变化规律，提取控制规则，对工作模式选择、功率分配和工作点优化进行修正，满足在线控制要求，有利于应用全局优化的结果指导实车控制策略。局优化的结果指导实车控制策略。局优化的结果指导实车控制策略。


技术研发人员：楼狄明 陈志林 张允华 房亮 谭丕强 胡志远
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2023.03.30
技术公布日：2023/7/6