基于瞬态修正的车辆燃油消耗模型建模

针对稳态油耗特性的稳态模型使得车辆工作在瞬态条件时的油耗估计与实际燃油消耗偏差较大的问题.在稳态油耗模型的基础上引入瞬态修正模块,建立了一种新的瞬态油耗模型BIT-TFCM.利用真实油耗数据对BIT-TFCM做了验证.结果表明,引入瞬态修正模块后,BIT-TFCM的平均预测误差比没有瞬态修正的稳态模型低了约11.44%~19.28%.此外,与经典的VT-Micro模型相比,BIT-TFCM预测更接近实测值.

基于最小二乘法的车辆瞬态燃油消耗估计

精确的车辆瞬态燃油消耗估计是车辆节能控制研究的基础,稳态燃油消耗模型受燃油发动机的非线性工作特性、驾驶员的驾驶习惯、车辆行驶的环境、车辆行驶状态、车辆负载等多种因素影响,计算的瞬态燃油消耗与实际燃油消耗偏差较大,现有瞬态油耗模型参数不易标定,因此本文中通过车辆速度与加速度构建了一种新的瞬态燃油消耗估计模型。采用最小二乘法对模型中的参数进行求解,为进一步降低瞬态燃油消耗率的估计偏差,引入指数速度衰减的加权因子,即采用带指数衰减因子的最小二乘法求解油耗模型中的参数,并通过实车试验对瞬态油耗估计方法进行验证。试验结果表明,基于最小二乘法的油耗模型可精确地估计车辆瞬态油耗,带指数速度衰减因子的最小二乘法可进一步降低油耗模型的油耗估计偏差,且估计精度受车辆行驶状态和道路环境等因素影响较小。

智能车经济性起步车速规划研究

智能车的车速决策影响燃油经济性。以起步阶段加速工况的燃油经济性为优化目标,建立了瞬态燃油消耗模型,并提出了基于该模型的经济性换挡规律制定方法;根据车辆纵向动力学方程,建立了基于前向欧拉离散方法的车速状态转移方程,以及确定相应的初末约束条件、边界条件;基于动态规划最优性原理,提出了智能车起步过程的经济性车速规划方法,建立了基于速度状态搜索策略;根据Matlab/Simulink和CarSim联合仿真,对比了典型驾驶员速度跟随模式的燃油消耗水平,结果表明,基于动态规划优化后的经济性车速及相应的挡位序列具有良好的节油特性,可为智能车经济驾驶的车速规划及挡位规划提供指导。

智能汽车换道轨迹的燃油经济性研究

基于智能汽车行驶的空间约束和运动轨迹曲率约束等限制,对换道轨迹的燃油经济性进行了研究.基于发动机瞬态油耗模型,确定了平路行驶的最经济车速,并建立了能满足各种约束的3阶贝塞尔换道轨迹模型.通过Matlab/Simulink与Carsim联合仿真验证,文中设计的贝塞尔换道轨迹的油耗分别比已有的sin-tanh和x-sin换道轨迹节油了3.49%和0.77%,其最大横向加速度值也分别比sin-tanh和x-sin换道轨迹降低了31.75%及7.45%.因此在保证智能汽车安全舒适行驶的基础上,利用贝塞尔换道轨迹的汽车油耗更少,对应的最大横向加速度更小,表明贝塞尔换道轨迹模型具有优越性.