控制与决策

作者：朱波,吴迪,张农,郑敏毅

单位：合肥工业大学汽车工程技术研究院，合肥230009;合肥工业大学汽车与交通工程学院，合肥230009,,合肥工业大学汽车工程技术研究院，合肥230009,,合肥工业大学汽车工程技术研究院，合肥230009,,合肥工业大学汽车与交通工程学院，合肥230009,

关键词：电动汽车;V2I;交通信息;AMESim;MPC;信息融合

基金：国家重点研发计划项目(2017YFB0103700).

通过对标准新欧洲汽车法规循环(NEDC)工况的分析,提取出NEDC工况中的实时交通信息,分析不同驾驶状态对于车辆能耗的影响,提出一种新的基于实时交通信息的适用于V2I车辆的测试工况;结合电动汽车能量回收的优点,考虑电池-电机-制动特性约束,设计多源信息融合框架下的制动力分配策略;结合模型预测控制(MPC)的滚动优化思想提出MPC软约束框架下的电动汽车V2I最优控制策略;在AMESim & Simulink联合仿真平台上进行高精度纯电动车整车建模和MPC最优控制器的设计;对优化后车辆和未优化的车辆进行仿真对比验证,结果表明:结合道路交通信息进行最优决策的V2I纯电动车辆可有效降低车辆运行中的启停频率,减少整车能耗、车辆加速度和冲击度幅度,并显著提高整车经济性和舒适性.

来源：2020年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

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