一种燃料电池重卡预见性巡航控制方法及系统与流程

1.本发明涉及巡航控制技术领域，特别是涉及一种燃料电池重卡预见性巡航控制方法及系统。


背景技术：

2.为了缓解卡车司机在长途高速运输时的驾驶压力，减轻驾驶员的疲劳程度，巡航控制技术等先进的辅助驾驶系统已经被大量用于卡车上。高级辅助驾驶系统(adas)是当下智能交通领域的研究重点之一。adas主要依靠车载传感器对本车周围的行驶环境及本车的运动状态进行感知和获取，在实际行驶过程中协助驾驶员对车辆进行控制，部分或完全承担驾驶员工作，从而降低驾驶负荷，提高车辆操控的准确性。巡航控制和自动防碰撞是adas的两个主要的分支。常用的巡航控制有定速巡航控制、预见性巡航控制。巡航控制可以在车辆处于潜在危险时向驾驶员提供预警或提前启动被动安全系统，达到避免事故和减轻危害的目的。
3.传统的定速巡航系统可以实现卡车以设定的车速为目标进行匀速行驶，在一定程度上可以减轻驾驶员的负担，并在平缓道路上减轻卡车行驶的能耗。然而，中国的道路系统错综复杂，多山地区路况复杂，一些多山地区的道路较陡，卡车在较陡的坡道上通过定速巡航系统控制行驶时，会加大卡车的能量消耗，增加运输成本。一些多山地区的道路较陡，卡车在较陡的坡道上通过定速巡航系统控制行驶时，会加大卡车的燃油消耗，增加运输成本。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种燃料电池重卡预见性巡航控制方法及系统，通过网联车云通讯实现预见性巡航控制，能更有效的提高定速巡航的安全性和有效性，更大程度的降低运输成本。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
6.一种燃料电池重卡预见性巡航控制方法，包括：
7.确定驾驶员的驾驶风格；
8.获取车辆实时状态信息；
9.计算车辆的功率；所述功率包括氢消耗功率和电池消耗功率；
10.根据所述驾驶风格、所述车辆实时状态信息以及车辆功率，计算车辆最优行驶速度；
11.根据所述最优行驶速度对车辆进行预见性巡航控制。
12.可选地，所述确定驾驶员的驾驶风格，具体包括：
13.对驾驶员进行人脸识别，根据识别结果从数据库中匹配对应的驾驶风格；
14.根据驾驶员的历史驾驶数据确定驾驶员的驾驶风格。
15.可选地，所述根据驾驶员的历史驾驶数据确定驾驶员的驾驶风格，具体包括：
16.根据所述历史驾驶数据计算期望加速度以及识别加速路段；
17.计算车辆在所述加速路段的加速度与所述期望加速度之间的差值；
18.根据所述差值确定驾驶员的驾驶风格。
19.可选地，所述车辆最优行驶速度的计算公式如下：
[0020][0021]
其中，jn为n个路点范围内的总行驶成本，为车辆在第n个路点范围内的行驶成本，p(c
fc
,c
bat
)为车辆所处路点i内的功率，δsi为车辆在路点i内的位移，vi为车辆在路点i内的驾驶速度，ω1、ω2、ω3、ω4、ω5均为权重系数，v
cc
为车辆最优行驶速度，v
i-1
为车辆在路点i-1内的驾驶速度，soci为车辆在路点i内的soc值，soc
i-1
是车辆在路点i-1内的soc值；为驾驶员风格的对标定量。
[0022]
本发明还提供了一种燃料电池重卡预见性巡航控制系统，包括：
[0023]
驾驶风格确定模块，用于确定驾驶员的驾驶风格；
[0024]
车辆实时状态信息获取模块，用于获取车辆实时状态信息；
[0025]
车辆功率计算模块，用于计算车辆的功率；所述功率包括氢消耗功率和电池消耗功率；
[0026]
车辆最优行驶速度计算模块，用于根据所述驾驶风格、所述车辆实时状态信息以及车辆功率，计算车辆最优行驶速度；
[0027]
预见性巡航控制模块，用于根据所述最优行驶速度对车辆进行预见性巡航控制。
[0028]
可选地，所述驾驶风格确定模块具体包括：
[0029]
第一驾驶风格确定子模块，用于对驾驶员进行人脸识别，根据识别结果从数据库中匹配对应的驾驶风格；
[0030]
第二驾驶风格确定子模块，根据驾驶员的历史驾驶数据确定驾驶员的驾驶风格。
[0031]
可选地，所述第二驾驶风格确定子模块具体包括：
[0032]
计算及识别单元，用于根据所述历史驾驶数据计算期望加速度以及识别加速路段；
[0033]
差值计算单元，用于计算车辆在所述加速路段的加速度与所述期望加速度之间的差值；
[0034]
驾驶风格确定单元，用于根据所述差值确定驾驶员的驾驶风格。
[0035]
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
[0036]
本发明根据车辆位置、车辆附近环境因素、驾驶员驾驶风格、车辆功率等进行多目标控制，实现了对车辆行驶速度的动态规划，提高了车辆自动驾驶控制的灵活性以及智能化程度，减少了重卡长途行驶中的氢耗及电耗，能更有效的提高定速巡航的安全性和有效性，更大程度的降低运输成本。
附图说明
[0037]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所
需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0038]
图1为本发明燃料电池重卡预见性巡航控制方法的流程图。
具体实施方式
[0039]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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，都属于本发明保护的范围。
[0040]
对于燃料电池重卡，由于目前技术的限制，燃料电池重卡启动速率慢、动态响应不及动力电池。燃料电池重卡需要根据实际工况进行提前操作，如提高进气量等。除此之外在进行爬坡、启动、加速等行为时，往往需要辅助动力源的帮助。燃料电池重卡通常会使用容量和体积较小的动力电池作为辅助能源，辅助动力电池经常处于非周期性充放电循环中，而且常常需要大电流充放电和瞬间输出大功率，以确保其具有良好的性能应对爬坡、加速等工况。纯电动车往往是充满电的情况下进行放电，并且可以用至低电量，但燃料重卡动力电池组因其既需要制动时回收能量，又需要在启动，爬坡或者加速时提供动力，因此动力电池需要长期处于浅充、浅放的状态中。因此，对燃料电池汽车进行巡航控制时的要求和控制方式是不同的。在进行燃料电池重卡的预见性巡航控制时的需要一种适用于燃料电池重卡的技术。
[0041]
本发明的目的是提供一种燃料电池重卡预见性巡航控制方法及系统，通过网联车云通讯实现预见性巡航控制，能更有效的提高定速巡航的安全性和有效性，更大程度的降低运输成本。
[0042]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0043]
如图1所示，本发明提供的一种燃料电池重卡预见性巡航控制方法，包括以下步骤：
[0044]
步骤101：确定驾驶员的驾驶风格。
[0045]
步骤102：获取车辆实时状态信息。
[0046]
步骤103：计算车辆的功率；所述功率包括氢消耗功率和电池消耗功率。
[0047]
步骤104：根据所述驾驶风格、所述车辆实时状态信息以及车辆功率，计算车辆最优行驶速度。
[0048]
步骤105：根据所述最优行驶速度对车辆进行预见性巡航控制。
[0049]
其中，步骤101具体包括：
[0050]
情形一：车辆安装驾驶员实名认证设备，行程开始时对驾驶员进行人脸识别，通过云端数据库读取驾驶员驾驶风格。
[0051]
情形二：车辆无法直接读取驾驶员驾驶风格，通过车端t-box记录的历史驾驶数据评价驾驶员驾驶习惯或驾驶风格，对于同一辆车的不同驾驶员，在行程开始前在车端应用上选择已识别的驾驶员的驾驶风格。
[0052]
针对情形二，具体包括：
[0053]
驾驶员驾驶风格可以被描述为对加速度和跟车距离的控制，通过车辆加速度与跟驰模型的分析，得出驾驶员的驾驶风格，再通过不同的驾驶风格匹配适应该驾驶员的驾驶模式。
[0054]
步骤一：期望加速度计算
[0055]
基于大量汽车跟随系统，利用idm(intelligentdrivermodel)模型,计算巡航加速度和巡航距离，其中巡航控制加速度计算公式为：
[0056][0057]
其中，为最大加速度或最大减速度，vn(t)为当前车速，vn(t)为期望车速；sn(t)表示该车常用跟车距离，sn(t)为当前道路期望跟车距离，an(t)为计算出的期望加速度
[0058]
步骤二：加速路段识别
[0059]
加速踏板开度达到x(x的值随不同车型加速踏板空行程而定)，且加速时长大于3s或大于20km/h时，该路段被识别为加速路段。
[0060]
步骤三：通过加速度分析司机驾驶风格
[0061]
通过车载状态信息计算司机在加速路段的平均加速度，取近20段加速路段的加速度值求取驾驶员目前常用加速度，将常用加速度与取样道路的期望加速度进行比对，若差值过大则分别识别驾驶员为激进加速或保守加速，差值过小为正常加速。加速度分析后，通过车载状态信息识别驾驶员其他时间段的驾驶风格选取驾驶员驾驶历史中占比最多的驾驶风格作为。
[0062]
激进驾驶时采用平均加速度较高，用时较短的驾驶模式；保守驾驶时采用平均加速度较低，用时较短的驾驶模式；正常驾驶时采用加速度、用时在前二者之间的驾驶模式。
[0063]
其中，步骤103-104具体包括：
[0064]
建立基于氢耗与电耗的预见性巡航控制目标函数，通过算法计算得出综合能耗最小的行驶车速(即最优行驶速度)。
[0065][0066]
其中，jn为n个路点范围内的总行驶成本，为车辆在第n个路点范围内的行驶成本，δsi为车辆在路点i内的位移，vi为车辆在路点i内的驾驶速度，ω、ω2、ω3、ω4、ω5分别为权重系数，v
cc
为车辆目标巡航速度，v
i-1
为车辆在路点i-1内的驾驶速度。soci为车辆在路点i内的soc值，soc
i-1
是车辆在路点i-1内的soc值；为不同驾驶员风格对应不同值，是一个根据驾驶风格确定分段函数，可标定量。
[0067]
燃料电池系统能耗计算：
[0068]
对于混动的重卡，燃料电池的氢能和普通电池电能是均可以使用，当使用电池能量时，电池的soc降低，因此电池将需要由fc或电车制动产生的能量进行充电以维持所需的soc。因此，可能需要额外的氢消耗。当电池充电时，其soc增加，这一能量将在未来的加速或
启动时供应系统，从而减少氢消耗。进行能量管理规划时，电池消耗的电能被转化为等效的氢耗。
[0069]
通过等效最小氢耗控制，以达到节能的效果。等效氢耗算法如下：
[0070]
该控制策略涉及到的两个氢耗为氢消耗(cfc)和电池等效氢消耗(cbat)。
[0071]
最小等效氢耗的优化问题受到电池soc、母线电压和fc功率的限制。
[0072][0073]
其中，p
min
为优化燃料电池功率(最小功率)，为总的最小消耗量(即总的最小功率)。
[0074][0075]
其中，soc
l
是soc的下限(40％)，soch是soc的上限(70％)。u
car
是总线电压，u
car,min
和u
car,max
是总线电压的最大值和最小值。p
fc,max
是燃料电池的最大输出功率。
[0076]
低fc功率时，fc耗氢量可表示为二次函数，高fc功率时，fc耗氢量可表示为线性函数。因此，氢消耗量cfc可以写成
[0077][0078]
其中，a、b、c、d、f和p
fc0
是拟合系数。
[0079]
电池等效氢消耗可以表示为电池功率和电池soc的函数。由于质子交换膜燃料电池和电池的工作点未知，故采用平均值来计算电池的等效氢消耗。因此，可以写成:
[0080][0081]
其中，c
fc,avg
为fc的平均耗氢量，p
fc,avg
为fc的平均功率，η
chg
和η
dis
分别为电池的充放电效率，η
chg,avg
和η
dis,avg
为电池的平均充放电效率。
[0082]
定义惩罚系数k为
[0083][0084]
其中，μ为常数，可以通过调节来反映电池的充放电特性。选择这个常数是为了在整个循环中平衡电池的soc。
[0085]
燃料电池的氢消耗与燃料电池的功率之间的关系可以视为线性关系。燃料电池功率由牵引系统所需功率、辅助服务功率和电池功率计算得出:
[0086]
p
fc
＝(pm/ηm)+p
aux-p
bat
ꢀꢀꢀ
(6)
[0087]
其中，pm为电动机输出功率，ηm为电动机效率，p
aux
为车辆辅助系统消耗的功率，p
bat
为锂电池消耗的功率。
[0088]
代入方程式。eq.(3)、(6)代入式(1)，则极小化问题等价于下式，表示为电池功率
的函数：
[0089][0090]
p
bat,opt
为优化后的锂电池功率。
[0091]
在瞬时问题中，pm，p
aux
和ηm可视为常数。用eq.(7)中的定义替换电池等效氢消耗量c
bat
，minc相当于minc1，其中
[0092][0093]ebat
为空载电压(开路电压)。
[0094]
定义变量如下:
[0095][0096]cfc,avg
平均氢气消耗量,η
chg,avg
、η
dis,avg
为平均效率(充电、放电)，p
fc,avg
燃料电池平均功率，r
chg
，r
dis
电池的充放电电阻。
[0097]
eq.(8)等价为：
[0098][0099]
式(10)中定义的问题的最优解如下：
[0100][0101]
对于所讨论的燃料电池重卡，燃料电池平均功率p
fc,avg
＞＞0，因此，c
fc,avg
可简化为
[0102]cfc,avg
＝ap
fc,acg
+b≈ap
fc,avg
ꢀꢀꢀ
(12)
[0103]
定义k1'：
[0104]
k1'＝k1/a
ꢀꢀꢀ
(13)
[0105]
根据方程式。(9)、(11)、(13)，电池优化功率p
min
可表示为:
[0106][0107]
该优化锂电池功率p
bat,opt
是soc和平衡系数μ的函数。
[0108]
p
bat,opt
的上限和下限分别由u
bus,min
和u
bus,max
确定。u
bus,min
越小，则p
bat,opt
的最大值越大，而u
bus,max
越大，则p
bat,opt
的最小值越小。
[0109]
优化燃料电池功率p
bat,opt
可计算为：
[0110]
p
min
＝max(min(
±
pm+p
aus-p
bat,opt
,p
bat,max
),0)
ꢀꢀꢀ
(15)
[0111]
其中p
bat,max
是燃料电池的最大功率，当电动机作为电动机工作时，使用加号(“+”)，用作发电机时使用减号(
“‑”
)。
[0112]
本发明还提供了一种燃料电池重卡预见性巡航控制系统，包括：
[0113]
驾驶风格确定模块，用于确定驾驶员的驾驶风格；
[0114]
车辆实时状态信息获取模块，用于获取车辆实时状态信息；
[0115]
车辆功率计算模块，用于计算车辆的功率；所述功率包括氢消耗功率和电池消耗功率；
[0116]
车辆最优行驶速度计算模块，用于根据所述驾驶风格、所述车辆实时状态信息以及车辆功率，计算车辆最优行驶速度；
[0117]
预见性巡航控制模块，用于根据所述最优行驶速度对车辆进行预见性巡航控制。
[0118]
其中，所述驾驶风格确定模块具体包括：
[0119]
第一驾驶风格确定子模块，用于对驾驶员进行人脸识别，根据识别结果从数据库中匹配对应的驾驶风格；
[0120]
第二驾驶风格确定子模块，根据驾驶员的历史驾驶数据确定驾驶员的驾驶风格。
[0121]
其中，所述第二驾驶风格确定子模块具体包括：
[0122]
计算及识别单元，用于根据所述历史驾驶数据计算期望加速度以及识别加速路段；
[0123]
差值计算单元，用于计算车辆在所述加速路段的加速度与所述期望加速度之间的差值；
[0124]
驾驶风格确定单元，用于根据所述差值确定驾驶员的驾驶风格。
[0125]
相对于现有技术，本发明的优点是:
[0126]
本发明提供基于网联环境下的重卡燃料电池自动驾驶预见性巡航控制方法，基于驾驶员驾驶感受和高清地图下的辅助驾驶系统实现了对重卡行驶速度的规划；
[0127]
本发明提出的巡航控制方法相比于其他控制方法有更高的灵活性，充分考虑了驾驶员的实际需求；
[0128]
本发明提出的巡航控制方法缓解了重型卡车在路况较差或难以通过的道路环境中的行驶压力，改善了发动机运行环境，提升发动机的工作寿命，延长发动机维修保养的期限。
[0129]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0130]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。