【摘 要】
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我国汽车行业的石油消耗占全部消耗1/3以上,且全国机动车四项污染物排放总量达1603.8万吨,是大气污染物排放的主要来源,降低汽车的油耗和排放已经成为产业界的研究重点和学术界的研究热点。随着智能交通覆盖率以及信息获取效率的不断提高,可以精确获取未来的工况信息并预测未来的交通状态,进而利用滚动时域的优化思想,有预见的对商用车进行编队,规划车辆行驶速度,协调控制车辆驱动、制动和传动等系统状态,实现行驶
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我国汽车行业的石油消耗占全部消耗1/3以上,且全国机动车四项污染物排放总量达1603.8万吨,是大气污染物排放的主要来源,降低汽车的油耗和排放已经成为产业界的研究重点和学术界的研究热点。随着智能交通覆盖率以及信息获取效率的不断提高,可以精确获取未来的工况信息并预测未来的交通状态,进而利用滚动时域的优化思想,有预见的对商用车进行编队,规划车辆行驶速度,协调控制车辆驱动、制动和传动等系统状态,实现行驶油耗和排放的下降。现有研究仅是在车辆动力学层面进行车辆编队和车速规划,没有考虑底层发动机动力系统性能约束,同时大多数优化问题求解方法难以在嵌入式系统中实时求解。围绕上述问题,本文针对智能网联环境下商用车油耗与排放协调控制问题展开研究。具体研究内容为:（1）针对商用车油耗与排放生成机理复杂,且难以在车辆层面的优化中兼顾油耗和排放特性的问题,在商业软件GT-Power里面搭建了商用车仿真模型,分析了商用车油耗、排放与车辆速度和加速度的耦合机理,进而以功率传递为媒介将车速、加速度作为自变量,建立了油耗与排放的数据-机理混合模型并验证了模型的精度;（2）面向复杂城市交通环境下商用车节能减排的需求,提出了融合多尺度交通信息与底层系统特性的车辆实时运行优化方法。引入协态变量将非线性优化问题转化为两点边值问题,通过车辆系统机理获得了协态变量初值下的显式最优控制序列,实现了优化问题在嵌入式系统快速求解,兼顾了商用车在城市交通环境下的油耗、排放与运行时间;（3）针对高速公路场景下商用车队列形成过程油耗与排放的协调优化问题,给出了基于队列节油能力的商用车编队指标,并通过聚类分析获得了油耗最优的队列形式;提出了队列形成过程的等效时间优化方法,解决了商用车队列形成时间不定的问题,挖掘了队列形成过程中整体的节能减排潜力;（4）针对高速公路场景下商用车队列的稳定高效运行优化问题,考虑高速路场景下队内车辆风阻降低的特点,简化了队内车辆风阻系数的描述方式,提出了商用车队列油耗与排放协调优化方法,通过极值原理对优化问题进行了显式求解,并给出了最优解存在的充分条件,硬件在环实验验证方法的实时性,同时在保证队列稳定性的前提下,显著降低了队列的整体油耗和排放。论文对所提及的智能网联环境下商用车油耗与排放协调控制方法研究都进行了详尽的推导及有效性验证,对于工程应用有实际的指导意义。今后将进一步研究多智能体车辆博弈控制,带有随机性的车辆非线性优化问题显式求解等。
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