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自动驾驶电动车辆基于参数预测的RBF神经网络自适应控制

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中国机械工程 2024年

作者：陈志勇李攀叶明旭林歆悠福州大学机械工程及自动化学院

针对具有不确定性自动驾驶电动车辆的运动控制问题，提出了一种基于参数预测的径向基（RBF）神经网络自适应协调控制方案。首先，考虑系统参数不确定性、外部干扰影响，利用预瞄方法建立了可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型；其次，采... 详细信息

针对具有不确定性自动驾驶电动车辆的运动控制问题，提出了一种基于参数预测的径向基（RBF）神经网络自适应协调控制方案。首先，考虑系统参数不确定性、外部干扰影响，利用预瞄方法建立了可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型；其次，采用RBF神经网络补偿器对系统不确定性进行自适应补偿，设计车辆横纵向运动的广义协调控制律；之后，考虑前车车速及道路曲率影响，以车辆在循迹跟车控制过程中的能耗及平均冲击度最小为优化目标，利用粒子群优化（PSO）算法对协调控制律中的增益参数K进行滚动优化，并最终得到一系列优化后的样本数据；在此基础上，设计、训练一个反向传播（BP）神经网络，实现对广义协调控制律中增益参数K的实时预测，以保证车辆的经济性及乘坐舒适性。仿真结果证实了所提控制方案的有效性。

关键词：自动驾驶电动车辆不确定性 RBF神经网络 PSO算法参数预测

自动驾驶电动车辆基于参数预测的径向基函数神经网络自适应控制

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中国机械工程 2024年第6期35卷 982-992页

作者：陈志勇李攀叶明旭林歆悠福州大学机械工程及自动化学院福州350108

针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题,提出了一种基于参数预测的径向基函数(RBF)神经网络自适应协调控制方案。首先,考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响,利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型;其次,... 详细信息

针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题,提出了一种基于参数预测的径向基函数(RBF)神经网络自适应协调控制方案。首先,考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响,利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型;其次,采用RBF神经网络补偿器对系统不确定性进行自适应补偿,设计车辆横纵向运动的广义协调控制律;之后,考虑前车车速及道路曲率影响,以车辆在循迹跟车控制过程中的能耗及平均冲击度最小为优化目标,利用粒子群优化(PSO)算法对协调控制律中的增益参数K进行滚动优化,并最终得到一系列优化后的样本数据;在此基础上,设计、训练一个反向传播(BP)神经网络,实现对广义协调控制律中增益参数K的实时预测,以保证车辆的经济性及乘坐舒适性。仿真结果证实了所提控制方案的有效性。

关键词：自动驾驶电动车辆不确定性径向基函数神经网络粒子群优化算法参数预测

基于PSO的新型双电机多模式驱动系统转矩分配策略优化

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汽车工程 2022年第8期44卷 1218-1225页

作者：林歆悠黄强张光吉福州大学机械工程及自动化学院福州350002

本文中对一款装备新型双电机多模式驱动系统的电动汽车进行转矩分配优化。根据双电机多模式驱动系统的特点,建立整车模型,划分不同模式的工作范围,在满足动力性的前提下,面向系统效率,制定基于粒子群优化算法的转矩分配与模式切换策略,... 详细信息

本文中对一款装备新型双电机多模式驱动系统的电动汽车进行转矩分配优化。根据双电机多模式驱动系统的特点,建立整车模型,划分不同模式的工作范围,在满足动力性的前提下,面向系统效率,制定基于粒子群优化算法的转矩分配与模式切换策略,并采用离线与在线相结合的方法提高系统的实时响应速度。在Matlab/Simulink建立仿真模型进行仿真并开展硬件在环试验验证,结果表明:系统的平均效率比传统的模式切换策略高3%;能耗比基于遗传算法的转矩分配策略减少11.28%。

关键词：双电机系统粒子群优化算法转矩分配模式切换

基于随机模型预测控制的插电式混合动力汽车多目标能量管理策略

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控制理论与应用 2022年第12期39卷 2274-2282页

作者：孙蕾林歆悠莫李平华侨大学机电与自动化学院福建厦门361021 福州大学机械工程及自动化学院福建福州350002

为了改善插电式混合动力汽车的燃油消耗和排放,开展多目标随机模型预测控制策略的研究.首先,建立适用于模型预测的多元线性回归的发动机和电池模型,建立融合燃油消耗和排放的多目标价值函数的模型预测控制,随后,基于随机驾驶员模型未来... 详细信息

为了改善插电式混合动力汽车的燃油消耗和排放,开展多目标随机模型预测控制策略的研究.首先,建立适用于模型预测的多元线性回归的发动机和电池模型,建立融合燃油消耗和排放的多目标价值函数的模型预测控制,随后,基于随机驾驶员模型未来时刻的车速,结合交通信息并利用动态规划(DP)算法进行参考电荷状态(SOC)优化,进而建立多目标随机模型预测控制策略.最后,通过与DP,MPC等策略进行对比验证,及给出两组不同权值进行多目标控制效果分析.结果表明,该策略的燃油消耗和排放最接近DP的控制效果,且设置不同权重值可获得相应的控制目标,说明该策略对提升燃油消耗和排放的多目标性能的有效性.

关键词：随机模型预测控制多目标优化插电式混合动力汽车能量管理策略

基于Pareto的电池容量衰退权衡优化控制策略

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工程科学学报 2022年第11期44卷 1988-1997页

作者：林歆悠叶常青苏炼福州大学机械工程及自动化学院福州350002

由于插电式混合动力汽车电池可以通过电网获取比较廉价的电量,传统的控制策略只考虑充分利用电池电量,但忽略了过度使用电池,会加快动力电池容量的衰退.因此,如何权衡充分利用电池电量与抑制电池容量衰退是新的研究重点.基于电池的半经... 详细信息

由于插电式混合动力汽车电池可以通过电网获取比较廉价的电量,传统的控制策略只考虑充分利用电池电量,但忽略了过度使用电池,会加快动力电池容量的衰退.因此,如何权衡充分利用电池电量与抑制电池容量衰退是新的研究重点.基于电池的半经验衰退模型,引入电池利用程度因子,建立权衡电池容量衰退的能量管理策略.通过Pareto非劣目标域选取合适的权重因子,将多目标优化问题转化为单目标问题,采用动态规划算法获得权重系数全局最优解,通过权衡不同权重下的油耗和电池容量衰退程度选择最优权重系数.在燃油消耗相当的情况下,当权重系数为0.9时,可有效抑制电池寿命的衰减速度.最后,通过在线等效油耗最小策略仿真与在同一权重下的动态规划解进行比较来验证其有效性.

关键词：电池老化能量管理策略燃油消耗权重系数动态规划

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基于DQN强化学习的自动驾驶转向控制策略

机械工程学报 2023年第16期59卷 315-324页

作者：林歆悠叶卓明周斌豪福州大学机械工程及自动化学院福州350002

为解决自动驾驶汽车的自主转向问题,大多研究主要基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)策略,而传统MPC策略需要被控对象精确的数学模型同时需要大量实时控制计算。为此,提出一种基于深度Q-Learning神经网络(Deep Q-Learning ... 详细信息

为解决自动驾驶汽车的自主转向问题,大多研究主要基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)策略,而传统MPC策略需要被控对象精确的数学模型同时需要大量实时控制计算。为此,提出一种基于深度Q-Learning神经网络(Deep Q-Learning neural network,DQN)强化学习的转向控制策略,使自动驾驶汽车能够精准有效地进行路径跟踪,提高路径跟踪精度和稳定性。该策略基于DQN强化学习通过选取合适的学习率对智能体进行训练,使训练后的智能体能够自适应根据不同路况和车速得到最佳的前轮转角。仿真对比结果表明,与无约束的线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)控制策略相比,基于DQN强化学习的控制策略的累计绝对横向位置偏差以及累计绝对横摆角度偏差都有较大的增加,但也在可接受的范围内,能有效提高路径跟踪的精度。最后的实车试验结果同样表明了所制定的控制策略的有效性。

关键词：自动驾驶转向控制路径跟踪强化学习深度Q学习神经网络

融合电池温度和寿命的深度强化学习PHEV能量管理策略

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福州大学学报（自然科学版） 2023年第1期51卷 89-96页

作者：张家金林歆悠福州大学机械工程及自动化学院福建福州350108

针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型... 详细信息

针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型和老化模型,引入调节目标价值函数的严重因子和量化电池老化程度的安时通量.其次,建立由超温惩罚、等效电池老化成本和燃油消耗组成的目标价值函数,进而构建深度强化学习能量管理策略.最后,通过仿真实验对所制定的控制策略进行验证.结果表明:融合了电池老化和电池温度的能量管理策略能够有效抑制电池老化和温度.在4个随机工况中,DQN策略下的电池有效安时通过量相较于CD-CS最大下降了35.75%;与CD-CS相比,DQN策略下单个驾驶任务的行驶总成本最大降低10.36%,证明了所制定策略的有效性.

关键词：插电式混合动力汽车能量管理策略强化学习电池老化燃油经济性

融合驾驶风格识别的插电式混合动力汽车自适应控制策略

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福州大学学报（自然科学版） 2022年第6期50卷 811-817页

作者：李奎良林歆悠福州大学机械工程及自动化学院福建福州350108

考虑到驾驶风格对燃油经济性的影响较大,提出一种融合驾驶风格识别的自适应控制策略,用于插电式混合动力汽车发动机和电机之间的实时扭矩分配.构建两种驾驶风格识别模型,在获得驾驶风格识别模型后,考虑到对各种驾驶风格的适应性,融合识... 详细信息

考虑到驾驶风格对燃油经济性的影响较大,提出一种融合驾驶风格识别的自适应控制策略,用于插电式混合动力汽车发动机和电机之间的实时扭矩分配.构建两种驾驶风格识别模型,在获得驾驶风格识别模型后,考虑到对各种驾驶风格的适应性,融合识别的驾驶风格类别,提出一种与基于自适应等效因子算法的PI模糊更新规则相结合的等效消耗最小化策略(ECMS).根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合驾驶风格识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制.取一段工况使用所指定的能量管理策略进行仿真,结果表明,融合驾驶风格识别的策略在燃油经济性方面最高提升了10.5%,汽车的HC、CO、NO_(x)总排放最高降低了11%,发动机,电机工作点更好地运行在最佳区域中.

关键词：插电式混合动力汽车驾驶风格识别模糊逻辑神经网络最小等效燃油消耗

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新型混联式混合动力客车实时优化控制策略

中国公路学报 2012年第5期25卷 152-158页

作者：林歆悠孙冬野福州大学机械工程及自动化学院福建福州350002 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030

为提高城市循环工况下客车的燃油经济性,开展了一种新型混联式混合动力客车匹配控制策略研究。根据该混联系统的结构特点,制定了串联与并联模式间的切换条件及控制规则,通过确定电池等效燃油模型,以各时刻下客车燃油消耗率最小为优化目... 详细信息

为提高城市循环工况下客车的燃油经济性,开展了一种新型混联式混合动力客车匹配控制策略研究。根据该混联系统的结构特点,制定了串联与并联模式间的切换条件及控制规则,通过确定电池等效燃油模型,以各时刻下客车燃油消耗率最小为优化目标,对电池和发动机功率进行实时优化控制。研究结果表明:电池荷电状态在预定的区域内保持平衡,发动机运行工作点处于高效区域内,且整车燃油经济性相对原型客车提高了32.41%,与采用规则控制策略相比提高了13.2%。

关键词：汽车工程城市客车在环试验混合动力传动时实优化控制策略