基于随机模型预测控制的并联式混合动力汽车控制策略研究

摘要：

基于随机模型预测控制算法，对并联式混合动力汽车的转矩分配问题进行了研究。建立马尔科夫模型对需求功率进行预测，并将随机模型预测控制与动态规划相结合，提出了基于模型预测控制，并以消耗最小化为目标进行滚动优化的控制策略。在MATLAB/Simulink平台上搭建了仿真模型，并进行和逻辑门限控制策略的对比仿真。结果表明，与逻辑门限值控制策略相比，采用所提出的的控制策略时车辆能量经济性得到明显提高，说明用马尔科夫模型预测功率需求的控制策略是可行的，且具有良好的实时性。

关键词：并联式混合动力汽车、模型预测控制、动态规划、马尔科夫模型

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家“863”计划节能与新能源汽车重大专项2011AA11A202,2008AA11A139资助。

在线出版日期：2014-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1289-1294