【摘 要】
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插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV）是一种拥有多动力源的新型交通工具,负责协调控制多个动力源的能量管理策略是该类车辆控制技术的核心组成部分,其工作效能直接影响整车性能表现,故对能量管理策略的研究具有重要意义。本文针对某功率分流式PHEV,提出一种基于改进深度强化学习的能量管理策略,通过实时优化能量分配,协调控制多动力源工作状态,提升了车辆经
【基金项目】
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天津市新一代人工智能科技重大专项（18ZXZNGX00230）；
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插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV）是一种拥有多动力源的新型交通工具,负责协调控制多个动力源的能量管理策略是该类车辆控制技术的核心组成部分,其工作效能直接影响整车性能表现,故对能量管理策略的研究具有重要意义。本文针对某功率分流式PHEV,提出一种基于改进深度强化学习的能量管理策略,通过实时优化能量分配,协调控制多动力源工作状态,提升了车辆经济性,降低了燃油消耗和尾气排放,使整车性能得到了提升。主要研究内容如下:（一）选取功率分流式PHEV作为研究对象,搭建前向仿真的整车模型,为能量管理策略研究提供基础。基于THS-Ⅲ平台,通过对其驾驶员模型、发动机、电动机、发电机、动力电池和传动系统等主要组成部分进行分析和建模,建立了适用于能量管理策略研究的整车数字模型。（二）针对深度强化学习算法收敛困难、学习效率低、学习不稳定等问题,通过层归一化和优先经验回放对深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法进行改进,同时建立相应的马尔可夫决策过程,提出基于改进深度强化学习的能量管理策略,并与车辆自适应巡航功能进行深度融合,以促进该能量管理策略的实际应用。选取国家标准工况WLTC-Class3作为基本数据驱动进行仿真实验,结果显示该策略在两种工况下均表现良好,运行数据平稳。（三）与电量消耗-电量维持（Charge Depleting-Charge Sustaining,CD-CS）能量管理策略和动态规划能量管理策略进行对比仿真实验分析,本文提出的能量管理策略相比于CD-CS策略在WLTC-Class3工况下总花费节省16.51%,燃油消耗量下降15.56%,尾气排放平均减少16.52%,在ACC-60工况下总花费节省31.95%,燃油消耗量下降29.96%,尾气排放平均减少40.57%,且与需知全局信息的动态规划能量管理策略得出的最优解相比差距极小,结果表明了所提策略的有效性和先进性。（四）搭建了基于VT System的硬件在环测试系统,对装载了基于改进深度强化学习能量管理策略的控制器开展实时测试。结果显示,本文提出的基于改进深度强化学习的能量管理策略具有良好的实时性、稳定性和可靠性,对车辆经济性、油耗和动力的优化切实有效。
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