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本发明涉及一种混合动力汽车控制方法和系统，其中所述方法包括：根据当前时刻的车况、奖赏信号和控制动作得到最优动作值函数，其中所述奖赏信号与实际瞬时油耗值和预设油耗目标值有关；根据所述最优动作值函数和所述控制动作得到参数调整因子，其中所述参数调整因子是所述最优动作值函数对于所述控制动作的偏导数；根据所述参数调整因子调整模糊控制参数；根据所述当前时刻的车况和调整后的模糊控制参数更新所述控制动作；根据所述更新后的控制动作得到转矩比例；根据所述转矩比例输出电机转矩和发动机转矩。

混合动力汽车控制系统，其特征在于，包括： 参数调整单元，用于根据当前时刻的车况、奖赏信号和控制动作得到最优动作值函数， 其中所述奖赏信号与实际瞬时油耗值和预设油耗目标值有关； 偏导单元，用于根据所述最优动作值函数和所述控制动作得到参数调整因子，其中所 述参数调整因子是所述最优动作值函数对于所述控制动作的偏导数； 模糊控制调整单元，用于根据所述参数调整因子调整模糊控制参数； 模糊控制单元，用于根据所述当前时刻的车况和调整后的模糊控制参数更新所述控制 动作； 动作搜索单元，用于根据所述更新后的控制动作得到转矩比例.

由于兼具燃油汽车和纯电动汽车的优点，混合动力汽车被认为是最具发展前景的 新能源汽车类型之一。混合动力汽车控制系统，特别是能量管理系统是混合动力汽车的关 键技术之一，对整车的性能起着决定性的作用。控制策略是能量管理系统的核心，但是由于 混合动力汽车结构的复杂性以及未来行驶工况的不确定性，使得设计高效、能实时实现的 控制策略并不容易。

[0003] 许多现有的能量管理策略都是基于例如温室法、功率跟随法和并联混合动力汽车 电动助力策略等规则，这些管理策略通常基于大量试验的结果和人们的经验。类似的还有 基于模糊逻辑的控制策略，但是它们无法优化系统的运行，也不能灵活地适应不同的行驶 工况。另一种控制策略是模糊神经网络优化控制策略，它是在传统模糊控制策略的设计过 程中，引入神经网络对模糊控制器的参数进行优化，例如隶属度函数的形状，通过优化可以 减轻模糊控制器设计阶段的难度和盲目性，但这种方法仍然属于离线优化，优化之后仍然 采用固定的参数，无法适应外部环境的变化。还有一种基于模型预测控制(MPC)的混合动力 汽车控制策略，这种控制策略可预测未来的动态模型，在线滚动优化计算并实施的控制作 用和模型误差的反馈校正，但是当选取预测域或控制域的长度较长时，这种MPC算法需要在 每个决策步都求解一个最优控制问题，计算量非常巨大，影响算法的实时性;当选取预测域 和控制域的长度较短时，又会严重影响控制策略的优化效果。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

本发明还提供了一种混合动力汽车控制系统，包括:参数调整单元，用于根据当前 时刻的车况、奖赏信号和控制动作得到最优动作值函数，其中所述奖赏信号与实际瞬时油 耗值和预设油耗目标值有关;偏导单元，用于根据所述最优动作值函数和所述控制动作得 到参数调整因子，其中所述参数调整因子是所述最优动作值函数对于所述控制动作的偏导 数;模糊控制调整单元，用于根据所述参数调整因子调整模糊控制参数;模糊控制单元，用 于根据所述当前时刻的车况和调整后的模糊控制参数更新所述控制动作;动作搜索单元， 用于根据所述更新后的控制动作得到转矩比例;转矩输出单元，用于根据所述转矩比例输 出电机转矩和发动机转矩。

[0010] 优选地，当所述混合动力汽车刚启动时，所述控制动作根据初始化的神经网络权 重值和模糊控制参数值得到。

[0011] 优选地，所述参数调整单元包括:权重值更新模块，用于根据前一时刻的最优控制 动作函数、当前时刻的车况以及奖赏信号更新神经网络权重值;最优动作值函数获取模块， 用于根据更新后神经网络权重值获取当前时刻的最优动作值函数。

[0012] 优选地，所述动作搜索单元包括:随机动作获取模块，用于根据所述更新后的控制 动作得到随机动作，所述随机动作是均值为〇的标准正态分布在输入为所述更新后的控制 动作的输出值;转矩比例获取模块，用于将所述更新后的控制动作和所述随机动作相加得 到所述转矩比例。

[0013] 通过采用本发明所公开的混合动力汽车控制方法和系统，随着车况的不断变化， 不断更新控制动作，从而可以得到最优的电机转矩与发动机的转矩比例，使得瞬时油耗值 趋于小于目标值，从而达到节省燃油的效果。

技术合作

本发 明实施例的混合动力汽车控制系统可以利用单片机系统来实现，参数调整单元31和偏导单 元32可以采用参数调整器42 (QEP)来实现，模糊控制调整单元33和模糊控制单元34可以采 用模糊控制器43 (FIS)来实现，动作搜索单元35可以采用动作搜索器44 (AEM)来实现。参数 调整器42、模糊控制器43和动作搜索器44可以集成在一个控制芯片中，也可以采用多个控 制芯片来实现。如图4所示，设置在混合动力汽车41上的各个传感器将需求转矩T req、车速 v、电池剩余电量SOC以及奖赏信号r输入到参数调整器42中，参数调整器42利用例如Q-学习 等算法，不直接输出最优动作，而是输出模糊控制器43的调整动作，参数调整器42输出到模 糊控制器43的调理信号即为参数调整因子。调理信号改变了模糊控制器43的模糊控制参 数，模糊控制器43根据调整后的模糊控制参数、需求转矩信号T req和电池剩余电量SOC得到 了控制系数U，并将该控制系数U反馈回参数调整器42。动作搜索器44可以保证整个控制策 略最终达到收敛，从而使得电机转矩与发动机转矩比最终达到最优，使发动机与电机运行 在高效率区。

[0098] 虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发 明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求 所限定的范围之内。