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CN110667564B - 并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法 - Google Patents

并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法 Download PDF

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CN110667564B
CN110667564B CN201911095624.5A CN201911095624A CN110667564B CN 110667564 B CN110667564 B CN 110667564B CN 201911095624 A CN201911095624 A CN 201911095624A CN 110667564 B CN110667564 B CN 110667564B
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China
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hybrid electric
fleet
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霍志伟
魏劲鹏
贺俊
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Chongqing University Of Technology & Tsinghua Automotive Research Institute & Linktron Measurement And Control Technology Co ltd
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Chongqing University of Technology
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    • B60W20/10—Controlling the power contribution of each of the prime movers to meet required power demand
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    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
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Abstract

本发明公开了一种并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，具体按照以下步骤进行：建立车队，确定车队中并联式混合动力汽车的型号和整车的运动系统参数；对并联式混合动力汽车的工作模式进行分析，得到并联式混合动力汽车的所有驱动工作模式；依据汽车动力学理论，建立整车的传动系统的动力学方程，并得到不同驱动工作模式下的系统效率计算公式；建立在系统效率最优条件下的能量管理策略模型；设定车队车头间距以及行驶车速要求，建立了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型；基于仿真平台，进行仿真分析。有益效果，有效提高车队行驶安全性和通行效率以及燃油经济性的目的。

Description

并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法
技术领域
本发明涉及汽车车队行驶能耗管理技术领域，具体的说是一种并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法。
背景技术
汽车自主队列行驶作为先进驾驶辅助系统的重要组成部分，根据预先设定的安全距离控制汽车的加速与减速，有效的提高了汽车行驶过程中的安全性和通行率，而混合动力汽车是当前技术水平下实现“节能减排”的最好解决方案。随着汽车“新四化”的快速进程，也必将推进混合动力技术和智能辅助驾驶技术的结合，最终实现低油耗、低排放、安全性、智能化的目的。
在智能汽车纵向控制方面，世界各地的项目均有提到，例如，欧洲的SARTRE项目、日本的ENERGY ITS项目以及荷兰的GCDC项目等均表明车辆队列行驶可显著减缓交通拥堵、改善交通效率和提高燃油经济性，已成为智能车纵向控制领域的前沿方向之一。
然而在现有技术中，该智能汽车纵向控制技术上，对于混合动力汽车，在节能方面还存在着很多发展空间，有必要提出一些技术来提高队列行驶效率。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，建立队列车的能量管理策略，提高队列行驶车辆的燃油经济性。
为达到上述目的，本发明采用的具体技术方案如下：
一种并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，其特征在于具体按照以下步骤进行：
S1：建立并联式混合动力汽车车队，并确定车队中并联式混合动力汽车的型号，并获取并联式混合动力汽车整车的运动系统参数；
S2：对并联式混合动力汽车的工作模式进行分析，得到并联式混合动力汽车的所有驱动工作模式；
S3：依据汽车动力学理论，建立整车的传动系统的动力学方程，并得到不同驱动工作模式下的系统效率计算公式；并建立在系统效率最优条件下的能量管理策略模型；
S4：设定车队车头间距以及行驶车速要求，建立了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型；
S5：基于仿真平台，搭建了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型，结合所述能量管理策略模型，对并联式混合动力汽车车队进行仿真分析。
为了使得队列行驶的并联式混合动力汽车在保持车距和相对车速的同时减少汽车的油耗，首先针对并联式混合动力汽车在不同工作模式，建立整车系统效率计算模型，并基于整车系统效率最优的原则，设计混合动力汽车能量管理控制策略；然后基于模糊智能控制算法，建立并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型；最后基于仿真平台搭建并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型以及对应能量匹配模型，通过仿真分析，验证系统效率最优原则下的并联式混合动力汽车能量匹配策略的有效性，达到了提高车队行驶安全性、通行效率以及燃油经济性的目的。
进一步的，在步骤S1中，所述运动系统参数至少包括：迎风面积、整备质量、满载质量、滚阻系数、风阻系数、车轮半径、主减速比、发动机性能参数、电机性能参数、动力电池参数、变速器速比。
再进一步的，在步骤S2中，所述并联式混合动力汽车的驱动工作模式包括：纯电动驱动模式、轻载充电模式、电机助力模式与发动机单独驱动模式；
四种所述驱动工作模式下汽车电机、发动机和离合器的工作状态为：
表一并联式混合动力汽车各驱动工作模式的工作状态明细表
Figure GDA0002798967690000031
其中，1表示动力源与执行元件处于工作状态或者结合状态，0表示其处于不工作状态或者断开。
与传统汽车相比，并联式混合动力汽车的离合器起到联结与断开发动机输出转矩的作用。传统汽车的发动机维持在低速低负荷区和高速大负荷区时，导致其效率偏低，油耗与排放增大。而电机起到“削峰填谷”的作用，在低速低负荷区域，(1)纯电动行驶工况，电机单独驱动汽车行驶，避免低效率区域，(2)轻载充电工况，发动机为蓄电池充电，提高发动机负荷率；电机助力工况，在高速高负荷区域，降低发动机的负荷率，使其工作在发动机最佳经济工作区，提升发动机效率。(3)发动机单独驱动工况，当车辆行驶负荷处于发动机高效率工作区域的时候，由发动机单独完成行驶任务。
据上述分析，此并联式混合动力汽车的驱动工作模式可以分为：纯电动驱动模式、轻载充电模式、电机助力模式与发动机单独驱动模式。通过控制发动机、电机与离合器的工作状态来实现该混合动力系统的各模式的切换与实施。
再进一步的技术方案为：在步骤S3中，传动系统的动力学方程为：
Figure GDA0002798967690000041
其中，Ir为折算到车轮的等效转动惯量；
Im为电动机的转动惯量；
Ie为发动机的转动惯量；
ωr为车轮的角速度；
ωe为发动机输出轴的角速度；
ωm为电机输出轴的角速度；
Treq为车辆以某特定车速行驶所需的转矩；
Te为电动机输出轴的转矩；
Tm为发动机输出轴的转矩；
ig为变速器速比；
i0为减速器速比；
ηT为传动系统效率；
±代表两种驱动模式，当取“+”时，代表电机助力工作模式，当取“-”时，代表轻载充电工作模式。
汽车行驶时需克服行驶时的滚动阻力、空气阻力、加速阻力和坡道阻力，汽车行驶时需克服行驶时阻力的计算式为：
Figure GDA0002798967690000051
其中，m为汽车满载质量；f为道路摩擦系数；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；u为行驶车速；α为坡度；
再进一步的技术方案为：在步骤S3中，不同驱动工作模式下的系统效率计算公式中，所述纯电动驱动模式下的系统效率计算公式为：
Figure GDA0002798967690000052
其中，ηsys为当前整车系统效率，Pbat为蓄电池组的放电功率，ηm为电机效率，ηdis-charge为蓄电池放电效率；Pin为系统输入功率；Pout系统输出功率；δ为旋转质量换算系数。
所述发动机单独驱动模式下的系统效率计算公式为：
Figure GDA0002798967690000053
其中，ηe为发动机效率；
所述轻载充电模式下车辆的系统效率计算式为：
Figure GDA0002798967690000054
其中，ηcharge为电池充电效率；
所述电机助力工作模式下车辆的系统效率计算式为：
Figure GDA0002798967690000061
再进一步的技术方案为：S4中，所述并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型至少包括并联式混合动力汽车车队跟车模型、领航车驾驶员模型、跟随车驾驶员模型；
所述并联式混合动力汽车车队跟车模型中至少包括一个领航车和N个跟随车，设置有目标车速、车辆行驶距离；其中，N为大于等于1的正整数。
所述领航车驾驶员模型是根据当前行驶车速和目标车速的车速差值、车速差值的变化率输入到领航车模糊逻辑控制器后，输出结合节气门开度和制动踏板开度，对实际行驶的车速进行控制；
所述跟随车驾驶员模型是根据当前跟随车和前一车辆的速度差值、以及和前一车辆的位移差值来判断当前跟随车的油门和制动踏板开度；当前跟随车与前一车辆通过跟随车模糊逻辑控制器保持车距，把车速差以及距离差作为跟随车模糊逻辑控制器的输入，当前跟随车油门踏板开度、当前跟随车制动踏板的开度作为所述跟随车模糊逻辑控制器的输出。
再进一步的技术方案为，S5中，所述并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型至少包括驾驶员模型、换挡模型、能量匹配模型、发动机模型、电机模型、电池模型、整车模型。
本发明的有益效果：在保证车队行驶过程的安全和通行率的前提下，本发明计算了并联式混合动力汽车不同工作模式下的系统效率模型，建立了在系统效率最优条件下的能量管理策略；根据车队车头间距以及行驶车速要求，建立了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型；最后仿真平台，搭建了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型以及能量管理策略模型，对其进行了仿真分析，结合仿真结果可知，在随机给定的道路循环工况下，车队中各个车辆的行驶车速差值小于5km/h，车头间距波动率最大值均小于28％，符合道路通行效率与安全性要求。由于车队中不同位置的车辆驾驶的需求功率不同，导致的发动机、电机等动力源的动力输出大小有差异，因此实际产生的油耗不同，与传统汽车组成的车队相比较，混合动力汽车车队百公里平均油耗降低了约52％，与仅考虑发动机效率最优区间的控制策略比较，考虑整车系统效率最优的能策略的车队百公里平均油耗降低了约7.7％。
附图说明
图1是单轴并联式混合动力汽车结构图；
图2是纯电动工作模式下整车系统效率；
图3是传统模式与联合驱动模式下的整车系统效率对比示意图；
图4是当SOC不足的时候，轻载充电与发动机单独驱动模式的切换边界示意图；
图5是当SOC充足的时候，电机助力模式与发动机单独驱动模式的切换边界、纯电动与发动机单独驱动模式的切换边界示意图；
图6是混合动力汽车智能车队跟车模型示意图；
图7是领航车驾驶员模型示意图；
图8是跟随车驾驶员模型示意图；
图9是领航车前向仿真模型示意图；
图10是队列行驶车辆的速度变化示意图；
图11是NEDC循环工况下的行驶距离变化曲线图；
图12是车头间距的变化曲线图；
图13是并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式以及工作原理作进一步详细说明。
结合图13可以看出，一种并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，其特征在于具体按照以下步骤进行：
S1：建立并联式混合动力汽车车队，并确定车队中并联式混合动力汽车的型号，并获取并联式混合动力汽车整车的运动系统参数；
在本实施例中，车队包括领航车和2个跟随车。
在步骤S1中，所述运动系统参数至少包括：迎风面积、整备质量、满载质量、滚阻系数、风阻系数、车轮半径、主减速比、发动机性能参数、电机性能参数、动力电池参数、变速器速比。
车队中的车辆基于某国产车企的同一款前置前驱单轴并联式混合动力汽车，其整车及动力系统参数如表二所示，其结构如图1所示。
表二整车及动力系统参数
Figure GDA0002798967690000081
表中，滚动阻力系数计算公式中的系数f0，f1和f4是根据转鼓试验台测试得到的，其取值范围分别为0.0081-0.0098,0.012-0.025和0.0002-0.0004。ua为行驶车速。
S2：对并联式混合动力汽车的工作模式进行分析，得到并联式混合动力汽车的所有驱动工作模式；
在步骤S2中，所述并联式混合动力汽车的驱动工作模式包括：纯电动驱动模式、轻载充电模式、电机助力模式与发动机单独驱动模式；
四种所述驱动工作模式下汽车电机、发动机和离合器的工作状态为：
表一并联式混合动力汽车各驱动工作模式的工作状态明细表
Figure GDA0002798967690000091
其中，1表示动力源与执行元件处于工作状态或者结合状态，0表示其处于不工作状态或者断开。
S3：依据汽车动力学理论，建立整车的传动系统的动力学方程，并得到不同驱动工作模式下的系统效率计算公式；并建立在系统效率最优条件下的能量管理策略模型；
其中，工作模式切换条件以汽车行驶过程中整车系统效率最优为约束条件进行判定。
在步骤S3中，传动系统的动力学方程为：
Figure GDA0002798967690000101
其中，Ir为折算到车轮的等效转动惯量；
Im为电动机的转动惯量；
Ie为发动机的转动惯量；
ωr为车轮的角速度；
ωe为发动机输出轴的角速度；
ωm为电机输出轴的角速度；
Treq为车辆以某特定车速行驶所需的转矩；
Te为电动机输出轴的转矩；
Tm为发动机输出轴的转矩；
ig为变速器速比；
i0为减速器速比；
ηT为传动系统效率；
±代表两种驱动模式，当取“+”时，代表电机助力工作模式，当取“-”时，代表轻载充电工作模式。
汽车行驶时需克服行驶时的滚动阻力、空气阻力、加速阻力和坡道阻力，汽车行驶时需克服行驶时阻力的计算式为：
Figure GDA0002798967690000102
其中，m为汽车满载质量；f为道路摩擦系数；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；u为行驶车速；α为坡度。
根据公式(1)和式(2)得到不同驱动模式下的系统效率计算公式(3)-(6)；其中，所述纯电动驱动模式下的系统效率计算公式为：
Figure GDA0002798967690000111
其中，ηsys为当前整车系统效率，Pbat为蓄电池组的放电功率，ηm为电机效率，ηdis-charge为蓄电池放电效率；Pin为系统输入功率；Pout系统输出功率；δ为旋转质量换算系数。
由于发动机在并联式混合动力汽车低车速和小负载下行驶时，处于高油耗与高排放的低负荷工作状态。此时，如果蓄电池的SOC值较高，则离合器断开，发动机停止运行，由电机单独驱动车辆行驶，单独提供车辆行驶所需功率。
所述发动机单独驱动模式下的系统效率计算公式为：
Figure GDA0002798967690000112
其中，ηe为发动机效率；
当蓄电池SOC值充裕，整车行驶的需求功率较高时，发动机单独驱动车辆行驶。车辆以中高车速运行，发动机工作状态维持在中高负荷率区域，此时，发动机效率相对较高。
所述轻载充电模式下车辆的系统效率计算式为：
Figure GDA0002798967690000113
其中，ηcharge为电池充电效率；
当蓄电池SOC值不足，整车行驶的需求功率较低时，发动机输出的功率除了满足整车行驶需求外，额外的功率通过电机将机械能转化为电能储存在蓄电池中给蓄电池充电，此时处于轻载充电工作模式。
所述电机助力工作模式下车辆的系统效率计算式为：
Figure GDA0002798967690000121
当蓄电池SOC的值充裕时，整车行驶需求的功率已超出发动机在最优工作区域运转所提供的功率时。此时，发动机与电动机输出的转矩通过动力耦合装置耦合，共同驱动车辆行驶，此时为电机助力工作模式。
轻载充电模式和电机助力工作模式中电机参与工作，不同的是轻载充电模式电机处于充电状态，电机助力工作模式电机处于放电状态，通过模型分析，以整车系统效率最高为约束条件，基于给定的循环工况下，电机的工作状态进行寻优求解。此外上述模型是在发动机、电机、电池的最大输出功率、转速、转矩、SOC(State-Of-Charge)值的最大范围以及变速器速比AMT范围内的约束下进行的。
以汽车行驶过程中整车系统效率最优为约束条件进行判定，基于MATLAB仿真平台，建立不同工作模式下整车系统效率模型，仿真结果如图2-图3所示；在图2中，Systemefficiency为系统效率，Veh_spd为汽车速度，单位km/h，Veh_acc为汽车加速度，单位m/s2；图2中纯电动工作模式下整车效率远高于有发动机参与驱动的情况，但工作范围有限；比对图3中的两个曲面，汽车在低速低负荷和高速大负荷行驶的时候，发动机单独驱动模式下的整车系统效率低，因此在低速低负荷时，通过主动提升发动机负荷(轻载充电)，在高速高负荷时，通过降低发动机负荷(电机助力)，整车系统效率有明显提升。
将图3中的效率曲面在“车速——加速度”平面进行投影，且考虑到电池SOC(State-Of-Charge充电状态)的状态，得到满足效率高的条件动力源的工作区域，如图4所示。图中A代表通过轻载充电区域，B代表电机助力区域，C1、C2代表发动机单独驱动区域，D代表纯电动工作区域，边界线Line1，Line2，Line3分别代表轻载充电与发动机单独驱动模式的切换边界，电机助力模式与发动机单独驱动模式的切换边界，以及纯电动与发动机单独驱动模式的切换边界。由2.2小节的分析可知，纯电动工作模式下整车系统效率高于其他工作模式，因此尽可能采用纯电动驱动可以提高驾驶循环下的燃油经济性，Line3为驱动工况下充分发挥出电机功率的边界线。
三条边界线代表了发动机和电机在不同驾驶条件下(不同车速、不同加速度)的工作范围，因此确定了该混合动力汽车能量控制方式，也即其能量管理策略。
S4：设定车队车头间距以及行驶车速要求，建立了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型；
在本实施例中，S4中，所述并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型至少包括并联式混合动力汽车车队跟车模型、领航车驾驶员模型、跟随车驾驶员模型；
结合图6可以看出，所述并联式混合动力汽车车队跟车模型中至少包括一个领航车和N个跟随车，设置有目标车速、车辆行驶距离；结合图6可以看出，本实施例中，N＝2。
结合图7可以看出，领航车的驾驶员模型是根据领航车当前车速与目标车速的车速差值Δu，以及车速差值的变化率du/dt，采用智能模糊控制方法来判断领航车的加速程度或者制动大小，其驾驶员模糊规则如表3所示。
其中车速差值ΔuΔu划分成7个模糊子集：NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB，分别代表负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。
车速差值的变化率du/dt划分成6个模糊子集，其中，NB，NM，NS代表制动踏板，PS，PM，PB代表油门踏板。
基于Matlab/Simulink平台建立的领航车驾驶员模型如图8所示，图中输入量为当前车速与目标车速的车速差值和差值的变化率。Kd和kb分别为控制系数，Pilot VehDynamic Model为领航车动力学模型。
表三驾驶员模糊规则表
Figure GDA0002798967690000141
所述领航车驾驶员模型是根据当前行驶车速和目标车速的车速差值、车速差值的变化率输入到领航车模糊逻辑控制器后，输出结合节气门开度和制动踏板开度，对实际行驶的车速进行控制；
结合图9可以看出，所述跟随车驾驶员模型是根据当前跟随车和前一车辆的速度差值Δu、以及和前一车辆的位移差值Δd来判断当前跟随车的油门和制动踏板开度；当前跟随车与前一车辆通过跟随车模糊逻辑控制器保持车距，把车速差以及距离差作为跟随车模糊逻辑控制器的输入，当前跟随车油门踏板开度、当前跟随车制动踏板的开度作为所述跟随车模糊逻辑控制器的输出。
跟随车模糊逻辑控制器的模糊控制规则如表四；表中Pedal为踏板信号，Δd为车队中前车车头位置与跟车位置的差值，N、S、M、B分别代表Δd的4个模糊子集，分别表示负、正小、正中、正大。
表四跟随车模糊逻辑控制器的模糊控制规则表
Figure GDA0002798967690000151
S5：基于仿真平台，搭建了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型，结合所述能量管理策略模型，对并联式混合动力汽车车队进行仿真分析。
S5中，所述并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型至少包括驾驶员模型、换挡模型、能量匹配模型、发动机模型、电机模型、电池模型、整车模型。
仿真验证：
在MATLAB/Simulink搭建好模型后，t＝0时刻，车队各个车辆之间车头与车头之间的初始间距为15米，领航车以NEDC欧洲巡航工况的目标车速起步，工况仿真时长为1185s，行驶里程10.9km，初始SOC＝0.7。
车队中各车辆行驶速度和行驶的距离随时间的变化如图10-12所示，图中实线为领航车车速(Piolt_veh_spd)以及行驶距离(Piolt_veh_Dis)变化趋势，点线为1号跟随车车速(Follow_veh_1)和行驶距离(Follow_veh1_Dis)变化情况，虚线为2号跟随车车速(Follow_veh_2)和行驶距离(Follow_veh2_Dis)变化情况。为了便于观察车队中车与车之间的间距关系，图12为在NEDC道路巡航工况下领航车与1号跟随车车头间距(ΔDistacnce)的变化曲线。
图10中，纵坐标Speed代表行驶车速，单位km/h，横坐标Time代表时刻，单位s。在由图10可知，车队中车辆车速最大差值出现在郊区工况EUDC中的910s-920s时间范围，在t＝911s，领航车与1号跟随车的车速差值约为4km/h，在t＝914s，1号跟随车与2号跟随车的车速差值约为5km/h。
由图11可知，车队中车车间距保持较为一致，其中，最大车距小于19m，最小车距大于12m，与初始车距比较，正车距(车车相互分离)波动率小于28％，负车距(车车相互聚拢)波动率小于20％。
在给定的NEDC道路循环工况下，对比混合动力车队、传统汽车车队的燃油经济性，同时针对混合动力车队，分别对比采用本文中的能量管理策略和只考虑发动机效率特点的能量管理策略，获得的燃油经济性。其结果如表5所示。
Figure GDA0002798967690000161
*中的百公里耗油量均为折算了电池ΔSOC后的综合油耗。
在保证车队行驶过程的安全和通行率的前提下，本发明计算了混合动力汽车不同工作模式下的系统效率模型，建立了在系统效率最优条件下的能量管理策略；根据车队车头间距以及行驶车速要求，建立了智能混合动力汽车车队纵向动力学模型；最后基于Matlab/Simulink/Stateflow仿真平台，搭建了车队纵向动力学模型以及能量管理策略模型，对其进行了仿真分析，结果可知，在给定的NEDC道路循环工况下，车队中各个车辆的行驶车速差值小于5km/h，车头间距波动率最大值小于28％，符合道路通行效率与安全性要求。由于车队中不同位置的车辆驾驶的需求功率不同，导致的发动机、电机等动力源的动力输出大小有差异，因此实际产生的油耗不同，与传统汽车组成的车队相比较，混合动力汽车车队百公里平均油耗降低了52.13％，与仅考虑发动机效率最优区间的控制策略比较，考虑整车系统效率最优的能策略的车队百公里平均油耗降低了7.79％。
应当指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改性、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，其特征在于具体按照以下步骤进行：
S1：建立并联式混合动力汽车车队，并确定车队中并联式混合动力汽车的型号，并获取并联式混合动力汽车整车的运动系统参数；
S2：对并联式混合动力汽车的工作模式进行分析，得到并联式混合动力汽车的所有驱动工作模式；
S3：依据汽车动力学理论，建立整车的传动系统的动力学方程，并得到不同驱动工作模式下的系统效率计算公式；并建立在系统效率最优条件下的能量管理策略模型；在步骤S3中，传动系统的动力学方程为：
Figure FDA0002798967680000011
其中，Ir为折算到车轮的等效转动惯量；
Im为电动机的转动惯量；
Ie为发动机的转动惯量；
ωr为车轮的角速度；
ωe为发动机输出轴的角速度；
ωm为电机输出轴的角速度；
Treq为车辆以某特定车速行驶所需的转矩；
Te为电动机输出轴的转矩；
Tm为发动机输出轴的转矩；
ig为变速器速比；
i0为减速器速比；
ηT为传动系统效率；
±代表两种驱动模式，当取“+”时，代表电机助力工作模式，当取“-”时，代表轻载充电工作模式；
汽车行驶时需克服行驶时的滚动阻力、空气阻力、加速阻力和坡道阻力，汽车行驶时需克服行驶时阻力的计算式为：
Figure FDA0002798967680000021
其中，m为汽车满载质量；f为道路摩擦系数；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；u为行驶车速；α为坡度；
S4：设定车队车头间距以及行驶车速要求，建立了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型；
S5：基于仿真平台，搭建了并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型，结合所述能量管理策略模型，对并联式混合动力汽车车队进行仿真分析。
2.根据权利要求1所述的并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，其特征在于：在步骤S1中，所述运动系统参数至少包括：迎风面积、整备质量、满载质量、滚阻系数、风阻系数、车轮半径、主减速比、发动机性能参数、电机性能参数、动力电池参数、变速器速比。
3.根据权利要求1所述的并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，其特征在于：在步骤S2中，所述并联式混合动力汽车的驱动工作模式包括：纯电动驱动模式、轻载充电模式、电机助力模式与发动机单独驱动模式；
四种所述驱动工作模式下汽车电机、发动机和离合器的工作状态为：
表一 并联式混合动力汽车各驱动工作模式的工作状态明细表
Figure FDA0002798967680000031
其中，1表示动力源与执行元件处于工作状态或者结合状态，0表示其处于不工作状态或者断开。
4.根据权利要求3所述的并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，其特征在于：在步骤S3中，不同驱动工作模式下的系统效率计算公式中，所述纯电动驱动模式下的系统效率计算公式为：
Figure FDA0002798967680000032
其中，ηsys为当前整车系统效率，Pbat为蓄电池组的放电功率，ηm为电机效率，ηdis-charge为蓄电池放电效率；Pin为系统输入功率；Pout系统输出功率；δ为旋转质量换算系数；
所述发动机单独驱动模式下的系统效率计算公式为：
Figure FDA0002798967680000033
其中，ηe为发动机效率；
所述轻载充电模式下车辆的系统效率计算式为：
Figure FDA0002798967680000041
其中，ηcharge为电池充电效率；
所述电机助力工作模式下车辆的系统效率计算式为：
Figure FDA0002798967680000042
5.根据权利要求1所述的并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，其特征在于S4中，所述并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型至少包括并联式混合动力汽车车队跟车模型、领航车驾驶员模型、跟随车驾驶员模型；
所述并联式混合动力汽车车队跟车模型中至少包括一个领航车和N个跟随车，设置有目标车速、车辆行驶距离；
所述领航车驾驶员模型是根据当前行驶车速和目标车速的车速差值、车速差值的变化率输入到领航车模糊逻辑控制器后，输出结合节气门开度和制动踏板开度，对实际行驶的车速进行控制；
所述跟随车驾驶员模型是根据当前跟随车和前一车辆的速度差值、以及和前一车辆的位移差值来判断当前跟随车的油门和制动踏板开度；当前跟随车与前一车辆通过跟随车模糊逻辑控制器保持车距，把车速差以及距离差作为跟随车模糊逻辑控制器的输入，当前跟随车油门踏板开度、当前跟随车制动踏板的开度作为所述跟随车模糊逻辑控制器的输出。
6.根据权利要求1所述的并联式混合动力汽车自主队列行驶能量智能管理方法，其特征在于S5中，所述并联式混合动力汽车车队纵向动力学模型至少包括驾驶员模型、换挡模型、能量匹配模型、发动机模型、电机模型、电池模型、整车模型。
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