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手把手教你学Simulink实例--Simulink智能驾驶场景探索:车辆能耗优化策略仿真

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Simulink智能驾驶场景探索:车辆能耗优化策略仿真

一、背景介绍

二、所需工具和环境

三、步骤详解

步骤1:创建Simulink模型

步骤1.1:打开Simulink并新建模型

步骤2:设计车辆动力学模型

步骤2.1:添加车辆底盘模块

步骤2.2:添加纵向和横向控制模块

步骤2.3:连接各模块

步骤3:设计动力总成系统

步骤3.1:选择动力源类型

步骤3.2:配置动力总成参数

步骤3.3:连接动力总成模块到车辆底盘模块

步骤4:设计能耗优化策略

步骤4.1:添加能耗优化模块

步骤4.2:连接动力总成模块到能耗优化模块

步骤4.3:连接能耗优化模块到车辆底盘模块

步骤5:设计驾驶循环工况

步骤5.1:添加驾驶循环模块

步骤5.2:连接驾驶循环模块到控制模块

步骤6:设置仿真参数

步骤7:运行仿真

步骤8:性能评估

能耗分析

动态响应特性

安全性分析

步骤9:性能优化

调整优化算法

引入预测控制

使用更精确的动力总成模型

使用Simulink Test进行自动化测试

四、总结


Simulink智能驾驶场景探索:车辆能耗优化策略仿真

一、背景介绍

在智能驾驶系统中,车辆能效优化方案是一个关键的研究领域。通过科学的能量管理方法, 可以明显提升电动汽车的续航里程, 降低传统燃油车的油耗水平, 从而实现整体能源使用效率的最大化。本研究将详细阐述如何利用Simulink开发一个针对车辆能效优化策略的仿真平台, 并对其有效性进行验证。

二、所需工具和环境

为了进行车辆能耗优化策略的仿真,你需要以下工具和环境:

MATLAB/Simulink 提供了建模与仿真功能模块。
Automated Driving Toolbox 包括与自动驾驶相关的工具集。
Powertrain Blockset 为动力总成系统提供了建模与仿真的技术基础。
Simscape Driveline 支持机械传动系统的建模与仿真。
Simscape Electrical(针对电动车) 专门用于电气系统的建模与仿真。
SimEvents(可选) 支持事件驱动式的离散事件系统仿真(可选)。
Simulink Test(可选) 提供了自动化测试和验证功能(可选)。

确保你已经安装了上述工具箱,并且拥有有效的许可证。

三、步骤详解
步骤1:创建Simulink模型

首先,打开 MATLAB 并启动 Simulink 创建一个新的空白模型。

步骤1.1:打开Simulink并新建模型
  • 打开 MATLAB 平台。
  • 在命令窗口中键入 simulink 以启动 Simulink 启动界面。
  • 单击“Blank Model”按钮以创建新的空模型。
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 % 创建新的Simulink模型

    
 modelName = 'VehicleEnergyOptimization';
    
 new_system(modelName);
    
 open_system(modelName);
步骤2:设计车辆动力学模型

我们需要为车辆建立一个简单的动力学模型,以便模拟其运动状态。

步骤2.1:添加车辆底盘模块
  • 在 Automated Driving Toolbox 的 Vehicle Library 下的 Chassis 目录中配置 Bicycle Model 模块至模型构建区域。
    • 配置参数包括质量、惯性矩以及前后轴距等。
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 % 添加自行车模型模块

    
 add_block('automatedDriving/Bicycle Model', [modelName '/Vehicle']);
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Wheelbase', '2.8'); % 设置轮距为2.8米
步骤2.2:添加纵向和横向控制模块
  • 在 Automated Driving Toolbox 中的 Vehicle Library 文件夹下,在 Longitudinal Driver Inputs 和 Lateral Driver Inputs 子文件夹中分别拖放 Longitudinal Driver 和 Lateral Driver 组件至模型工作区。
    • 配置参数设置,请参考 Maximum Acceleration 和 Rate of Turning Angle 等相关参数设置项。
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 % 添加纵向控制模块

    
 add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver']);
    
 set_param([modelName '/Longitudinal_Driver'], 'MaxAcceleration', '3'); % 设置最大加速度为3m/s^2
    
  
    
 % 添加横向控制模块
    
 add_block('automatedDriving/Lateral Driver', [modelName '/Lateral_Driver']);
    
 set_param([modelName '/Lateral_Driver'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s
步骤2.3:连接各模块

将控制模块的输出连接到车辆底盘模块的相应输入端口。

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 % 连接纵向控制模块到车辆底盘模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Longitudinal_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接横向控制模块到车辆底盘模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
步骤3:设计动力总成系统

We will develop an energy conversion system aimed at simulating the vehicle's power source (internal combustion engines or electric motors) and its energy conversion process.

步骤3.1:选择动力源类型

根据你的仿真需求选择合适动力源类型,如内燃机或电动机。

  • 针对燃油型车辆 ,请在Powertrain Blockset下的Powertrains模块中找到Conventional Powertrain组件。
    • 针对电动汽车类型 ,请在Simscape Electrical模块中的Electric Drives部分选择Electric Drive组件。
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 % 示例:添加燃油车动力总成模块

    
 add_block('powertrainblockset/Conventional Powertrain', [modelName '/Conventional_Powertrain']);
    
  
    
 % 示例:添加电动车动力总成模块
    
 add_block('simscape_electrical/Electric Drive', [modelName '/Electric_Drive']);
步骤3.2:配置动力总成参数

依据不同车型和应用场景设定动力系统的关键参数配置方案,并详细规划各项技术指标。例如:发动机功率曲线图谱以及电池储能系统的技术参数设定。

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 % 配置燃油车动力总成参数

    
 set_param([modelName '/Conventional_Powertrain'], 'EngineTorqueCurve', '[0, 100; 2000, 200; 4000, 300]'); % 设置发动机扭矩曲线
    
 set_param([modelName '/Conventional_Powertrain'], 'TransmissionRatio', '3.5'); % 设置变速箱传动比
    
  
    
 % 配置电动车动力总成参数
    
 set_param([modelName '/Electric_Drive'], 'BatteryCapacity', '60'); % 设置电池容量为60kWh
    
 set_param([modelName '/Electric_Drive'], 'MotorEfficiencyMap', '[0.9, 0.85; 0.8, 0.75]'); % 设置电机效率图
步骤3.3:连接动力总成模块到车辆底盘模块

将动力总成模块的输出连接到车辆底盘模块的相应输入端口。

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 % 连接燃油车动力总成模块到车辆底盘模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Conventional_Powertrain'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接电动车动力总成模块到车辆底盘模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Electric_Drive'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
步骤4:设计能耗优化策略

我们将设计一个能耗优化策略,以最小化车辆的能量消耗。

步骤4.1:添加能耗优化模块
  • 将模块从 Powertrain Blockset > Energy Management 库拖放至模型编辑区。
    • 配置参数包括优化算法和目标函数等。
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 % 添加能耗优化控制器模块

    
 add_block('powertrainblockset/Energy Management Controller', [modelName '/Energy_Management_Controller']);
    
 set_param([modelName '/Energy_Management_Controller'], 'OptimizationAlgorithm', 'Dynamic Programming'); % 设置优化算法为动态规划
    
 set_param([modelName '/Energy_Management_Controller'], 'ObjectiveFunction', 'Minimize Fuel Consumption'); % 设置目标函数为最小化燃油消耗
步骤4.2:连接动力总成模块到能耗优化模块

将动力总成模块的输出连接到能耗优化模块的输入端口。

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 % 连接动力总成模块到能耗优化控制器模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Conventional_Powertrain'], [modelName '/Energy_Management_Controller'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 或者对于电动车
    
 add_line(modelName, [modelName '/Electric_Drive'], [modelName '/Energy_Management_Controller'], 'autorouting', 'on');
步骤4.3:连接能耗优化模块到车辆底盘模块

将能耗优化模块的输出连接到车辆底盘模块的相应输入端口。

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 % 连接能耗优化控制器模块到车辆底盘模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Energy_Management_Controller'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
步骤5:设计驾驶循环工况

我们将设计一个驾驶循环工况,模拟实际道路行驶条件下的车辆行为。

步骤5.1:添加驾驶循环模块
  • 请拖拽位于库中的 Driving Cycle 模块至模型编辑区。
    • 例如,请配置以下标准驾驶循环(包括NEDC和WLTC)以及自定义驾驶循环。
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 % 添加驾驶循环模块

    
 add_block('automatedDriving/Driving Cycle', [modelName '/Driving_Cycle']);
    
 set_param([modelName '/Driving_Cycle'], 'CycleType', 'WLTC'); % 设置驾驶循环类型为WLTC
步骤5.2:连接驾驶循环模块到控制模块

将驾驶循环模块的输出连接到纵向和横向控制模块的输入端口。

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 % 连接驾驶循环模块到纵向控制模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Longitudinal_Driver'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接驾驶循环模块到横向控制模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Lateral_Driver'], 'autorouting', 'on');
步骤6:设置仿真参数

进入模型编辑器的顶部菜单栏,在 Simulation 菜单项后找到并选择 Model Configuration Parameters。根据需求设置仿真时长(例如设定为 600 秒)。建议选择求解器类型为 ode45。

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 % 设置仿真参数

    
 set_param(modelName, 'StopTime', '600'); % 模拟运行时间为600秒
    
 set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');
步骤7:运行仿真

完成后, 点击操作栏上的"Run"按钮启动仿真过程. 监控车辆行为以实现显著的能量消耗降低.

步骤8:性能评估

为了解决车辆能耗优化方案的作用问题, 我们必须深入分析以下几个主要的技术参数.

能耗分析

通过计算车辆在整个驾驶循环中的总能耗,评估能耗优化策略的有效性。

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 function totalEnergyConsumption = calculateTotalEnergyConsumption(vehicleSpeed, vehicleAcceleration)

    
     % 示例:计算总能耗
    
     totalTime = length(vehicleSpeed) * 1; % 假设每秒采样一次
    
     totalEnergyConsumption = sum(0.5 * 1500 * (vehicleAcceleration .^ 2)); % 计算动能变化
    
 end
    
  
    
 % 获取车辆速度和加速度数据
    
 vehicleSpeed = getVehicleSpeed();
    
 vehicleAcceleration = getVehicleAcceleration();
    
  
    
 % 计算总能耗
    
 totalEnergyConsumption = calculateTotalEnergyConsumption(vehicleSpeed, vehicleAcceleration);
    
 disp(['Total Energy Consumption: ', num2str(totalEnergyConsumption), ' Joules']);
动态响应特性

采用阶跃和斜坡响应测试方法来分析系统动态特性的指标。

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 function overshoot = calculateOvershoot(vehicleSpeed)

    
     % 示例:计算超调量
    
     targetSpeed = 30; % 目标速度
    
     overshoot = (max(vehicleSpeed) - targetSpeed) / targetSpeed * 100; % 计算超调量
    
 end
    
  
    
 % 计算超调量
    
 overshoot = calculateOvershoot(vehicleSpeed);
    
 disp(['Overshoot: ', num2str(overshoot), '%']);
安全性分析

通过对行驶路径和传感器数据的分析研究, 有效实现车辆的安全行驶并有效规避潜在障碍

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 function collisionDetected = isCollision(trajectory)

    
     % 示例:检查是否发生碰撞
    
     obstacles = [5, 15, 25]; % 障碍物位置
    
     collisionDetected = any(abs(trajectory - obstacles) < 1); % 判断是否发生碰撞
    
 end
    
  
    
 % 获取车辆轨迹数据
    
 trajectory = getTrajectory();
    
  
    
 % 检查是否发生碰撞
    
 if isCollision(trajectory)
    
     disp('Warning: Collision detected.');
    
 else
    
     disp('Vehicle successfully avoided obstacles.');
    
 end
步骤9:性能优化

为了进一步提升车辆能耗优化策略的性能,我们可以采取以下几种方法进行完善:

调整优化算法

人工干预能耗优化模块中的优化策略(例如将动态规划替换为遗传算法),直至满足预期的能耗要求。

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 % 修改能耗优化控制器模块中的优化算法

    
 set_param([modelName '/Energy_Management_Controller'], 'OptimizationAlgorithm', 'Genetic Algorithm');
引入预测控制

采用其中一种预测控制技术(如MPC),通过预判未来的驾驶工况来进一步提高能量管理的效率。

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 % 添加预测控制模块

    
 add_block('automatedDriving/Predictive Control', [modelName '/Predictive_Control']);
    
 set_param([modelName '/Predictive_Control'], 'PredictionHorizon', '10'); % 设置预测时域为10秒
使用更精确的动力总成模型

采用高精度动力系统设计方案以提升仿真结果的准确性为目标,并且详细考虑复杂的热力管理模块

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 % 使用详细的动力总成模型

    
 add_block('powertrainblockset/Detailed Powertrain', [modelName '/Detailed_Powertrain']);

通过 Simulink Test 工具箱实现自动化测试与验证过程,保证系统的稳定性表现,在不同的驾驶循环下保持良好的运行状态。

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 % 创建测试用例

    
 testCase = sltest.testmanager.TestFile('VehicleEnergyOptimization_TestCases');
    
 testCase.addTestSuite('VehicleEnergyOptimization_TestSuite');
    
 testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Standard_WLTC_Cycle');
    
  
    
 % 运行测试
    
 sltest.testmanager.run(testCase);
四、总结

按照本指南所介绍的方法,在Simulink平台上构建了一个针对车辆能耗优化策略设计的仿真模型,并对该模型进行了仿真实验和性能测试。主要内容包括:

  • 背景介绍:掌握车辆能耗优化策略并了解其在智能驾驶系统中的应用价值。
  • 所需工具和环境:明确构建用于车辆能耗优化策略仿真的必要工具及运行环境。
  • 步骤详解:从零开始构建完整的车辆能耗优化策略模型框架,并依次开展包括车辆动力学建模在内的五个关键环节:动力总成系统设计、能耗优化策略设计、驾驶循环工况设计以及仿真设置与运行。
  • 性能评估:通过多维度的能源消耗分析来综合判断系统的性能表现如何。
  • 性能优化:改进或调整现有优化算法的同时,可考虑引入预测控制或采用更精确的动力总成模型以进一步提升系统的性能水平。

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