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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,车辆能耗优化策略 是一个值得深入研究的重要方向。采用科学的能量管理技术,则能显著提升电动汽车的行驶里程。同时,在这一过程中还能够降低传统燃油车每公里油耗水平。此外,在这一过程中还能进而显著提高能源利用率。本实例展示了如何利用Simulink构建用于车辆能耗优化策略的仿真模型,并详细阐述了其验证过程。

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:

  1. MATLAB/Simulink:主要用于模型搭建与系统仿真。
  2. Automated Driving Toolbox:包含自动驾驶相关的功能组件。
  3. Powertrain Blockset:适用于动力总成模块的建模与仿真。
  4. Simscape Driveline:专门用于机械传动模块的建模与仿真。
  5. Simscape Electrical:专注于电动汽车的电气系统建模与仿真(可选功能)。
  6. SimEvents:提供事件驱动的离散事件模拟功能(可选功能)。
  7. Simulink Test:支持自动化测试验证工作的可选测试功能开发。

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。
  • 在命令窗口中输入 simulink 后自动打开 Simulink 启动界面。
  • 单击“空白模型”按钮以建立一个新的空模型。
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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

  • Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Chassis 库中使用鼠标拖放 Bicycle Model 模块至 Model Editor 区域。
  • 配置参数包括质量、转动惯量和前悬后距等。
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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

  • Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Longitudinal Driver InputsLateral Driver Inputs 库中分别拖放 Longitudinal DriverLateral Driver 模块至模型编辑区。
    • 配置参数设置如最大加速度值、转向角速率等。
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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

我们将构建一个动力传递系统,并用于模拟车辆的动力来源(内燃机或电动机)及其能量转换机制。

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 > Powertrains > Conventional Vehicles中选择并配置Conventional Powertrain模块。
    • 为电动汽车 ,请进入Simscape Electrical > Electric Drives并配置Electric Drive模块。
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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

根据不同场景以及使用情况来设定动力系统的相关参数

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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

  • Powertrain Blockset > Energy Management 库中移动至 Energy Management Controller 模块至模型编辑区。
    • 例如,在优化算法和目标函数等方面进行详细配置。
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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

  • 请在 Automated Driving Toolbox > Scenario Builder 窗口中拖放 Driving Cycle 组件至模型编辑区域。
    • 配置参数时可选择标准驾驶循环模式(例如NEDC或WLTC)以及自定义驾驶循环模式等。
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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

在模型编辑器顶部菜单栏中进行导航至 Simulation > Model Configuration Parameters 操作,并依据需求调节仿真时长(例如设定为 600 秒),同时选择合适的求解器类型(建议采用 ode45 这种求解器),并考虑其他相关参数设置。

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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

在完成上述步骤之后,在工具栏上点击"Run"按钮启动仿真。随后监控车辆行为以确保其能有效降低能源消耗,并评估系统性能以实现能效优化目标。

步骤8:性能评估

为全面评估车辆能耗优化策略的成效,建议我们重点关注以下几个核心性能参数。

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

采用阶跃响应和斜坡响应测试方法来分析系统在动态过程中的各项性能指标。这些指标包括超调系数、振荡频率等参数。

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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

通过对车辆运行轨迹和传感器数据的分析, 能够保证车辆能够安全行驶并避开潜在的障碍物

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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

为了提高汽车能效管理策略的效能目标,我们可以通过实施以下几种具体措施来实现能效提升。

调整优化算法

人工干预能效优化模块中的优化方案(例如将动态规划替换为遗传算法),直至满足能效要求。

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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

采用预测控制技术(如MPC)以预估未来驾驶状态的变化趋势,并据此优化能量分配

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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

采用更加细致的动力总成模型(例如包含详细热管理系统)从而提升仿真精度

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 % 使用详细的动力总成模型

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

使用Simulink Test进行自动化测试

借助 Simulink Test 工具箱完成自动化测试与验证过程,并保证系统在各种驾驶循环中的运行稳定性

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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

参考本指南所述内容,请您了解关于基于Simulink平台构建车辆能耗优化策略虚拟系统模型的具体步骤,并完成相应的仿真实验及性能指标评估。主要内容涉及以下方面:包括但不限于Simulink平台的应用、车辆能耗优化策略的设计与实现、以及相关的仿真实验与结果分析。

  • 背景介绍:深入掌握车辆能耗优化策略及其在智能驾驶中的体现。
  • 所需工具和环境:明确用于开展车辆能耗优化策略仿真的必要工具及环境配置。
  • 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,并依次完成以下内容:
    • 建立精确的非线性 vehicle dynamics 模型
    • 完善 powertrain 系统的精确建模
    • 设计并实现最优控制算法
    • 制定多样化的 driving循环 工况
    • 配置合理的 simulation settings 并执行验证测试
  • 性能评估:基于能量消耗特征曲线图谱法对系统运行效率展开定量分析。
  • 性能优化:通过改进最优控制算法并引入预测控制技术方案,在保证系统稳定性的同时显著提升了系统的效能水平。

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