神经网络识别和Markov链预测的商用车APU控制策略

doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2023.05.009

汽车安全与节能学报 ›› 2023, Vol. 14 ›› Issue (5): 600-608.DOI: 10.3969/j.issn.1674-8484.2023.05.009

神经网络识别和Markov链预测的商用车APU控制策略

王君琦¹(), 李勇滔¹^,^*(), 郑伟光¹^,², 张彦会¹, 陈子邮³, 许恩永³, 李育方³, 王善超³

1.广西科技大学重型车辆零部件先进设计制造教育部工程研究中心，柳州 545616，中国
2.吉林大学汽车工程学院，长春 130022，中国
3.东风柳州汽车有限公司，柳州 545616，中国

收稿日期:2023-03-06 修回日期:2023-07-10 出版日期:2023-10-31 发布日期:2023-10-31
通讯作者: ^*李勇滔，副研究员。E-mail：liyongtao@gxust.edu.cn。
作者简介:王君琦（1997—），男（汉），广东，硕士研究生。E-mail：221054990@stdmail.gxust.edu.cn。
基金资助:
国家自然科学基金项目(52065013);广西重点研发计划项目(桂科AB21220052);柳州市科技重大专项(BSGZ2101);柳州市科技重大专项(2022AAA0104)

Commercial vehicle APU control strategy based on neural network identification and Markov chain prediction

WANG Junqi¹(), LI Yongtao¹^,^*(), ZHENG Weiguang¹^,², ZHANG Yanhui¹, CHEN Ziyou³, XU Enyong³, Li Yufang³, WANG Shanchao³

1. Engineering Research Center of Advanced Design and Manufacturing of Heavy Vehicle Components, Ministry of Education, Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou 545006, China
2. College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China
3. Dongfeng Liuzhou Motor Company, Liuzhou 545616, China

Received:2023-03-06 Revised:2023-07-10 Online:2023-10-31 Published:2023-10-31

摘要/Abstract

摘要：

为改善商用车空气处理系统的燃油经济性，提出一种以基于电磁阀控制的电控空气处理单元（APU）控制策略，进行了Simulink系统仿真实验。该策略具有基础、低压和高压等3种工作模式；基于发动机工况识别和预测方法；利用Matlab/Simulink搭建车辆模型和空气处理系统模型；并构建了神经网络模式识别和Markov链预测控制模型对发动机的运行工况进行识别分类和需求扭矩百分比预测。结果表明：仿真实验验证了工况分类和电磁阀控制策略的有效性。在中国重型商用车瞬态工况（C-WTVC）下，与相同储气筒初始气压条件的机械APU相比较，应用该控制策略的电控APU的功率消耗下降480 Wh，下降比率34.7%，燃油经济性显著改善。

关键词: 商用车, 燃油经济性, 空气处理单元（APU）, 电磁阀控制, 控制策略, 模式识别, Markov链

Abstract:

A control strategy was proposed for an electronically-controlled air-processing-unit (APU) based on electromagnetic valve control, with some Simulink system simulation experiment being conducted to improve the fuel economy of commercial-vehicle air-treatment systems. The strategy had three working modes: the basic, the low-pressure, and the high-pressure, based on the identification and prediction methods of engine operating-condition. A vehicle model and an air treatment system model were built by using the Matlab/Simulink. A neural-network pattern recognition and a Markov-chain prediction control model were constructed to identify and classify the engine operating-conditions and predict the required torque percentage. The results show that the electronically controlled APU with this control strategy reduces the power consumption by 480 Wh compared to the mechanically controlled APU under the same initial pressure conditions of air tank in the China World Transient Vehicle Cycle (C-WTVC), with a reduction rate of 34.7%. These results improve fuel economy significantly.

Key words: commercial vehicles, fuel economy, air processing unit (APU), solenoid valve control, control strategy, pattern recognition, Markov chain

中图分类号:

王君琦, 李勇滔, 郑伟光, 张彦会, 陈子邮, 许恩永, 李育方, 王善超. 神经网络识别和Markov链预测的商用车APU控制策略[J]. 汽车安全与节能学报, 2023, 14(5): 600-608.

WANG Junqi, LI Yongtao, ZHENG Weiguang, ZHANG Yanhui, CHEN Ziyou, XU Enyong, Li Yufang, WANG Shanchao. Commercial vehicle APU control strategy based on neural network identification and Markov chain prediction[J]. Journal of Automotive Safety and Energy, 2023, 14(5): 600-608.

图/表 13

参考文献 22

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工况	a / (m·s^-2)			γ (T_req) / %
工况	ave	min	max	ave	max
怠速	0.00	0.00	0.00	11.5	12.0
匀速	-0.04	-1.30	1.18	19.9	27.0
加速	0.78	-0.48	3.50	43.5	82.0
减速	-1.71	-3.82	-0.10	1.5	12.0

工况	a / (m·s^-2)			γ (T_req) / %
工况	ave	min	max	ave	max
怠速	0.00	0.00	0.00	11.5	12.0
匀速	-0.04	-1.30	1.18	19.9	27.0
加速	0.78	-0.48	3.50	43.5	82.0
减速	-1.71	-3.82	-0.10	1.5	12.0

实际类	预测类			识别率 / %
实际类	1	2	3	识别率 / %
1	316	0	4	98.8
2	2	106	0	98.1
3	8	7	558	97.4
正确率 / %	96.9	93.8	99.3	97.9

实际类	预测类			识别率 / %
实际类	1	2	3	识别率 / %
1	316	0	4	98.8
2	2	106	0	98.1
3	8	7	558	97.4
正确率 / %	96.9	93.8	99.3	97.9

车身长度	7.160 m
车身宽度	2.525 m
车身高度	3.940 m
风阻因数	0.527
整车质量	8.8 t
牵引总质量	40.0 t
轮胎规格	12R22.5
主减速器传动比	3.636
发动机最大扭矩	2.4 kNm
发动机最大功率	382 kW
发动机额定转速	1 900 r/min
发动机传动效率	0.99
各档速比	12.1、9.41、7.31、5.71、4.46、3.48、 2.71、2.11、1.64、1.28、1.00、0.28
挡位数量	12
后桥速比	3.636
变速器传动效率	0.98

神经网络识别和Markov链预测的商用车APU控制策略

Commercial vehicle APU control strategy based on neural network identification and Markov chain prediction

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控制状态	切断电磁阀x_v1状态	再生电磁阀x_v2状态
泵气	0，断电	0，断电
再生	1，通电	1，通电
卸荷	1，通电	0，断电

工作模式	t_dur / s	γ (t_dur) / %	P_com / kWh	n_v1 / 次
机械式APU台架实验	634	35.2	-	11
机械式APU仿真实验	579	32.2	1.379	12
加速度分类模式	356	19.8	0.903	23
神经网络识别分类模式	357	19.8	0.899	22
识别和预测分类模式	354	19.7	0.901	19

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