面向能效提升的网联自动驾驶车辆模型预测气候控制
系统与控制
2018-03-05 v1 最优化与控制
摘要
本文考虑将模型预测控制应用于未来具有电池电动或混合动力总成的网联自动驾驶车辆（CAVs）的空调（A/C）系统。提出、辨识并基于高保真仿真模型（CoolSim）验证了面向控制的 A/C 系统预测模型。基于所开发的预测模型，建立并在线求解非线性模型预测控制（NMPC）问题以最小化 A/C 系统能耗。仿真结果展示了所提 NMPC 方案的优良特性，如能强制满足 A/C 系统物理约束并将舱内温度维持在指定范围内。此外，研究表明通过利用车速预览并协调调整舱温约束，可实现高达 9% 的能效提升。
引用
@article{arxiv.1803.00720,
title = {Model Predictive Climate Control of Connected and Automated Vehicles for Improved Energy Efficiency},
author = {Hao Wang and Ilya Kolmanovsky and Mohammad Reza Amini and Jing Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.00720},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 10 figures, Accepted for Publication in the 2018 American Control Conference