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龙图腾网获悉长安大学申请的专利插混式动力卡车分层控制模型的构建方法、控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119668096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411445571.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权插混式动力卡车分层控制模型的构建方法、控制方法及系统是由赵轩;韩琪;王姝;张荣誉;李亚金;余强设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本插混式动力卡车分层控制模型的构建方法、控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种插混式动力卡车分层控制模型的构建方法、控制方法及系统，构建基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型，确定基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型的状态集S、动作集action、基于卡车行驶数据自适应变化的奖励函数J和约束函数；采集标准工况和坡度，并作为样本集，将样本集输入至步骤一构建的基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型进行训练，得到训练好的基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型；通过对采矿平台测绘地图进行坐标化处理，建立混合整数非线性规划模型Ttotal，求解得到主队列的行驶路径和单车的行驶路径，可以满足运输规划需求。从而有效解决矿区路口拥堵、电铲运输等待及信息孤岛决策效率低下等问题。

本发明授权插混式动力卡车分层控制模型的构建方法、控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种插电式混合动力卡车队列的控制方法，其特征在于，基于插电式混合动力汽车控制模型的构建方法，具体包括以下步骤： 所述插电式混合动力汽车控制模型的构建方法，具体包括以下步骤： 步骤一，构建基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型，确定所述基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型的状态集S、动作集action、基于卡车行驶数据自适应变化的奖励函数J和约束函数； S＝{vit,acci,SoCit,SoHit},i＝1,2...I 其中： vit为主队列的行驶路径下的车速，kmh； acci为卡车i的加速度，ms2； SOCit为t时刻卡车i的电量； SOHit为t时刻卡车i的电池健康状态值； 为卡车i的发动机输出功率，kW； α是油耗的权重； β是电池电量维持的权重； γ是电池退化成本的权重； fuelt是t时刻的燃油消耗量； elect是t时刻的电能消耗量； SOHref是电池健康状态的参考值； SoCreft为行驶距离为dt时的空间域索引SoC； λ为空间域上的SoC下降速率； SoCini为初始SoC； SoCtgt为目标SoC； L为电池充满电后的预期续驶里程； eqini为等效因子的初始值； eq′为坡度为0时等效因子的值； gr为坡度值； grmin为最小坡度值； grmax为最大坡度值； 所述基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型的约束函数如下： 其中： SoC为电池的电量； SoCmin为SoC的最小值； SoCmax为SoC的最大值； x＝eng、MG1、MG2，eng是发动机，MG1是电动机、MG2是发电机； Tx是动力装置x的转矩，N·m； 为动力装置x的最小转矩，N·m； 为动力装置x的最大转矩，N·m； wx是动力装置x的转速，rpm； 为动力装置x的最小转速，rpm； 为动力装置x的最大转速，rpm； 步骤二，采集标准工况和坡度，并作为样本集，将样本集输入至步骤一构建的基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型进行训练，得到训练好的基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型； 获取采矿平台的坡度和卡车i的车速vit，并将其输入至所述插电式混合动力汽车控制模型的构建方法得到的训练好的基于改进DDPG插电式混合动力汽车能量控制模型中，得到卡车i发动机输出功率将卡车i发动机输出功率输入至发动机最佳燃油工作曲线中计算得到发动机的转速和转矩，将发动机的转速和转矩分别输入至电动机传动路径和发电机传动路径中，计算得到对应的电动机的转速和转矩以及发电机的转速和转矩； 所述获取采矿平台的坡度和卡车i的车速vit，具体包括以下步骤： 步骤1，获取卡车队列执行任务的采矿平台的测绘地图，并对采矿平台的测绘地图进行坐标化处理，采集采矿平台的坡度； 步骤2，根据步骤1得到的采矿平台的测绘地图的坐标建立混合整数非线性规划模型Ttotal，求解混合整数非线性规划模型Ttotal得到主队列的行驶路径和卡车i的行驶路径； 所述主队列的行驶路径为卡车离开主队列的坐标li和卡车汇入主队列的坐标ci的连线，所述卡车i的行驶路径为卡车i离开主队列的坐标li、任务点坐标qn和主队列汇合的坐标ci的连线； 其中： T1为主队列从采矿平台的起点qs到第一辆卡车离开主队列的坐标l1时所用时间，T1＝||qs-l1||vplatoon，s； vplatoon为主队列的最高行驶速度，kmh； TI为执行任务的最后一辆卡车汇入主队列的坐标cI到采矿平台的终点qf时所用时间，TI＝||qf-cI||vplatoon，s； Gn的取值表示在任务点n处与任务点n+1处是否同时有卡车执行任务，若是则Gn取1，否则Gn取0； jn表示主队列经过任务点n处时，所有卡车均离开主队列的时间和没有卡车均离开主队列的时间之和，s； ci表示第i辆卡车汇入主队列的坐标； li表示第i辆卡车离开主队列的坐标； 步骤3，建立插电式混合动力卡车纵向动力学模型，如下所示； 其中： 为卡车i在t时刻的速度，kmh； 为卡车i在t时刻的加速度，ms2； 为卡车i在t时刻的实际扭矩的微分； vit为主队列的行驶路径下的车速，kmh； g为重力加速度； A为卡车i的正面面积，m2； fi为卡车i的滚动阻力系数； τi为卡车i纵向动力系统的时滞常数； mi为卡车i的质量，kg； ri为卡车i的车轮半径，m； ηi为卡车i的传动系统效率； Ci_air为卡车i的空气阻力系数； ρ为空气密度，kgm2； uit为卡车i在t时刻的期望转矩，N·m； i为卡车的序号，i取0、1、2……； 步骤4，构建基于DMPC的队列纵向控制模型；根据步骤2得到的主队列的行驶路径确定所述基于DMPC的队列纵向控制模型的各卡车期望状态变量和目标函数根据步骤3构建的插电式混合动力卡车纵向动力学模型确定所述基于DMPC的队列纵向控制模型的状态变量yit和控制变量uit； 步骤5，采用ADMM算法对步骤4构建的基于DMPC的队列纵向控制模型的目标函数进行求解，得到主队列的行驶路径下的卡车i的车速vit。

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