基于MPC的P2构型混合动力汽车能量管理策略
踩下油门的瞬间，发动机和电机究竟该怎么配合？这问题就像让两个性格迥异的兄弟在高速上开同
一辆车——既要省油又要动力猛，还得保证电池别掉链子。今天我们聊聊用模型预测控制（MPC）给P2混动车
型做能量管理的野路子。
先看P2构型的硬件配置：发动机连着一根长轴，中间塞着个分离离合器，电机就挂在变速箱输入端。
这结构最大的好处是能玩出八种工作模式切换，从纯电飙车到发动机直驱应有尽有。但模式切换时要是扭
矩分配不当，驾驶员能直接给你表演"推背感突变"的物理教学。
搞MPC控制的核心是建模型。咱们先搭个简化版的整车动力学方程：
```python
# 驱动扭矩需求计算
def torque_demand(v, a, grade):
m = 1800 # 整车质量kg
r = 0.32 # 轮胎半径m
f = m*9.8*(0.015 + grade/100) # 滚动阻力+坡道阻力
T_req = (m*a + f)*r / (0.9*3.5) # 考虑传动效率与主减速比
return T_req
```
这段代码其实暴露了混动控制的第一个难点：驾驶员意图解析。油门开度到扭矩需求的非线性映射
，比女朋友的心思还难猜。所以在实际工程中，我们得用卡尔曼滤波对加速度信号做平滑处理。
接下来是重头戏的MPC优化问题。每5秒做一次滚动优化，预测时域内找最优解：
```matlab
% MPC核心优化伪代码
for k = 1:N
obj = obj + 0.5*engine_fuel(k) + 0.3*abs(SOC(k)-0.6)...
+ 0.2*motor_temp(k);
constraints = [constraints, engine_speed < 4500];
if gear(k) == 3 # 特殊挡位约束
constraints = [constraints, motor_torque < 150];
end
end
