混合动力汽车能量管理与ACC跟车优化控制的P2构型分层融合优化
混合动力车开起来最爽的地方是啥？省油和动力无缝切换的体验必须算一个。但要让发动机和电机
这对CP配合默契，还得同时管好跟车距离，这事儿工程师们可没少掉头发。今天咱们就扒一扒P2构型混动
车的双线操作——左手搞能量分配，右手玩ACC跟车。
先看P2架构的硬件底子：电机卡在发动机和变速箱中间，这种布局就像在传动链上装了个灵活开关
。上层控制器的任务清单长得吓人，得实时算清楚三个灵魂问题：发动机要不要点火？电机该发电还是驱
动？电池该吃进多少能量？这时候分层优化就像个老练的项目经理，把大问题拆成上下两摊子。
```python
# 上层优化伪代码示例
def upper_layer_optimization(vehicle_speed, soc, demand_power):
# 动态规划求解全局最优
dp_solution = dynamic_programming(soc_trajectory)
# 生成电机扭矩基准值
motor_trq_base = dp_solution['motor_trq']
# 计算等效燃油消耗
fuel_eqv = calculate_equivalent_fuel(soc, motor_trq_base)
return optimal_trq_split(dp_solution, fuel_eqv)
```
上边这段代码干了个狠活——用动态规划提前算好全程的SOC变化路线。但实际开车哪能按剧本走？
这时候下层控制器就得化身急救医生，每100毫秒来次快诊：
```python
# 下层模型预测控制核心
class MPC_Controller:
def __cicle(self, current_state):
# 构建未来时域内的预测模型
horizon = self.create_prediction_horizon()
# 设立油耗、跟车距离、驾驶性等多目标权重
cost_function = self.multi_objective_cost()
# 调用求解器处理带约束的优化问题
solution = self.solver.solve(horizon, cost_function)
