本技術(shù)一般地涉及電動裝載機動力系統(tǒng)優(yōu)化配置，具體涉及一種基于作業(yè)場景的電動裝載機動力系統(tǒng)的優(yōu)化配置、尤其是性能評價與優(yōu)化匹配方法、系統(tǒng)及計算機設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著環(huán)保意識的不斷提升和能源消耗的加劇，及“碳達峰、碳中和”工作推進的大背景下，發(fā)展低碳、綠色、節(jié)能的新能源工程機械成為新的趨勢。相比于傳統(tǒng)燃油裝載機，將動力源更換為電池的新型純電動裝載機有廣闊的市場。電動裝載機、尤其是純電動裝載機可以大大降低能源成本和維護成本。相較于汽車領(lǐng)域成熟的主客觀評價體系，電動裝載機暫無相關(guān)主客觀評價體系，且由于裝載機作業(yè)場景復(fù)雜、存在挖裝作業(yè)場景，對動力系統(tǒng)的性能要求更高，汽車的主客觀評價體系無法適用于電動裝載機。

2、已知一種車輛動力學性能評價方法，其應(yīng)用于車輛動力學性能分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過綜合評價界面獲取車輛的操縱性指標、穩(wěn)定性指標、平順性指標和制動性指標中的至少一種作為車輛的動力學性能指標；對動力學性能指標進行預(yù)處理，得到車輛的待評價指標和決策矩陣；根據(jù)決策矩陣，計算待評價指標的權(quán)重，并將待評價指標的權(quán)重賦予待評價指標，得到賦權(quán)后的待評價指標；基于決策矩陣和賦權(quán)后的待評價指標，對車輛的設(shè)計方案進行綜合評價，得到設(shè)計方案的評價結(jié)果。該方法能夠有效地降低主觀因素對綜合評價結(jié)果的影響，在提高綜合評價結(jié)果的可信度和客觀性的同時提高了綜合評價結(jié)果的精準度，確保綜合評價結(jié)果的一致性。然而，針對車輛動力學性能評價方法無法直接進行電動裝載機評價，由于電動裝載機作業(yè)場景復(fù)雜、存在挖裝作業(yè)場景，對動力系統(tǒng)的性能要求更高，需針對電動裝載機動力系統(tǒng)構(gòu)建不同的評價方法及裝置。

3、已知一種裝載機動力匹配計算方法，其中方法包括步驟：發(fā)動機運行時，獲取根據(jù)發(fā)動機的實時轉(zhuǎn)速；根據(jù)發(fā)動機的風扇額定功率、風扇額定轉(zhuǎn)速、發(fā)動機實時轉(zhuǎn)速，得到風扇消耗的扭矩；獲取變矩器輸入扭矩與風扇消耗的扭矩之間對應(yīng)的函數(shù)關(guān)系。該方法提高了動力匹配計算的嚴謹性，減小了計算誤差，為后面的油耗計算、自動變速箱控制計算提供了更加準確的動力數(shù)據(jù)依據(jù)。然而，針對傳統(tǒng)燃油裝載機提出的動力匹配計算方法無法直接進行電動裝載機評價。由于電動裝載機作業(yè)場景復(fù)雜、存在挖裝作業(yè)場景，對動力系統(tǒng)的性能要求更高，需針對電動裝載機動力系統(tǒng)構(gòu)建不同的評價方法及裝置。此外，針對傳統(tǒng)燃油裝載機提出的動力匹配計算方法需要發(fā)動機實時轉(zhuǎn)速等實測數(shù)據(jù)，無法實現(xiàn)產(chǎn)品的正向研發(fā)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、因此，本技術(shù)的目的在于提供一種能夠克服現(xiàn)有技術(shù)中至少一個缺陷的基于作業(yè)場景的電動裝載機動力系統(tǒng)的優(yōu)化配置方法或者說性能評價與優(yōu)化匹配方法、系統(tǒng)及計算機設(shè)備。

2、根據(jù)本技術(shù)的第一方面，提供一種基于作業(yè)場景的電動裝載機動力系統(tǒng)的優(yōu)化配置方法，所述優(yōu)化配置方法包括：確定針對電動裝載機的作業(yè)場景信息，其中，針對電動裝載機設(shè)定有多個作業(yè)場景，每個作業(yè)場景能通過多個工況設(shè)定以及配設(shè)給各工況設(shè)定的權(quán)重值來表征；確定針對電動裝載機的裝載機模型信息；確定針對電動裝載機的動力系統(tǒng)的多個配置組合；基于多目標優(yōu)化函數(shù)進行迭代優(yōu)化，以確定優(yōu)化配置組合，其中，所述多目標優(yōu)化函數(shù)通過設(shè)定的性能指標以及各性能指標的權(quán)重值構(gòu)建而成，其中，針對多目標優(yōu)化函數(shù)的每次迭代基于多物理域電動裝載機模型的性能指標仿真值進行，其中，將確定的作業(yè)場景信息、確定的裝載機模型信息、以及多個配置組合之一作為輸入驅(qū)動所述多物理域電動裝載機模型進行仿真，以獲得性能指標仿真值作為輸出代入到多目標優(yōu)化函數(shù)中；輸出與確定的優(yōu)化配置組合相關(guān)的優(yōu)化結(jié)果信息。

3、在一些實施例中，每個作業(yè)場景包括a％的i型作業(yè)、b％的v型作業(yè)、c％的堆料作業(yè)、d％的直線上坡行駛、e％的直線加減速行駛、f％的直線勻速平地行駛、g％的轉(zhuǎn)彎行駛、h％的直線下坡行駛，其中，a+b+c+d+e+f+g+h＝100，0≤a、b、c、d、e、f、g、h≤100。

4、在一些實施例中，所述優(yōu)化配置方法包括：借助于裝載機cad模型、液壓原理圖及整車控制策略搭建所述多物理域電動裝載機模型，所述多物理域電動裝載機模型包括控制系統(tǒng)、動力傳動系統(tǒng)、機械系統(tǒng)、物料系統(tǒng)、路面系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、和/或熱管理系統(tǒng)。

5、在一些實施例中，每個配置組合包括：動力架構(gòu)、零部件數(shù)據(jù)庫、變速箱速比范圍；和/或泵電機減速器速比范圍。

6、在一些實施例中，多目標優(yōu)化函數(shù)被配置成包括表征動力性的第一性能指標、表征經(jīng)濟性的第二性能指標、和/或表征總體擁有成本的第三性能指標，其中，第一性能指標包括最大牽引力、最大崛起力和/或最大爬坡度；第二性能指標包括電池單位時間耗能、單位時間能量回收和/或電池續(xù)航時間；第三性能指標包括整車購置成本、運營成本、管理成本和/或維護保養(yǎng)成本。

7、在一些實施例中，所述優(yōu)化配置方法包括：基于針對各個性能指標的綜合評分法確定多目標優(yōu)化函數(shù)；借助于層次分析法確定各個性能指標的權(quán)重值，并將相應(yīng)的權(quán)重值代入多目標優(yōu)化函數(shù)中，從而構(gòu)建出設(shè)定的多目標優(yōu)化函數(shù)。

8、在一些實施例中，設(shè)定的多目標優(yōu)化函數(shù)被配置為各個性能指標項的加減組合，其中，每個性能指標項包括相應(yīng)的性能指標的仿真值與目標值之商與相應(yīng)的權(quán)重值的乘積。

9、在一些實施例中，設(shè)定的多目標優(yōu)化函數(shù)被配置為如下公式：

10、yi*＝(a11*(y11)i+a12*(y12)i+a13*(y13)i)+(-a21*(y21)i+a22*(y22)i+a23*(y23)i)

11、-(a31*(y31)i+a32*(y32)i+a33*(y33)i+a34*(y34)i)

12、其中，y11為最大牽引力仿真值與最大牽引力目標值之商；y12為最大崛起力仿真值與最大崛起力目標值之商；y13為最大爬坡度仿真值與最大爬坡度目標值之商；y21為電池單位時間耗能仿真值與電池單位時間耗能目標值之商；y22為單位時間能量回收仿真值與單位時間能量回收目標值之商；y23為電池續(xù)航時間仿真值與電池續(xù)航時間目標值之商；y31為整車購置成本仿真值與整車購置成本目標值之商；y32運營成本仿真值與運營成本目標值之商；y33為管理成本仿真值與管理成本目標值之商；y34為維護保養(yǎng)成本仿真值與維護保養(yǎng)成本目標值之商；其中，a11為最大牽引力權(quán)重值、a12為最大崛起力權(quán)重值、a13為最大爬坡度權(quán)重值、a21為電池單位時間耗能權(quán)重值、a22為單位時間能量回收權(quán)重值、a23為電池續(xù)航時間權(quán)重值、a31為整車購置成本權(quán)重值、a32為運營成本權(quán)重值、a33為管理成本權(quán)重值、a34為維護保養(yǎng)成本權(quán)重值。

13、在一些實施例中，所述優(yōu)化配置方法包括：運用粒子群算法、最速下降法，牛頓下降法、灰狼優(yōu)化算法、或雞群優(yōu)化算法針對多目標優(yōu)化函數(shù)進行迭代優(yōu)化，以確定多目標優(yōu)化的最優(yōu)解，進而確定最優(yōu)解對應(yīng)的優(yōu)化配置組合。

14、在一些實施例中，所述優(yōu)化配置方法包括：針對第一性能指標選擇第一主要影響因子，優(yōu)選地，第一主要影響因子包括：泵電機減速器速比、變速箱速比、行走電機最高轉(zhuǎn)速、行走電機最大扭矩、泵電機最高轉(zhuǎn)速、泵電機最大扭矩、和/或動力架構(gòu)形式；針對第二性能指標選擇第二主要影響因子，優(yōu)選地，第二主要影響因子包括：動力架構(gòu)形式、泵電機減速器速比、變速箱速比、行走電機效率圖、和/或泵電機效率圖；針對第三性能指標選擇第三主要影響因子，優(yōu)選地，第三主要影響因子包括：動力架構(gòu)形式、泵電機成本、和/或行走電機成本，其中，將選擇的各個主要影響因子作為輸入驅(qū)動多物理域電動裝載機模型進行仿真，以獲取第一性能指標仿真值、第二性能指標仿真值、和第三性能指標仿真值。

15、根據(jù)本技術(shù)的第二方面，提供一種基于作業(yè)場景的電動裝載機動力系統(tǒng)的優(yōu)化配置系統(tǒng)，所述優(yōu)化配置系統(tǒng)包括：人機界面，在所述人機界面上能輸入針對電動裝載機的作業(yè)場景信息、針對電動裝載機的裝載機模型信息、以及針對電動裝載機的動力系統(tǒng)的多個配置組合；第一處理模塊，被配置成存儲并調(diào)用針對作業(yè)場景信息的多個工況設(shè)定的權(quán)重值，其中，每個作業(yè)場景能通過多個工況設(shè)定以及配設(shè)給各工況設(shè)定的權(quán)重值來表征；第二處理模塊，被配置成存儲有多目標優(yōu)化函數(shù)并且基于對多目標優(yōu)化函數(shù)的迭代優(yōu)化以確定優(yōu)化配置組合，其中，所述多目標優(yōu)化函數(shù)通過設(shè)定的性能指標以及各性能指標的權(quán)重值構(gòu)建而成；第三處理模塊，被配置成存儲有多物理域電動裝載機模型，其中，針對多目標優(yōu)化函數(shù)的每次迭代基于所述多物理域電動裝載機模型的性能指標仿真值進行，其中，將確定的作業(yè)場景信息、確定的裝載機模型信息、以及多個配置組合之一作為輸入驅(qū)動所述多物理域電動裝載機模型進行仿真，以獲得所述性能指標仿真值作為輸出代入到多目標優(yōu)化函數(shù)中，其中，所述人機界面被配置成輸出與確定的優(yōu)化配置組合相關(guān)的優(yōu)化結(jié)果信息。

16、根據(jù)本技術(shù)的第三方面，提供一種計算機設(shè)備，所述計算機設(shè)備包括：至少一個處理器；和與處理器耦接的至少一個存儲器，所述存儲器被配置為存儲一系列計算機可執(zhí)行指令，其中，所述一系列計算機可執(zhí)行指令在由處理器執(zhí)行時，使所述處理器執(zhí)行根據(jù)本技術(shù)一些實施例所述的優(yōu)化配置方法。