基于DQN的混合动力汽车能量管理优化研究

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）近年来在智能控制、机器人决策、自动驾驶等领域取得了突破性进展，尤其在复杂动态系统的优化控制中展现出强大的自适应能力。本文聚焦于“基于深度强化学习（DQN）的混合动力汽车能量管理策略研究与应用”，系统地探讨了如何将DQN算法应用于混联式混合动力汽车的能量管理系统设计中，以实现燃油经济性提升、电池寿命延长以及驾驶平顺性的综合优化目标。该研究不仅具有重要的理论价值，也具备显著的工程应用前景。 混合动力汽车作为传统燃油车向纯电动车过渡的关键技术路线，其核心挑战之一在于如何高效协调发动机与电动机之间的功率分配，从而在满足车辆动力需求的同时最小化油耗和排放，并保护动力电池免受过度充放电带来的损伤。传统的能量管理策略多依赖于预设规则或基于优化理论的离线方法（如等效燃油消耗最小策略ECMS），这些方法虽然结构简单、易于实现，但在面对复杂多变的实际行驶工况时往往难以保持全局最优性能。相比之下，深度强化学习通过构建智能体与环境交互的学习框架，能够在无需精确建模车辆动力系统的情况下，自主探索出高效的控制策略。 本研究所采用的核心算法是深度Q网络（Deep Q-Network, DQN），这是将传统Q-learning与深度神经网络相结合的经典方法。DQN通过一个参数化的Q网络来近似状态-动作值函数，从而解决高维状态空间下的函数逼近问题。在本文中，状态空间由两个关键变量构成：一是车辆的实时需求功率（反映驾驶员意图和道路负载情况），二是动力电池的荷电状态（State of Charge, SOC），用于表征当前电池的能量储备水平。这两个变量经过归一化处理后输入至Q网络，确保不同量纲的数据在同一尺度下参与训练，提升了模型收敛速度与稳定性。 动作空间则定义为发动机发电机组（Engine Generation System, EGS）输出功率的10个离散档位，这种离散化设计简化了控制逻辑，便于执行机构响应，同时也降低了策略搜索空间的复杂度。Q网络采用全连接前馈结构，包含多个隐藏层，激活函数选用ReLU以增强非线性表达能力。为了提高学习效率和数据利用率，文中引入了经验回放机制（Experience Replay），即把历史交互样本存储在回放缓冲区中，并在训练过程中随机采样进行批量更新，有效打破了数据间的时序相关性，缓解了训练过程中的不稳定性。 奖励函数的设计是决定策略优劣的关键因素之一。本文中的奖励信号综合考虑了燃油消耗、SOC变化趋势以及控制平稳性等多个维度。例如，在油耗方面给予负向惩罚，鼓励低油耗行为；对SOC偏离设定范围的情况施加额外惩罚，促使系统维持电池在合理工作区间；同时引入动作变化率的惩罚项，避免频繁切换EGS功率档位造成机械磨损。此外，研究还创新性地提出了“动作滤波层”的概念，该模块位于网络输出与实际控制指令之间，通过对相邻时间步的动作差异设置阈值限制，进一步抑制抖动现象，增强了策略的实用性。 实验验证部分选取了新欧洲驾驶循环（NEDC）作为测试工况，结果表明，相较于传统规则基线策略，DQN驱动的能量管理方案实现了8.3%的燃油节省，且电池SOC波动范围缩小了37%，充分体现了其在节能与电池健康管理方面的双重优势。更值得注意的是，智能体在训练过程中自发形成了类似“浅充浅放”的使用模式——即避免深度放电和满充满放，倾向于在中等SOC区间内进行小幅能量交换，这一行为与电池寿命最优使用的工程经验高度吻合，彰显了深度强化学习强大的自学习与泛化能力。 然而，该方法在实际部署中仍面临若干挑战。例如，在线更新网络参数可能导致控制输出震荡，影响驾驶舒适性甚至安全性。为此，研究建议采用固定目标网络（Fixed Target Network）结构，并结合参数平滑更新策略（如Soft Update）来降低策略跳变风险。此外，还需关注模型在未见工况下的鲁棒性问题，未来可通过迁移学习、领域随机化或集成学习等方式提升策略的适应能力。 综上所述，本文成功将DQN算法应用于混合动力汽车能量管理领域，构建了一套完整的深度强化学习控制框架，涵盖状态表示、动作设计、网络架构、奖励机制及工程优化等多个层面。研究成果为新能源汽车智能化控制提供了新的思路，也为后续开展基于Actor-Critic架构（如DDPG、TD3）、多智能体协同优化或结合模仿学习的混合训练范式奠定了坚实基础。对于从事新能源汽车研发的技术人员而言，该工作不仅展示了先进AI算法在传统工程领域的落地路径，也揭示了数据驱动方法在未来智能交通系统中的广阔应用前景。