CN102975713A

CN102975713A - 基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法

Info

Publication number: CN102975713A
Application number: CN2012105393366A
Authority: CN
Inventors: 黄开胜; 曾祥瑞; 孟凡博
Original assignee: Tsinghua University
Current assignee: Tsinghua University
Priority date: 2012-12-14
Filing date: 2012-12-14
Publication date: 2013-03-20

Abstract

本发明提供一种基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法，包括：基于数学模型预测经过预定时间间隔时的需求转矩；获得优化参数；根据需求转矩和优化参数，确定发动机转矩和电机转矩；将发动机转矩和电机转矩分别发送给发动机控制器和电机控制器。本发明对驾驶员操作加速踏板的情况进行预测，利用获取的预测信息对混合动力汽车能量分配进行实时优化，能实现混合动力汽车的更加节油。

Description

基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法

技术领域

本发明涉及汽车领域，尤其涉及基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法。

背景技术

能源短缺、环境污染以及汽车保有量的持续大幅度增长，使“节能减排”日益成为汽车界关注的焦点。混合动力汽车相对于单一内燃动力汽车具有节能和低排放的优势，但要充分发挥出节能和低排放的潜力，则需要对整车多能源控制策略进行优化，使发动机和电机尽可能都工作在高效区，使其燃油经济性和排放性能得到提高。

混合动力车辆的控制策略对提高混合动力系统燃油经济性和排放性能十分重要。常见的混合动力车辆控制策略有基于规则的控制策略、模糊控制策略、等效油耗最低控制策略、神经网络模型控制策略、基于遗传算法或最优控制法的控制策略、全局优化等。其中，全局优化方法由于要求事先知道行驶过程中的所有参数，而且计算量大，因此在车辆的实时控制中无法应用。

现有通过结合GPS信号对转矩进行预测，从而实现对车辆的控制。但是控制成本比较高。

发明内容

本发明提出一种基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法，以解决现有技术中混合动力汽车实时控制存在的计算量大和设备成本高的技术问题。

本发明的实施例提供一种基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法，包括：基于数学模型预测经过预定时间间隔时的需求转矩；获得优化参数；根据需求转矩和优化参数，确定发动机转矩和电机转矩；将发动机转矩和电机转矩分别发送给发动机控制器和电机控制器。

基于数学模型预测需求转矩包括：基于数学模型预测预定时间间隔内的加速踏板位置；以及根据加速踏板位置确定需求转矩。

数学模型为指数衰减模型或马尔科夫链型模型

指数衰减型模型包括：

Δτ(k+i+1|k)＝Δτ(k+i|k)-K_τt_k，Δτ(k+i|k)＞0；

τ(k+i+j|k)＝2τ(k+i|k)-2τ(k+i|k)exp[jt_k/K_d]，Δτ(k+i|k)＜0；

其中，Δτ(k+i/k)表示k时刻经过第i时间间隔时的加速踏板位置变化量，τ(k+i/k)表示k时刻起经过第i时间间隔时的加速脚踏板位置，k_τ表示第一变化常数，k_d表述第二变化常数，t_k表示单个时间间隔。

马尔科夫链型模型包括：

其中，P(k)表示第k时刻加速打扮位置，T_M表示马尔科夫链用转移概率矩阵。

所述加速踏板位置确定所述需求转矩的计算公式为T_r(k+1)＝τ(k)T_max(N_e)，T_r(k+1)表示第k+1时刻的需求转矩，τ(k)表示第k时刻的加速踏板位置，T_max(N_e)表示转速为Ne时发动机的最大转矩。

根据需求转矩和优化参数确定发动机转矩命令和电机转矩命令包括：根据优化参数确定等效油耗目标和优化约束条件；根据发动机动态瞬态模型、等效油耗目标和优化约束条件，通过线性规划算法计算发动机瞬态转矩和电机转矩。

优化参数包括车辆在下一预定时间间隔内的车速和发动机转速；等效油耗目标为预定时间间隔内的等效油耗最低；约束条件包括：预定时间间隔内每个时刻，发动机瞬态转矩和电机转矩之和等于需求转矩，发动机转矩大于零且小于或等于需求转矩，电机转矩小于或等于发动机转速下的电机最大转矩(当发动机曲轴与电机输出轴同轴驱动时)，发动机转矩命令变化率小于预定值。

本发明借鉴全局优化的控制方法，采用模型预测控制(Model Predictivecontrol，MPC)的方法，对驾驶员操作加速踏板的情况进行预测，利用获取的预测信息对混合动力汽车能量分配进行实时优化，能实现混合动力汽车的更加节油。

附图说明

本发明的发明构思将在下面通过结合附图详细说明和介绍，其中附图包括：

图1为本发明实施例基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，本部分描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施例提供一种基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法。如图1所示，该方法包括：

步骤S101：基于数学模型预测经过预定时间间隔时的需求转矩；

该步骤中，具体包括，基于数学模型预测预定时间间隔内的加速踏板位置，以及根据加速踏板位置确定需求转矩。数学模型可以为指数衰减型模型或马尔科夫链型模型。

指数衰减型模型具体为：

1)当加速踏板位置变化率大于零时，加速踏板位置变化率线性减小；

若Δτ(k+i|k)＞0，Δτ(k+i+1|k)＝Δτ(k+i|k)-K_τt_k，

2)当加速踏板位置变化率小于零时，加速踏板位置以类似指数的形式减小；

若Δτ(k+i|k)＜0，τ(k+i+j|k)＝2τ(k+i|k)-2τ(k+i|k)exp[jt_k/K_d]。

其中，Δτ(k+i/k)表示k时刻经过第i时间间隔时的加速踏板位置变化量，τ(k+i/k)表示k时刻起经过第i时间间隔时的加速脚踏板位置，k_τ表示第一变化常数，k_d表示第二变化常数，t_k表示单个时间间隔，例如为10ms。k_τ和k_d是对比实际加速踏板位置与数学模型模拟的加速踏板位置公差范围内接近时的系数，通过试验调整测得。

T_r(k+1)＝τ(k)T_max(N_e)，

T_r(k+1)表示第k+1时刻的需求转矩，τ(k)表示第k时刻的加速踏板位置，T_max(N_e)表示转速为N_e时发动机的最大转矩。

马尔科夫链型模型具体为：

其中，P(k)表示第k时刻加速踏板位置，T_M表示马尔科夫链用转移概率矩阵。

T_M是一个维数为s的实方阵，其中第(i，j)个元素是状态从k时刻需求转矩从Z_i经过一个时间间隔后变为Z_j的概率。

步骤S102：获得确定优化参数；

在该步骤中，通过各种传感器得到当前时刻的车速、发动机转速、电池电量SOC和当前时刻的加速踏板位置。根据车辆模型计算出车辆在接下来单位时间内的车速和发动机转速：

F＝F_f+F_w+F_i+F_j，其中，F为车辆的驱动力，F_f为滚动阻力、F_w为风阻，F_i为坡度阻力，F_j为加速阻力。F可根据需求转矩，车辆变速箱减速比，主减速比以及车轮半径就可以求出，具体计算公式为：

F = Gf \cos α + \frac{C_{D} A}{21.15} u_{a}^{2} + G \sin α + δm \frac{du}{dt}

其中，G为车辆重力，f为摩擦阻力系数，α为道路坡度，CD为风阻系数，A为车辆风阻面积，u_a为车速(单位km/h)，δ为车辆旋转惯量等效系数，u为车速(单位为m/s)。

利用已知的车辆需求转矩，以及车辆已知参数(如变速器减速比、主减速比、车轮半径等)，就可以求出车速u_a，以及利用车速和变速器减速比、主减速比求出发动机转速，作为优化参数。

步骤S103：根据需求转矩和优化参数，确定发动机转矩和电机转矩；

在该步骤中，首先，根据优化参数确定等效油耗目标和优化约束条件。等效油耗目标为预定时间间隔内的等效油耗最低，等效油耗包含发动机实际油耗与电能等效油耗两部分。约束条件包括：预定时间间隔内每个时刻，发动机瞬态转矩和电极转矩之和等于需求转矩，发动机转矩大于零且小于或等于需求转矩，电机转矩小于或等于发动机转速下的电机最大转矩(当发动机曲轴与电机输出轴同轴驱动时)，发动机转矩命令变化率小于预定值。

然后，根据发动机动态瞬态模型、等效油耗目标和优化约束条件，通过线性规划算法计算发动机瞬态转矩；

发动机动态瞬态模型体现发动机瞬时转矩与稳态转矩的关系，具体如下：

τ_{tor} \times \frac{{dT}_{e_tr}}{dt} + T_{e_tr} = T_{e_ss}

式中：τ_tor是系统的转矩时间常数；T_{e_tr}是发动机的瞬态转矩；T_{e_ss}是通过线性化后的稳态MAP图得到的发动机稳态转矩。时间常数τ_tor可以通过试验测定。

此外，还可以通过最小二乘法选出最佳的一阶模型的动态时间常数，即可近似表征发动机的动态转矩，使得发动机模型更加准确，使发动机、电机转矩分配优化更适用于实际混合动力汽车的动态控制。

步骤S104：将发动机转矩和电机转矩分别发送给发动机控制器和电机控制器。

在该步骤中，将发动机转矩序列的第一个时刻的发动机转矩T_e(k+1|k)和电机转矩序列的第一时刻的电机转矩T_m(k+1|k)作为当前控制周期结束t(k+1)时刻控制器输出的命令，分别发送给发动机和电机控制器；

下一个控制循环，再依次执行步骤1至步骤5，通过t(k+1)时刻的车辆信息确定t(k+2)时刻的发动机、电机转矩命令，反复进行上述流程。

Claims

1.一种基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法，其特征在于，该方法包括：

基于数学模型预测经过预定时间间隔时的需求转矩；

获得优化参数；

根据所述需求转矩和优化参数，确定发动机转矩和电机转矩；

将所述发动机转矩和电机转矩分别发送给发动机控制器和电机控制器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于数学模型预测经过预定时间间隔时的需求转矩包括：

基于所述数学模型预测预定时间间隔内的加速踏板位置；以及

根据所述加速踏板位置确定所述需求转矩。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述数学模型为指数衰减模型或马尔科夫链型模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指数衰减型模型包括：

Δτ(k+i+1|k)＝Δτ(k+i|k)-K_τt_k，Δτ(k+i|k)＞0；

τ(k+i+j|k)＝2τ(k+i |k)-2τ(k+i|k)exp[jt_k/K_d]，Δτ(k+i |k)＜0；

其中，Δτ(k+i/k)表示k时刻经过第i时间间隔时的加速踏板位置变化量，τ(k+i/k)表示k时刻起经过第i时间间隔时的加速脚踏板位置，k_τ表示第一变化常数，k_d表示第二变化常数，t_k表示单个时间间隔。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述加速踏板位置确定所述需求转矩的计算公式为：

T_r(k+1)＝τ(k)T_max(N_e)，

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述马尔科夫链型模型包括：

P (k) = P (0) T_{M}^{k};

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述需求转矩和优化参数确定发动机转矩命令和电机转矩命令包括：

根据优化参数确定等效油耗目标和优化约束条件；

根据发动机动态瞬态模型、等效油耗目标和优化约束条件，通过线性规划算法计算所述发动机转矩和电机转矩。

8.根据权利要求7任意一项所述的方法，其特征在于：所述优化参数包括车辆在下一预定时间间隔内的车速和发动机转速；

所述等效油耗目标为预定时间间隔内的等效油耗最低；

所述约束条件包括：预定时间间隔内每个时刻，发动机瞬态转矩和电机转矩之和等于需求转矩，发动机转矩大于零且小于或等于需求转矩，电机转矩小于或等于所述发动机转速下的电机最大转矩，发动机转矩命令变化率小于预定值。