CN103376740B - 解决与控制混合动力系统关联的线性约束函数的分层删减方法 - Google Patents

Abstract

一种用于控制混合动力系统的方法包括采用系统约束函数来确定满足目标函数的多个独立和从属约束的用于目标变量的可行解。所述目标变量与所述混合动力系统的参数相关联。当确定出所述系统约束函数未能提供满足所有独立和从属约束的用于所述目标变量的可行解时，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

Description

解决与控制混合动力系统关联的线性约束函数的分层删减 方法

技术领域

本发明涉及用于混合动力系统的控制系统。

背景技术

本部分中的叙述仅提供与本发明相关的背景信息。因此，这些叙述不旨在构成对现有技术的承认。

已知的车辆系统使用混合动力系架构，从而利用包括内燃发动机和一种或多种非烃供料的扭矩机的多个扭矩产生装置来产生牵引扭矩，其中，非烃供料的扭矩机可以包括将电力转换为机械扭矩的电机器。混合动力系架构可以被构造为通过变速器装置将牵引扭矩传递到输出构件。已知的混合动力系架构包括串联混合构造、并联混合构造和复合分离式混合构造。操作为马达和发电机的电机器被控制成独立于来自内燃发动机的扭矩输入产生到变速器的扭矩输入。电机器可反应并将传输通过车辆驱动系的车辆动能转变为采用再生制动和其它方法而可存储在电能储存装置中的电能。控制系统监视来自车辆和操作者的各种输入，并提供动力系的操作控制，包括控制变速器操作范围状态和换档、控制发动机和扭矩机的操作和调节电能储存装置和电机器之间的电功率互换以管理变速器的扭矩和旋转速度输出。

在混合动力系统中采用的组件具有操作限度，其基于物理容量来确定，以执行预期的功能，包括例如传递扭矩、传递电功率或储存电能。如果违背相应的操作限度，则可能缩短组件的使用寿命。操作限度包括电马达速度限度、发动机速度限度、行星齿轮组的小齿轮速度限度和电池功率限度。操作限度还包括马达扭矩限度、发动机扭矩限度、离合器扭矩限度和带扭矩限度。操作限度还包括电限度，其包括电压和电流限度。举例而言，如果超过过电压或欠电压限度，则高电压电池的使用寿命会受到限制。类似地，如果超过操作温度，则电逆变器中的开关的使用寿命会受到限制。类似地，如果超过操作压力，则液压激活的离合器的使用寿命会受到限制。

用于混合动力系统的控制系统基于操作限度施加系统约束，以确定用于在正在进行的操作期间的操作的控制参数。

发明内容

一种用于控制混合动力系统的方法包括采用系统约束函数来确定满足目标函数的多个独立和从属约束的用于目标变量的可行解。所述目标变量与所述混合动力系统的参数相关联。当确定出所述系统约束函数未能提供满足所有独立和从属约束的用于所述目标变量的可行解时，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得用于所述系统约束函数的实现用于所述目标变量的优选状态的可行解。

本发明还提供如下方案：

1、一种用于控制混合动力系统的方法，包括：

采用系统约束函数来确定满足目标函数的多个独立约束和从属约束的用于目标变量的可行解，所述目标变量与所述混合动力系统的参数相关联；以及

当确定出所述系统约束函数未能提供满足所有独立约束和从属约束的用于所述目标变量的可行解时，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

2、根据方案1所述的方法，其特征在于，所述目标变量的优选状态包括所述目标变量的最小状态和最大状态中之一。

3、根据方案1所述的方法，其特征在于，所述系统约束函数包括限定映射到与操作所述混合动力系统相关联的参数的变量之间的关系的多个同时求解的控制方程。

4、根据方案3所述的方法，其特征在于，与操作所述混合动力系统相关联的参数包括扭矩参数。

5、根据方案3所述的方法，其特征在于，与操作所述混合动力系统相关联的参数包括旋转速度参数。

6、根据方案1所述的方法，其特征在于，采用系统约束函数来确定满足目标函数的多个独立约束和从属约束的用于目标变量的可行解包括采用线性规划来确定用于所述目标变量的可行解。

7、根据方案6所述的方法，其特征在于，所述可行解满足所述目标函数的最小约束和最大约束。

8、根据方案1所述的方法，其特征在于，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解包括：

包括调节重新施加的从属约束的以块式方式单独地重新施加所述从属约束；以及

考虑到所述独立约束和调节后的重新施加的从属约束来确定所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

9、根据方案8所述的方法，其特征在于，以块式方式单独地重新施加所述从属约束包括：采用所述从属约束的块式重新施加的预定优先级结构，包括首先重新施加并调节具有最高优先级的从属约束和最后重新施加并调节具有最低优先级的从属约束。

10、根据方案1所述的方法，其特征在于，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解包括：对所述系统约束函数采用线性规划以满足所述独立约束和重新施加的调节后的从属约束，从而获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

11、一种用于控制混合动力系统的方法，包括：

当确定出系统约束函数不能提供包括与所述混合动力系统的参数相关联的目标变量的目标函数的满足所有多个独立约束和从属约束的可行解时，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

12、根据方案11所述的方法，其特征在于，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解包括：

包括调节重新施加的从属约束的以块式方式单独地重新施加所述从属约束；以及

考虑到所述独立约束和调节后的重新施加的从属约束来确定所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

13、根据方案12所述的方法，其特征在于，包括调节施加的从属约束的以块式方式单独地重新施加所述从属约束包括：采用所述从属约束的块式重新施加的预定优先级结构，包括首先重新施加并调节具有最高优先级的从属约束和最后重新施加并调节具有最低优先级的从属约束。

14、根据方案11所述的方法，其特征在于，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解包括：对所述系统约束函数采用线性规划以满足所述独立约束和重新施加的调节后的从属约束，从而获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

15、根据方案11所述的方法，其特征在于，所述目标变量的优选状态包括所述目标变量的最小状态和最大状态中之一。

16、根据方案11所述的方法，其特征在于，所述系统约束函数包括限定映射到与操作所述混合动力系统相关联的参数的变量之间的关系的多个同时求解的控制方程。

17、一种用于控制混合动力系统的方法，包括：去除所有多个从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束，以获得系统约束函数的实现目标变量的优选状态的可行解。

附图说明

现在将参照附图通过示例的方式来描述一个或多个实施例，在附图中：

图1示出根据本发明的包括具有发动机、混合变速器、扭矩机和驱动系的混合动力系统的车辆的示图；

图2示出根据本发明的包括问题重构方案120的系统约束方案100，以确定用于目标变量Y1的最小或最大值；

图3示出根据本发明的三维空间的矩形棱柱的实施例并描绘出由自变量的限度限定的用于目标变量Y1的解空间；

图4示出根据本发明的三维空间的矩形棱柱的实施例并描绘出具有叠加在其上的Y2约束的自变量的限度限定的用于目标变量Y1的解空间；

图5示出根据本发明的二维空间的矩形棱柱的一部分并描绘出具有叠加在其上的Y2约束的自变量的限度限定的用于目标变量Y1的解空间；

图6示出根据本发明的二维空间的矩形棱柱的一部分并描绘出由叠加在其上的Y3约束的自变量的限度和Y2约束限定的目标变量Y1的解空间；

图7示出根据本发明的二维空间的矩形棱柱的一部分并描绘出由具有叠加在其上的Y4约束的自变量的限度以及Y2和Y3约束限定且当前不具有可行解的用于目标变量Y1的解空间；

图8示出根据本发明的二维空间的矩形棱柱的一部分并描绘出由具有叠加在其上的调节后的Y4约束的自变量的限度以及Y2和Y3约束限定的用于目标变量Y1的解空间；

图9示出根据本发明的二维空间的矩形棱柱的一部分并描绘出由具有叠加在其上的调节后的Y4约束的自变量的限度以及Y2和Y3约束限定并包括可行解的用于目标变量Y1的解空间；以及

图10示出根据本发明的二维空间的矩形棱柱的一部分并描绘出由具有叠加在其上的调节后的Y4约束的自变量的限度以及Y2和Y3约束限定并包括具有目标变量Y1的最小和最大状态的可行解的用于目标变量Y1的解空间。

具体实施方式

现在参照附图，其中示图仅是为了说明某些示例性实施例的目的，而不是对其进行限制的目的，图1示意性地示出包括联结到驱动系60并由控制系统10控制的混合动力系统20的车辆。混合动力系统20是采用包括内燃发动机和一个或多个扭矩机来产生牵引扭矩的多个扭矩产生装置的混合动力系统的非限制性实施例。其它适当的混合动力系统可以被构造为在如这里描述的特定条件下以类似的效果产生牵引扭矩。举例而言，扭矩机可以包括电动-机械扭矩机、液压-机械扭矩机、气动-机械扭矩机等。混合动力系统20可以被构造为在多个牵引扭矩生成模式之一下操作，在此模式下，仅采用非内燃发动机扭矩机来产生牵引扭矩，这里被称作电动车辆（EV）牵引模式。

这里描述的混合动力系统20包括机械动力路径，后者包括发动机40以及第一电驱动扭矩机42和第二电驱动扭矩机43，其分别机械地联结到具有联结到驱动系60的输出构件62的混合变速器50。高压电路30经由高压总线29电连接到高压电池25。高压电路30包括分别电连接到第一扭矩机42和第二扭矩机43的相应第一电力逆变器32和第二电力逆变器33。第二电路可以在高压电池25和远程静止充电系统之间提供电连接。

发动机40可以是任何适当的内燃发动机，并且优选地是通过燃烧过程将燃料转换为机械动力的多气缸直接燃料喷射内燃发动机。发动机40被构造为在混合动力系统20的正在进行的操作期间执行自动起动和自动停止控制方案和燃料切断（FCO）控制方案。当发动机40正在被供以燃料且正在旋转并且产生扭矩时，其被视为处于ON（启动）状态，当发动机40未被供以燃料且不旋转时，其被视为处于OFF（关闭）状态。当发动机40正在旋转但是未被供给燃料时，其被视为处于FCO状态。当发动机40被供以燃料且正在点火但是正在产生最小量的扭矩时，其被视为处于怠速状态。发动机40可以被起动以产生可传递到驱动系60的牵引扭矩和/或将动力提供到第一扭矩机42，从而产生可由第二扭矩机43储存或使用以产生牵引扭矩的能量。

在一个实施例中，第一扭矩机42和第二扭矩机43可以是被构造为将储存的能量转换为机械能的任何适当的装置，并包括多相位电马达/发电机。多相位电马达/发电机被构造为当在扭矩产生状态下操作时将储存的电能转换为机械能，并且当在电力产生状态下操作时将机械能转换为可储存在高压电池25中的电能。混合变速器50可以是任何适当的扭矩变速器装置，在一个实施例中，混合变速器50包括一个或多个差动齿轮组以及扭矩传递离合器和制动器，从而在发动机40、第一扭矩机42和第二扭矩机43以及联结到车辆驱动系60的输出构件62之间实现一定范围速度上的扭矩传递。混合变速器50优选地被构造为通过选择性地激活扭矩传递离合器在固定档位和持续可变操作范围状态下操作。因此，动力系统20被构造为在包括固定档位和连续可变操作范围状态的多个牵引扭矩产生模式下操作，其中，发动机40处于ON状态、OFF状态和FCO状态中之一。

在一个实施例中，驱动系60包括机械地联结到车轴64或半轴的差动齿轮装置65，该车轴64或半轴机械地联结到车轮66。差动齿轮装置65联结到混合动力系统20的输出构件62，并在二者之间传递输出动力。驱动系60在混合变速器50和路面之间传递牵引动力。源自发动机40的机械动力可以经由输入构件35传递到第一扭矩机42以及经由混合变速器50传递到输出构件62。源自第一扭矩机42的机械动力可以经由输入构件35传递到发动机40以及经由混合变速器50传递到输出构件62。源自第二扭矩机43的机械动力可以经由混合变速器50传递到输出构件62。机械动力可以经由输出构件62在混合变速器50和驱动系60之间传递。可以采用其它动力系统构造来达到类似的效果。

高压电池25储存潜在的电能并经由高压总线29电连接到高压电路30（其连接到第一扭矩机42和第二扭矩机43）以在二者之间传递电力。认识到的是，高压电池25是电能储存装置，其可以包括多个电池、超电容器和被构造为储存车辆上的电能的其它装置。一个示例性的高压电池25包括多个锂离子电池。与高压电池25相关联的参数状态包括荷电状态（SOC）、温度、可用电压和可用电池功率，它们均由控制系统10监测。

高压电路30包括分别电连接到第一扭矩机42和第二扭矩机43的第一逆变器32和第二逆变器33。第一扭矩机42和第二扭矩机43与相应的第一逆变器32和第二逆变器33相互作用，从而将储存的电能转变为机械动力并将机械动力转变为可储存在高压电池25中的电能。第一电力逆变器32和第二电力逆变器33可操作以将高压DC电力转变为高压AC电力，并且还可操作以将高压AC电力转变为高压DC电力。源自第一扭矩机42的电力可以经由高压电路30和高压总线29电传递到高压电池25以及经由高压电路30到第二扭矩机43。源自第二扭矩机43的电力可以经由高压电路30和高压总线29电传递到高压电池25以及经由高压电路30到第一扭矩机42。

控制系统10包括控制模块12，后者被构造为响应于经由操作员接口14检测的操作员输入来控制包括混合动力系统20的车辆的操作。操作员接口14获取并传送来自多个人/机接口装置的信息，车辆操作员通过所述多个人/机接口装置来指令车辆的操作，包括例如点火开关以能够使操作员用曲柄转动并起动发动机40、加速器踏板、制动器踏板和变速器范围选择器（PRNDL）。尽管将控制模块12和操作员接口14示为单独的离散元件，但是这种图示是为了便于描述且是非限制性的。认识到的是，向控制模块12传递以及从控制模块12传递的信息可以利用一条或多条通信路径例如通信总线18来实现，其中通信路径可以包括直接连接、局域网总线和串行外围接口总线中的一种或多种。控制模块12以信号方式并操作地直接地或者经由这里示为通信总线18的一条或多条通信总线连接到混合动力系统20的各元件。控制模块12以信号方式连接到高压电池25、高压总线29、第一电力逆变器32和第二电力逆变器33、第一扭矩机42和第二扭矩机43、发动机40以及混合变速器50中每个的感测装置，以监测操作并确定其参数状态。控制模块12操作地连接到第一逆变器32和第二逆变器33、发动机40以及混合变速器50的致动器，从而根据以算法和校准方式储存的执行控制方案来控制其操作。认识到的是，第一逆变器32和第二逆变器33中的每个根据扭矩输入和操作条件以适合于通过采用第一扭矩机42和第二扭矩机43中的一者或两者产生扭矩的方式来转变电力，并以适合于通过采用第一扭矩机42和第二扭矩机43中的一者或两者产生电力的方式来转变机械动力。

控制模块、模块、控制、控制器、控制单元、处理器和类似的术语意指专用集成电路（ASIC）、电子电路、中央处理单元（优选地，微处理器）以及执行一项或多项软件或固件程序或例程的相关联的存储器和贮存器（只读、可编程只读、随机存取、硬盘驱动器等）、组合逻辑电路、输入/输出电路和装置、合适的信号调整和缓冲电路以及用于提供所描述功能的其它部件中的一个或多个的任何一种或各种组合。软件、固件、程序、指令、例程、代码、算法和类似的术语意指包括校准和查询表的任何控制器可执行指令组。控制模块具有一组控制例程，该组控制例程被执行用以提供期望的功能。例程诸如通过中央处理单元执行，并且可操作以监测来自感测装置和其它网络化控制模块的输入，并且执行控制和诊断例程以控制致动器的操作。例程可以在正在进行的发动机和车辆操作期间以规则的间隔例如每3.125毫秒、6.25毫秒、12.5毫秒、25毫秒和100毫秒来执行。可替代地，例程可以响应于事件的发生来执行。

控制模块12与第一电力逆变器32和第二电力逆变器33协调来执行控制方案以控制发动机40的操作，从而控制混合动力系统20的总体操作，以管理机械动力向驱动系60的传递并管理向高压电池25的电力流。这样的控制方案包括：利用与高压电池25相关联的可允许电池功率限度来平衡发动机40的操作，同时实现响应于如由扭矩和速度约束限制的操作员扭矩请求可传递到驱动系60的输出扭矩。

系统约束控制方案采用系统约束函数来确定混合动力系统的组件限度对选择的目标变量的作用。这优选地在正在进行的操作期间定期地确定。系统约束函数是多维函数，其表示描述了变速器组件的运动的同时求解的控制方程并考虑到诸如扭矩、速度、惯性矩、旋转损失等的参数，并且如下示出。

如所认识到的，标量项A1和A2是依赖于系统的。标量项A1是标量值的4×3矩阵，标量项A2是标量值的4×1矩阵。系统约束函数（方程1）服从与因变量（即，Y1、Y2、Y3、Y4）和自变量（即，X1、X2、X3）相关联的最小和最大约束，这如下表示。

示例性系统约束包括发动机扭矩、马达扭矩、变速器输入扭矩、变速器输出扭矩、离合器反扭矩、变速器元件的速度和加速度等。

优选地存在多个系统约束函数，其基于变速器元件的旋转速度或扭矩传递并形成以便控制并管理混合动力系统的操作。每个系统约束函数具有虚拟变量（例如，Y1、Y2、Y3、Y4）到在动力系操作期间改变的物理参数的特定映射。用于选择的系统约束函数的改变的物理参数包括混合动力系统的扭矩参数，例如发动机扭矩、马达扭矩、离合器反扭矩和输出扭矩。用于选择的系统约束函数的改变的物理参数可以替代地包括混合动力系统的速度参数，例如发动机速度、马达速度、离合器滑移速度和输出速度。系统约束函数（方程1）是示例性的。可以在类似的效果下采用形成用于其它混合动力系统且描述其它混合动力系统的其它多维系统约束函数。

系统约束函数（方程1）包括变量Y1，其被称作目标变量并表示系统约束函数（方程1）所要求解的参数，考虑到最小和最大约束（方程2），其为最大值或为最小值。其余因变量Y2、Y3、Y4和自变量X1、X2、X3中的每个服从上述最小和最大约束值。因变量Y2、Y3、Y4和自变量X1、X2、X3可以包括选择的速度或选择的扭矩值。参考在图1中绘出的混合动力系统20，选择的速度可以包括到混合变速器50的变速器输入速度、第一扭矩机42和第二扭矩机43的马达速度、混合变速器50的输出速度和其它相关速度。参考在图1中绘出的混合动力系统20，选择的扭矩可以包括到混合变速器50的变速器输入扭矩、第一扭矩机42和第二扭矩机43的马达扭矩、混合变速器50的输出扭矩、离合器反扭矩和其它相关扭矩。自变量中的一个或多个可以服从非线性约束，例如与电池功率相关联的约束。

在操作中，采用系统约束函数（方程1）来确定满足因变量Y2、Y3、Y4和自变量X1、X2、X3的所有约束的用于目标变量Y1的最小或最大值。如这里描述且详述的，假定电池功率限度Pbat即Pbat_Max和Pbat_Min是无穷的。

图2示意性地示出了包括问题重构方案120的系统约束方案100的实施例，以确定目标变量Y1的最小值或最大值。在确定出系统约束函数未提供出满足因变量和自变量的所有约束的用于目标变量Y1的解时执行问题重构方案120。问题重构方案120是采用预定优先级结构的分层删减方案，其去除与因变量相关联的所有约束，随后以块式（blockwise）方式重新施加并调节因变量的约束。系统约束函数被迭代求解，以获得可行解，其包括目标变量Y1的优选值，即，满足自变量的约束且满足因变量的所有调节后的约束的最大或最小值。问题重构方案120的操作包括最初去除所有从属约束并考虑到施加的约束来求解系统约束函数（方程1）（框120、124）。然后以块式方式独立地重新施加从属约束来调节施加的从属约束以实现目标变量的优选状态，并考虑到独立约束和调节后的从属约束来确定系统约束函数的实现目标变量的优选状态的可行解（框130-162）。提供表1作为图2的解释，其中，如下阐述了用数字标记的框和相应的功能。

在车辆的正在进行的操作期间定期地执行系统约束方案100。如上所述，监测包括混合动力系统20的车辆的操作以确定与因变量（即，Y2、Y3、Y4）和自变量（即，X1、X2、X3）相关联的约束（105），并执行求解器函数。这里表示为求解器(Y1: Y2,…Yn, X1…Xm)的求解器函数考虑到最小和最大约束（方程2）对系统约束函数（方程1）采用适当的线性规划方法例如单纯形方法，以生成包括极值即满足所有上述约束的目标变量Y1的最小或最大状态的解（110）。这如下表示。

求解器(Y1: X1, X2, X3, Y2, Y3, Y4) [3]。

使用线性规划例如单纯形方法来生成包括Y1极值即目标变量Y1的最小和最大状态的解对于本领域普通技术人员来讲是已知的。

如果可以确定出可行解满足所有约束（112）（1），则完成了约束控制方案的当前迭代的执行，并采用所确定出的目标变量Y1的最小或最大状态（Y1_Max）来控制混合动力系统的操作（170）。可行解是用于控制混合动力系统的一组控制参数，其包括具有坐标(X1, X2,X3)的解，其满足用于目标变量Y1的所有约束Y2、Y3、Y4、X1、X2和X3。可行解可以包括(X1,X2, X3)=(0, 0, 0)。可行的组是所有可行的点(X1, X2, X3)的集。

可选地，当即使假定电池功率限度Pbat即Pbat_Max和Pbat_Min为无穷时仍不存在满足因变量Y2、Y3、Y4和自变量X1、X2、X3的所有约束的用于目标变量Y1的可行解时（112）（0），执行问题重构方案120。

问题重构方案120是采用严格的优先级结构的分层删减方案，以施加并调节因变量Y2、Y3、Y4和自变量X1、X2、X3的约束，从而获得系统约束函数（方程1）的可执行解。问题重构方案120系统地施加并调节与选择的因变量Y2、Y3、Y4和自变量X1、X2、X3相关联的约束并执行求解器函数，以确定系统约束函数（方程1）的可被执行以操作混合动力系统20的可行解。该动作包括根据需要逐步地调节所选择的各约束的值并执行求解器函数，以确定系统约束函数（方程1）的可行解。

问题重构方案120最初包括去除对因变量Y2、Y3、Y4的约束（124）以及执行求解器函数来确定极值即满足自变量X1、X2、X3（其是与动力系统的物理参数相关联的变量）的所有约束的目标变量Y1的最小和最大状态。这如下表示。

求解器(Y1: X1, X2, X3) [4]。

该求解器函数的解包括Y1极限，即，满足自变量X1、X2、X3的所有约束的目标变量Y1的最小和最大状态。如认识到的，当自变量X1、X2、X3仅形成约束时，存在至少一个可用的可行解。自变量X1、X2、X3的可行解的组可以示为矩形棱柱200。图3用图形示出了包括轴X1210、X2 220和X3 230的三维空间（X1/X2/X3）的矩形棱柱200的实施例。目标变量Y1的解空间是由限度X1_Min 212、X1_Max 214、X2_Min 222、X2_Max 224、X3_Min 232和X3_Max 234限定的矩形棱柱200。

问题重构方案120接下来对系统约束函数（方程1）执行求解器函数，以在引入对第一个因变量即在此实施例中为Y2的限制的情况下生成满足自变量X1、X2、X3的所有约束的解（130）。这表示为如下。

求解器(Y1: X1, X2, X3, Y2) [5]。

该求解器函数的解包括Y1极限，即，满足X1、X2、X3的所有约束和Y2约束的目标变量Y1的最小和最大状态。如上所述，假定满足Pbat。图4用图形示出了多面体200′形式的目标变量Y1的解空间，多面体200′是参考图3示出的由包括描绘为三维空间中的平面元素的Y2_Min 242和Y2_Max 244的Y2约束限定的矩形棱柱200。图4包括具有叠加在其上的Y2约束的轴X1 210、X2 220和X3 230。如果可确定出满足所有上述约束的可行解（132）（1），则设定Y2限度(Y2*)等于包括Y2_Min 242和Y2_Max 244的Y2约束（136）。

当可以确定出没有可行解满足上述所有约束时（132）（0），将Y2限度调节到施加于求解器函数的新的限度(Y2*)（134）。当需要时，这包括求解最优化问题以使服从较高优先级约束即自变量X1、X2、X3的Y2最小化和最大化。最优化问题表示为如下。

求解器(Y2: X1, X2, X3) [6]。

在下文中参考Y4约束来提供将限度调节到新的限度的更充分的描述。

图5用图形示出了包括轴X2 220和X3 230的二维X2/X3空间的多面体200′的一部分。为了便于举例说明，示出的解空间显示出X1的已知值的解空间。图5示出了X1 =恒量（其中，X1Min <= const <= X1Max）的解空间。目标变量Y1的解空间是多面体200′的一部分，如由限度X1_Min 212、X1_Max 214、X2_Min 222、X2_Max 224、X3_Min 232、X3_Max 234以及包括描绘为二维空间中的线性元素的Y2_Min 242和Y2_Max 244的调节后的Y2限度(Y2*)限定。如图所示，将调节后的Y2限度(Y2*)设定为等于Y2约束，因为在此示例中，约束(X1, X2,X3, Y2)的组得到可行解。

问题重构方案120接下来对系统约束函数（方程1）执行求解器函数，以在引入对第三个因变量即在此实施例中为Y3的限制的情况下生成满足自变量X1、X2、X3和Y2*的所有约束的解（140）。这表示为如下。

求解器(Y1: X1, X2, X3, Y2*, Y3) [7]。

该求解器函数的解包括Y1极限，即，满足X1、X2、X3和Y2*的所有约束且满足Y3约束的用于目标变量Y1的最小和最大状态。如上所述，假设满足Pbat。

如果可以确定出满足所有上述约束的可行解（142）（1），则设定Y3限度(Y3*)等于包括Y3_Min 252和Y3_Max 254的Y3约束（146）。

图6用图形示出了包括轴X2 220和X3 230的二维X2/X3空间的多面体200′的一部分。目标变量Y1的解空间是多面体200′，如由限度X1_Min 212、X1_Max 214、X2_Min 222、X2_Max 224、X3_Min 232、X3_Max 234以及Y2限度(Y2*)Y2_Min 242和Y2_Max 244限定，且进一步由施加的描绘为二维空间中的线性元素的Y3限度(Y3*)Y3_Min 252和Y3_Max 254限定。如图所示，将Y3限度(Y3*)调节为等于Y3约束。

当可以确定出没有可行解满足所有上述约束时（142）（0），将Y3约束调节到施加于求解器函数的新的Y3限度(Y3*)（144）。当需要时，这包括求解最优化问题以使服从较高优先级约束即自变量X1、X2、X3、Y2的Y3最小化和最大化。最优化问题表示为如下。

求解器(Y3: X1, X2, X3, Y2*) [8]。

在下文中参考Y4约束来提供将限度调节到新的限度的更充分的描述。

问题重构方案120接下来对系统约束函数（方程1）执行求解器函数，以在引入对第四个因变量即在此实施例中为Y4的限制的情况下生成满足X1、X2、X3、Y2*和Y3*的所有约束的解（150）。这表示为如下。

求解器(Y1: X1, X2, X3, Y2*, Y3*, Y4) [9]。

该求解器函数的解包括Y1极限，即，满足自变量X1、X2、X3、Y2*和Y3*的所有约束且满足Y4约束的用于目标变量Y1的最小和最大状态。如上所述，假设满足Pbat。

如果可以确定出满足所有上述约束的可行解（152）（1），则设定Y4限度(Y4*)等于包括Y4_Min 262和Y4_Max 264的Y4约束（156）。

当可以确定出没有可行解满足所有上述约束时（152）（0），将Y4限度调节到施加于求解器函数的新的限度(Y4*)（154）。

问题重构方案120接下来对系统约束函数（方程1）执行求解器函数，以生成满足X1、X2、X3、Y2*、Y3*和Y4*的所有约束的解（160）。这表示为如下。

求解器(Y1: X1, X2, X3, Y2*, Y3*, Y4*) [10]。

确定满足所有上述约束的可行解（162），并且完成了约束控制方案100和问题重构方案120的当前迭代的执行。采用确定出的目标变量Y1的最小或最大状态（Y1_Min或Y1_Max）来控制混合动力系统的操作（170）。

图7用图形示出了包括轴X2 220和X3 230的二维X2/X3空间的多面体200′的一部分。目标变量Y1的解空间是由限度X1_Min 212、X1_Max 214、X2_Min 222、X2_Max 224、X3_Min 232、X3_Max 234、Y2约束Y2_Min 242和Y2_Max 244以及Y3限度Y3_Min 252和Y3_Max254限定的多面体200′。如图所示，满足Y3限度Y3_Min 252和Y3_Max 254并且还满足Y4限度Y4_Min 262和Y4_Max 264的用于目标变量Y1的解空间是空的。因此，当执行求解器函数来确定包括Y1极限即用于目标变量Y1的最小和最大状态的解时，不存在可行解。

迫使系统约束方案100的每次执行返回包括Y1极限即目标变量Y1的最小和最大状态中之一的解，即使与约束的系统对应的可行的组是空的。在图7中示出的结果可以推断出解必须包括违背上面建立的限度中的一个，即X1、X2、X3、Y2或Y3限度中的一个，或者违背新添加的Y4限度。

将新添加的Y4限度调节到施加于求解器函数的新的限度(Y4*)（154）。这包括求解最优化问题以使服从较高优先级约束即自变量X1、X2、X3和因变量Y2和Y3的Y4最小化和最大化。最优化问题表示为如下。

求解器(Y4: X1, X2, X3, Y2*, Y3*) [11]。

确定满足所有上述约束的可行解，表示为Y4_Min^和Y4_Max^。对于将来的框，将Y4限度调节到Y4_Min^和Y4_Max^。如下将Y4限度(Y4*)约束到调节后的Y4限度Y4_Min^ 272和Y4_Max^ 274。

Y4_Min* = min(max(Y4Min, Y4Min^), Y4Max^) [12]

Y4_Max* = max(min(Y4Max, Y4Max^), Y4Min^) [13]。

参考图8示出称作Y4_Min^ 272和Y4_Max^ 274的Y4限度的调节后的组。调节后的Y4限度Y4_Min^ 272和Y4_Max^ 274表示可利用上面定义的可行组实现的Y4的最小值和最大值。已知的是，在(Y4_Min, Y4_Max)和(Y4_Min^, Y4_Max^)之间不存在交集。因此，Y4_Min*等于Y4_Max*。

图9用图形示出了包括轴X2 220和X3 230的二维X2/X3空间的多面体200′的一部分。目标变量Y1的解空间是由限度X1_Min 212、X1_Max 214、X2_Min 222、X2_Max 224、X3_Min 232、X3_Max 234、Y2约束Y2_Min 242和Y2_Max 244以及施加的Y3限度Y3_Min 252和Y3_Max 254（为了清楚而省略）以及约束到调节后的Y4限度Y4_Min^ 272和Y4_Max^ 274的Y4限度限定的多面体200′。满足自变量X1、X2、X3、Y2限度(Y2*)、Y3限度(Y3*)和调节后的Y4限度(Y4*)的所有约束的可行解为如下。

求解器(Y1: X1, X2, X3, Y2*, Y3*, Y4*) [14]。

可行解被表示为线段280，其表示Y4限度(Y4*)。当可行解是线段时，其表明存在使Y4约束的违背最小化的无穷数量的看似同等的解。然而，目标变量Y1在可行解范围内未必也是恒定值。因此，控制方案执行求解器函数，以对系统约束函数（方程1）进行求解并确定满足因变量Y2*、Y3*、Y4*和自变量X1、X2、X3的所有约束的用于目标变量Y1的最小或最大值。

图10用图形示出了表示为线280的可行解，线280是在图9中示出的多面体200′的一部分。示出了目标变量Y1，并且目标变量Y1包括Y1的最小状态282到Y1的最大状态284，它们均被表示为线。因此，问题重构方案120执行在方程14中示出的求解器函数，以确定目标变量Y1的优选的可行解，即其中一个极限，即，Y1_max和Y1_min中的实现上述约束的一者。这些被示为最小解292和最大解294。

问题重构方案120将约束从较大优先级到较小优先级而优先级化为X1、X2、X3、Y2、Y3和Y4。施加Y2、Y3和Y4的约束的顺序被具体定义，并指示约束的优先级而不是任意的。每当施加新的约束时，问题重构方案120调节添加的约束的幅值，直到实现非空的可行解为止。

Y2、Y3和Y4的约束以重要性顺序进行排序。因此，基于驱动能力例如输出扭矩来施加限制的约束与基于离合器扭矩或马达扭矩的约束相比具有较低的优先级。满足马达扭矩限度比实现响应于操作员扭矩请求的输出扭矩更加重要，因为电马达不能传递比其能力更大的扭矩，而未能实现输出扭矩影响驾驶能力和操作员预期。满足离合器扭矩限度更加重要，因为违背离合器扭矩限度会导致离合器滑移，这影响离合器的使用寿命以及驱动能力。

具有约束的排序和有序施加的问题重构方案120的执行避免或最小化在应对产生空的可行组的问题时可能出现的扭矩不连续的可能性。

本发明已经描述了某些优选的实施例及其修改。在阅读和理解本说明书之后，可以对其他进行进一步的修改和变更。因此，本发明旨在不局限于作为构思用于实施本发明的最佳方式所公开的特定实施例，而是本发明将包括落入所附权利要求的范围内的所有实施例。

Claims (15)

1.一种用于控制混合动力系统的方法，包括：

采用系统约束函数来确定满足目标函数的多个独立约束和从属约束的用于目标变量的可行解，所述目标变量与所述混合动力系统的参数相关联；以及

当确定出所述系统约束函数未能提供满足所有独立约束和从属约束的用于所述目标变量的可行解时，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解，包括：包括调节重新施加的从属约束的以块式方式单独地重新施加所述从属约束；以及考虑到所述独立约束和调节后的重新施加的从属约束来确定所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标变量的优选状态包括所述目标变量的最小状态和最大状态中之一。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统约束函数包括限定映射到与操作所述混合动力系统相关联的参数的变量之间的关系的多个同时求解的控制方程。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，与操作所述混合动力系统相关联的参数包括扭矩参数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，与操作所述混合动力系统相关联的参数包括旋转速度参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用系统约束函数来确定满足目标函数的多个独立约束和从属约束的用于目标变量的可行解包括采用线性规划来确定用于所述目标变量的可行解。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述可行解满足所述目标函数的最小约束和最大约束。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以块式方式单独地重新施加所述从属约束包括：采用所述从属约束的块式重新施加的预定优先级结构，包括首先重新施加并调节具有最高优先级的从属约束和最后重新施加并调节具有最低优先级的从属约束。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解包括：对所述系统约束函数采用线性规划以满足所述独立约束和重新施加的调节后的从属约束，从而获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

10.一种用于控制混合动力系统的方法，包括：

当确定出系统约束函数不能提供包括与所述混合动力系统的参数相关联的目标变量的目标函数的满足所有多个独立约束和从属约束的可行解时，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解，包括：包括调节重新施加的从属约束的以块式方式单独地重新施加所述从属约束；以及考虑到所述独立约束和调节后的重新施加的从属约束来确定所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，包括调节施加的从属约束的以块式方式单独地重新施加所述从属约束包括：采用所述从属约束的块式重新施加的预定优先级结构，包括首先重新施加并调节具有最高优先级的从属约束和最后重新施加并调节具有最低优先级的从属约束。

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，执行问题重构方案以去除所有从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束以获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解包括：对所述系统约束函数采用线性规划以满足所述独立约束和重新施加的调节后的从属约束，从而获得所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。

13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述目标变量的优选状态包括所述目标变量的最小状态和最大状态中之一。

14.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述系统约束函数包括限定映射到与操作所述混合动力系统相关联的参数的变量之间的关系的多个同时求解的控制方程。

15.一种用于控制混合动力系统的方法，包括：

采用系统约束函数来确定满足目标函数的多个独立约束和从属约束的用于目标变量的可行解，所述目标变量与所述混合动力系统的参数相关联；

去除所有多个从属约束且随后重新施加并调节所述从属约束中的选择的从属约束，以获得系统约束函数的实现目标变量的优选状态的可行解，包括：包括调节重新施加的从属约束的以块式方式单独地重新施加所述从属约束；以及考虑到所述独立约束和调节后的重新施加的从属约束来确定所述系统约束函数的实现所述目标变量的优选状态的可行解。