CN103770779A

CN103770779A - 一种双行星排式混合动力汽车能量管理混杂模型控制方法

Info

Publication number: CN103770779A
Application number: CN201410036447.4A
Authority: CN
Inventors: 汪少华; 陈龙; 孙晓强; 施德华; 殷春芳
Original assignee: Jiangsu University
Current assignee: Jiangsu University
Priority date: 2014-01-25
Filing date: 2014-01-25
Publication date: 2014-05-07

Abstract

本发明提供一种双行星排式混合动力汽车能量管理混杂模型控制方法，该方法基于混合逻辑动态建立双行星排式混合动力汽车能量管理混杂模型，并采用模型预测控制方法对模型进行优化控制，在决策出双行星排式混合动力汽车最佳驱动模式切换序列的同时，还能对发动机和电机之间的转矩分配进行优化，从而实现双行星排式混合动力汽车能量的高效管理。本发明针对双行星排式混合动力汽车能量管理系统存在的混杂特征，采用混杂系统理论及其控制方法来解决双行星排式混合动力汽车的能量管理问题，具有针对性强、实用性高、优化性能好等优点。

Description

一种双行星排式混合动力汽车能量管理混杂模型控制方法

技术领域

本发明涉及双行星排式混合动力汽车能量管理方法，尤其涉及一种双行星排式混合动力汽车能量管理混杂模型控制方法。

背景技术

双行星排式混合动力汽车是以双行星排式齿轮机构作为动力耦合机构，因此，系统能够选取的驱动模式更多，如何设计实时高效的能量管理控制策略成为充分发挥双行星排式混合动力汽车动力系统性能优势的关键。

双行星排式混合动力汽车的动力系统主要由发动机、电池以及两个电机构成，发动机和电机不同工作状态的组合构成了双行星排式混合动力汽车多种驱动模式，在不同驱动模式下，发动机燃油消耗和电池荷电状态变化过程并不相同。因此，双行星排式混合动力汽车能量管理系统中既包含如发动机燃油消耗和电池荷电状态这样的连续变量，又包含如发动机启停状态切换以及电池充放电状态切换这样的离散事件，其中，连续变量的状态更新为连续动态过程，而离散事件一方面决定了连续变量的更新规律，同时其演变也受到连续变量在演化过程中突破设定阈值的驱动。由上述分析可以看出，双行星排式混合动力汽车能量管理系统具有明显的混杂动态特征，为典型的混杂系统。

近年来，混杂系统及其控制理论已逐步走向实际工程应用，在国外，混杂系统理论已成功解决汽车电子油门非线性控制、汽车牵引力控制以及空中交通管理等实际工程问题，在国内，混杂系统理论在深液流栽培试验温室温度控制、机器人焊接过程控制以及半主动空气悬架控制等方面也取得了成功应用。混杂系统及其控制理论已经被公认为对生产过程自动化、机器人控制等复杂工程技术问题的解决具有重要指导意义。

目前采用的混合动力汽车能量管理策略中，基于规则的能量管理策略虽然不依赖于精确的数学模型，但设计目标单一，不能适用于多工况和多驾驶条件的灵活控制；全局最优算法需要明确整个工况运行数据才能进行全局寻优，具有一定的局限性；瞬态优化控制策略虽然可以实现实时最优控制，但计算量大，运行成本高，同时需要建立比较精确的预估模型，从而限制了其在混合动力汽车上的推广应用。更为关键的是，上述能量管理策略的侧重点都在于获取控制规则的方式，却忽略了研究对象也就是混合动力汽车能量管理系统本身所存在的一些复杂特征，因而难以有效解决上述策略应用在混合动力汽车上所存在的一些局限性问题。

发明内容

为了克服现有的混合动力汽车上所存在的一些局限性问题，本发明提出一种基于混杂系统及其控制理论的双行星排式混合动力汽车能量管理控制方法，实现双行星排式混合动力汽车的能量高效管理。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种双行星排式混合动力汽车能量管理混杂模型控制方法，包括如下步骤：

（1）对双行星排式混合动力汽车的工作过程分析，确定系统选取的所有驱动模式；

（2）确定系统在各个驱动模式下实际工作过程的动力学方程；

（3）对发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率进行分段线性近似；

（4）基于混合逻辑动态建立双行星排式混合动力汽车能量管理系统混杂动态模型；

（5）对双行星排式混合动力汽车能量管理系统混杂动态模型进行模型预测控制，获取系统最佳驱动模式切换序列，同时实现发动机与电机之间的转矩分配优化；

（6）基于多参数规划技术将混杂模型预测控制律转换为分段仿射形式，设计实际控制器进行实车应用。

进一步地，步骤（1）中的驱动模式分为：纯电动驱动、发动机单独驱动、发动机与电机联合驱动、三动力源联合驱动、行车充电、再生制动。

进一步地，步骤（2）中的动力学方程如下：

①.纯电动驱动模式：

电池荷电状态变化率

式中，x为电池荷电状态，I为电池输出电流，其与电机转速ω_m和电机转矩T_m存在非线性关系，Q_max为电池容量；

②.发动机单独驱动模式：

发动机燃油消耗率

式中，

为发动机燃油消耗率（g/s），b为燃油消耗率（kw/h），ω_e为发动机转速，T_e为发动机输出转矩；

③.发动机与电机联合驱动：

按照公式

和

根据系统分配给发动机和电机的转矩以及此时发动机与电机的转速确定发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率；

④.三动力源联合驱动模式：

按照公式

和

根据系统分配给发动机和第一电机以及第二电机的转矩以及此时发动机与电机的转速确定发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率；

⑤.行车充电驱动模式

此时发动机正常工作，燃油消耗率按照公式

和

进行计算，电池处于充电状态，电机为发电机模式，输出转矩视为小于零，电池荷电状态变化率更新方程按照公式

\overset{\cdot}{x} = - \frac{I}{Q_{\max}}

和

{\overset{\cdot}{m}}_{f} = \frac{b ω_{e} T_{e}}{3600000}

进行计算；

⑥.再生制动模式：

电池处于充电状态，电机为发电机模式，输出转矩视为小于零，电池荷电状态变化率更新方程按照公式

\overset{\cdot}{x} = - \frac{I}{Q_{\max}}

和

{\overset{\cdot}{m}}_{f} = \frac{b ω_{e} T_{e}}{3600000}

进行计算。

进一步地，步骤（3）中的发动机燃油消耗率分段线性近似包括如下步骤：

A.获取双行星排式混合动力汽车发动机的万有特性曲线；

B.基于分段线性函数拟合在发动机转速固定的情况下，发动机燃油消耗与转矩的关系，发动机转速的分段区间设定不超过300rpm。

进一步地，步骤（3）中的电池荷电状态变化率分段线性近似包括如下步骤：

A.获取双行星排式混合动力汽车电动机的效率特性曲线；

B.针对电机输出转矩大于零和电机输出转矩小于零的两种情况，分别进行电池荷电状态变化率的线性拟合；

C.基于分段线性函数拟合在电机转速固定的情况下，电池荷电状态与电机输出转矩的关系，电机转速的分段区间设定不超过250rpm。

进一步地，步骤（4）中的基于混合逻辑动态建立双行星排式混合动力汽车能量管理系统混杂动态模型包括如下步骤：

A.基于命题逻辑对双行星排式混合动力汽车各个驱动模式以及各个驱动模式下的发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率进行描述；

B.结合逻辑变量形成双行星排式混合动力汽车在所有驱动模式下的统一状态空间方程；

C.引入辅助连续变量，将统一状态空间方程转化为混合逻辑动态规范形式；

D.将命题逻辑和相关操作规则转化为混合整数线性不等式，形成混合逻辑动态规范形式下的不等式方程。

进一步地，步骤（5）中的双行星排式混合动力汽车能量管理系统混杂模型预测控制包括如下步骤：

A.以燃油消耗量最小为模型预测控制目标，将步骤（4）中建立的混合逻辑动态模型作为预测模型；

B.将系统的控制输出定义为驱动模式的选择以及该模式下发动机与电机转矩分配，同时设定电池荷电状态的变化范围；

C.将优化控制问题转化为混合整数线性规划问题进行求解；

D.对求取的混杂模型预测控制律进行性能仿真，针对仿真结果进行控制参数的调整，直到取得最优的控制效果。

本发明的有益效果是，基于混合逻辑动态建立了双行星排式混合动力汽车能量管理系统混杂动态模型，充分掌握了系统存在的混杂特征，在此基础上，进一步针对所建混杂动态模型进行了模型预测控制，从而决策出双行星排式混合动力汽车最佳驱动模式切换序列，同时还可以对发动机和电机之间的转矩分配进行优化，实现了对双行星排式混合动力汽车能量的高效管理。

附图说明

图1为双行星排式混合动力汽车能量管理混杂模型优化控制方法总体流程图。

图2为双行星排式混合动力汽车动力合成系统示意图。

图3为双行星排式混合动力汽车驱动模式切换示意图。

图4为双行星排式混合动力汽车能量管理混杂系统模型预测控制原理图。

图5为模型预测控制律的显式表达示意图。

图中，1.发动机，2.第一离合器，3.电机MG₁，4.前排行星架，5.第二离合器，6.前排齿圈，7.前排行星轮，8.前排太阳轮，9.后排齿圈，10.后排行星轮，11.后排行星架，12.输出轴，13.电机MG₂，14.第三离合器，15.后排太阳轮。

具体实施方式

如图1、图2所示,本发明的双行星排式混合动力汽车能量管理混杂模型优化控制方法，具体包括如下步骤：

（1）对双行星排式混合动力汽车的工作过程进行分析，确定系统能够选取的所有驱动模式。

双行星排式混合动力汽车是以双行星排式齿轮机构作为动力耦合机构，其动力合成系统如图2所示，该系统中，发动机1的输出轴通过第一离合器2与前排行星架4相连，电机MG₁3的输出轴通过第二离合器5与前排太阳轮8相连，电机MG₂13通过第三离合器14与后排太阳轮15相连，前排行星轮7与后排齿圈9相连，前排齿圈6与后排行星轮10及后排行星架11固连在一起并且共同与输出轴12相连，从而将动力输出至车轮。该系统可以通过控制三个离合器的断开和闭合实现双行星排式混合动力汽车多种驱动模式的切换，完成发动机、电机MG₁、电机MG₂这三个动力源的动力合成。

根据动力合成系统的结构原理，双行星排式混合动力汽车可以工作在以下几种驱动模式：纯电动驱动、发动机单独驱动、发动机与电机MG₂联合驱动、三动力源联合驱动、行车充电、再生制动。

如图3所示为各驱动模式之间的切换关系，系统根据双行星排式混合动力汽车实际运行状态和动力输出要求决策出最佳的驱动模式切换序列，同时实现在该驱动模式下的发动机和电机转矩分配优化。

（2）确定能够描述系统在各个驱动模式下实际工作过程的动力学方程。

①纯电动驱动模式：

电池荷电状态变化率

②发动机单独驱动模式：

发动机燃油消耗率式中，

③发动机与电机MG₂联合驱动模式：

按照公式和

根据系统分配给发动机和电机MG₂的转矩以及此时发动机与电机的转速确定发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率；

④三动力源联合驱动模式：

按照公式

和

根据系统分配给发动机和电机MG₁以及电机MG₂的转矩以及此时发动机与电机的转速确定发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率；

⑤行车充电驱动模式

此时发动机正常工作，燃油消耗率按照公式

和

进行计算，电池处于充电状态，电机为发电机模式，输出转矩视为小于零，电池荷电状态变化率更新方程依然按照公式

\overset{\cdot}{x} = - \frac{I}{Q_{\max}}

和

{\overset{\cdot}{m}}_{f} = \frac{b ω_{e} T_{e}}{3600000}

进行计算；

⑥再生制动模式：

\overset{\cdot}{x} = - \frac{I}{Q_{\max}}

和

{\overset{\cdot}{m}}_{f} = \frac{b ω_{e} T_{e}}{3600000}

进行计算。

（3）对发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率进行分段线性近似。

为建立双行星排式混合动力汽车能量管理系统混合逻辑动态模型，需要对发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率进行近似线性化，具体分别如下所述；

发动机燃油消耗率近似过程包括如下步骤：

①获取双行星排式混合动力汽车发动机的万有特性曲线；

②将发动机的转速工作范围按照300rpm为一个区间进行分段划分；

③根据发动机万有特性曲线基于最小二乘法分别拟合出发动机燃油消耗率在各典型转速下与发动机输出转矩的线性关系。

电池荷电状态变化率近似过程包括如下步骤：

①获取双行星排式混合动力汽车电机的效率特性曲线；

②针对电机输出转矩大于零（电动机）和电机输出转矩小于零（发电机）两种情况分别进行电池荷电状态变化率的线性拟合；

③将电机的转速工作范围按照250rpm为一个区间进行分段划分；

④根据电机效率特性曲线并基于最小二乘法拟合出电池荷电状态变化率在各典型电机转速下与电机输出转矩的线性关系。

（4）基于混合逻辑动态建立双行星排式混合动力汽车能量管理系统混杂动态模型，具体包括如下步骤：

①基于命题逻辑对双行星排式混合动力汽车各个驱动模式以及各个驱动模式下的发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率进行描述，具体如下：

纯电动驱动模式：其中，δ₁为引入的逻辑变量，m1代表纯电动驱动模式；

发动机单独驱动模式：

其中，δ₂为引入的逻辑变量，m2代表发动机单独驱动模式；

发动机与电机MG2联合驱动模式：

其中，δ₃为引入的逻辑变量，m3代表发动机与电机MG2联合驱动模式；

三动力源联合驱动模式：

其中，δ₄为引入的逻辑变量，m4代表三动力源联合驱动模式；

行车充电驱动模式：其中，δ₅为引入的逻辑变量，m5代表行车充电驱动模式；

再生制动模式：

其中，δ₆为引入的逻辑变量，m6代表再生制动模式。

由于对发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率进行了分段线性近似，因此，在各驱动模式下，仍然通过命题逻辑对发动机燃油消耗率和电池荷电状态变化率进行描述。

②结合逻辑变量形成双行星排式混合动力汽车在所有驱动模式下的统一状态空间方程；

③引入辅助连续变量，将统一状态空间方程转化为混合逻辑动态规范形式；

④将命题逻辑和相关操作规则转化为混合整数线性不等式，形成混合逻辑动态规范形式下的不等式方程。

（5）对双行星排式混合动力汽车能量管理系统混杂动态模型进行模型预测控制，具体包括如下步骤：

①以燃油消耗量最小为模型预测控制目标即被控对象的输出，模型预测控制工作原理如图4所示，将步骤（4）中建立的混合逻辑动态模型作为系统预测模型，预测模型的输出ym(k)与系统实际输出y(k)进行比较，并通过反馈校正更新系统在一个预测时域内的模型预测输出y(k+1)，并将该预测输出与系统参考输出yr(k+1)进行比较，最后根据比较结果进行系统滚动优化，得到系统在下个预测时域内的控制输出u(k)；

②将系统的控制输出定义为驱动模式的选择以及该模式下发动机与电机转矩分配，同时设定电池荷电状态的变化范围作为优化约束条件；

③将优化控制问题转化为混合整数线性规划问题并借助商业软件CPLEX进行求解；

④对求取的混杂模型预测控制律进行性能仿真，针对仿真结果进行控制参数的调整，直到取得最优的控制效果。

（6）如图5所示；基于多参数规划技术将混杂模型预测控制律转换为分段仿射形式，即借助多参数规划技术首先对混杂模型预测控制律的状态空间进行凸划分，如下式：

系统状态空间凸划分：{x：Hi x≤Ki}，其中，x为系统状态，i=1,…,nr，nr为分区数，Hi和Ki为相应维数的矩阵；

从而得到描述状态分区信息的数据Hi、Ki，然后计算控制律u关于状态x(t)的显式表达数据Fi、Gi，其中，Fi和Gi为相应维数的矩阵，如下式：

控制律关于状态x(t)的显式表达：u=Fi x+Gi if Hi x≤Ki i=1,…,nr。

即得到对应状态分区上的最优控制律，那么系统在实际运行时，每一采样时刻的滚动优化过程就被转化为简单的状态分区以及分区控制律查表过程，使得实际在线控制过程中的计算时间大为减少，为进行控制系统的实车应用创造了有利的条件。