CN104976337B - 基于离合器传递力矩估计的车辆起步过程优化控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于离合器传递力矩估计的车辆起步过程优化控制方法，通过实时采集车辆运行状态信息和车辆属性信息，根据车辆纵向动力学方程，建立估计模型，采用扩展卡尔曼滤波器对估计模型进行校正得到离合器传递力矩估计值，最后通过TCU实现对离合器的状态监测，并根据目标力矩的需求判断是否需要对离合器的输出力矩进行补偿；本发明所需要的信息可直接从量产的车辆中获得，只需修改控制器中的程序，并可实现实时估计，并可有效克服发动机力矩信息不准确对离合器力矩估计产生的影响。

Description

基于离合器传递力矩估计的车辆起步过程优化控制方法

技术领域

本发明涉及的是一种车辆控制领域的技术，具体是一种基于离合器传递力矩估计的车辆起步过程优化控制方法。

背景技术

目前，随着人们对汽车燃油经济性和驾驶舒适性要求的提高，机械自动变速器(AMT)和双离合自动变速器(DCT)在汽车自动变速器中的占有率逐渐提高。

AMT和DCT均无液力变矩器，用离合器实现起步。在起步过程中，离合器的力矩控制对这两类变速器的起步性能有着重要影响，适时获取起步过程中离合器的力矩信息，对提高离合器的起步控制能力有重要意义。但限于成本和安装空间的限制，无法安装力矩传感器实时测量起步过程中离合器传递的力矩。因此，通过软测量方法实时估计离合器传递的力矩对提高AMT、DCT的控制品质有重要意义。

经过对现有技术的检索发现，中国专利文献号CN104318083A，公告日2015.1.28，公开了一种利用车辆发动机扭矩实时估计离合器传递扭矩的方法，通过推导车辆法定即离合器系统的离散状态空间模型，采用经典离散卡尔曼滤波算法，由发动机扭矩、发动机角速度、发动机角加速度实时计算离合器传递扭矩的估计值。但该技术依赖对发动机扭矩的测量及估计，而对离合器传递扭矩的其他因素未包含在方法内，使得到的离合器传递扭矩的估计值可靠性降低。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于离合器传递力矩估计的车辆起步过程优化控制方法，通过构建估计状态方程和测量方程，经过线性化和校正处理，输出离合器传递力矩估计值，实现实时估计离合器的传递力矩。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明通过实时采集车辆运行状态信息和车辆属性信息，根据车辆纵向动力学方程，建立估计模型，采用扩展卡尔曼滤波器对估计模型进行校正得到离合器传递力矩估计值，最后通过TCU(自动变速箱控制单元，Transmission Control Unit)实现对离合器的状态监测，并根据目标力矩的需求判断是否需要对离合器的输出力矩进行补偿。

所述的车辆运行状态信息包括：发动机转速、离合器输出转速、发动机实际力矩与名义力矩误差、车辆传动轴的输出力矩、车轮转速和离合器传递力矩。

所述的车辆属性信息包括：发动机名义力矩、一挡传动比、主减速器传动比、车轮半径、半轴与轮胎的当量扭转刚度、轮胎滚动阻力矩、发动机曲轴转动惯量、一挡时等效转动惯量、车辆质量、路面坡度和滚动阻力系数。

所述的轮胎滚动阻力矩T_w＝(mgsinθ+mgfcosθ)R_w，其中：m为车辆质量，θ为路面坡度，f为轮胎滚动阻力系数，g为重力加速度，R_w为车轮半径。

所述的估计模型包括：估计状态方程和测量方程，其中：

估计状态方程是指：其中：T_e为发动机名义力矩，T_w为轮胎滚动阻力矩，J_e为发动机曲轴转动惯量，J_v为车辆等效转动惯量，T_c为离合器传递力矩估计值，Δ_E为发动机实际力矩与名义力矩误差，J_c1为一挡时等效转动惯量，T₀为车辆传动轴的输出力矩，i_g1为一挡传动比，i₀₁为主减速器传动比，C_A为常系数，R_w为车轮半径，ω_w为车轮旋转角速度，K₀为半轴与轮胎的当量扭转刚度，ω_c1为即将结合的离合器角速度，为发动机转速一阶导数，为离合器角速度一阶导数，为车轮旋转角速度一阶导数，为车辆传动轴输出力矩的一阶导数，为发动机实际力矩与名义力矩误差的一阶导数，为离合器传递力矩的一阶导数；

测量方程是指：

技术效果

与现有技术相比，本发明所需要的信息可从批量生产的车辆中直接获得，无需额外增加传感器，只需修改自动变速器控制器中的程序，即可实现实时估计，并可有效克服发动机名义力矩信息不准确对离合器力矩估计产生的影响。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为实施例效果示意图；

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例1

如图1所示，本实施例包括以下步骤：

步骤1、采集车辆运行状态信息和车辆属性信息。

所述的车辆运行状态信息包括：发动机转速、离合器输出转速、发动机实际力矩与名义力矩误差、车辆传动轴的输出力矩、车轮转速和离合器传递力矩。

所述的车辆属性信息包括：发动机名义力矩、一挡传动比、主减速器传动比、半轴与轮胎的当量扭转刚度、轮胎滚动阻力矩、发动机曲轴转动惯量、一挡时等效转动惯量、车辆质量、路面坡度和滚动阻力系数。

步骤2、根据车辆纵向动力学方程，建立估计模型，对估计模型进行线性化、离散化处理，然后采用扩展卡尔曼滤波器对估计模型进行校正，得到离合器传递力矩估计值。

对所述的估计状态方程进行一阶近似离散化处理后得到的新的估计状态x_k的方程为：

x_k＝f(x_k-1,u_k-1,0)，其中：函数f(x_k-1,u_k-1,0)表示由k-1时刻的状态变量和输入变量到k时刻的状态变量的映射关系。

所述的步骤2产生的新的测量方程为：y_k＝Hx_k，其中：

所述的基于扩展的卡尔曼滤波器对估计模型进行校正，具体包括如下步骤：

2.1)初始化：

状态估计值初始值

误差协方差矩阵初始值P₀＝1000I；

过程噪声协方差矩阵Q_k，一般由标定得到，如取Q_k＝diag([5；5；5；40；35；45])²；

测量噪声协方差矩阵R_k，一般由标定得到，如取R_k＝diag([5；5；5])²；

2.2)时间更新方程：

2.3)测量更新方程：P_k,k＝(I-K_kH_k)P_k,k-1，其中：Γ是噪声输入矩阵，Φ是过程方程离散化后的雅可比矩阵，P是误差协方差矩阵，K是卡尔曼增益，I为单位矩阵，下标k代表k时刻，下标k-1代表k-1时刻。

T_s为采样周期。

2.4)重复当前离合器传递力矩值进行修正，可得离合器传递力矩估计值T_c，当发动机实际输出力矩与发动机名义力矩的误差Δ_E为有色噪声(均值为10，协方差为10)时，力矩估计效果如图2所示。

步骤3、自动变速器(TCU)依据步骤2得到的离合器传递力矩的估计值实现对离合器的状态监测，并根据目标力矩的需求，判断是否需要对离合器输出力矩进行补偿，以实现车辆起步过程中对离合器传递力矩的精准控制，提高AMT或DCT车辆的起步性能。

本实施例中需要的信息都可从车辆中直接采集，不用额外增加传感器，只需调整控制器即可实现实时估计。

所述的扩展卡尔曼滤波对控制内存要求不高，可实施性强。

Claims (5)

1.一种基于离合器传递力矩估计的车辆起步过程优化控制方法，其特征在于，通过实时采集车辆运行状态信息和车辆属性信息，根据车辆纵向动力学方程，建立估计模型，采用扩展卡尔曼滤波器对估计模型进行校正得到离合器传递力矩估计值，最后通过TCU实现对离合器的状态监测，并根据目标力矩的需求判断是否需要对离合器的输出力矩进行补偿；

所述的车辆运行状态信息包括：发动机转速、离合器输出转速、发动机实际力矩与名义力矩误差、车辆传动轴的输出力矩、车轮转速和离合器传递力矩；

所述的车辆属性信息包括：发动机名义力矩、一挡传动比、主减速器传动比、车轮半径、半轴与轮胎的当量扭转刚度、轮胎滚动阻力矩、发动机曲轴转动惯量、一挡时等效转动惯量、车辆质量、路面坡度和滚动阻力系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的估计模型包括：估计状态方程和测量方程，其中：估计状态方程是指：其中：T_e为发动机名义力矩，T_w为轮胎滚动阻力矩，T_w＝(mg sinθ+mgf cosθ)R_w，其中：m为车辆质量，θ为路面坡度，f为轮胎滚动阻力系数，g为重力加速度，R_w为车轮半径，J_e为发动机曲轴转动惯量，J_v为车辆等效转动惯量，T_c为离合器传递力矩估计值，Δ_E为发动机实际力矩与名义力矩误差，J_c1为一挡时等效转动惯量，T₀为车辆传动轴的输出力矩，i_g1为一挡传动比，i₀₁为主减速器传动比，C_A为常系数，R_w为车轮半径，ω_w为车轮旋转角速度，K₀为半轴与轮胎的当量扭转刚度，ω_c1为即将结合的离合器角速度，为发动机转速一阶导数，为离合器角速度一阶导数，为车轮旋转角速度一阶导数，为车辆传动轴输出力矩的一阶导数，为发动机实际力矩与名义力矩误差的一阶导数，为离合器传递力矩的一阶导数；测量方程是指：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，所述的校正，即根据车辆纵向动力学方程，

建立估计模型，对估计模型进行线性化、离散化处理，然后采用扩展卡尔曼滤波器对估计模型进行校正，得到离合器传递力矩估计值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述的离散化处理，即一阶近似离散化处理，

得到的新的估计状态方程为：x_k＝f(x_k-1,u_k-1,0)，其中：下标k代表k时刻，下标k-1代表k-1时刻；

新的测量方程为：y_k＝Hx_k，其中：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述的校正，具体包括如下步骤：

2.1)初始化：状态估计值误差协方差矩阵：P₀＝1000I，过程噪声协方差矩阵Q_k＝diag([5；5；5；40；35；45])²，测量噪声协方差矩阵R_k＝diag([5；5；5])²；

2.2)时间更新方程：

2.3)测量更新方程：P_k,k＝(I-K_kH_k)P_k,k-1，其中：Γ是噪声输入矩阵，Φ是过程方程离散化后的雅可比矩阵，P是误差协方差矩阵，K是卡尔曼增益，I为单位矩阵，

T_s为采样周期；

2.4)重复迭代过程对当前离合器传递力矩值进行修正，即得离合器传递力矩估计值T_c。