CN106446354A - 混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及混合动力客车领域。为提高混合动力客车的传动系统的扭振检测效率，降低检测成本，本发明提出一种混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，搭建扭振检测平台，定义混合动力客车传动系统的自变量并确定其上限和下限；从设计空间内获取实验用混合动力客车传动系统的自变量样本点矩阵；构建混合动力客车传动系统的代理模型；将待检测混合动力客车传动系统的自变量输入到代理模型中计算出对应的扭矩估计值，判断混合动力客车传动系统在运行过程中是否会发生扭振；若发生扭振，对自变量的值进行优化修改使自变量对应的扭矩的振幅最小，消除扭振。本发明方法技术门槛低，计算时间短，预测效率高，准确性高，预测成本低，实用性强。

Description

混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法

技术领域

本发明涉及混合动力客车领域，尤其涉及一种对混合动力客车的传动系统是否发生扭振进行预测以及在预测到有扭振发生时消除扭振的方法。

背景技术

混合动力客车相对于内燃机客车，传动系统的结构更为复杂。由于传动系统的结构的变化以及电机扭矩的快速变更均会对混合动力客车的轴系的强度、刚度和稳定性能提出新的挑战，如何检测出混合动力客车的传动系统是否发生扭转形式的共振现象(简称扭振)以及如何消除扭振是设计、生产混合动力客车的传动系统时需要解决的主要问题。

如图1所示，混合动力客车的传动系统包括ISG电机11和发动机12，且ISG电机11的输出轴通过花键轴13与发动机12连接，且花键轴13与发动机12之间设置有扭转减振器14。在混合动力客车启动阶段，ISG电机11输出的扭矩通过花键轴13、扭转减振器14传递到发动机12并启动发动机12运转，发动机12启动后，ISG电机11停止扭矩输出，整个传动系统的动力源从ISG电机11转为发动机12，混合动力客车开始正常行驶。在混合动力客车正常行驶过程中，当发动机12在某些工况下输出的扭矩不足以满足混合动力客车的正常行驶需要时，ISG电机11会输出相应大小的扭矩辅助发动机12为混合动力客车提供动力。在混合动力客车停止过程中，ISG电机11输出一定大小的扭矩，压灭发动机12，从而使混合动力客车停止运行。由此可见，在混合动力客车运行过程中，时而用ISG电机11作为传动系统的动力源，时而用发动机12作为传动系统的动力源，时而又用ISG电机11和发动机12共同作为传动系统的动力源，故可将ISG电机11和发动机12称为传动系统的“源”。另外，由于花键轴13位于ISG电机11和发动机12之间并将ISG电机11输出的扭矩转送给发动机12，故可将花键轴13称为“传导”；由于扭转减振器14位于花键轴13和发动机12之间，可接收到花键轴13或发动机12得振动，故可将扭转减振器14称为“接收”。一旦“源”输出的激励频率和“传导”或者“接收”的固有频率相同或接近，扭振便会发生，进而导致传动系统接收到远大于“源”提供的扭矩，甚至会发生断轴现象。因此，为避免混合动力客车在行驶过程中发生扭振甚至断轴事故，需对混合动力客车的传动系统进行扭振检测，一旦检测到扭振现象发生，就需对传动系统的参数进行修改，直至扭振消除为止。

目前，常用的对混合动力客车的传动系统进行扭振检测的方法如下：

首先，建立混合动力客车的传动系统的模型，并根据边界条件和该混合动力客车的行驶工况设定传动系统的动力学参数，通过仿真分析估算出传动系统在实际运行过程中是否会发生扭振以及扭振的振幅大小。然后，利用仿真分析的估算结果作为参考进行实验测试，检测传动系统是否发生扭振，一旦发生扭振现象，需修改传动系统的动力学参数，并重新进行实验测试，直至传动系统无扭振发生。

采用上述方法对混合动力客车的传动系统进行扭振检验时，建模复杂，且对建模技术要求高，一旦建立的模型不准确，则仿真分析的估算结果差别大，且仿真分析的估算结果仅能够为后续实验测试的提供参考，而不能作为最终的分析结果；实验测试的准备阶段时间长，每一型号的混合动力客车的传动系统均要重复进行实验测试，实验过程开销大，效率低，且一旦在实验测试时发生扭振现象，则需修改传动系统单位动力学参数并重新进行实验测试，而如何修改传动系统的动力学参数也是一个难题。

发明内容

为提高混合动力客车的传动系统的扭振检测效率，降低检测成本，本发明提出一种混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，该方法包括如下步骤：

S1：搭建扭振检测平台，该扭振检测平台包括信号发生器、信号采集器、显示终端和扭矩传感器，且所述信号发生器分别与所述混合动力客车传动系统中的主电机、发动机及负载连接，并通过控制信号控制所述主电机的转速、所述发动机的油门开度及所述负载的制动力度；所述信号采集器通过所述扭矩传感器采集所述混合动力客车传动系统中的花键轴的扭矩，并对采集到的扭矩进行存储，且所述信号采集器与所述显示终端连接并将采集到的扭矩传输到所述显示终端进行显示；所述显示终端与所述信号发生器连接并将所述信号采集器采集到的扭矩反馈到所述信号发生器中；

S2：定义所述混合动力客车传动系统中的“源”、“传导”及“接收”的可修改参数为所述混合动力客车传动系统的自变量，并确定所述自变量的上限和下限；所述“源”指的是发动机和ISG电机，所述“传导”指的是花键轴，所述“接收”指的是扭转减振器；

S3：从实验用混合动力客车传动系统的设计空间内获取所述实验用混合动力客车传动系统的自变量的样本点矩阵；

S4：对所述自变量的样本点矩阵中的各个样本点进行动力学特性分析实验，获取所述自变量的样本点矩阵中各个样本点所对应的扭矩测量值，并根据所述自变量与所述自变量对应的扭矩测量值之间的对应关系拟合构建出所述混合动力客车传动系统的动力学特性的代理模型；

S5：将待检测混合动力客车传动系统的自变量输入到所述代理模型中并通过该代理模型计算出所述自变量对应的扭矩估计值，当该扭矩估计值未超过所述混合动力客车传动系统中的发动机的最大扭矩的两倍时，所述混合动力客车传动系统在运行过程中不会发生扭振；

当该扭矩估计值超过所述发动机的最大扭矩的两倍时，所述混合动力客车传动系统在运行过程中会发生扭振，对所述自变量的值进行优化修改使所述自变量对应的扭矩的振幅最小，消除扭振。

本发明方法通过构建代理模型来预测即计算混合动力客车传动系统是否会发生扭振，技术门槛低，计算时间短，且预测准确性高。在预测过程中，只需在构建代理模型前利用扭振检测平台对实验用混合动力客车传动系统进行实验测试，以采集实验用混合动力客车传动系统的自变量与对应的扭振测量值，从而拟合得到混合动力客车传动系统的代理模型，而不需对待检验的混合动力客车传动系统进行实验测试，准备周期短，预测成本低。在构建出代理模型后，可对不同型号的混合动力客车传动系统进行扭振预测，且进行预测时只需将相应型号的混合动力客车传动系统的自变量的值输入到代理模型中，即可通过计算预测出混合动力客车传动系统在运行过程中是否会发生扭振，预测成本低，实用性强。当预测到混合动力客车传动系统在运行过程中会发生扭振时，可通过代理模型快速便捷地提出混合动力客车传动系统的自变量的具体数据的修改优化方案，优化成本低。

优选地，在所述步骤S2中，所述混合动力客车传动系统的自变量包括所述发动机的质量、尺寸、输出功率特性曲线、排量、缸数及输出扭矩特性曲线，ISG电机的质量、尺寸、电极数目、输出扭矩特性曲线及启动/压灭所述发动机的输出扭矩，花键轴的材料特性及尺寸，扭转减振器的质量、尺寸、减振弹簧的弹性系数、减振弹簧的阻尼系数、减振弹簧的数目以及减振弹簧的尺寸。进一步地，所述花键轴的材料特性包括密度、刚度及材质。

优选地，在所述步骤S3中，利用试验设计方法获取所述自变量的样本点矩阵。这样获取的自变量的样本点矩阵的空间填充性和分布均衡性好。

进一步地，利用试验设计方法获取所述自变量的样本点矩阵的子步骤包括：

a)根据所述步骤S2确定所述混合动力客车传动系统的“源”、“传导”和“接收”为试验因素，并设定所述样本点矩阵为X＝[X₁,X₂,...,X_n]^T，且其中，

n表示样本点矩阵中样本点的总数；

X表示扭矩传感器测量出的扭矩测量值即混合动力客车传动系统的扭矩测量值；

X₁表示针对样本点矩阵中的第1个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

X₂表示针对样本点矩阵中的第2个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

X_i表示针对样本点矩阵中的第i个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值，且i＝1、2、3……n；

X_n表示针对样本点矩阵中的第n个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

x_i1表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第1个试验因素对应的自变量的值；

x_i2表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第2个试验因素对应的自变量的值；

x_im表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第m个试验因素对应的自变量的值，m＝1、2或3；

T表示矩阵转置；

b)对所述实验用混合动力客车传动系统的设计空间进行样本点采样生成样本点初始矩阵；

c)通过元素交换法对所述样本点初始矩阵进行更新操作，生成新样本点矩阵，并利用最优化算法计算出所述实验用混合动力客车传动系统的设计空间内的空间填充的最优化条件，当所述新样本点矩阵满足所述最优化条件时，对所述新样本点矩阵进行优化，使所述新样本点矩阵中的样本点均匀分布到所述设计空间中；当所述新样本点矩阵不满足所述最优化条件时，采用随机演化算法对所述新样本点矩阵进优化。

进一步优选地，在所述步骤c)中，所述最优化算法可选用极大极小距离准则、最大熵准则或者中心化L₂偏差准则。

优选地，在所述步骤S4中，构建所述混合动力客车传动系统的动力学特性的代理模型的子步骤包括：

a)利用所述扭振检测平台对所述实验用混合动力客车传动系统进行实验测试，并采集实验数据得到所述自变量以及与所述自变量相对应的扭矩测量值；

b)根据采集到的实验数据拟合出所述混合动力客车传动系统的自变量与所述混合动力客车传动系统的扭矩之间的对应关系，选择代理模型的类型并根据该对应关系构建混合动力客车传动系统的代理模型，并对所述代理模型进行初始化；

c)将所述实验用混合动力客车传动系统的自变量输入到所述代理模型中计算出所述自变量对应的扭矩估计值；

d)对所述自变量对应的所述扭矩测量值和所述扭矩估计值进行比较，计算出所述代理模型的误差，当所述代理模型的最大误差小于或等于10％时，所述代理模型构建完成；当所述代理模型的最大误差大于10％时，可通过增加所述自变量的样本点数量或者更换所述代理模型的类型来减小所述代理模型的误差，直至所述代理模型的最大误差小于10％。

进一步地，所述代理模型可选用神经网络代理模型、响应面代理模型、克里金代理模型或正交多项式代理模型。

优选地，在所述步骤S5中，先用局部优化算法对所述自变量的值进行优化修改，预测到扭振消除，则优化完毕；预测到扭振未消除，则接着使用全局优化算法对所述自变量的值进行优化修改，直至预测到扭振消除。进一步地，所述局部优化算法可选用序列二次规划法，所述全局优化算法可选用模拟退火法。

附图说明

图1为混合动力客车传动系统的结构示意图；

图2为本发明混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法的流程图；

图3为本发明中扭振检测平台与实验用混合动力客车传动系统的连接示意图。

具体实施方式

下面，结合图2和3对本发明混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法进行详细说明。

如图2所示，首先，搭建扭振检测平台，并将该扭振检测平台与实验用混合动力客车传动系统连接。然后，确定实验用混合动力客车传动系统中的“源”、“传导”和“接收”，并以“源”、“传导”和“接收”的可修改参数作为自变量，根据收集到的数据确定自变量的上限和下限。接着，从实验用混合动力客车传动系统的设计空间内采集“源”、“传导”和“接收”的自变量作为样本点，并建立样本点矩阵。然后，利用扭振检测平台对实验用混合动力客车传动系统进行动力学特性分析实验，以获取实验用混合动力客车传动系统的自变量与该自变量对应的扭振测量值，从而拟合构建出混合动力客车传动系统的代理模型。最后，对构建的混合动力客车传动系统的代理模型的精度进行验证，当代理模型的精度不能满足扭振预测需要时，需重新构建代理模型；当代理模型的精度满足扭振预测需要时，利用该代理模型对混合动力客车传动系统进行扭振预测，当预测到有扭振发生时，通过对混合动力客车传动系统的自变量进行优化修改来消除扭振。

本发明混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法的具体步骤如下：

搭建扭振检测平台，如图3所示，该扭振检测平台包括信号发生器21、信号采集器22、显示终端23和扭矩传感器24。其中，信号发生器21分别与实验用混合动力客车传动系统中的主电机15、发动机12及负载16连接，并通过发出的控制信号控制主电机15的转速、发动机12的油门开度及负载16的制动力度。信号采集器22与扭矩传感器24连接并通过扭矩传感器24采集实验用混合动力客车传动系统中的花键轴扭矩，并对采集到的花键轴扭矩进行存储。显示终端23分别与信号采集器22和信号发生器21连接，且显示终端23对信号采集器22采集到的花键轴扭矩进行显示，同时将花键轴扭矩反馈到信号发生器21中，以使信号发生器21根据花键轴扭矩调整控制信号，从而对主电机15的转速、发动机12的油门开度及负载16的制动力度进行调节。

在混合动力客车传动系统中，作为“源”的发动机及ISG电机的可修改参数分别为发动机的质量、尺寸、输出功率特性曲线、排量、缸数及输出扭矩特性曲线，ISG电机的质量、尺寸、电极数目、输出扭矩特性曲线及启动/压灭发动机的输出扭矩；作为“传导”的花键轴的可修改参数为花键轴的材料特性及尺寸，其中材料特性包括密度、刚度及材质；作为“接收”的扭转减振器的可修改参数为扭转减振器的质量、尺寸，以及减振弹簧的弹性系数、阻尼系数、数目及尺寸。混合动力客车传动系统之所以会发生扭振，是因为混合动力客车传动系统中的“源”输出的激励频率和“传导”或者“接收”的固有频率相同或相近。由此可见，当“源”、“传导”及“接收”的参数发生变化时，混合动力客车传动系统是否会发生扭振现象也随之改变，故可将混合动力客车传动系统的“源”、“传导”及“接收”的可修改参数定义为混合动力客车传动系统的自变量。这样，当预测到混合动力传动系统发生扭振时，可通过修改该混合动力传动系统的自变量来消除扭振。另外，由于混合动力客车传动系统中的发动机、ISG电机、花键轴及扭转减振器均为市场上常见的标准部件，故可通过收集相应标准部件的相关自变量参数，并将收集到的相关自变量参数按照参数类别进行分类组成集合，选取每个集合中的最小元素作为相关标准部件的相应自变量的下限，选取每个集合中的最大元素作为相关标准部件的相应自变量的上限。具体的，比如，将采集到的发动机的质量组成集合A，则该集合A中的最小元素a为自变量发动机的质量的下限，该集合A中的最大元素a'为自变量发动机的质量的上限。

从实验用混合动力客车传动系统的设计空间内采集“源”、“传导”和“接收”的自变量作为样本点，且每一个样本点对应的自变量包括一组“源”的可修改参数、一组“传导”的可修改参数及一组“接收”的可修改参数，建立样本点矩阵。优选地，采用实验设计方法获取实验用混合动力客车传动系统的自变量的样本点矩阵，具体子步骤如下：

由于混合动力客车传动系统是否会发生扭振现象，是由混合动力客车传动系统的“源”发出的激励频率是否与“传导”或“接收”的固有频率相同或相近决定的，故采用混合动力客车传动系统的“源”、“传导”和“接收”作为试验因素，并设定样本点矩阵为且其中，

n表示样本点矩阵中样本点的总数；

X表示扭矩传感器测量出的扭矩测量值即混合动力客车传动系统的扭矩测量值；

X₁表示针对样本点矩阵中的第1个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

X₂表示针对样本点矩阵中的第2个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

X_i表示针对样本点矩阵中的第i个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值，且i＝1、2、3……n；

X_n表示针对样本点矩阵中的第n个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

x_i1表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第1个试验因素对应的自变量的值；

x_i2表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第2个试验因素对应的自变量的值；

x_im表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第m个试验因素对应的自变量的值，m＝1、2或3；

T表示矩阵转置。

对实验用混合动力客车传动系统的设计空间进行采样，采集样本点并由采集到的样本点组合生成样本点初始矩阵。优选地，采用随机拉丁超立方抽样法进行采样生成样本点初始矩阵，生成的样本点初始矩阵中样本点数量少，实验测试方便，且样本点初始矩阵在实验用混合动力客车传动系统的设计空间内的空间填充性和分布均衡性好。

通过元素交换法对样本点初始矩阵进行更新操作，生成新样本点矩阵。元素交换法对矩阵进行更新，是通过对矩阵中的元素的位置进行变换得到新的矩阵，比如，假设矩阵P为[1，2，3]^T，矩阵Q为[2，1，3]^T，矩阵Q相对于矩阵P来说，元素的数量及数值均没有变，但是元素的数值的位置不同，故可以说矩阵Q是矩阵P经过元素交换法更新得到的新矩阵。利用最优化算法计算出在实验用混合动力客车传动系统的设计空间内的空间填充的最优化条件，当新样本点矩阵满足该最优化条件时，对新样本点矩阵进优化，使新样本点矩阵中的样本点均匀分布在设计空间内；当新样本点矩阵不满足该最优化条件时，采用随机演化算法搜索全局最优解来获取优化后的样本点矩阵，从而完成对新样本点矩阵的优化。在计算空间填充的最优化条件时，可选用极大极小距离准则、最大熵准则或者中心化L₂偏差准则中任意一种最优化算法。

对实验用混合动力客车传动系统的自变量的样本点矩阵中的各个样本点进行动力学特性分析实验，获取实验用混合动力客车传动系统自变量的样本点矩阵中各个样本点所对应的目标函数值即实验用混合动力客车传动系统的扭矩测量值，并根据自变量与该自变量相对应的扭矩测量值拟合构建混合动力客车传动系统的动力学特性的代理模型。具体子步骤如下：

利用扭振检测平台对实验用混合动力客车传动系统进行实验测试，得出自变量对应的目标函数测量值，即通过扭矩传感器测量出与自变量相对应的扭矩测量值。在实验过程中，采集实验数据即实验用混合动力客车传动系统的自变量的值及相对应的扭矩测量值，并根据采集到的实验数据拟合出混合动力客车传动系统的自变量与该混合动力客车传动系统的扭矩之间的对应关系，选择代理模型的类型并根据该对应关系构建混合动力客车传动系统的代理模型，并对构建的代理模型进行初始化。在选择代理模型的类型时，可选用神经网络代理模型、响应面代理模型、克里金代理模型或正交多项式代理模型作为混合动力客车传动系统的代理模型。将实验用混合动力客车传动系统的自变量输入到代理模型中，并通过代理模型计算出与自变量对应的目标函数估计值，即试验用混合动力客车传动系统的扭矩估计值。对自变量对应的目标函数测量值和目标函数估计值进行比较，计算出代理模型的误差，当代理模型的最大误差小于或等于10％时，可满足预测需要，代理模型构建完成；当代理模型的最大误差大于10％时，不能够满足预测需要，此时可通过增加自变量的样本点数量或者更换代理模型的类型来减小代理模型的误差，直至代理模型的最大误差小于10％。在代理模型的最大误差大于或等于10％即不能够满足预测需要时，可先通过增加自变量的样本点数量来减小代理模型的误差，当增加自变量的样本点数量不能够将代理模型的精度提高到满足预测需要时，再通过更换代理模型的类型来提高代理模型的精度。

将待检验混合动力客车传动系统的自变量输入到代理模型中，并通过该代理模型计算出待检验混合动力客车传动系统的扭矩估计值，当该扭矩估计值未超过待检验混合动力客车传动系统中的发动机的最大扭矩的两倍时，待检验混合动力客车传动系统在运行过程中不会发生扭振，检验通过并结束；当该扭矩估计值超过待检验发动机的最大扭矩的两倍时，待检验混合动力客车传动系统在运行过程中会发生扭振，对待检验混合动力客车传动系统的自变量的值进行优化修改即改变待检验混合动力客车传动系统的动力学特性以使待检验混合动力客车传动系统的扭矩的振幅最小，从而消除扭振。优选地，在待检验混合动力客车传动系统的自变量的值进行优化修改时，可先用局部优化算法比如序列二次规划法对待检验混合动力客车传动系统的自变量的值进行优化修改，若预测到扭振消除，则优化完毕；若预测到扭振未消除，则接着使用全局优化算法比如模拟退火法对待检验混合动力客车传动系统的自变量的值进行优化修改，直至预测到扭振消除。

与现有技术相比，本发明混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法具有如下有益效果：

(1)通过构建代理模型来预测即计算混合动力客车传动系统是否会发生扭振，技术门槛低，计算时间短，且预测准确性高；

(2)只需在构建代理模型前利用扭振检测平台对实验用混合动力客车传动系统进行实验检测，以采集实验数据实验用混合动力客车传动系统的自变量与对应的扭振测量值，从而拟合构建得到混合动力客车传动系统的代理模型，而不需对待检验的混合动力客车传动系统进行实验测试，准备周期短，预测成本低；

(3)对不同型号的混合动力客车传动系统进行扭振预测时，只需将相应型号的混合动力客车传动系统的自变量的值输入到代理模型中，通过计算即可预测出混合动力客车传动系统在运行过程中是否会发生扭振，实用性强，预测成本低；

(4)针对预测到在运行过程中会发生扭振的混合动力客车传动系统，可通过代理模型快速便捷地提出混合动力客车传动系统的自变量的具体数据的修改优化方案，优化成本低。

Claims (10)

1.一种混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S1：搭建扭振检测平台，该扭振检测平台包括信号发生器、信号采集器、显示终端和扭矩传感器，且所述信号发生器分别与所述混合动力客车传动系统中的主电机、发动机及负载连接，并通过控制信号控制所述主电机的转速、所述发动机的油门开度及所述负载的制动力度；所述信号采集器通过所述扭矩传感器采集所述混合动力客车传动系统中的花键轴的扭矩，并对采集到的扭矩进行存储，且所述信号采集器与所述显示终端连接并将采集到的扭矩传输到所述显示终端进行显示；所述显示终端与所述信号发生器连接并将所述信号采集器采集到的扭矩反馈到所述信号发生器中；

S2：定义所述混合动力客车传动系统中的“源”、“传导”及“接收”的可修改参数为所述混合动力客车传动系统的自变量，并确定所述自变量的上限和下限；所述“源”指的是发动机和ISG电机，所述“传导”指的是花键轴，所述“接收”指的是扭转减振器；

S3：从实验用混合动力客车传动系统的设计空间内获取所述实验用混合动力客车传动系统的自变量的样本点矩阵；

S4：对所述自变量的样本点矩阵中的各个样本点进行动力学特性分析实验，获取所述自变量的样本点矩阵中各个样本点所对应的扭矩测量值，并根据所述自变量与所述自变量对应的扭矩测量值之间的对应关系拟合构建出所述混合动力客车传动系统的动力学特性的代理模型；

S5：将待检测混合动力客车传动系统的自变量输入到所述代理模型中并通过该代理模型计算出所述自变量对应的扭矩估计值，当该扭矩估计值未超过所述混合动力客车传动系统中的发动机的最大扭矩的两倍时，所述混合动力客车传动系统在运行过程中不会发生扭振；

当该扭矩估计值超过所述发动机的最大扭矩的两倍时，所述混合动力客车传动系统在运行过程中会发生扭振，对所述自变量的值进行优化修改使所述自变量对应的扭矩的振幅最小，消除扭振。

2.根据权利要求1所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述混合动力客车传动系统的自变量包括所述发动机的质量、尺寸、输出功率特性曲线、排量、缸数及输出扭矩特性曲线，ISG电机的质量、尺寸、电极数目、输出扭矩特性曲线及启动/压灭所述发动机的输出扭矩，花键轴的材料特性及尺寸，扭转减振器的质量、尺寸、减振弹簧的弹性系数、减振弹簧的阻尼系数、减振弹簧的数目以及减振弹簧的尺寸。

3.根据权利要求2所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，所述花键轴的材料特性包括密度、刚度及材质。

4.根据权利要求1所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，在所述步骤S3中，利用试验设计方法获取所述自变量的样本点矩阵。

5.根据权利要求4所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，利用试验设计方法获取所述自变量的样本点矩阵的子步骤包括：

a)根据所述步骤S2确定所述混合动力客车传动系统的“源”、“传导”和“接收”为试验因素，并设定所述样本点矩阵为X＝[X₁,X₂,...,X_n]^T，且其中，

n表示样本点矩阵中样本点的总数；

X表示扭矩传感器测量出的扭矩测量值即混合动力客车传动系统的扭矩测量值；

X₁表示针对样本点矩阵中的第1个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

X₂表示针对样本点矩阵中的第2个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

X_i表示针对样本点矩阵中的第i个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值，且i＝1、2、3……n；

X_n表示针对样本点矩阵中的第n个样本点进行试验时，扭矩传感器测量出的扭矩测量值所对应的相应自变量的值；

x_i1表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第1个试验因素对应的自变量的值；

x_i2表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第2个试验因素对应的自变量的值；

x_im表示在针对样本点矩阵中第i个样本点进行试验时，第m个试验因素对应的自变量的值，m＝1、2或3；

T表示矩阵转置；

b)对所述实验用混合动力客车传动系统的设计空间进行样本点采样生成样本点初始矩阵；

c)通过元素交换法对所述样本点初始矩阵进行更新操作，生成新样本点矩阵，并利用最优化算法计算出所述实验用混合动力客车传动系统的设计空间内的空间填充的最优化条件，当所述新样本点矩阵满足所述最优化条件时，对所述新样本点矩阵进行优化，使所述新样本点矩阵中的样本点均匀分布到所述设计空间中；当所述新样本点矩阵不满足所述最优化条件时，采用随机演化算法对所述新样本点矩阵进优化。

6.根据权利要求5所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，在所述步骤c)中，所述最优化算法可选用极大极小距离准则、最大熵准则或者中心化L₂偏差准则。

7.根据权利要求1-6中任意一项所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，在所述步骤S4中，构建所述混合动力客车传动系统的动力学特性的代理模型的子步骤包括：

a)利用所述扭振检测平台对所述实验用混合动力客车传动系统进行实验测试，并采集实验数据得到所述自变量以及与所述自变量相对应的扭矩测量值；

b)根据采集到的实验数据拟合出所述混合动力客车传动系统的自变量与所述混合动力客车传动系统的扭矩之间的对应关系，选择代理模型的类型并根据该对应关系构建混合动力客车传动系统的代理模型，并对所述代理模型进行初始化；

c)将所述实验用混合动力客车传动系统的自变量输入到所述代理模型中计算出所述自变量对应的扭矩估计值；

d)对所述自变量对应的所述扭矩测量值和所述扭矩估计值进行比较，计算出所述代理模型的误差，当所述代理模型的最大误差小于或等于10％时，所述代理模型构建完成；当所述代理模型的最大误差大于10％时，可通过增加所述自变量的样本点数量或者更换所述代理模型的类型来减小所述代理模型的误差，直至所述代理模型的最大误差小于10％。

8.根据权利要求7所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，所述代理模型可选用神经网络代理模型、响应面代理模型、克里金代理模型或正交多项式代理模型。

9.根据权利要求1-6中任意一项所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，在所述步骤S5中，先用局部优化算法对所述自变量的值进行优化修改，预测到扭振消除，则优化完毕；预测到扭振未消除，则接着使用全局优化算法对所述自变量的值进行优化修改，直至预测到扭振消除。

10.根据权利要求9所述的混合动力客车传动系统扭振预测及消除方法，其特征在于，所述局部优化算法可选用序列二次规划法，所述全局优化算法可选用模拟退火法。