CN107521498B - 具有模型预测控制的推进系统控制 - Google Patents

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Abstract

提供了一种推进系统、控制系统及方法用以优化燃料经济性，其利用模型预测控制系统，基于第一及第二可能命令值集分别生成第一及第二预测实际轴转矩、第一及第二预测实际燃料消耗率。所述可能命令值集包括命令发动机输出转矩及命令传动比。分别基于第一预定加权值、第二预定加权值、所述第一及第二预测实际轴转矩、所述第一及第二预测实际燃料消耗率、基于所需轴转矩、所需发动机输出转矩、所需传动比及所需燃料消耗率，分别确定所述第一及第二可能命令值集的第一及第二成本。基于较低成本，选择并设置所述第一及第二可能命令值集之一。

Description

具有模型预测控制的推进系统控制
技术领域
本公开涉及具有发动机和变速器的机动车辆的推进系统的控制系统和方法，并且更具体地涉及使用多变量控制器的控制系统和方法。
背景技术
机动车辆中的推进系统控制通常包括读取驾驶员和车辆输入，诸如加速器踏板位置、车辆传感器数据和扭矩请求，并将这些输入通信到发动机控制模块(ECM)和变速器控制模块(TCM)。ECM可以从驾驶员和车辆输入计算期望轴扭矩。然后期望轴扭矩可以通信给发动机和TCM。基于期望轴扭矩来控制发动机以产生实际的轴扭矩。同时，ECM根据期望轴扭矩和车速计算期望速度或齿轮比。然后将期望齿轮比通信到变速器。基于期望齿轮比来控制变速器以产生实际的齿轮比。实际轴扭矩和实际齿轮比限定了机动车辆的运行状况。
虽然这种推进系统控制系统对于其预期目的是有用的，但是在本领域中存在改善的空间，其提供轴扭矩的动态控制以平衡性能和燃料经济性，特别是在具有无级变速器的推进系统中。
已经开发了发动机控制系统来控制发动机输出扭矩以获得期望扭矩。然而，传统的发动机控制系统不能根据期望精确地控制发动机输出扭矩。
发明内容
本公开提供了通过使用模型预测控制来在优化燃料经济性的同时控制车辆推进系统中的诸如车辆加速度的参数的方法和系统。在某些形式中，模型预测控制用于协调发动机和变速器，以改善燃料经济性和驾驶性。
在可以与本文公开的其他形式组合或分离的一种形式中，提供了机动车辆的推进系统的控制方法。该方法包括基于第一可能命令值集，生成第一预测实际轴转矩及第一预测实际燃料消耗率，所述第一可能命令值集包括第一指令发动机输出转矩及第一指令传动比。该方法还包括基于第二可能命令值集，生成第二预测实际轴转矩及第二预测实际燃料消耗率，所述第二可能命令值集包括第二指令发动机输出转矩及第二指令传动比。实际上，该方法还可以包括基于用于发动机输出扭矩和变速器的附加的可能命令值集来确定多个附加的预测实际轴扭矩值和预测实际燃料消耗率值，但是每个预测值和命令值中的两者在这里仅被描述为最小值。
该方法还包括确定第一和第二成本。至少基于第一预定加权值、第二预定加权值、第一预测实际轴扭矩、第一预测实际燃料消耗率、所需轴扭矩、所需发动机输出扭矩、所需传动比以及所需燃料消耗率确定第一可能命令值集的第一成本。至少基于第一预定加权值、第二预定加权值、第二预测实际轴扭矩、第二预测实际燃料消耗率、所需轴扭矩、所需发动机输出扭矩、所需传动比以及所需燃料消耗率确定第二可能命令值集的第二成本。该方法还可以包括在使用多于两个可能命令值集的情况下来确定发动机输出扭矩和变速器的每个附加的可能命令值集的多个附加成本，这是最优化控制。第一和第二成本在此被描述为最小值。
该方法包括基于第一和第二成本中的较低者选择第一和第二可能命令值集之一，并且基于所选定的第一和第二可能命令值集之一来设置期望命令值。如上所述，可以确定多于两个的成本，如果是，则在任何限制内选择最低成本。该方法还包括基于期望命令值中的至少一者来控制车辆参数。
在可以与本文公开的其他形式组合或分离的另一种形式中，提供了用于具有变速器和发动机的机动车辆的机动车辆推进控制系统。机动车辆推进控制系统包括预测模块，其被配置成基于第一可能命令值集生成第一预测实际轴扭矩和第一预测实际燃料消耗率，第一可能命令值集包括第一命令发动机输出扭矩和第一命令传动比。预测模块还被配置成基于第二可能命令值集生成第二预测实际轴扭矩和第二预测实际燃料消耗率，第二可能命令值集包括第二命令发动机输出扭矩和第二命令传动比。在实践中，预测模块还可以被配置成基于用于发动机输出扭矩和变速器的附加的可能命令值集来确定多个附加的预测实际轴扭矩值和预测实际燃料消耗率值，对于优化控制系统也是如此。
控制系统还包括配置成确定(至少)第一和第二成本的成本模块。至少基于第一预定加权值、第二预定加权值、第一预测实际轴扭矩、第一预测实际燃料消耗率、所需轴扭矩、所需发动机输出扭矩、所需传动比以及所需燃料消耗率确定第一可能命令值集的第一成本。至少基于第一预定加权值、第二预定加权值、第二预测实际轴扭矩、第二预测实际燃料消耗率、所需轴扭矩、所需发动机输出扭矩、所需传动比以及所需燃料消耗率确定第二可能命令值集的第二成本。成本模块还可以被配置成在使用多于两个可能命令值集的情况下来确定发动机输出扭矩和变速器的每个附加的可能命令值集的多个附加成本，这是最优化控制的情况。第一和第二成本在此仅被描述为最小值。
控制系统还包括选择模块，选择模块被配置成基于第一和第二成本(或附加的确定的成本)中的较低者选择第一和第二(或附加集)可能命令值集之一，并且基于所选定的第一和第二可能命令值集之一来设置期望命令值。
在可以与本文公开的其他形式组合或分离的另一种形式中，提供了用于机动车辆的推进系统。推进系统包括可操作以为机动车辆提供动力的发动机。发动机具有配置成传输发动机输出扭矩的发动机输出轴。推进系统还包括具有包括第一滑轮和第二滑轮的变速器组件的无级变速器。第一和第二滑轮通过可旋转构件可旋转地联接在一起。第一和第二滑轮中的至少一者包括可沿轴线平移的可移动槽轮，以选择性地改变发动机输出轴和变速器输出轴之间的齿轮比。此外，驱动轴被设置并配置成经由变速器输出轴被驱动。驱动轴被配置成将轴扭矩输出到一组轮子。
此外，推进系统包括具有预测模块、成本模块以及选择模块的控制系统。预测模块被配置成基于第一可能命令值集生成第一预测实际轴扭矩和第一预测实际燃料消耗率。第一可能命令值集包括第一命令发动机输出扭矩和第一命令传动比。预测模块还被配置成基于第二可能命令值集生成第二预测实际轴扭矩和第二预测实际燃料消耗率。第二可能命令值集包括第二命令发动机输出扭矩和第二命令传动比。如上所述，还可以确定基于附加的可能命令值集的附加预测值。成本模块被配置成确定第一和第二成本(或者基于附加的可能命令值的附加成本)。至少基于第一预定加权值、第二预定加权值、第一预测实际轴扭矩、第一预测实际燃料消耗率、所需轴扭矩、所需发动机输出扭矩、所需传动比以及所需燃料消耗率确定第一可能命令值集的第一成本。至少基于第一预定加权值、第二预定加权值、第二预测实际轴扭矩、第二预测实际燃料消耗率、所需轴扭矩、所需发动机输出扭矩、所需传动比以及所需燃料消耗率确定第二可能命令值集的第二成本。选择模块被配置成基于第一和第二成本(或附加成本)中的较低者选择第一和第二(或附加集)可能命令值集之一，并且基于所选定的第一和第二(或附加集)可能命令值集之一来设置期望命令值。
可以以本文公开的任何形式提供另外的附加特征，包括但不限于第[0016]-[0023]段中公开的以下特征。
例如，第一和第二成本(或优化控制方案中的多个成本中的任意数)可以用以下成本公式来确定：
Cost＝∑(y(i|k)-yref)TQY(y(i|k)-yref)+(u(i|k)-uref)TQU(u(i|k)-uref)+Δu(i|k)TQΔuΔu(i|k)
Figure GDA0002262164500000041
Figure GDA0002262164500000042
Figure GDA0002262164500000043
Figure GDA0002262164500000044
其中，Te_a＝预测实际发动机输出扭矩；FR_a＝预测实际燃料消耗率；Rat_a＝预测实际传动比；Ta_a＝预测实际轴扭矩；Te_r＝所需发动机输出扭矩；FR_r＝所需燃料消耗率；Rat_r＝所需传动比；Ta_r＝所需轴扭矩；Te_c＝命令发动机输出扭矩；Rat_c＝命令传动比；Qy＝第一预定加权值；Qu＝第二预定加权值；QΔu＝第三预定加权值；i＝指标值；K＝预测步骤；以及T＝转置向量。
在一些形式中，可以迭代地应用成本公式来获得多个可能命令值集的最低成本，其中多个可能命令值集包括第一和第二可能命令值集，并且可以选择具有最低成本的该可能命令值集，其中具有最低成本的该可能命令值集被定义为第一和第二可能命令值集之一。
此外，该方法和系统可以被配置成确定加速器踏板位置PP、发动机转速RPM、车速V以及空燃比AF。然后可以基于加速踏板位置PP和车速V来确定所需轴扭矩Ta_r；可以基于所需轴扭矩Ta_r、车速V、发动机转速RPM以及空燃比AF来确定所需燃料消耗率FR_r；可以根据所需轴扭矩Ta_r和车速V来确定所需传动比Rat_r；并且可以基于所需轴扭矩Ta_r、所需传动比Rat_r以及主减速比FD来确定所需发动机输出扭矩Te_r。
第一和第二预测实际轴扭矩(或任意数量的预测实际轴扭矩)以及第一和第二预测实际燃料消耗率(或任意数量的预测实际燃料消耗率)可以用以下公式集来确定：
Figure GDA0002262164500000051
Figure GDA0002262164500000052
其中，xk+1＝预测步骤k+1的状态变量；xk＝预测步骤k的状态变量；A＝第一状态矩阵；B＝第二状态矩阵；Te_ck＝预测步骤k命令的发动机输出扭矩；Rat_ck＝预测步骤k命令的传动比；KKF＝卡尔曼滤波器增益；Te_ak＝预测步骤k的预测实际发动机输出扭矩；FR_ak＝预测步骤k的预测实际燃料消耗率；Rat_ak＝预测步骤k的预测实际传动比；Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴扭矩；Te_mk＝预测步骤k的测定发动机输出扭矩；FR_mk＝预测步骤k的测定燃料消耗率；Rat_mk＝预测步骤k的测定传动比；Ta_mk＝预测步骤k的测定轴扭矩；Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴扭矩；FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际燃料消耗率；以及C＝第三状态矩阵。
在某些形式中，第一和第二成本(或任意数量的成本)可以用以下更详细的成本公式来确定：
Cost＝λa*(Ta_ak-Ta_r)2+λa*(Ta_ak+1-Ta_r)2+λa*(Ta_ak+2-Ta_r)2+λf*(FR_ak-FR_r)2+λf*(FR_ak+1-FR_r)2+λf*(FR_ak+2-FR_r)2+λe*(Te_ck-Te_r)2+λe*(Te_ck+1-Te_r)2+λr*(Rat_ck-Rat_r)2+λr*(Rat_ck+1-Rat_r)2+λΔr*(ΔRat_ck)2+λΔr*(ΔRat_ck+1)2+λΔe*(ΔTe_ck)2+λΔe*(ΔTe_ck+1)2
其中，λa＝第一预定加权值；Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴扭矩；Ta_r＝所需轴扭矩；Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴扭矩；Ta_ak+2＝预测步骤k+2的预测实际轴扭矩；λf＝第二预定加权值；FR_ak＝预测步骤k的预测实际燃料消耗率；FR_r＝所需燃料消耗率；FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际燃料消耗率；FR_ak+2＝预测步骤k+2的预测实际燃料消耗率；λe＝第三预定加权值；Te_ck＝预测步骤k命令的发动机输出扭矩；Te_r＝所需发动机输出扭矩要求；Te_ck+1＝预测步骤k+1命令的发动机输出扭矩；λr＝第四预定加权值；Rat_ck＝预测步骤k命令的传动比；Rat_r＝所需传动比；Rat_ck+1＝预测步骤k+1命令的传动比；λΔr＝第五预定加权值；ΔRat_ck＝预测步骤k命令的传动比的变化；ΔRat_ck+1＝预测步骤k+1命令的传动比的变化；λΔe＝第六预定加权值；ΔTe_ck＝预测步骤k命令的发动机输出扭矩的变化；以及ΔTe_ck+1＝预测步骤k+1命令的发动机输出扭矩的变化。
当基于Te_ck和Rat_ck的第一可能命令值集生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1可以分别等于第一预测实际轴扭矩和第一预测实际燃料消耗率。另一方面，当基于Te_ck和Rat_ck的第二可能命令值集生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1可以分别等于第二预测实际轴扭矩和第二预测实际燃料消耗率。
在一些形式中，控制系统还可以包括被配置成基于期望命令值(来自所选定的可能命令值集的命令值)中的至少一者来控制诸如加速度的车辆参数的致动模块。
此外，受控值可能受到限制的限制，诸如：
Temin＜Te_ck＜Temax；
Temin＜Te_ck+1＜Temax；
Ratmin＜Rat_ck＜Ratmax；
Ratmin＜Rat_ck+1＜Ratmax；
ΔTe_ck＜ΔTe_cmax；
ΔTe_ck+1＜ΔTe_cmax，
ΔRat_ck＜ΔRat_cmax；以及
ΔRat_ck+1＜ΔRat_cmax，
其中，Temin＝最小可能发动机输出扭矩；Temax＝最大可能发动机输出扭矩；Ratmin＝最小可能传动比；Ratmax＝最大可能传动比；ΔTe_cmax＝发动机输出扭矩的最大可能变化；以及ΔRat_cmax＝传动比的最大可能变化。
通过参考以下描述和附图，其他特征、方面以及优点将变得显而易见，其中相同的附图标记指代相同的部件、元件或特征。
附图说明
本文描述的附图仅用于说明的目的，并不旨在以任何方式限制本公开的范围。
图1是按照本公开的原理具有示例性推进系统的机动车辆的示意图；
图2是根据本公开的原理示出与图1所示的推进系统一起使用的推进控制系统的示意图；
图3是按照本公开的原理与图2所示的推进控制系统一起使用的控制系统的示意图；
图4是根据本公开的原理示出图3所示的控制系统的附加细节的示意图；
图5是按照本公开的原理示出图3-4所示的控制系统的多变量控制器的附加细节的示意图；以及
图6是示出根据本公开的原理的用于控制车辆推进系统的方法的框图。
具体实施方式
参考图1，示出了示例性机动车辆，并且通常用附图标记9表示。示出机动车辆9为乘用车，但是应当理解，机动车辆9可以是任何类型的车辆，诸如卡车、面包车、运动型多用途车辆等。机动车辆9包括示例性推进系统10。首先应当理解，虽然已经示出了后轮驱动推进系统10，但机动车辆9可以具有前轮驱动推进系统，而不脱离本公开的范围。
推进系统10通常包括与变速器14和主减速器单元16互连的发动机12。在不脱离本公开的精神和范围的情况下，发动机12可以是常规的内燃机或电动发动机、混合动力发动机或任何其他类型的原动机。发动机12经由曲轴或发动机输出轴18向变速器14供给驱动发动机输出扭矩。驱动发动机输出扭矩可以通过柔性板和/或起动装置20传送到变速器14。作为示例，起动装置20可以是流体动力装置，诸如流体耦合器或变矩器、湿式双离合器或电动机。然后将扭矩从起动装置20传送到至少一个变速器输入轴22。
变速器14可以是具有行星齿轮、中间轴变速器、无级变速器或无限式无级变速器。变速器输入轴22的扭矩通过比率控制单元24与变速器输出轴26连通。通常，比率控制单元24在变速器输入轴22和变速器输出轴26之间提供多个前进档或倒挡或齿轮比，或无限数量的前进档或倒挡或齿轮比。
在变速器14是无级变速器的情况下，比率控制单元24可以包括具有第一和第二滑轮24b、24c的变速器组件24a，该第一和第二滑轮24b、24c由围绕可变直径滑轮24b、24c的环形可旋转构件24d可旋转地联接。第一和第二滑轮24b、24c中的至少一者包括可沿轴线平移的可移动槽轮24e，以选择性地改变发动机输出轴18和变速器输出轴26之间的齿轮比。
变速器输出轴26将输出扭矩通信给主减速器单元16。主减速器单元16通常包括差速器28，其将轴扭矩通过驱动轴30传输到驱动轮32。
现在参考图2，与示例性推进系统10一起使用的车辆推进控制系统通常用附图标记34表示。车辆推进控制系统34包括与发动机控制模块38和变速器控制模块40进行电子通信的监控模块36。模块36、38和40可以通过车辆网络或电缆区域网络(CAN)总线通信。车辆推进控制系统34可以包括或与诸如车身控制模块或信息娱乐控制模块的各种其他控制模块通信。或者，监控模块36可以被包含在发动机控制模块38或变速器控制模块40内。
监控模块36是具有预编程的数字计算机或处理器42、用于存储数据(诸如控制逻辑、命令、图像数据、查找表等)的存储器或非瞬态计算机可读介质44，以及多个输入/输出外围设备或端口46的非广义的电子控制装置。处理器42被配置成执行控制逻辑或命令。
发动机控制模块38是具有预编程的数字计算机或处理器48、用于存储数据(诸如控制逻辑、命令、图像数据、查找表等)的存储器或非瞬态计算机可读介质50，以及多个输入/输出外围设备或端口52的非广义的电子控制装置。处理器48被配置成执行控制逻辑或命令。发动机控制模块38与发动机12通信并控制发动机12。
变速器控制模块40是具有预编程的数字计算机或处理器54、用于存储数据(诸如控制逻辑、命令、图像数据、查找表等)的存储器或非瞬态计算机可读介质56，以及多个输入/输出外围设备或端口58的非广义的电子控制装置。处理器54被配置成执行控制逻辑或命令。变速器控制模块40与变速器14通信并控制变速器14。
车辆推进控制系统34与连接到推进系统10的多个传感器连通，其包括发动机12中的空气流量传感器S2、发动机转速传感器S4、变速器输入轴速度传感器S6、变速器输出轴速度传感器S8、车速传感器S10，以及踏板位置传感器S12。空气流量传感器S2和发动机转速传感器S4与发动机控制模块38通信。变速器输入轴速度传感器S6和变速器输出轴速度传感器S8与变速器控制模块40通信。车速传感器S10和踏板位置传感器S12与发动机控制模块38和变速器控制模块40两者通信。
参考图3，并继续参考图1和图2，示出了用于车辆推进控制系统34的控制图。控制图示出了利用多变量控制器来优化燃料经济性的用于控制参数(如车辆加速度)的控制系统或方法100。控制系统100包括多变量控制器102和由多变量控制器102控制的设备103。多变量控制器102可以迭代地控制发动机输出转矩Te104和传动比Rat106以优化燃料消耗率FR并实现轴转矩Ta。轴转矩Ta是车轴30的转矩量。因此，多变量控制器102的输入包括基于驾驶员和车辆输入的轴转矩Ta_r以及测量的实际轴转矩Ta_m和测量的实际燃料消耗率FR_m。
控制系统100包括发动机转矩控制器108、传动比控制器110(其可以是用于CVT的变速器控制器)和车辆动力学模块112。在一些示例中，多变量控制器102由监控模块36存储和执行，发动机转矩控制器108由发动机控制模块38存储和执行，传动比控制器110由传动比控制模块40存储和执行。车辆动力学模块112可由发动机控制模块38、传动比控制模块40或任何其他控制模块或控制模块的组合来存储和执行。
多变量控制器102从发动机控制器108接收系统限制105，其包括最大发动机输出转矩Temax、最小发动机输出转矩Temin、发动机输出转矩的最大变化ΔTemax和发动机输出转矩的最小变化ΔTemin。多变量控制器102还从传动比控制器110接收系统限制107，其包括最大传动比Ratmax、最小传动比Ratmin、传动比的最大变化ΔRmax和传动比的最小变化ΔRmin。
现在参考图4，示出了控制系统100的另一种表示，其示出了多变量控制器102和由多变量控制器102控制的设备103的输入和输出。例如，多变量控制器102的输入可以包括所需轴转矩Ta_r以及车速V。测量的车轴转矩Ta_m和测量的燃料消耗率FR_m的反馈输入也可以被输入到多变量控制器102。多变量控制器102的输出可以包括发动机输出转矩控制Te_c和传动比控制Rat_c。多变量控制器102的这些控制输出或“u”变量(Te_c和Rat_c)是由包括发动机12和变速器14的设备103的输入。
发动机输出转矩命令Te_c用于控制发动机12，以提供作为实际通信到变速器14的发动机输出转矩的实际发动机输出转矩Te_a。传动比命令Rat_c用于控制变速器14，以提供变速器输入轴22和变速器输出轴26之间的实际齿轮比或滑轮比Rat_a。因此，设备103输出可能被跟踪的“y”变量，其可以包括实际发动机转矩Te_a、实际燃料消耗率FR_a、实际传动比(或滑轮比)Rat_a和实际轴转矩Ta_a。
现在参考图5，示出了多变量控制器102的附加细节。多变量控制器102包括作为参考信号发生器的稳态观察器模块200。稳态观测器模块确定“u”变量(控制变量)和“y”变量(可跟踪的优化输出变量)的参考值(期望值或所需值)。例如，配置稳态优化器模块200来确定发动机输出转矩所需Te_r、所需传动比Rat_r、所需燃料消耗率FR_r和所需轴转矩Ta_r。urefs包括发动机输出转矩所需Te_r和所需传动比的Rat_r，而yrefs可能包括所有的发动机输出转矩所需Te_r、所需传动比Rat_r、所需燃油消耗率FR_r和所需轴转矩Ta_r。urefs和yrefs是稳定状态下的期望值。下面描述的MPC模块202是优化从一个稳定状态到另一个稳定状态的瞬态期间的轨迹，特别是燃料消耗率的轨迹。
基于加速器踏板位置PP和车速V来确定轴转矩所需Ta_r。例如，
Ta_r＝f(PP,V)。 (1)
在一些示例中，可以根据由车速传感器S10感测到的车速V和由踏板位置传感器S12感测到的加速器踏板位置PP，通过查找表或二维地图确定轴转矩所需Ta_r。
基于车轴转矩所需Ta_r、车速V、发动机转速RPM和空燃比AF来确定燃料消耗率所需FR_r。例如，
FR_r＝f(Ta_r,V,RPM,AF)。 (2)
发动机转速RPM可由发动机转速传感器S4确定。作为示例，空燃比AF是由燃料控制模块报告的空气质量与燃料质量的比值。
传动比所需Rat_r基于所需轴转矩Ta_r和车速V。例如，
Rat_r＝f(Ta_r,V)。 (3)
发动机输出转矩所需Te_r基于轴转矩所需Ta_r、传动比所需Rat_r及主减速比FD(对于给定的车辆是不变的)。例如，
Figure GDA0002262164500000121
举例来说，“损耗”因素可包括机械损失，例如摩擦和滑轮夹紧损耗。
一旦确定了所需值，稳态优化器模块将它们(u_refs和y_refs)输出到MPC模块202。MPC模块202使用模型预测控制，也可称为二次规划求解器，例如Dantzig QP求解器。
预测模块204被配置来预测MPC模块202使用的最小实际轴转矩和实际燃料消耗率。预测模块204也可以被称为使用卡尔曼滤波器的状态观察器。预测实际值206从预测模块204输出到MPC模块202。
例如，预测模块204被配置成基于第一可能命令值集来生成至少第一预测实际轴转矩和第一预测实际燃料消耗率，其中第一可能命令值集包括第一命令引擎输出转矩Te_c和第一命令传动比Rat_c，并且预测模块204还被配置成基于第二可能命令值集生成至少第二预测实际轴转矩和第二预测实际燃料消耗率，其中第二可能命令值集包括第二命令发动机输出转矩Te_c和第二命令传动比Rat_c。在实践中，可以基于附加的可能命令值集来生成大量的预测值。预测的实际值206被输出到MPC模块202。
MPC模块202包括成本模块208，其被配置成基于至少第一和第二预定加权值、第一预测实际轴转矩、第一预测实际燃料消耗率值、轴转矩所需Ta_r、发动机输出转矩所需Te_r、传动比所需Rat_r和燃料消耗率所需FR_r来确定第一可能命令值集Te_c、Rat_c的第一成本。类似地，成本模块208被配置成基于至少第一和第二预定加权值、第二预测实际轴转矩、第二预测实际燃料消耗率、车轴转矩所需Ta_r、发动机输出转矩所需Te_r、传动比所需Rat_r和燃料消耗率所需FR_r来确定第二可能命令值集Te_c、Rat_c的第二成本。同样地，可以基于附加的预测值和命令值来确定更多的附加成本，以便优化到最低成本。
MPC模块202还可以包括选择模块210，其配置成基于第一和第二成本(或附加成本)中的较低者来选择第一和第二可能命令值集Te_c、Rat_c(或来自附加的可能命令值集)之一，并基于所选定的第一和第二(或附加集)可能命令集值Te_c、Rat_c来设置期望命令值Te_c、Rat_c。
所选定的命令值Te_c和Rat_c从MPC模块202输出到设备103(见图3和图4)。多变量控制器102或设备103可以包含被配置成基于期望(选定的)命令值Te_c、Rat_c中的至少一个来控制车辆参数的致动模块。例如，可以控制车辆9的加速度以优化燃料消耗率。在一些形式中，致动模块可以包含在图3所示的车辆动力学模块112中。改变发动机或传动器参数的任何车辆系统可以被称为致动模块。在一些形式中，例如，为了控制车辆加速度和/或车轴转矩，致动模块可以改变发动机的点火定时或节气门。
成本模块202可以被配置成使用以下成本公式(5)来确定第一和第二成本或任何数量的成本：
Cost＝∑(y(i|k)-yref)TQY(y(i|k)-yref)+(u(i|k)-uref)TQU(u(i|k)-uref)+Δu(i|k)TQΔuΔu(i|k) (5)
Figure GDA0002262164500000131
Figure GDA0002262164500000132
Figure GDA0002262164500000133
Figure GDA0002262164500000134
Te_a＝预测实际发动机输出转矩；FR_a＝预测实际燃料消耗率；Rat_a＝预测实际传动比；Ta_a＝预测实际轴转矩；Te_r＝所需发动机输出转矩；FR_r＝所需燃料消耗率；Rat_r＝所需传动比；Ta_r＝所需轴转矩；Te_c＝命令发动机输出转矩；Rat_c＝命令传动比；Qy＝第一预定加权值；Qu＝第二预定加权值；QΔu＝第三预定加权值；i＝指标值；k＝预计步骤；T＝转置向量。在这种情况下，“u”变量u1和u2有两个值，即i＝1、2，“y”变量y1、y2、y3、y4有四个值，即i＝1、2、3、4。预测步骤k是当前步骤的预测，预测步骤k+1是前进一步的预测，并且预测步骤k+2是前进两步的预测。如上所述，yref和uref可以由稳态优化器模块200确定。
可以通过以下公式(6)更具体地确定第一和第二或更多成本集，其中公式(6)是具有预测范围为3并且控制范围为2的MPC公式：
Cost＝λa*(Ta_ak-Ta_r)2+λa*(Ta_ak+1-Ta_r)2+λa*(Ta_ak+2-Ta_r)2+λf*(FR_ak-FR_r)2+λf*(FR_ak+1-FR_r)2+λf*(FR_ak+2-FR_r)2+λe*(Te_ck-Te_r)2+λe*(Te_ck+1-Te_r)2+λr*(Rat_ck-Rat_r)2+λr*(Rat_ck+1-Rat_r)2+λΔr*(ΔRat_ck)2+λΔr*(ΔRat_ck+1)2+λΔe*(ΔTe_ck)2+λΔe*(ΔTe_ck+1)2 (6)
其中λa＝第一预定加权值；Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴转矩；Ta_r＝所需轴转矩；Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴转矩；Ta_ak+2＝预测步骤k+2的预测实际轴转矩；λf＝第二预定加权值；FR_ak＝预测步骤k的预测实际燃料消耗率；FR_r＝所需燃料消耗率；FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际燃料消耗率；FR_ak+2＝预测步骤k+2的预测实际燃料消耗率；λe＝第三预定加权值；Te_ck＝预测步骤k中命令的发动机输出转矩；Te_r＝所需发动机输出转矩；Te_ck+1＝预测步骤k+1命令的发动机输出转矩；λr＝第四预定加权值；Rat_ck＝预测步骤k命令的传动比；Rat_r＝所需传动比；Rat_ck+1＝预测步骤k+1命令的传动比；λΔr＝第五预定加权值；ΔRat_ck＝预测步骤k命令的传动比的变化；ΔRat_ck+1＝预测步骤k+1命令的传动比的变化；λΔe＝第六预定加权值；Te_ck＝预测步骤k命令的发动机输出转矩；Te_ck+1＝预测步骤k+1命令的发动机输出转矩。
可以迭代地应用成本公式(例如，公式(5)或(6))以得到多个可能命令值集Te_c、Rat_c的最低成本，其中多个可能命令值集Te_c、Rat_c包括第一和第二可能命令值集以及一定数量的其他Te_c、Rat_c可能命令值集。然后，选择模块210可以选择具有最低成本的多个命令值的可能命令值集Te_c、Rat_c，其中具有最低成本的可能命令值集Te_c、Rat_c可以被定义为第一和第二可能命令值集Te_c、Rat_c之一。类似地，成本模块208可以生成一个表示可能命令值集Te_c、Rat_c的成本曲面。成本模块208和/或选择模块210可以基于成本曲面的斜率识别出具有最低成本的可能集。
预测模块204可以通过成本模块208向MPC模块202提供多个预测的实际变量206以便在成本公式(例如，式(5)或(6))中使用。预测模块204可以使用诸如以下的公式来确定预测的实际变量206：
yk＝C*xk (7)
yk+1＝C*xk+1 (8)
xk+1＝A*xk+B*uk+KKF*(yk-ymk) (9)
Figure GDA0002262164500000151
Figure GDA0002262164500000152
Figure GDA0002262164500000153
Figure GDA0002262164500000154
其中A＝第一状态矩阵；B＝第二状态矩阵；C＝第三状态矩阵，Te_ak＝预测步骤k的预测实际发动机输出转矩；FR_ak＝预测步骤k的预测实际燃料消耗率；Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴转矩；Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴转矩；xk＝预测步骤k的状态变量；Te_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际发动机输出转矩；FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际燃料消耗率；Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴转矩；Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴转矩；xk+1＝预测步骤k+1的状态变量；Te_ck＝预测步骤k命令的发动机输出转矩；ΔRat_ck＝预测步骤k命令的传动比的变化；KKF＝卡尔曼滤波器增益；Te_mk＝预测步骤k的测量的发动机输出转矩；FR_mk＝预测步骤k的测量的燃料消耗率；Ta_mk＝预测步骤k的测量的实际轴转矩；Ta_mk＝预计步骤k的测量的轴转矩；预测步骤k是当前时间的预测步骤(例如现在)。
可以从发动机扭矩传感器S4检测测量的发动机输出转矩Te_m。测量的传动比或滑轮比Rat_m可以由变速器输入轴速度传感器S6检测到的变速器输入轴22的速度和由变速器输出轴速度传感器S8检测到的变速器输出轴26的速度来确定。
预测模块的公式集可以用所述的插入的矩阵值重写，如下：
Figure GDA0002262164500000161
Figure GDA0002262164500000162
Figure GDA0002262164500000163
当基于Te_ck和Rat_ck的第一可能命令值集生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1可以分别被定义为或等于第一预测实际轴转矩和第一预测实际燃料消耗率，而当基于Te_ck和Rat_ck的第二可能命令值集生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1可以分别被定义为或等于第二预测实际轴转矩和第二预测实际燃料消耗率。
成本公式(例如，公式(5)或(6))可以受制于以下约束条件105、107：
Temin＜Te_ck＜Temax；
Temin＜Te_ck+1＜Temax；
Ratmin＜Rat_ck＜Ratmax；
Ratmin＜Rat_ck+1＜Ratmax；
ΔRat_ck＜ΔRat_cmax；
ΔRat_ck+1＜ΔRat_cmax；
ΔTe_ck＜ΔTe_cmax；和
ΔTe_ck+1＜ΔTe_cmax，
其中，Temin＝最小可能发动机输出转矩，Temax＝最大可能发动机输出转矩，Ratmin＝最小可能传动比，Ratmax＝最大可能传动比，ΔRat_cmax＝传动比的最大可能变化，ΔTe_cmax＝发动机输出转矩最大可能发生变化。
上述常数、矩阵和增益(包括A、B、C、KKF、Qy、Qu、QΔu、λa、λf、λe、λr、λΔe和λΔr)是通过测试，物理模型或其他方法确定的系统的参数。在一些变化中，例如，在校准期间系统识别过程是离线运行的，用于识别常数、矩阵和增益，并且还定义u0和y0。一旦知道u0和y0，则可以通过预测模块公式(例如公式(7)-(12)或其子集)计算出x0。此后，可以运行每一个预测模块204和MPC模块202的公式(例如，公式(5)-(12)或其子集)以获得离线的初始值。然后，当车辆9正在经过稳态和瞬态时，控制系统102可以在线运行，以不断优化受控参数Te_c和Rat_c。这些常数允许基于每个命令值Te_c、Rat_c和跟踪值(例如FR_a、Ta_a、Rat_a和Te_a)之间的关系和相对重要性来确定成本。加权关系来控制每个关系对成本的影响。
在一些形式中，MPC模块202可以通过确定可能序列，集或曲线包含可用于N个未来控制循环的命令值Te_c、Rat_c来生成命令值Te_c、Rat_c。预测模块204可以使用预测模块公式(例如，公式(7)-(12)或其子集)确定对命令值Te_c、Rat_c的可能集的预测响应。例如，预测模块204可以确定用于N个控制循环的一组预测的实际轴转矩Ta_a和一组预测的实际燃料消耗率FR_a。
更具体地，可以确定每个命令值Te_c、Rat_c的N值集，并且可以基于N个命令值Te_c、Rat_c来确定每个预测实际值Ta_a、FR_a的M值集。然后，成本模块208可以基于预测的实际参数Ta_a、FR_a(其可以包括Ta_ak、Ta_ak+1、Ta_ak+2、FR_ak、FR_ak+1和FR_ak+2，这取决于使用的特定成本公式(5)、(6))来确定每个可能命令值集Te_c、Rat_c的成本值。然后，选择模块210可以基于可能集的成本分别来选择可能命令值集Te_c、Rat_c之一。例如，选择模块210可以在满足系统约束条件105、107的情况下选择具有最低成本的可能命令值集Te_c、Rat_c(例如Temin<Te_ck<Temax；Temin<Te_ck+1<Temax；Ratmin<Rat_ck<Ratmax；Ratmin<Rat_ck+1<Ratmax；ΔTe_ck<ΔTe_cmax；ΔTe_ck+1<ΔTe_cmax；ΔRat_ck<ΔRat_cmax；ΔRat_ck+1<ΔRat_cmax)。
在某些形式中，可以在成本确定中考虑满足约束条件105、107。例如，基于约束条件105、107，成本模块208可以进一步确定成本值，并且选择模块210可以选择最佳地实现轴转矩请求Ta的同时最小化燃料消耗率FR的可能命令值集Te_c、Rat_c，其中最小化燃料消耗率FR已经被确认遵守约束条件105、107。
在稳态运行期间，命令值Te_c、Rat_c可以分别设定在或者接近Te_r、Rat_r的参考值或所需值。然而，在瞬态操作期间，MPC模块202可以将命令值Te_c、Rat_c与参考值Te_r、Rat_r相比较，以最佳地实现所需转矩Ta_r，同时最小化燃料消耗率FR并满足约束条件105、107。
在操作中，MPC模块202可以确定可能控制和预测值集(u，y)的成本值。然后，MPC模块202可以选择具有最低成本的可能集之一。接下来，MPC模块202可以确定所选定的可能集是否满足约束105、107。如果成立，可以使用可能集。如果不成立，则MPC模块202基于所选定的可能集来确定满足约束条件105、107并且具有最低成本的可能集。MPC模块202可以使用满足约束条件105、107并且具有最低成本的可能集。
现在参考图6，呈现了机动车辆9中用于控制推进系统10的描述示例方法的流程图，并总体表示为300。方法300包括步骤302，其基于可能命令值的多个集(至少两个)生成多个预测的实际轴转矩(至少第一和第二预测的实际轴转矩)和多个预测的实际燃料消耗率(至少第一和第二预测的实际燃料消耗率)。例如，第一可能命令值集包括第一命令的发动机输出转矩和第一命令传动比，第二可能命令值集包括第二命令的发动机输出转矩和第二命令传动比等如所期望的。步骤302可以由例如图5所示的预测模块204来执行。
方法300随后包括确定每个可能命令值集成本的步骤304。基于至少第一和第二预定加权值、特定组的预测实际轴转矩、特定组的预测实际燃料消耗率、所需轴转矩、所需发动机输出转矩、所需变速比和所需燃油消耗率来确定每个成本。步骤304可以由成本模块208执行。
方法300还包括基于所确定的成本的最低值来选择可能命令值集之一的步骤306。一旦确定了基于最低成本的可能命令值集，则方法300中的步骤308可以基于所选定的可能命令值集来设置期望命令值。在一些变化中，如上所述，可能命令值集受制于一组约束条件105、107。最后，方法300可以包括基于期望命令值中的至少一个来控制车辆参数诸如加速度的步骤310。
方法300的步骤302、304、306、308、310可通过上述任意方式实现，例如通过应用任意公式(1)-(12)。方法300可进一步包括：通过(如上所述)确定加速器踏板位置PP、发动机转速RPM、车速V、主减速比FD、空燃比AF，并应用上述公式(1)-(4)(必要时)来确定所需轴转矩、所需发动机输出转矩、所需燃料消耗率及所需传动比。
术语控制器、控制模块、模块、控制件、控制单元、处理器及类似术语是指专用集成电路(ASIC)、电子电路、中央处理器(如，微处理器)、记忆与存储装置形式(只读、可编程只读、随机存取、硬盘驱动器等等形式)的相关非瞬态记忆组件的任一种或其各种组合。非瞬态记忆组件可存储一个或多个软件或硬件程序或例程形式的机器可读命令、组合逻辑电路、输入/输出电路及装置、信号调制和缓冲电路、以及可由一个或多个处理器执行以提供所述功能的其它组件。
输入/输出电路和装置包括模拟/数字转换器以及监测来自传感器的输入的相关装置。软件、硬件、程序、命令、控制例程、代码、算法及类似术语可包括任意包含校准和查询表的控制器可执行命令集。各控制器执行控制例程以提供期望功能，包括监测来自传感装置和其它联网控制器的输入，以及执行控制和诊断命令以控制执行机构的运行。例程可以固定时间间隔执行，例如在正在运行期间的100微秒的间隔。或者，例程可响应于触发事件的发生而执行。
可以利用直接有线链路、联网通信总线链路、无线链路或任意其它合适的通信链路，来实现控制器之间的通信以及控制器、执行机构和/或传感器之间的通信。通信包括：以任意形式(例如包括经由传导介质的电信号、经由空气的电磁信号、经由光波导的光信号等等)，进行数据信号的交换。
数据信号可包括：表示来自传感器的输入的信号、表示执行机构命令的信号、控制器之间的通信信号。术语“模型”是指基于处理器的或处理器可执行的代码、对装置或物理过程的物理存在进行仿真的相关校准。如本文所使用，术语“动态的”及“动态地”指实时执行的步骤或过程，其特征在于：在例程的执行期间或例程的执行迭代之间，监测或以其它方式确定参数的状态，定期或周期性地更新参数的状态。
控制系统100可配置成执行方法300的各个步骤。由此，有关图1-6的整体描述可通过控制系统100应用于实现如图6所示的方法300.另外，控制系统100可以是或者包括控制器，其包括多个配置成执行方法300的步骤的控制逻辑。
控制系统100的控制器可包括计算机可读介质(也称为处理器可读介质)，其包括任意非瞬态(如，有形的)介质，该介质用于提供数据(如，命令)，该数据可由计算机(如，由计算机的处理器)读取。这种介质可采取多种形式，包括但不限于：非易失性介质和易失性介质。例如，非易失性介质可包括光盘或磁盘以及其它永久存储器。例如，易失性介质可包括动态随机存取存储器(DRAM)，其可构成主存储器。这些命令可通过一个或多个传输介质传输，该传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括包含耦合至计算机处理器的系统总线的线缆。例如，计算机可读介质的一些形式包括：软盘(floppy disk)、软盘(flexible disk)、硬盘、磁带、任意其它磁性介质、CD-ROM、DVD、任意其它光介质、穿孔卡、纸带、带有穿孔图案的任意其它物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任意存储芯片或存储盒、或者计算机可从其进行读取的任意其它介质。
查询表、数据库、数据仓或本文描述的其它存储器可包括各种类型的用于存储、访问、检索各种类型的数据的机制，包括分层数据库、文件系统中的文件集、专用格式的应用数据库、关系数据库管理系统(RDMBS)等等。各种这种数据存储器可包括在采用诸如上述的任一系统的计算装置内，还可以多种方式的任一种或多种经由网络被访问。文件系统可由计算机操作系统访问，还可包含以各种格式存储的文件。除了用于创建、存储、编辑、执行所存储的程序的语言之外，如上述的PL/SQL语言，RDBMS还可采用结构化查询语言(SQL)。
具体的描述及附图或图示可用以支撑或描述本公开的多个方面。虽然某些方面已经得到详细的描述，但存在各种用于实施如所附权利要求所限定的本发明的备选方面。

Claims (10)

1.一种用于控制机动车的推进系统的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于第一可能命令值集来生成第一预测实际轴转矩及第一预测实际燃料消耗率，所述第一可能命令值集包括第一命令发动机输出转矩及第一命令传动比；
基于第二可能命令值集来生成第二预测实际轴转矩及第二预测实际燃料消耗率，所述第二可能命令值集包括第二命令发动机输出转矩及第二命令传动比；
基于第一预定加权值、第二预定加权值、所述第一预测实际轴转矩、所述第一预测实际燃料消耗率、所需轴转矩、所需发动机输出转矩、所需传动比及所需燃料消耗率来确定所述第一可能命令值集的第一成本；
基于所述第一预定加权值、所述第二预定加权值、所述第二预测实际轴转矩、所述第二预测实际燃料消耗率、所述所需轴转矩、所述所需发动机输出转矩、所述所需传动比及所述所需燃料消耗率来确定所述第二可能命令值集的第二成本；
基于所述第一成本和第二成本的较低者来选择所述第一及第二可能命令值集之一；
基于所述选定的第一及第二可能命令值集之一来设置期望命令值；以及
基于所述期望命令值中的至少一者来控制车辆参数。
2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：利用以下成本公式确定所述第一及第二成本：Cost＝∑(y(i|k)-yref)TQY(y(i|k)-yref)+(u(i|k)-uref)TQU(u(i|k)-uref)+Δu(i|k)TQΔuΔu(i|k)
Figure FDA0002262164490000021
Figure FDA0002262164490000022
Figure FDA0002262164490000023
Figure FDA0002262164490000024
其中
Te_a＝预测实际发动机数据转矩；
FR_a＝预测实际燃料消耗率；
Rat_a＝预测实际传动比；
Ta_a＝预测实际轴转矩；
Te_r＝所需发动机输出转矩；
FR_r＝所需燃料消耗率；
Rat_r＝所需传动比；
Ta_r＝所需轴转矩；
Te_c＝命令发动机输出转矩；
Rat_c＝命令传动比；
Qy＝所述第一预定加权值；
Qu＝所述第二预定加权值；
QΔu＝第三预定加权值；
i＝指标值；
k＝预测步骤；以及
T＝转置向量。
3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：迭代应用所述成本公式求得多个可能命令值集的最低成本，所述多个可能命令值集包括所述第一及第二可能命令值集，所述方法进一步包括：从所述多个命令值中选择具有所述最低成本的可能命令值集，其中，具有所述最低成本的所述可能命令值集限定为所述第一及第二可能命令值集之一。
4.根据权利要求2或3所述的方法，进一步包括：
确定加速器踏板位置(PP)；
确定发动机转速(RPM)；
确定车速(V)；
确定空燃比(AF)；
基于所述加速器踏板位置(PP)及所述车速(V)来确定所述所需轴转矩(Ta_r)；
基于所述所需轴转矩(Ta_r)、所述车速(V)、所述发动机转速(RPM)及所述空燃比(AF)来确定所述所需燃料消耗率(FR_r)；
基于所述所需轴转矩(Ta_r)及所述车速(V)来确定所述所需传动比(Rat_r)；以及
基于所述所需轴转矩(Ta_r)、所述述所需传动比(Rat_r)及主减速比(FD)来确定所述所需发动机输出转矩(Te_r)，所述方法进一步包括：利用以下公式集确定所述第一及第二预测实际轴转矩、所述第一及第二预测实际燃料消耗率：
Figure FDA0002262164490000031
Figure FDA0002262164490000032
其中
xk+1＝预测步骤k+1的状态变量；
xk＝预测步骤k的状态变量；
A＝第一状态矩阵；
B＝第二状态矩阵；
Te_ck＝预测步骤k命令的发动机输出转矩；
Rat_ck＝预测步骤k命令的传动比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝预测步骤k的预测实际发动机输出转矩；
FR_ak＝预测步骤k的预测实际燃料消耗率；
Rat_ak＝预测步骤k的预测实际传动比；
Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴转矩；
Te_mk＝预测步骤k的测定发动机输出转矩；
FR_mk＝预测步骤k的测定燃料消耗率；
Rat_mk＝预测步骤k的测定传动比；
Ta_mk＝预测步骤k的测定轴转矩；
Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴转矩；
FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际燃料消耗率；以及
C＝第三状态矩阵，
其中，当基于Te_ck和Rat_ck的所述第一可能命令值集而生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1分别等于所述第一预测实际轴转矩和所述第一预测实际燃料消耗率，当基于Te_ck和Rat_ck的所述第二可能命令值集而生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1分别等于所述第二预测实际轴转矩和所述第二预测实际燃料消耗率。
5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：利用以下成本公式确定所述第一及第二成本：
Cost＝λa*(Ta_ak-Ta_r)2+λa*(Ta_ak+1-Ta_r)2+λa*(Ta_ak+2-Ta_r)2+λf*(FR_ak-FR_r)2+λf*(FR_ak+1-FR_r)2+λf*(FR_ak+2-FR_r)2+λe*(Te_ck-Te_r)2+λe*(Te_ck+1-Te_r)2+λr*(Rat_ck-Rat_r)2+λr*(Rat_ck+1-Rat_r)2+λΔr*(ΔRat_ck)2+λΔr*(ΔRat_ck+1)2+λΔe*(ΔTe_ck)2+λΔe*(ΔTe_ck+1)2
其中
λa＝所述第一预定加权值；
Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴转矩；
Ta_r＝所需轴转矩；
Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴转矩；
Ta_ak+2＝预测步骤k+2的预测实际轴转矩；
λf＝所述第二预定加权值；
FR_ak＝预测步骤k的预测实际燃料消耗率；
FR_r＝所需燃料消耗率；
FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际燃料消耗率；
FR_ak+2＝预测步骤k+2的预测实际燃料消耗率；
λe＝第三预定加权值；
Te_ck＝预测步骤k命令的发动机输出转矩；
Te_r＝所需发动机输出转矩；
Te_ck+1＝预测步骤k+1命令的发动机输出转矩；
λr＝第四预定加权值；
Rat_ck＝预测步骤k命令的传动比；
Rat_r＝所需传动比；
Rat_ck+1＝预测步骤k+1命令的传动比；
λΔr＝第五预定加权值；
ΔRat_ck＝预测步骤k命令的传动比的变化；
ΔRat_ck+1＝预测步骤k+1命令的传动比的变化；
λΔe＝第六预测加权值；
ΔTe_ck＝预测步骤k命令的发动机输出转矩的变化；以及
ΔTe_ck+1＝预测步骤k+1命令的发动机输出转矩的变化；
其中，当基于Te_ck和Rat_ck的所述第一可能命令值集而生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1分别等于所述第一预测实际轴转矩和所述第一预测实际燃料消耗率，当基于Te_ck和Rat_ck的所述第二可能命令值集而生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1分别等于所述第二预测实际轴转矩和所述第二预测实际燃料消耗率。
6.一种用于机动车的机动车推进控制系统，其特征在于，所述机动车推进控制系统包括：
预测模块，其配置成基于第一可能命令值集生成第一预测实际轴转矩和第一预测实际燃料消耗率，所述第一可能命令值集包括第一命令发动机输出转矩和第一命令传动比，所述预测模块进一步配置成基于第二可能命令值集生成第二预测实际轴转矩和第二预测实际燃料消耗率，所述第二可能命令值集包括第二命令发动机输出转矩和第二命令传动比；
成本模块，其配置成：
基于第一预定加权值、第二预定加权值、所述第一预测实际轴转矩、所述第一预测实际燃料消耗率、所需轴转矩、所需发动机输出转矩、所需传动比及所需燃料消耗率来确定所述第一可能命令值集的第一成本；以及
基于所述第一预定加权值、所述第二预定加权值、所述第二预测实际轴转矩、所述第二预测实际燃料消耗率、所述所需轴转矩、所述所需发动机输出转矩、所述所需传动比及所述所需燃料消耗率来确定所述第二可能命令值集的第二成本；以及
选择模块，其配置成基于所述第一及第二成本的较低者选择所述第一及第二可能命令值集之一，基于所述选定第一及第二可能命令值集设置期望命令值。
7.根据权利要求6所述的机动车推进控制系统，进一步包括：
执行模块，其配置成基于所述期望控制命令的至少一者控制车辆参数；以及
稳态优化器模块，其配置成：
确定加速器踏板位置(PP)；
确定发动机转速(RPM)；
确定车速(V)；
确定空燃比(AF)；
基于所述加速器踏板位置(PP)及所述车速(V)来确定所述所需轴转矩(Ta_r)；
基于所述所需轴转矩(Ta_r)、所述车速(V)、所述发动机转速(RPM)及所述空燃比(AF)来确定所述所需燃料消耗率(FR_r)；
基于所述所需轴转矩(Ta_r)及所述车速(V)来确定所述所需传动比(Rat_r)；以及
基于所述所需轴转矩(Ta_r)、所述所需传动比(Rat_r)及主减速比(FD)来确定所述所需发动机输出转矩(Te_r)，
其中，所述预测模块进一步配置成利用以下公式集确定所述第一及第二预测实际轴转矩、所述第一及第二预测实际燃料消耗率：
Figure FDA0002262164490000071
Figure FDA0002262164490000072
其中
xk+1＝预测步骤k+1的状态变量；
xk＝预测步骤k的状态变量；
A＝第一状态矩阵；
B＝第二状态矩阵；
Te_ck＝预测步骤k命令的发动机输出转矩；
Rat_ck＝预测步骤k命令的传动比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝预测步骤k的预测实际发动机输出转矩；
FR_ak＝预测步骤k的预测实际燃料消耗率；
Rat_ak＝预测步骤k的预测实际传动比；
Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴转矩；
Te_mk＝预测步骤k的测定发动机输出转矩；
FR_mk＝预测步骤k的测定燃料消耗率；
Rat_mk＝预测步骤k的测定传动比；
Ta_mk＝预测步骤k的测定轴转矩；
Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴转矩；
FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际燃料消耗率；以及
C＝第三状态矩阵，
其中，当基于Te_ck和Rat_ck的所述第一可能命令值集而生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1分别等于所述第一预测实际轴转矩和所述第一预测实际燃料消耗率，当基于Te_ck和Rat_ck的所述第二可能命令值集而生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1分别等于所述第二预测实际轴转矩和所述第二预测实际燃料消耗率。
8.根据权利要求6或7所述的机动车推进控制系统，其中，所述成本模块配置成利用以下成本公式确定所述第一及第二成本：
Cost＝∑(y(i|k)-yref)TQY(y(i|k)-yref)+(u(i|k)-uref)TQU(u(i|k)-uref)+Δu(i|k)TQΔuΔu(i|k)
Figure FDA0002262164490000091
Figure FDA0002262164490000092
Figure FDA0002262164490000093
Figure FDA0002262164490000094
其中
Te_a＝预测实际发动机输出转矩；
FR_a＝预测实际燃料消耗率；
Rat_a＝预测实际传动比；
Ta_a＝预测实际轴转矩；
Te_r＝所需发动机输出转矩；
FR_r＝所需燃料消耗率；
Rat_r＝所需传动比；
Ta_r＝所需轴转矩；
Te_c＝命令发动机输出转矩；
Rat_c＝命令传动比；
Qy＝所述第一预定加权值；
Qu＝所述第二预定加权值；
QΔu＝第三预定加权值；
i＝指标值；
k＝预测步骤；以及T＝转置向量。
9.根据权利要求6或7所述的机动车推进控制系统，其中，所述成本模块进一步配置成利用以下成本公式确定所述第一及第二成本：
Cost＝λa*(Ta_ak-Ta_r)2+λa*(Ta_ak+1-Ta_r)2+λa*(Ta_ak+2-Ta_r)2+λf*(FR_ak-FR_r)2+λf*(FR_ak+1-FR_r)2+λf*(FR_ak+2-FR_r)2+λe*(Te_ck-Te_r)2+λe*(Te_ck+1-Te_r)2+λr*(Rat_ck-Rat_r)2+λr*(Rat_ck+1-Rat_r)2+λΔr*(ΔRat_ck)2+λΔr*(ΔRat_ck+1)2+λΔe*(ΔTe_ck)2+λΔe*(ΔTe_ck+1)2
其中
λa＝所述第一预定加权值；
Ta_ak＝预测步骤k的预测实际轴转矩；
Ta_r＝所需轴转矩；
Ta_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际轴转矩；
Ta_ak+2＝预测步骤k+2的预测实际轴转矩；
λf＝第二预定加权值；
FR_ak＝预测步骤k的预测实际燃料消耗率；
FR_r＝所需燃料消耗率；
FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测实际燃料消耗率；
FR_ak+2＝预测步骤k+2的预测实际燃料消耗率；
λe＝第三预定加权值；
Te_ck＝预测步骤k命令的发动机输出转矩；
Te_r＝所需发动机输出转矩；
Te_ck+1＝预测步骤k+1命令的发动机输出转矩；
λr＝第四预定加权值；
Rat_ck＝预测步骤k命令的传动比；
Rat_r＝所需传动比；
Rat_ck+1＝预测步骤k+1命令的传动比；
λΔr＝第五预定加权值；
ΔRat_ck＝预测步骤k命令的传动比的变化；
ΔRat_ck+1＝预测步骤k+1命令的传动比的变化；
λΔe＝第六预定加权值；
ΔTe_ck＝预测步骤k命令的发动机输出转矩的变化；以及
ΔTe_ck+1＝预测步骤k+1命令的发动机输出转矩的变化，
其中，当基于Te_ck和Rat_ck的所述第一可能命令值集而生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1分别等于所述第一预测实际轴转矩和所述第一预测实际燃料消耗率，而当基于Te_ck和Rat_ck的所述第二可能命令值集而生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1分别等于所述第二预测实际轴转矩和所述第二预测实际燃料消耗率。
10.一种用于机动车的推进系统，其包括：
发动机，其用于给所述机动车提供动力，所述发动机具有配置成传输发动机输出转矩的发动机输出轴；
无极变速器，其具有包括第一滑轮和第二滑轮的变速器组件，所述第一及第二滑轮通过旋转构件可旋转地联接，所述第一及第二滑轮中的至少一者包括可移动槽轮，所述可移动槽轮能够沿轴线平移以选择性地在所述发动机输出轴和变速器输出轴之间改变齿轮比；
驱动轴，其配置成经由所述变速器输出轴驱动，所述驱动轴配置成输出轴转矩至一组轮子；以及
其特征在于，其还包括控制系统，所述控制系统包括：
预测模块，其配置成基于第一可能命令值集生成第一预测实际轴转矩和第一预测实际燃料消耗率，所述第一可能命令值集包括第一命令发动机输出转矩和第一命令传动比，所述预测模块进一步配置成基于第二可能命令值集生成第二预测实际轴转矩和第二预测实际燃料消耗率，所述第二可能命令值集包括第二命令发动机输出转矩和第二命令传动比；
成本模块，其配置成：
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基于所述第一预定加权值、所述第二预定加权值、所述第二预测实际轴转矩、所述第二预测实际燃料消耗率、所述所需轴转矩、所述所需发动机输出转矩、所述所需传动比及所述所需燃料消耗率来确定所述第二可能命令值集的第二成本；以及
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