CN108333921B - 基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法 - Google Patents

Abstract

一种基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法，属于汽车自动变速器技术领域。为优化出在不失动力性下，满足燃油经济性的汽车换挡决策，本发明目的是提出一种基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法。本发明的步骤是：根据发动机测得的数据，建立发动机燃油消耗特性map图；将步骤一求解出来的各循环工况档位最优序列导入到已经搭建好的AMEsim整车仿真模型当中；运用MATLAB将三种循环工况下对应的步骤二得到的油门开度、车速和步骤一求解出来档位数据打到同一张图中；在MATLAB/SIMLINK平台上搭建换挡逻辑控制模块；根据步骤二表一中同样的汽车参数，分别制定出基于经济性的换挡规律和基于动力性的换挡规律；最终优化得到既满足动力性也满足燃油经济性的换挡规律曲线。本发明结构简单易于实现，且实用性强。

Description

基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法

技术领域

本发明属于汽车自动变速器技术领域，涉及的是一种基于动态规划算法(DP)的汽车换挡规律优化方法。

背景技术

汽车的发展目前正处于自动控制阶段，从各总成的单独控制向动力传动系统一体化综合控制发展，从一般控制向智能化、网络化控制发展。作为汽车动力传动的重要部分，自动变速器控制研究是尤其关键的。目前汽车自动变速器包括液力自动变速器(AT)、电控机械式自动变速器(AMT)、双离合器自动变速器(DCT)及无级变速器(CVT)。自动变速器核心技术环节之一的换挡规律，指的是在换挡过程中，档位随换挡参数变化的规律。其优劣是衡量汽车能否充分发挥经济性及可操控性的关键，很多汽车厂家、高校及科研单位对其进行了深入研究。

根据控制参数划分，换挡规律有单参数(通常是车速)，两参数(通常是车速和油门开度)和三参数(通常是车速，油门开度和加速度)换挡规律。由于不能反映驾驶意图，单参数换挡规律很少用在现代车中。与两参数换挡规律相比，由于多了一个参数反映汽车动态运作，三参数换挡规律具有更好的动力性和燃油经济性。然而，因为三参数换挡规律严格依赖于发动机动态模型的精确性，两参数换挡规律被广泛应用于现代汽车工业中。

根据制定换挡规律的方法，大致分为基于经验的和基于约束的换挡规律。基于经验的换挡规律通常是用模糊逻辑或者人工神经网络等方法学习优秀驾驶员经验而获得。虽然这些方法在理论上能较好的学习汽车操控经验，但是不能确保汽车的各项性能也是被优化的。基于约束的换挡规律是以汽车的动力性、经济性及其他的性能作为优化目标，以发动机性能指标，如转矩、燃油消耗或者废气排放作为约束进行优化制得的。这种制得换挡规律的方法能够使某项性能到达特定的目的。但现存的方法通常只能涉及到某一个性能指标，例如动力性或者燃油经济性。用一个性能作为优化目标而得到的换挡规律或许弱化了汽车的整体性能。

随着对汽车节能和操纵性能要求的提高，一个优化的换挡规律在不牺牲传动系高效动力性的前提下，满足燃油经济性的要求，这有助于改善汽车的整体性能。

发明内容

为优化出在不失动力性下，满足燃油经济性的汽车换挡决策，本发明目的是提出一种基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法。优化设计出的换挡规律综合考虑了汽车在行驶过程中的动力性和燃油经济性问题，从而使装备有级自动变速器的汽车在动力性和燃油经济性达到综合最优。

本发明的步骤是：

步骤一、其根据发动机测得的数据，建立发动机燃油消耗特性map图，给定NEDC、UDDS和10-15三种典型驾驶循环工况和汽车参数数据，以档位为状态变量，以换挡控制命令为控制变量，以整个驾驶循环燃油消耗最优为目标函数，建立系统动态方程，运用动态规划算法分别求解出各个循环工况的档位传动比最优序列；步骤二、将步骤一求解出来的各循环工况档位最优序列导入到已经搭建好的AMEsim整车仿真模型当中，按表一中相关参数对模型进行参数设置，运行模型并分别提取出每个循环工况所对应的车速和油门踏板开度数据；

表一整车参数

步骤三、运用MATLAB将三种循环工况下对应的步骤二得到的油门开度、车速和步骤一求解出来档位数据打到同一张图中，分析找出三个循环工况下档位工作点的最大重合区域，并做出同时满足三个循环工况的换挡规律曲线,适当调节换挡线由此初步得到基于动态规划算法的换挡规律；

步骤四、在MATLAB/SIMLINK平台上搭建换挡逻辑控制模块，将步骤三得到的初步优化出的基于动态规划的换挡规律导入到换挡逻辑控制模块中，并和AMEsim平台搭建的整车模型进行联合仿真，运行模型得到三种循环工况下相应的燃油消耗量，油门开度等相关数据；

步骤五、根据步骤二表一中同样的汽车参数，分别制定出基于经济性的换挡规律和基于动力性的换挡规律，导入到步骤四中已搭建的联合仿真模型当中，分别得到三种循环工况下对应的燃油消耗量，油门开度数据等相关数据；

步骤六、比较相同工况下基于动态规划的换挡规律和基于动力性的换挡规律得到的油门开度数据，调节基于动态规划的换挡曲线，使油门开度大小在保证燃油经济性的前提下尽可能的接近基于动力性换挡规律的油门开度，从而保证汽车行驶的动力性，最终优化得到既满足动力性也满足燃油经济性的换挡规律曲线。

本发明汽车模型的搭建：

汽车线性动力学模型：

T_tq＝(mgfcosα+mgsinα+C_dSv²/21.15+δmdv/(dt))r (1)

式中，T_tq为发动机驱动力矩，单位为Nm；汽车质量m，单位为kg；g为重力加速度，单位为m/s²；f滚动阻力系数；α为坡道角度；C_d为空气阻力系数；S为汽车迎风面积，m²；v为汽车车速，单位为m/s；dv/dt为汽车加速度，单位为m/s²；δ为汽车旋转质量换算系数；r为车轮半径，单位为m；n为发动机转速，单位为r/min；i_g为变速器传动比；i_o为变速器主减速器；

等速情况下汽车单位时间内的燃油消耗量为：

Q_t＝P_eb_e/(367.1ρg)＝P_eb_e/1000 (3)

式中，Q_t为小时燃油消耗量；b_e为发动机燃油消耗率；P_e为发动机输出功率；ρ为燃油密度；g为重力加速度；

将小时油耗Q_t转换为百公里油耗为：

Q_s＝P_eb_e/(1.02uρg) (4)

式中，Q_s为等速百公里燃油消耗量。

本发明基于动态规划优化的换挡规律制定：

状态变量转移方程为：

x(k+1)＝f(x(k),u(k)) (5)

式中，f(x(k),u(k))为汽车传动系统状态函数；x(k)为k时刻的系统状态变量；u(k)为k时刻的系统控制变量，以档位i_g(k)作为状态变量，换挡控制命令u_g(k)作为控制变量；

对AMT汽车传动系统模型进行离散化处理，离散后的结果如下：

以整个驾驶循环N中汽车燃油消耗最小为目标函数：

约束条件为：

n_min≤n(k)≤n_max

0≤T_tq(k)≤T_tq,max (9)

式中n_min，n_max分别为发动机最小和最大转速；T_tq,max是发动机最大转矩；1代表升一个档位，-1代表降一个档位和0代表维持当前档位。

本发明的有益效果是：

a.采用多种具有代表性的典型驾驶循环工况，去制定换挡规律曲线，进而优化出来的换挡规律曲线适用于大多数驾驶路况；

b.使用具有全局最优特点的动态规划算法，优化出最优燃油经济性的换挡规律曲线；

c.在根据基于动力性换挡曲线的油门开度参数，调节基于动态规划的换挡线，使其油门开度接近于动力性。最终优化得到综合动力性和燃油经济性的换挡规律曲线；

d.结构简单易于实现，且实用性强。

附图说明

图1为本发明中设计综合最优换挡规律优化方法的总体方案；

图2为本发明中汽车发动机万有特性图；

图3为本发明中初步制定的基于动态规划的换挡规律；

图4为本发明中基于动力性制定的换挡规律；

图5为本发明中基于经济性制定的换挡规律；

图6为本发明中调整后最终的基于动态规划的换挡规律。

具体实施方式

下面结合附图，以制定某型传统乘用车5挡电控机械式自动变速器(AMT)的综合性能最优换挡规律为具体实施例，对本发明作进一步的说明。

1.汽车模型的搭建

汽车线性动力学模型：

T_tq＝(mgfcosα+mgsinα+C_dSv²/21.15+δmdv/(dt))r (1)

汽车车速：

v＝0.377rn/(i_gi_o) (2)

式中，T_tq为发动机驱动力矩，单位为Nm；汽车质量m，单位为kg；g为重力加速度，单位为m/s²；f滚动阻力系数；α为坡道角度；C_d为空气阻力系数；S为汽车迎风面积，m²；v为汽车车速，单位为m/s；dv/dt为汽车加速度，单位为m/s²；δ为汽车旋转质量换算系数；r为车轮半径，单位为m；n为发动机转速，单位为r/min；i_g为变速器传动比；i_o为变速器主减速器。

为使汽车燃油经济性最优，需要将发动机工作的最经济点作为换挡依据制定换挡规律。燃油经济性是指车辆在保证动力性条件下，以尽量少的燃油消耗量经济行驶的能力，其评价指标为等速百公里燃油消耗量。

等速情况下汽车单位时间内的燃油消耗量为：

式中，Q_t为小时燃油消耗量；b_e为发动机燃油消耗率；P_e为发动机输出功率；ρ为燃油密度；g为重力加速度。

将小时油耗Q_t转换为百公里油耗为：

Q_s＝P_eb_e/(1.02uρg) (4)

式中，Q_s为等速百公里燃油消耗量；

发动机的运行工况比较复杂，根据发动机台架试验数据获得的发动机万有特性曲线如附图1所示，图中横坐标为发动机转速，纵坐标为发动机转矩。从附图1中可以看出，发动机最佳燃油经济性工作区域对应的发动机转速主要集中在

2000-2600r/min的范围内。汽车相关参数如表1:

表1整车参数

2.基于动态规划优化的换挡规律制定

根据附图2的步骤，状态变量转移方程为：

x(k+1)＝f(x(k),u(k)) (5)

式中，f(x(k),u(k))为汽车传动系统状态函数；x(k)为k时刻的系统状态变量；u(k)为k时刻的系统控制变量。以档位i_g(k)作为状态变量，换挡控制命令u_g(k)作为控制变量。

由于研究对象为5速AMT，传功比是不连续的，无法获得传动比关于时间的导数。因此，需要对AMT汽车传动系统模型进行离散化处理。离散后的结果如下：

以整个驾驶循环N中汽车燃油消耗最小为目标函数：

约束条件为：

式中n_min，n_max分别为发动机最小和最大转速；T_tq,max是发动机最大转矩；1代表升一个档位，-1代表降一个档位和0代表维持当前档位。

动态规划算法指出了换挡规律的优化路径以及对应的优化燃油消耗结果。在符合约束条件下，分别求解出在NEDC、UDDS和10-15三种循环工况下能实现汽车燃油经济性最优的变速器档位传动比序列。

将优化出来的三种工况下的换挡传动比序列分别导入到AMEsim整车模型中，调整整车参数和对应的仿真时间，运行仿真模型提取出每个循环工况下油门开度数据、车速和档位数据，并画在一张图上，同时分析找出三个循环工况下挡位工作点的最大重合区并做出同时满足三个循环工况的换挡规律升档曲线。

将升档线平移若干个单位(‘-’代表向左平移，‘+’代表向右平移)，左边的作为降档线，右边的作为升档线。每平移一次将得到的升降档线导入到AMEsim整车仿真模型当中，运行模型提取燃油消耗数据，折算成百公里燃油消耗量。将每个驾驶循环工况下测得的燃油消耗量记录下来，如附图3所示。从图中分析可以看出，向左平移两个单位作为降档线，消耗的油量是最低的。因此选这组升降档线作为初步拟定的动态规划换挡规律曲线，如附图4所示。

3.优化出来的换挡规律曲线性能评估和改善

为了评估和改善基于动态规划优化出来的换挡规律，分别制定基于经济性要求的和基于动力要求的换当规律曲线。制定过程如下：

车辆行驶过程中，汽车加速度方程可以通过汽车线性动力性模型得到：

dv_n/(dt)＝(T_tqi_ni_oη_T/t-mgfcosα-mgsinα+C_dSv²/21.15)/(δ_nm) (12)

F_tn--n挡时的牵引力(N).

因为发动机转矩特性T_tq＝f(n)可拟合为二次曲线：

dv_n/(dt)＝(C_en+B_en+A_env²)/δ_n (13)

根据同一油门开度下相邻两档加速度相等条件得到：

dv_n/(dt)＝dv_n+1/(dt) (14)

则δ_n+1(C_n+B_n+A_nv²)＝δ_n(C_n+1+B_n+1+A_n+1v²) (15)

即c_n+b_nv+a_nv²＝0 (16)

则相邻两档的最佳动力性换挡点速度为：

对求出的二根与该档位下相应的最大速度v_nmax与下一档的最小速度v_(n+1)max比较，v_n为正值且v_(n+1)min＜v_n＜v_nmax之根即为所求。

求出一系列的换挡点v_n后，将求得的一系列换挡点换到α＝f(v)图中，并连为曲线，即得到n挡和n+1的最佳动力性升档规律。同样的方法在α＝f(v)图中画出降档规律曲线。如附图4所示为用解析法得到的基于动力性的换挡规律曲线。

最佳经济型换挡规律是指在保证车辆牵引力要求的前提下，车辆经过连续换挡加速或减速至某一车速时消耗的燃油最少，即车辆在燃油消耗率最低的工况下进行换挡，保证了此段油耗量最低。所以要保证低的燃油消耗率，就要尽量保持高档低速状态，因为在相对较高挡时，发动机负荷率相对较高，燃料消耗率就相对较低，油耗量就下降了，最终保证了燃料经济性。

从汽车线性动力学方程中，可以看出发动机驱动力矩是档位和发动机转速的函数，简记为：

T_tq＝f₁(i_g,n) (18)

根据发动机转矩转速特性可知：

T_tq＝f₂(φ,n) (19)

f₂(*)为转矩插值函数；φ为油门开度，0≤φ≤1。

有发动机万有特性可得：

η_m＝f₃(T_tq,n) (20)

式中f₃(*)为燃燃油消耗率插值函数。联立以上公式得到发动机燃油消耗率与车速、档位传动比与油门开度的关系为：

约束条件：

经济性换挡规律制定的基本原则是尽可能是发动机工作在高效率区。结合以上公式可得换挡点的公式为：

当φ分别取0.1,0.2，…1时，便可得到基于经济型的升档规律。通过合理选用降档速差得到基于经济性换挡规律如附图5所示。

分别将各个驾驶循环工况下，基于动态规划换挡规律和基于动力性换挡规律对应的发动机转矩和转速的仿真数据打到发动机万有特性曲线当中，可以看出基于动态规划换挡规律的发动机工作点和基于经济性换挡规律的发动机工作点非常接近，近似于重合，且大部分分布于发动机高效区域。这说明基于动态规划算法得到的换挡规律具有良好的经济性能。

在整个驾驶循环仿真中，油门开度的大小反应了汽车的动力性能。将各个工况下的基于动态规划和基于动力性的油门数据分别放到同一张图上作比较。因为基于动态规划的换挡规律是以燃油消耗最小为优化目标，燃油经济性较好，汽车的动力性没有考虑，所以和基于动力性的换挡规律对比油门开度大小。运行仿真模型，反复调整基于动态规划的换挡规律曲线，比较油门开度数据，使之油门开度数据尽可能的接近基于动力性的油门开度大小。

合理调整后，最终得到综合优化动力性和燃油经济性的基于动态化算法的换挡规律，如附图6所示。该换挡规律是在多种典型驾驶循环工况下制定，在日常路况下，具有优良的性能提现。并且考虑了汽车行驶过程的动力性要求，给驾驶员带来更好的驾驶体验，又考虑了汽车燃油经济性，具有节能环保的特性。

Claims (3)

1.一种基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法，其特征在于：其步骤是：

步骤一、其根据发动机测得的数据，建立发动机燃油消耗特性map图，给定NEDC、UDDS和10-15三种典型驾驶循环工况和汽车参数数据，以档位为状态变量，以换挡控制命令为控制变量，以整个驾驶循环燃油消耗最优为目标函数，建立系统动态方程，运用动态规划算法分别求解出各个循环工况的档位传动比最优序列；

步骤二、将步骤一求解出来的各循环工况档位最优序列导入到已经搭建好的AMEsim整车仿真模型当中，按整车 参数对模型进行参数设置，运行模型并分别提取出每个循环工况所对应的车速和油门踏板开度数据；整车参数为：整车质量m为1470kg，空气密度ρ为10205kg/m³，前挡风面积S为1m²，空气阻力影响因子C_d为0.3，滚动阻力影响因子f为0.01，传动系整体效率η_t为0.98，轮胎动态半径r为0.291m，重力加速度常数g为9.81m/s²，空气阻力引起的加速度

单位m/s²，滚动阻力引起的加速度a_r＝gfcos(α)，单位m/s²，重力加速度g为9.8m/s²，主减速器速比i_o为4.05，1挡传动比i₁为3.608，2挡传动比i₂为2.05，3挡传动比i₃为1.237，4挡传动比i₄为0.91，5挡传动比i₅为0.747；

步骤三、运用MATLAB将三种循环工况下对应的步骤二得到的油门开度、车速和步骤一求解出来档位数据打到同一张图中，分析找出三个循环工况下档位工作点的最大重合区域，并做出同时满足三个循环工况的换挡规律曲线,适当调节换挡线由此初步得到基于动态规划算法的换挡规律；

步骤四、在MATLAB/SIMLINK平台上搭建换挡逻辑控制模块，将步骤三得到的初步优化出的基于动态规划的换挡规律导入到换挡逻辑控制模块中，并和AMEsim平台搭建的整车模型进行联合仿真，运行模型得到三种循环工况下相应的燃油消耗量，油门开度相关数据；

步骤五、根据步骤二中同样的整车 参数，分别制定出基于经济性的换挡规律和基于动力性的换挡规律，导入到步骤四中已搭建的联合仿真模型当中，分别得到三种循环工况下对应的燃油消耗量，油门开度数据相关数据；

步骤六、比较相同工况下基于动态规划的换挡规律和基于动力性的换挡规律得到的油门开度数据，调节基于动态规划的换挡曲线，使油门开度大小在保证燃油经济性的前提下尽可能的接近基于动力性换挡规律的油门开度，从而保证汽车行驶的动力性，最终优化得到既满足动力性也满足燃油经济性的换挡规律曲线。

2.根据权利要求1所述的基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法，其特征在于：

汽车模型的搭建：

汽车线性动力学模型：

T_tq＝(mgfcosα+mgsinα+C_dSv²/21.15+δmdv/(dt))r (1)

式中，T_tq为发动机驱动力矩，单位为Nm；整车质量m，单位为kg；g为重力加速度，单位为m/s²；f滚动阻力影响因子；α为坡道角度；C_d为空气阻力影响因子；S为前挡风面积，m²；v为汽车车速，单位为m/s；dv/dt为汽车加速度，单位为m/s²；δ为汽车旋转质量换算系数；r为轮胎动态半径，单位为m；n为发动机转速，单位为r/min；

等速情况下汽车单位时间内的燃油消耗量为：

Q_t＝P_eb_e/(367.1ρg)＝P_eb_e/1000 (3)

式中，Q_t为小时燃油消耗量；b_e为发动机燃油消耗率；P_e为发动机输出功率；ρ为空气密度；g为重力加速度；

将小时油耗Q_t转换为百公里油耗为：

Q_s＝P_eb_e/(1.02uρg) (4)

式中，Q_s为等速百公里燃油消耗量。

3.根据权利要求1所述的基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法，其特征在于：

基于动态规划优化的换挡规律制定：

状态变量转移方程为：

x(k+1)＝f(x(k),u(k)) (5)

式中，f(x(k),u(k))为汽车传动系统状态函数；x(k)为k时刻的系统状态变量；u(k)为k时刻的系统控制变量，以档位i_g(k)作为状态变量，换挡控制命令u_g(k)作为控制变量；

对AMT汽车传动系统模型进行离散化处理，离散后的结果如下：

以整个驾驶循环N中汽车燃油消耗最小为目标函数：

约束条件为：

式中n_min，n_max分别为发动机最小和最大转速；T_tq,max是发动机最大转矩；1代表升一个档位，-1代表降一个档位和0代表维持当前档位。

Images