CN108622097B - 动力系控制中的转矩干预的协调 - Google Patents

动力系控制中的转矩干预的协调 Download PDF

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Abstract

提供了一种用于优化燃料经济性的推进系统、控制系统和方法，其使用模型预测控制系统来产生多个可能命令值集合并且基于第一预定加权值、第二预定加权值、多个预测值和多个请求值来确定每个可能命令值集合的成本。确定具有最低成本的可能命令值集合并且将其定义为选定命令值集合。执行包括以下至少一项的仲裁：A)基于在驾驶员请求值与干预请求值之间进行仲裁来确定至少一个请求值；以及B)通过在选定命令值集合中的选定命令值与命令干预值之间进行仲裁来确定期望命令值。

Description

动力系控制中的转矩干预的协调
技术领域
本发明涉及一种用于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，并且更具体地涉及一种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涉及读取驾驶员和车辆输入，诸如加速器踏板位置、车辆传感器数据和转矩请求，并且将这些输入传送至发动机控制模块(ECM)和变速器控制模块(TCM)。ECM可计算从驾驶员和车辆输入请求的驾驶员车轴转矩。请求驾驶员车轴转矩然后可被传送至发动机和ECM。基于期望驾驶员车轴转矩来控制发动机以产生实际车轴转矩。同时并且通常在计算期望发动机和车轴转矩的同时，根据期望车轴转矩和车速来计算期望速比或传动比。然后将期望传动比或CVT皮带轮比传送至变速器。基于期望传动比(或CVT皮带轮比)来控制变速器以产生实际变速比或皮带轮比。实际车轴转矩和实际传动比或皮带轮比定义机动车辆的操作条件。
虽然推进系统控制的这种系统对于其预期目的是有用的，但是本领域存在如下改进的空间：尤其是在具有无级变速器的推进系统中，提供车轴转矩的动态控制以平衡驾驶性能、性能和燃料经济性。发动机控制系统已经被开发为控制发动机输出转矩来实现期望转矩。然而，传统的发动机控制系统可能无法如期望那样准确地控制发动机输出转矩。另外，尚未存在将转矩请求覆盖干预结合至基于MPC的控制系统中的传统机制。
发明内容
提供了一种用于通过使用模型预测控制来控制车辆推进系统中的参数(诸如车辆加速度)并同时优化燃料经济性的方法和系统。在一些形式中，模型预测控制用于协调发动机和变速器以提高燃料经济性和驾驶性能。MPC控制系统中集成了车轴转矩干预和发动机输出转矩干预。
在可与本文公开的其它形式组合或分离的一种形式中，提供了一种用于控制机动车辆的推进系统的方法。该方法包括产生多个可能命令值集合，并且基于第一预定加权值、第二预定加权值、多个预测值和多个请求值来确定每个可能命令值集合的成本；该方法还可包括确定哪一个可能命令值集合具有最低成本，并且选择具有最低成本的选定命令值集合来定义选定命令值集合。该方法进一步包括执行包括以下仲裁程序A和B中的至少一个的仲裁步骤：A)基于在驾驶员请求值与干预请求值之间进行仲裁来确定至少一个请求值；以及B)通过在选定命令值集合中的选定命令值与命令干预值之间进行仲裁来确定期望命令值。
在可与本文公开的其它形式组合或分离的另一种形式中，提供了一种用于具有变速器和发动机的机动车辆推进系统的控制系统。该控制系统包括命令产生器模块和成本模块，该命令产生器模块被配置为产生多个可能命令值集合。该成本模块被配置为基于第一预定加权值、第二预定加权值、多个预测值和多个请求值来确定多个可能命令值集合中的每个可能命令值集合的成本。该成本模块进一步被配置为确定多个可能命令值集合中的哪一个可能命令值集合具有最低成本。选择模块被配置为选择具有最低成本的可能命令值集合来定义选定命令值集合。包括仲裁模块，其被配置为执行以下仲裁程序A和B中的至少一个：A)基于在驾驶员请求值与干预请求值之间进行仲裁来确定多个请求值中的至少一个请求值；以及B)通过在选定命令值集合中的选定命令值与命令干预值之间进行仲裁来确定期望命令值。
在可与本文公开的其它形式组合或分离的又一种形式中，提供了一种用于机动车辆的推进系统。该推进系统包括可操作以对机动车辆供电的发动机，该发动机具有被配置为传递发动机输出转矩的发动机输出轴。推进系统还包括具有变速机组件的无级变速器，该变速机组件包括第一皮带轮和第二皮带轮。第一皮带轮和第二皮带轮通过可旋转构件可旋转地联接，且第一皮带轮和第二皮带轮中的至少一者包括可移动滑轮，其可沿着轴线平移以选择性地改变发动机输出轴与变速器输出轴之间的变速比。驱动车轴被配置为经由变速器输出轴来驱动，该驱动车轴被配置为将车轴转矩输出至车轮集合。包括控制系统，其具有预测模块，该预测模块被配置为基于多个可能命令值集合来产生多个预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值。多个可能命令值集合包括多个可能命令变速比值和多个可能命令发动机转矩值。成本模块被配置为基于多个预测车轴转矩值中的预测实际车轴转矩值、多个预测实际燃料消耗率值中的预测实际燃料消耗率值、第一预定加权值、第二预定加权值和多个请求值来确定每个可能命令值集合的成本。多个请求值包括请求驾驶员车轴转矩、请求发动机输出转矩、请求变速比以及请求燃料消耗率。该成本模块进一步被配置为确定哪一个可能命令值集合具有最低成本。选择模块被配置为选择具有最低成本的可能命令值集合来定义选定命令值集合。提供车轴转矩仲裁模块，其被配置为基于在请求驾驶员车轴转矩与车轴干预请求值之间进行仲裁来确定多个请求值中的至少一个请求值。提供发动机转矩仲裁模块，其被配置为通过在选定命令值集合中的选定发动机转矩命令值与发动机转矩命令干预值之间进行仲裁来确定期望命令值。
可提供附加特征，包括但不限于以下项：其中执行仲裁步骤包括执行仲裁程序A和B两者；其中多个可能命令值集合包括多个命令发动机输出转矩值；其中选定命令值集合包括选定发动机输出转矩值；其中命令干预值包括发动机转矩干预值；该方法进一步包括基于多个可能命令值集合来产生多个预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值；多个可能命令值集合包括多个可能变速比命令值；该方法进一步包括进一步基于多个预测车轴转矩值中的预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值中的预测实际燃料消耗率值来确定每个可能命令值集合的成本；该多个请求值包括请求驾驶员车轴转矩、请求发动机输出转矩、请求变速比以及请求燃料消耗率。
另外，该方法/控制系统可被配置为利用以下方程集合来确定多个预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值：
Figure GDA0002792105600000031
Figure GDA0002792105600000032
其中，
xk、xk+1＝分别为时间步长k和k+1处的状态估计值；
A＝状态(或过渡)矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c_arb＝预测步长k处的命令发动机输出转矩以及发动机转矩干预值中的一个；
Rat_ck＝预测步长k处的命令变速比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝预测步长k处的预测实际发动机输出转矩；
FR_ak＝预测步长k处的预测实际燃料消耗率；
Rat_ak＝预测步长k处的预测实际变速比；
Ta_ak＝预测步长k处的预测实际车轴转矩；
Te_mk＝预测步长k处的测量发动机输出转矩；
FR_mk＝预测步长k处的测量燃料消耗率；
Rat_mk＝预测步长k处的测量变速比；
Ta_mk＝预测步长k处的测量车轴转矩；
Ta_ak+1＝预测步长k+1处的预测实际车轴转矩；
FR_ak+1＝预测步长k+1处的预测实际燃料消耗率；
C＝输出(或测量)矩阵；
v＝过程噪声；并且
w＝测量噪声。
另外的附加特征可包括以下项：该方法/控制系统被配置为在多个选定命令值中的选定命令值与发动机转矩干预值之间进行仲裁之后确定期望命令值是发动机转矩干预值；该方法/控制系统被配置为确定Te_c_arb等于发动机转矩干预值；从以下项确定发动机转矩干预值：变速器转矩减小请求、发动机超速请求、增压请求、速度控制请求、发动机曲轴停机振铃请求、动力输出振铃请求、排气O2传感器振铃请求、转矩切断振铃请求、混合动力转矩请求以及动力输出控制请求；该方法和该控制系统的稳态优化器模块被配置为确定加速器踏板位置(PP)、发动机转速(RPM)、车速(V)、空燃比(AF)；该方法和稳态优化器模块被配置为基于加速器踏板位置(PP)和车速(V)来确定请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)、通过选择请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)与干预请求值(A_i)之间的胜者来确定请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)、基于请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)和车速(V)来确定请求变速比(Rat_r)、基于请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)、请求变速比(Rat_r)和最终传动比(FD)来确定请求发动机输出转矩(Te_r)，和/或基于请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)、车速(V)、发动机转速(RPM)和空燃比(AF)来确定请求燃料消耗率(FR_r)；其中多个请求值包括请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)、请求燃料消耗率(FR_r)、请求发动机输出转矩(Te_r)和请求变速比(Rat_r)。
还可提供另外的附加特征，包括但不限于以下项：该方法/控制系统被配置为从以下项确定(车轴)干预请求值：制动转矩管理请求、车辆超速状态请求、牵引力控制请求、减速燃料切断请求、塑形请求、底盘系统请求、性能启动请求、四轮驱动请求以及紧急自主制动请求，多个选定指令值包括选定变速比命令值；该方法/控制系统被配置为基于至少一个期望命令值来控制车辆参数；仲裁模块是发动机转矩仲裁模块，其被配置为通过选择选定发动机输出转矩值与发动机转矩干预值之间的胜者来确定期望命令值；该控制系统进一步包括车轴转矩仲裁模块，其被配置为通过选择驾驶员车轴转矩请求与干预请求值之间的胜者来确定请求仲裁车轴转矩；该控制系统进一步包括预测模块，其被配置为基于多个可能命令值集合来产生多个预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值；该多个可能命令值集合包括多个可能变速比命令值和多个可能发动机转矩命令值；其中该成本模块被配置为进一步基于多个预测车轴转矩值中的预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率中的预测实际燃料消耗率值来确定每个可能命令值集合的成本；该多个请求值包括请求驾驶员车轴转矩、请求发动机输出转矩、请求变速比以及请求燃料消耗率；且其中发动机转矩仲裁模块被配置为将命令仲裁发动机输出转矩Te_c_arb反馈至预测模块。
通过参考以下描述和附图，其它特征、方面和优点将变得更加明显，在附图中相同的附图标记指代相同的部件、元件或特征。
附图说明
本文所述的附图仅用于说明目的并且不旨在以任何方式限制本发明的范围。
图1是根据本发明的原理的具有示例性推进系统的机动车辆的原理图；
图2是示出根据本发明的原理的用于图1中所示的推进系统的推进控制系统的示意图；
图3是根据本发明的原理的用于与图2中所示的推进控制系统一起使用的控制系统的示意图；
图4是说明根据本发明的原理的图3中所示的控制系统的附加细节的示意图；
图5是说明根据本发明的原理的图3至4中所示的控制系统的多变量控制器的附加细节的示意图；并且
图6是说明根据本发明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，且总体上以附图标记9指示该机动车辆。机动车辆9被说明为乘用车，但是应当明白的是，机动车辆9可为任何类型的车辆，诸如卡车、厢式货车、运动型多功能车辆等。机动车辆9包括示例性推进系统10。首先应当明白的是，虽然已经说明了后轮驱动推进系统10，但是机动车辆9可具有前轮驱动推进系统而不脱离本发明的范围。
推进系统10通常包括发动机12，其与变速器14和最终传动单元16互连。在不脱离本发明的精神和范围的情况下，发动机12可为常规的内燃机或电动机、混合动力发动机或任何其它类型的原动机。发动机12经由曲轴或发动机输出轴18向变速器14供应驱动发动机输出转矩。驱动发动机输出转矩可通过柔性板和/或起动装置20传输至变速器14。作为示例，起动装置20可为流体动力学装置，诸如流体联接器或变矩器、湿式双离合器或电动机。然后从起动装置20向至少一个变速器输入轴22传输转矩。
变速器14可为具有行星齿轮的有级变速器、副轴变速器、无级变速器或无限式无级变速器。来自变速器输入轴22的转矩通过传动比控制单元24传送至变速器输出轴26。通常，传动比控制单元24在变速器输入轴22与变速器输出轴26之间提供多个前进挡或倒挡速比或传动比，或无限数量的前进或倒挡速比或传动比。
在变速器14是无级变速器的情况下，传动比控制单元24可包括具有第一皮带轮24b和第二皮带轮24c的变换机组件24a，该第一皮带轮24b和第二皮带轮24c通过缠绕可变直径皮带轮24b、24c的环形可旋转构件24d可旋转地联接。第一皮带轮24b和第二皮带轮24c中的至少一者包括可移动滑轮24e，其可沿轴线平移以选择性地改变发动机输出轴18与变速器输出轴26之间的传动比。
变速器输出轴26将输出转矩传送至最终传动单元16。最终传动单元16通常包括差速器28，其将车轴转矩通过驱动车轴30传递至驱动轮32。
现在转至图2，用于与示例性推进系统10一起使用的车辆推进控制系统总体上以附图标记34指示。车辆推进控制系统34包括监督控制模块36，其与发动机控制模块38和变速器控制模块40进行电子通信。模块36、38和40可通过车辆网络或电缆局域网(CAN)总线进行通信。车辆推进控制系统34可包括诸如车身控制模块或信息娱乐控制模块等各种其它控制模块或与其通信。替代地，监督控制模块36可被包括在发动机控制模块38或变速器控制模块40内。
监督控制模块36是非广义的电子控制装置，其具有预编程的数字计算机或处理器42、用于存储诸如控制逻辑、指令、图像数据、查找表等数据的存储器或非暂时性计算机可读介质44，以及多个输入/输出外围装置或端口46。处理器42被配置为执行控制逻辑或指令。
发动机控制模块38是非广义的电子控制装置，其具有预编程的数字计算机或处理器48、用于存储诸如控制逻辑、指令、图像数据、查找表等数据的存储器或非暂时性计算机可读介质50，以及多个输入/输出外围装置或端口52。处理器48被配置为执行控制逻辑或指令。发动机控制模块38与发动机12通信并且控制该发动机。
变速器控制模块40是非广义的电子控制装置，其具有预编程的数字计算机或处理器54、用于存储诸如控制逻辑、指令、图像数据、查找表等数据的存储器或非暂时性计算机可读介质56，以及多个输入/输出外围装置或端口58。处理器54被配置为执行控制逻辑或指令。变速器控制模块40与变速器14通信并且控制该发动机。
车辆推进控制系统34与连接至推进系统10的多个传感器进行通信，该多个传感器包括发动机12中的空气流量传感器S2、发动机速度传感器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和发动机速度传感器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并且继续参考图1和2，说明了用于车辆推进控制系统34的控制图。控制图说明了用于在优化燃料经济性的同时利用多变量控制器来控制诸如车辆加速度等参数的控制系统或方法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可迭代地控制发动机输出转矩Te 104和变速比Rat 106以优化燃料消耗率FR并且实现期望车轴转矩Ta。车轴转矩Ta是车轴30处的转矩的大小。多变量控制器102的输入包括测量实际车轴转矩Ta_m、测量燃料消耗率FR_m和请求车轴转矩Ta_r，它们可基于将在下面进一步详细讨论的驾驶员和车辆输入和/或车轴转矩干预。
控制系统100可包括发动机转矩控制器108、变速比控制器110(其可为用于CVT的变速机控制器)、车辆动力学模块112以及发动机模式控制模块114，该发动机模式控制模块从多变量控制器102接收发动机模式信号116。作为示例，发动机模式控制模块114可用于控制主动燃料管理，诸如汽缸停用或可变气门升程。在一些示例中，多变量控制器102由监督控制模块36存储和执行，发动机转矩控制器108和发动机模式控制模块114由发动机控制模块38存储和执行，且变速比控制器110由变速器控制模块40存储和执行。车辆动力学模块112可由发动机控制模块38、变速器控制模块40或任何其它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可选地从发动机控制器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、最大发动机输出转矩变化率ΔTemax以及最小发动机输出转矩变化率ΔTemin。多变量控制器102还可选用地从变速比控制器110接收系统限制107，其包括最大变速比Ratmax、最小变速比Ratmin、最大变速比变化率ΔRmax和最小变速比变化率ΔRmin。
现在参考图4，说明了控制系统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的输入可包括请求驾驶员车轴转矩Ta_dr、仲裁车轴转矩请求Ta_arb(其可或可不等于Ta_dr，如下面进一步详细解释的)以及车速V。测量车轴转矩Ta_m、测量燃料消耗率FR_m和命令仲裁发动机转矩Te_c_arb的反馈输入也可输入至多变量控制器102。多变量控制器102的输出可包括命令发动机输出转矩Te_c和命令变速比Rat_c。多变量控制器102的这些受控输出或“u”变量(Te_c和Rat_c)可为包括发动机12和变速器14的设备103的输入。然而，在一些变型中，命令发动机输出转矩Te_c首先输出至发动机仲裁模块120以确定是否应当允许任何其它发动机转矩干预E_i来控制命令发动机输出转矩。如下面进一步详细解释，发动机转矩仲裁模块120向设备103输出命令仲裁发动机输出转矩Te_c_arb，其可等于选定发动机输出转矩命令Te_c或基于一个干预输入E_i的另一个发动机输出转矩。
命令仲裁发动机输出转矩Te_c_arb用于控制发动机12以产生实际发动机输出转矩，该实际发动机输出转矩是测量发动机输出转矩Te_m。命令变速比Rat_c用于控制变速器14以提供变速器输入轴22与变速器输出轴26之间的实际测量传动比或皮带轮比Rat_a。因此，设备103输出可包括“y”变量(其值可被跟踪)，所述变量可包括实际测量发动机转矩Te_m、实际测量燃料消耗率FR_m、实际测量变速比(或皮带轮比)Rat_m以及实际测量车轴转矩Ta_m。
现在参考图5，说明了多变量控制器102的附加细节以及关于车轴仲裁模块122和发动机转矩仲裁模块120的细节。车轴仲裁模块122可被包括作为多变量控制器102的一部分或作为另一个控制器的一部分。车轴仲裁模块122被配置为考虑来自驾驶员和车辆源的多个车轴转矩请求，并且决定哪个车轴转矩请求应当被输入至多变量控制器102以用作请求车轴转矩Ta。例如，车轴仲裁模块122的一个输入是请求驾驶员车轴转矩Ta_dr，其是加速器踏板位置和车速的函数。更具体地，可基于加速器踏板位置PP和车速V以诸如以下关系来确定请求驾驶员车轴转矩Ta_dr，
Ta_dr＝f(PP,V)。 (1)
在一些示例中，可根据来自由车速传感器S10感测的车速V和由踏板位置传感器S12感测的加速踏板位置PP的查找表或2D映射来确定请求驾驶员车轴转矩Ta_dr。
多个车轴转矩干预请求值A_i也被输入至车轴仲裁模块122，因为它们在特定驾驶条件下发生。这些车轴转矩干预请求值A_i可包括例如制动转矩管理(BTM)请求、车辆超速条件请求、牵引力控制(TC)请求、减速燃料切断请求、塑形请求、底盘系统请求、性能启动请求、四轮驱动请求和紧急自主制动请求。车轴仲裁模块122被配置为确定任何一个干预请求值A_i是否可被允许覆盖驾驶员车轴转矩请求Ta_dr。车轴仲裁模块122通过在请求驾驶员车轴转矩Ta_dr与任何干预请求值A_i之间进行选择或仲裁来选择“胜者”。仲裁胜者作为请求仲裁车轴转矩Ta_arb从车轴仲裁模块122输出至稳态优化器模块200。车轴仲裁模块122还向稳态优化器模块200输出请求驾驶员车轴转矩Ta_dr。
稳态观察器模块200是被包括作为多变量控制器102的一部分的参考发生器。稳态观察器模块200确定“u”变量(受控变量)和“y”变量(可被跟踪的优化输出变量)的参考值(期望值或请求值)。例如，稳态优化器模块200被配置为确定请求发动机输出转矩Te_r、请求变速比Rat_r、请求燃料消耗率FR_r，并且输出请求驾驶员车轴转矩Ta_dr。在一些示例中，稳态优化器模块200还可输出请求仲裁车轴转矩Ta_arb。(在一些形式中，车轴仲裁模块122可被包括作为稳态优化器模块200的一部分)。
urefs包括请求发动机输出转矩Te_r和请求变速比Rat_r，而yrefs可包括请求发动机输出转矩Te_r、请求变速比Rat_r、请求燃料消耗率FR_r和请求驾驶员车轴转矩Ta_dr中的全部四个(以及在一些情况下，请求仲裁车轴转矩Ta_arb)。在稳定状态期间，urefs和yrefs是期望值。下面描述的MPC模块202优化从一个稳态过渡至另一个稳态期间的轨迹，特别是燃料消耗率FR的轨迹。
可基于请求驾驶员车轴转矩Ta_dr、车速V、发动机速度RPM和空燃比AF来确定请求燃料消耗率FR_r。例如，
FR_r＝f(Ta_dr,V,RPM,AF)。 (2)
可根据发动机速度传感器S4来确定发动机速度RPM。作为示例，空燃比AF是可由燃料控制模块报告的空气质量与燃料质量的比。
可基于请求驾驶员车轴转矩Ta_dr和车速V来确定请求变速比Rat_r。例如，
Rat_r＝f(Ta_arb,V)。 (3)
另外，如果车轴仲裁模块122确定请求驾驶员车轴转矩Ta_dr应该赢得仲裁，或如果车轴仲裁模块122确定即使一个干预请求值A_i应当赢得仲裁，干预请求值A_i也不应当被允许改变用于确定请求变速比Rat_r的车轴转矩请求Ta，并且因此，请求车轴转矩应当被保持为要用于确定请求变速比Rat_r的请求驾驶员车轴转矩Ta_dr，那么Ta_arb可等于请求驾驶员车轴转矩Ta_dr。
可基于请求仲裁车轴转矩Ta_arb、请求变速比Rat_r以及最终传动比FD(对于给定车辆是恒定的)来确定请求发动机输出转矩Te_r。例如，
Figure GDA0002792105600000091
作为示例，“损失”因素可包括机械损失，诸如摩擦和皮带轮夹紧损失。正如计算请求变速比Rat_r，当计算请求发动机输出转矩Te_r时，如果车轴仲裁模块122确定请求驾驶员车轴转矩Ta_dr应该赢得仲裁，或如果车轴仲裁模块122确定即使一个干预请求值A_i应当赢得仲裁，干预请求值A_i也不应当被允许改变用于确定请求发动机输出转矩Te_r的车轴转矩请求Ta，并且因此，请求车轴转矩应当被保持为要用于确定请求发动机输出转矩Te_r的请求驾驶员车轴转矩Ta_dr，那么Ta_arb可等于请求驾驶员车轴转矩Ta_dr。
一旦请求值或参考值被确定，稳态优化器模块200就将它们(u_refs和y_refs)输出至MPC模块202。MPC模块202使用模型预测控制，并且也可被称为二次规划求解器，诸如Dantzig QP求解器(Dantzig QP solver)。
预测模块204被配置为至少预测在MPC模块202中使用的实际车轴转矩和实际燃料消耗率。预测模块204也可被称为使用卡尔曼滤波器(Kalman filter)的状态观察器。预测实际值206从预测模块204输出至MPC模块202。
预测模块204被配置为产生多个预测实际车轴转矩和燃料消耗率。例如，预测模块基于第一可能命令值集合至少产生第一预测实际车轴转矩和第一预测实际燃料消耗率(第一可能命令值集合可例如通过被形成作为预测模块204或MPC模块202的一部分的命令产生器模块而产生)，其中第一可能命令值集合包括第一命令发动机输出转矩Te_c和第一命令变速比Rat_c。预测模块204进一步被配置为基于第二可能命令值集合至少产生第二预测实际车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合包括第二命令发动机输出转矩Te_c和第二命令变速比Rat_c。实际上，基于附加可能命令值集合(第三、第四、第五(等)可能Te_c和Rat_c值集合)，可产生更多数量的预测值。预测实际值206被输出至MPC模块202。
如将在下面进一步详细讨论，输入至预测模块204的命令发动机转矩Te_c在一些情况下可包括命令仲裁发动机转矩Te_c_arb。
MPC模块202包括成本模块208，其被配置为至少基于第一和第二预定加权值、第一预测实际车轴转矩、第一预测实际燃料消耗率、请求驾驶员车轴转矩Ta_dr、请求发动机输出转矩Te_r、请求变速比Rat_r以及请求燃料消耗率FR_r来确定第一可能命令值集合Te_c、Rat_c的第一成本。类似地，成本模块208被配置为至少基于第一和第二预定加权值、第二预测实际车轴转矩、第二预测实际燃料消耗率、请求驾驶员车轴转矩Ta_dr、请求发动机输出转矩Te_r、请求变速比Rat_r以及请求燃料消耗率FR_r来确定第二可能命令值集合Te_c、Rat_c的第二成本。同样地，可基于附加的预测值和命令值集合来确定更多的附加成本以便对最低成本进行优化。
MPC模块202还可包括选择模块210，其被配置为基于所确定的成本中的最小者来选择多个可能命令值集合Te_c、Rat_c中的一个集合，并且将选定发动机输出转矩Te_c和选定变速比Rat_c设定为等于或基于多个可能集合中的所选集合的可能命令值Te_c、Rat_c。
成本模块202可被配置为用以下成本公式(5)来确定多个成本：
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 GDA0002792105600000101
Figure GDA0002792105600000102
Figure GDA0002792105600000103
Figure GDA0002792105600000104
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＝预测实际变速比；Ta_a＝预测实际车轴转矩；Te_r＝请求发动机输出转矩；FR_r＝请求燃料消耗率；Rat_r＝请求变速比；Ta_dr＝请求驾驶员车轴转矩；Te_c＝命令发动机输出转矩；Rat_c＝命令变速比；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＝索引值；k＝预测步长；且T＝转置矢量。在这种情况下，对于“u”变量有两个值u1和u2，使得i＝1、2，且对于“y”变量有四个值y1、y2、y3、y4，使得i＝1、2、3、4。如上文所解释，yref和uref值可由稳态优化器模块200来确定。
可甚至更具体地用以下公式(6)来确定多个成本，该公式是具有三个预测范围和两个控制范围的MPC公式：
Cost＝{λa*(Ta_ak-Ta_dr)2+λa*(Ta_ak+1-Ta_dr)2+λa*(Ta_ak+2-Ta_dr)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＝在预测步长k处的预测实际车轴转矩；Ta_dr＝请求驾驶员车轴转矩；Ta_ak+1＝在预测步长k+1处的预测实际车轴转矩；Ta_ak+2＝在预测步长k+2处的预测实际车轴转矩；λf＝第二预定加权值；FR_ak＝在预测步长k处的预测实际燃料消耗率；FR_r＝请求燃料消耗率；FR_ak+1＝在预测步长k+1处的预测实际燃料消耗率；FR_ak+2＝在预测步长k+2处的预测实际燃料消耗率；λe＝第三预定加权值；Te_ck＝在预测步长k处的命令发动机输出转矩；Te_r＝请求发动机输出转矩；Te_ck+1＝在预测步长k+1处的命令发动机输出转矩；λr＝第四预定加权值；Rat_ck＝在预测步长k处的命令变速比；Rat_r＝请求变速比；Rat_ck+1＝在预测步长k+1处的命令变速比率；λΔr＝第五预定加权值；ΔRat_ck＝在预测步长k处的命令变速比变化；ΔRat_ck+1＝在预测步长k+1处的命令变速比变化；λΔe＝第六预定加权值；ΔTe_ck＝在预测步长k处的命令发动机输出转矩变化；且ΔTe_ck+1＝在预测步长k+1处的命令发动机输出转矩变化。预测步长k是当前步长的预测，预测步长k+1是前一个步长的预测，且预测步长k+2是前两个步长的预测。如上文所解释，可由稳态优化器模块200来确定yref和uref值。
可迭代地施加成本公式(例如，公式(5)或(6))以获得多个可能命令值集合Te_c、Rat_c的最低成本，其中多个可能命令值集合Te_c、Rat_c包括第一和第二可能命令值集合以及Te_c、Rat_c的多个其它可能命令值集合。然后，选择模块210可选择具有最低成本的多个命令值的可能命令值集合Te_c、Rat_c，其中可将具有最低成本的可能命令值集合Te_c、Rat_c定义为选定集合，包括选定变速比Rat_c和选定发动机输出转矩Te_c。类似地，成本模块208可产生表示可能命令值集合Te_c、Rat_c的成本的表面。成本模块208和/或选择模块210然后可基于成本曲面的斜率来识别具有最低成本的可能集合。
预测模块204可通过成本模块208将多个预测实际值206提供给MPC模块202以用于成本公式(例如，公式(5)或(6))。预测模块204可使用诸如以下公式来确定预测实际值206：
yk＝C*xk+w (7)
yk+1＝C*xk+1+w (8)
xk+1＝A*xk+B*uk+v+KKF*(yk-ymk) (9)
Figure GDA0002792105600000111
Figure GDA0002792105600000112
Figure GDA0002792105600000113
Figure GDA0002792105600000114
其中A＝状态(或变速器)矩阵；B＝输入矩阵；C＝输出(或测量)矩阵；Te_ak＝在预测步长k处的预测实际发动机输出转矩；FR_ak＝在预测步长k处的预测实际燃料消耗率；Rat_ak＝在预测步长k处的预测实际变速比；Ta_ak＝在预测步长k处的预测实际车轴转矩；xk＝在预测步长k处的状态变量；Te_ak+1＝在预测步长k+1处的预测实际发动机输出转矩；FR_ak+1＝在预测步长k+1处的预测实际燃料消耗率；Rat_ak+1＝在预测步长k+1处的预测实际变速比；Ta_ak+1＝在预测步长k+1处的预测实际车轴转矩；xk+1＝在预测步长k+1处的状态变量；Te_ck＝在预测步长k处的命令发动机输出转矩(其可通过Te_c_arb＝命令仲裁发动机输出转矩代入)；Rat_ck＝在预测步长k处的命令变速比；KKF＝卡尔曼滤波器增益；Te_a_mk＝在预测步长k处的测量的发动机输出转矩；FR_a_mk＝在预测步长k处的测量的燃料消耗率；Rat_a_mk＝在预测步长k处的测量的变速比；Ta_a_mk＝在预测步长k处的测量的车轴转矩；v＝过程噪声；且w＝测量噪声。预测步长k是当前时间(例如，现在)的预测步长，且预测步长k+1是前一个步长的预测。
可从发动机转矩传感器S4中感测到测量的发动机输出转矩Te_a_m。测量的变速比或皮带轮比Rat_a_m可根据由变速器输入轴速度传感器S6感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感测到的变速器输出轴26的速度来确定，并且可由TCM 40提供。
Ta_ak+1和FR_ak+1在基于用于Te_ck和Rat_ck的第一可能命令值集合而产生时可分别被定义为或等于第一预测实际车轴转矩和第一预测实际燃料消耗率，且Ta_ak+1和FR_ak+1在基于用于Te_ck和Rat_ck的第二可能命令值集合而产生时可分别被定义为或等于第二预测实际车轴转矩和第二预测实际燃料消耗率，以此类推。
成本公式(例如，公式(5)或(6))可服从以下约束105、107：
Temin≤Te_ck≤Temax；
Temin≤Te_ck+1≤Temax；
Ratmin≤Rat_ck≤Ratmax；
Ratmin≤Rat_ck+1≤Ratmax；
ΔRat_cmin≤ΔRat_ck≤ΔRat_cmax；
ΔRat_cmin≤ΔRat_ck+1≤ΔRat_cmax；
ΔTe_cmin≤ΔTe_ck≤ΔTe_cmax；以及
ΔTe_cmin≤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＝最小可能变速比，Ratmax＝最大可能变速比，ΔRat_cmin＝最小可能变速比变化率；ΔRat_cmax＝最大可能变速比变化率，ΔTe_cmin＝最小可能发动机输出转矩变化率，且ΔTe_cmax＝最大可能发动机输出转矩变化率，其中作为示例，可由ECM 38和TCM 40提供约束105、107。
上文涉及的包括A、B、C、KKF、Qy、Qu、QΔu、λa、λf、λe、λr、λΔe、λΔr的常数、矩阵和增益是通过测试、物理模型或其它手段确定的系统参数。在一些变型中，系统识别程序例如在校准期间离线运行以识别常数、矩阵和增益，并且还定义u0和y0。一旦u0和y0是已知的，就可根据预测模块公式(例如，公式(7)到(9)或其子集)来计算x0。此后，可运行预测模块204和MPC模块202的公式例如，公式(5)到(9)或其子集)中的每一者来离线获得初始值。然后，控制系统102可在线运行以随着车辆9在整个稳态和瞬态中运行而不断优化受控参数Te_c和Rat_c。常数允许基于命令值Te_c、Rat_c和跟踪值(例如，FR_a、Ta_a、Rat_a、Te_a)中的每一者之间的关系和相对重要性来确定成本。这些关系被加权来控制每个关系对成本的影响。
在一些形式中，MPC模块202可通过确定可能序列、集合或包含命令值Te_c、Rat_c的表面(其可用于N个未来的控制回路)来产生可能命令值集合Te_c、Rat_c。预测模块204可使用预测模块公式(例如，公式(7)到(9)或其子集)来确定对可能命令值集合Te_c、Rat_c的预测响应。例如，预测模块204可确定N个控制回路的预测实际车轴转矩集合Ta_a和预测实际燃料消耗率集合FR_a。
更具体地，可确定用于每个命令值Te_c、Rat_c的N个值的集合，且可基于N个命令值Te_c、Rat_c来确定用于每个预测实际值Ta_a、FR_a的M个值的集合。成本模块208然后可基于预测实际参数Ta_a、FR_a(其可包括Ta_ak、Ta_ak+1、Ta_ak+2、FR_ak、FR_ak+1和FR_ak+2，这取决于所使用的特定成本公式(5)、(6)))来确定可能命令值集合Te_c、Rat_c中的每一个的成本值。选择模块210然后可分别基于可能集合的成本来选择可能命令值集合Te_c、Rat_c中的一个。例如，选择模块210可在满足系统约束105、107(例如，Temin<Te_ck<Temax；Temin<Te_ck+1<Temax；Ratmin<Rat_ck<Ratmax；Ratmin<Rat_ck+1<Ratmax；ΔTe_cmin<ΔTe_ck<ΔTe_cmax；ΔTe_cmin<ΔTe_ck+1<ΔTe_cmax；ΔRat_cmin<ΔRat_ck<ΔRat_cmax；ΔRat_cmin<ΔRat_ck+1<ΔRat_cmax)的同时选择具有最低成本的可能命令值集合Te_c、Rat_c。
在一些形式中，在成本确定中可视为满足约束105、107。例如，成本模块208可进一步基于约束105、107来确定成本值，且选择模块210可选择最佳地实现车轴转矩请求Ta同时最小化已经被确定符合约束105、107的燃料消耗率FR的可能命令值集合Te_c、Rat_c。
在稳态操作期间，命令值Te_c、Rat_c可分别稳定在参考值或请求值Te_r、Rat_r或附近。然而，在瞬态操作期间，MPC模块202可将命令值Te_c、Rat_c调整为远离参考值Te_r、Rat_r，以便最佳地实现转矩请求Ta_arb，同时最小化燃料消耗率FR并且满足约束105、107。
在操作中，MPC模块202可确定可能受控值和预测值集合(u,y)的成本值。MPC模块202然后可选择具有最低成本的可能集合中的一个。MPC模块202然后可确定选定可能集合是否满足约束105、107。如果是，那么可能集合可被定义为选定集合。如果否，那么MPC模块202确定具有满足约束105、107的最低成本的集合，并且将该集合定义为选定集合。
选定Rat_c命令值从MPC模块202输出至设备103(参见图4)。然而，选定发动机输出转矩Te_c可在输出至设备103之前经历另一个程序。
更具体地，MPC模块202将来自选择模块210的选定发动机输出转矩Te_c输出至发动机转矩仲裁模块120。如果需要的话，发动机转矩仲裁模块120可被包括作为多变量控制器102的一部分。
发动机输出转矩仲裁模块120被配置为考虑来自驾驶员和车辆源的多个发动机转矩请求，并且决定哪个发动机输出转矩请求应当用于最终发动机转矩请求信号。例如，发动机转矩仲裁模块120的一个输入是来自控制器102的MPC模块的选择的发动机输出转矩Te_c。
多个发动机转矩干预命令值E_i也被输入至发动机转矩仲裁模块120。这些发动机转矩干预命令值E_i可包括例如变速器转矩减小请求、发动机超速请求、增压请求、速度控制请求、发动机曲轴停机振铃请求、动力输出振铃请求、排气O2传感器振铃请求、转矩切断振铃请求、混合动力转矩请求以及动力输出控制请求。
发动机输出转矩仲裁模块120被配置为确定任何一个发动机输出转矩干预命令值E_i是否可被允许覆盖MPC选择的命令发动机输出转矩Te_c。发动机输出转矩仲裁模块120通过在MPC选择的发动机输出转矩命令Te_c与任何发动机输出转矩干预命令值E_i之间进行选择或仲裁来选择“胜者”。仲裁胜者作为命令仲裁发动机输出转矩Te_c_arb从发动机转矩仲裁模块120输出，以控制最终的发动机输出转矩请求信号。
发动机转矩裁定模块120还将命令仲裁发动机输出转矩Te_c_arb输出回到多变量控制器102，并且更具体地，输出至预测模块204以影响MPC模块202的未来迭代。如上文所解释，Te_c_arb代替Te_c_k被输入至预测模块204。
即使发动机转矩仲裁模块120从一个发动机输出转矩干预命令值E_i选择Te_c_arb，MPC模块202仍然继续运行，但是被发动机转矩仲裁模块120选择的Te_c_arb值重写，以发送至用于控制发动机输出转矩的致动器。
如果发动机转矩仲裁模块120确定MPC选择的发动机输出转矩Te_c应当赢得仲裁，或如果发动机转矩仲裁模块120确定即使一个发动机输出转矩转矩干预命令值E_i应当赢得仲裁，发动机输出转矩干预命令值E_i也不应当被允许改变用于控制实际发动机输出转矩的请求发动机输出转矩Te，并且命令发动机输出转矩应当保持为MPC选择的发动机输出转矩Te_c，那么Te_c_arb可为MPC选择的发动机输出转矩Te_c。
然后，MPC模块202可将仲裁发动机输出转矩值Te_c_arb和选定命令变速比Rat_c输出至设备103。多变量控制器102或设备103可包含致动模块，其被配置为基于命令值Te_c_arb、Rat_c中的至少一个来控制车辆参数。例如，可控制车辆9的加速度以优化燃料消耗率。在一些形式中，致动模块可被包含在图3中所示的车辆动力学模块112内。改变发动机或变速器参数的任何车辆系统均可被称为致动模块。在一些形式中，例如，致动模块可改变发动机火花正时或节气门，以便控制车辆加速度和/或车轴转矩。
现在参考图6，呈现了描绘用于控制机动车辆9的推进系统10的示例性方法的流程图，并且总体上以300指定该流程图。方法300可选用地开始于步骤302：基于在驾驶员请求值与干预请求值之间进行仲裁来确定至少一个请求值。例如，如上文所解释，对于车轴仲裁模块122，可通过在请求驾驶员车轴转矩Ta_dr与多个车轴干预请求值A_i(诸如A_i_1、A_i_2、A_i_3)之间进行仲裁来确定诸如Ta_arb等请求值。
方法300可进一步包括产生多个可能命令值集合的步骤304。如上文所解释，可通过多变量控制器102的MPC模块202或预测模块204部分基于请求值或多个请求值(诸如Ta_dr和Ta_arb)来产生可能命令值。
方法300还可包括通过成本模块208基于第一预定加权值、第二预定加权值、多个预测值和多个请求值(诸如Ta_dr、Ta_arb等)来确定多个可能命令值集合中的每个可能命令值集合的成本的步骤306。
方法300可进一步包括确定多个可能命令值集合中的哪一个可能命令值集合具有最低成本的步骤308以及选择具有最低成本的选定命令值集合来定义选定命令值集合的步骤310。如上文所解释，选定命令值集合可包括例如选定命令变速比Rat_c和选定命令发动机输出转矩Te_c。
方法300然后可进行至执行仲裁步骤的选用步骤312，该仲裁步骤包括通过在选定命令值集合中的选定命令值与命令干预值之间进行仲裁来确定期望命令值。例如，步骤312可包括在选定命令值Te_c(选定发动机输出转矩值)与多个发动机转矩干预值E_i(诸如E_i_1、E_i_2、E_i_3)之间进行仲裁以达到期望命令值Te_c_arb。在一些结果中，方法300将包括在多个选定命令值中的选定命令值Te_c与发动机转矩干预值E_i之间进行仲裁之后确定期望命令值Te_c_arb等于一个发动机转矩干预值E_i。因此，在那些情况下，方法300将包括确定Te_c_arb等于发动机转矩干预值E_i。
在一些形式中，方法300还可包括基于多个可能命令值集合(诸如Te_c、Rat_c)来产生多个预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值，并且进一步基于多个预测车轴转矩值中的预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值中的预测实际燃料消耗率值来计算每个可能命令值集合的成本。用于产生预测值的多个请求值可包括请求驾驶员车轴转矩Ta_dr、请求发动机输出转矩Te_r、请求Rat_r变速比以及请求燃料消耗率FR_r，它们可使用如上文所解释的方程(1)至(4)来计算。另外，方法300可包括使用上面的方程(7)至(9)来确定预测值。
类似于如上面关于控制系统100所解释的，方法300可确定发动机转矩干预值E_i和车轴干预请求值A_i。例如，方法300可包括从以下项确定发动机转矩干预值E_i：变速器转矩减小请求、发动机超速请求、增压请求、速度控制请求、发动机曲轴停机振铃请求、动力输出振铃请求、排气O2传感器振铃请求、转矩切断振铃请求、混合动力转矩请求以及动力输出控制请求；且该方法300可包括从以下项确定车轴干预请求值A_i：制动转矩管理请求、车辆超速条件请求、牵引力控制请求、减速燃料切断请求、塑形请求、底盘系统请求、性能启动请求、四轮驱动请求和紧急自主制动请求。
方法300可包括步骤314：基于期望命令值Te_arb、Rat_c中的至少一个来控制车辆参数。在一些形式中，方法300还可包括使用仲裁发动机转矩命令值Te_arb来确定预测值。
方法300可包括用于基于多个(至少两个)可能命令值集合来确定选定发动机输出转矩值Te_c的附加步骤(在上文已进行更详细地解释)，诸如产生多个预测实际车轴转矩(至少第一和第二预测实际车轴转矩)和多个预测实际燃料消耗率(至少第一和第二预测实际燃料消耗率)。例如，第一可能命令值集合包括第一命令发动机输出转矩和第一命令变速比，第二可能命令值集合包括第二命令发动机输出转矩和第二命令变速比，如期望那样以此类推。可例如由图5中所示的预测模块204执行这些初始步骤。方法300可以上述任何方式(诸如通过施加公式(1)至(9)中的任一个)来完成步骤302、304、306、308、310、314。
术语控制器、控制模块、模块、控制、控制单元、处理器和类似术语是指专用集成电路(ASIC)、电子电路、中央处理单元(例如，微处理器)以及呈存储器和存储装置(只读、可编程只读、随机存取、硬盘等)的形式的相关非暂时性存储器部件的任何一个或各种组合。非暂时性存储器部件可能能够存储呈一个或多个软件或固件程序或例程的形式的机器可读指令，是组合逻辑电路、输入/输出电路和装置、信号调节和缓冲电路，以及可由提供所描述功能性的一个或多个处理器存取的其它部件。
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，其中此类输入以预设采样频率或响应于触发事件而监测。软件、固件、程序、指令、控制例程、代码、算法和类似术语可包括包含刻度和查找表的任何控制器可执行指令集。每个控制器执行控制例程以提供理想的功能，该功能包括监测来自感测装置和其它联网控制器的输入以及执行控制和诊断指令以控制致动器的操作。例程可以规则的间隔而执行，例如正进行的操作期间每100微秒执行一次。替代地，例程可以响应于触发事件的发生而执行。
控制器之间的通信和控制器、致动器和/或传感器之间的通信可以使用直接有线链路、联网通信总线链路、无线链路或任何另一种合适的通信链路而实现。通信包括以任何合适形式交换数据信号，包括(例如)经由导电介质交换电信号、经由空气交换电磁信号、经由光学波导交换光学信号等。
数据信号可包括表示来自传感器的输入的信号、表示致动器命令的信号和控制器之间的通信信号。术语'模型'是指基于处理器或处理器可执行代码以及模拟装置或物理过程的物理存在的相关刻度。如本文所使用，术语'动态的'和'动态地'描述了实时执行并且以监测或以其它方式确定参数的状态和在例程的执行期间或例程执行的迭代之间规则地或定期地更新参数的状态为特征的步骤或程序。
控制系统100可被配置为执行方法300的每个步骤。因此，关于图1至6的整个描述可由控制系统100应用以执行图6中所示的方法300。另外，控制系统100可为或包括控制器，其包括被配置为执行方法300的步骤的多个控制逻辑。
控制系统100的控制器可包括计算机可读介质(又称为处理器可读介质)，其包括参与提供可以由计算机(例如，由计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。这种介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质可以包括例如光盘或磁盘以及其它持久存储器。易失性存储器可以包括(例如)可以构成主存储器的动态随机访问存储器(DRAM)。此类指令可以由一种或多种传输介质(包括同轴电缆、铜线和光纤(包括具有联接至计算机的处理器的系统总线的导线))传输。某些形式的计算机可读介质包括(例如)软磁盘、软盘、硬盘、磁带、任何其它磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其它任何光学介质、穿孔卡、纸带、带有穿孔图案的任何其它物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其它存储器芯片或存储器盒或计算机可读的任何其它介质。
查找表、数据库、数据仓库或本文描述的其它数据存储装置可以包括用于存储、存取和检索各种数据的各种机构，包括分层数据库、文件系统中的文件集、专用格式的应用程序数据库、关系型数据库管理系统(RDBMS)等。每个这样的数据存储装置均可以包括在采用诸如上述一种操作系统的计算机操作系统的计算装置内，并且可以经由网络以各种方式中的任何一种或多种来存取。文件系统可以从计算机操作系统存取，并且可以包括以各种格式存储的文件。RDBMS除用于创建、存储、编辑和执行已存储的程序的语言(诸如上述PL/SQL语言)之外还可以采用结构化查询语言(SQL)。
详述和附图或图支持并且描述本发明的许多方面。虽然已详细地描述了某些方面，但是也存在用于实践所附权利要求书中定义的本发明的各种替代方面。

Claims (9)

1.一种用于控制机动车辆的推进系统的方法，所述方法包括：
产生多个可能命令值集合；
基于第一预定加权值、第二预定加权值、多个预测值和多个请求值来确定所述多个可能命令值集合中的每个可能命令值集合的成本；
确定所述多个可能命令值集合中的哪一个可能命令值集合具有最低成本；以及
选择具有最低成本的所述可能命令值集合来定义选定命令值集合；以及
执行包括以下仲裁程序A和B中的至少一个的仲裁步骤：
A)基于在驾驶员请求值与干预请求值之间进行仲裁来确定所述多个请求值中的至少一个请求值；以及
B)通过在所述选定命令值集合中的选定命令值与命令干预值之间进行仲裁来确定期望命令值，其中，
所述多个可能命令值集合包括多个命令发动机输出转矩值；
所述选定命令值集合包括选定发动机输出转矩值；并且
所述命令干预值包括发动机转矩干预值，
所述方法进一步包括：
基于所述多个可能命令值集合产生多个预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值，所述多个可能命令值集合包括多个可能命令变速比值；以及
进一步基于多个预测车轴转矩值中的预测实际车轴转矩值和所述多个预测实际燃料消耗率值中的预测实际燃料消耗率值来确定每个可能命令值集合的所述成本，所述多个请求值包括请求驾驶员车轴转矩、请求发动机输出转矩、请求变速比以及请求燃料消耗率。
2.根据权利要求1所述的方法，其中执行所述仲裁步骤包括执行所述仲裁程序A和B两者。
3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括利用以下方程集合来确定所述多个预测实际车轴转矩值和所述多个预测实际燃料消耗率值：
Figure FDA0002882437020000011
Figure FDA0002882437020000012
其中
xk+1＝预测步长k+1处的状态变量；
xk＝预测步长k处的状态变量；
A＝状态矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c_arb＝所述预测步长k处的命令发动机输出转矩以及所述发动机转矩干预值中的一个；
Rat_ck＝所述预测步长k处的命令变速比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝所述预测步长k处的预测实际发动机输出转矩；
FR_ak＝所述预测步长k处的预测实际燃料消耗率；
Rat_ak＝所述预测步长k处的预测实际变速比；
Ta_ak＝所述预测步长k处的预测实际车轴转矩；
Te_mk＝所述预测步长k处的测量发动机输出转矩；
FR_mk＝所述预测步长k处的测量燃料消耗率；
Rat_mk＝所述预测步长k处的测量变速比；
Ta_mk＝所述预测步长k处的测量车轴转矩；
Ta_ak+1＝所述预测步长k+1处的预测实际车轴转矩；
FR_ak+1＝所述预测步长k+1处的预测实际燃料消耗率；
C＝输出矩阵；
v＝过程噪声；并且
w＝测量噪声。
4.根据权利要求3所述的方法，进一步包括：
在所述多个选定命令值中的所述选定命令值与所述发动机转矩干预值之间进行仲裁之后，确定所述期望命令值是所述发动机转矩干预值；以及
确定Te_c_arb等于所述发动机转矩干预值。
5.根据权利要求3所述的方法，进一步包括：
从以下项确定所述发动机转矩干预值：变速器转矩减小请求、发动机超速请求、增压请求、速度控制请求、发动机曲轴停机振铃请求、动力输出振铃请求、排气O2传感器振铃请求、转矩切断振铃请求、混合动力转矩请求以及动力输出控制请求；
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)和所述车速(V)来确定所述请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)；
通过选择所述请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)与所述干预请求值(A_i)之间的胜者来确定请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)；
基于所述请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)和所述车速(V)来确定请求变速比(Rat_r)；
基于所述请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)、所述请求变速比(Rat_r)和最终传动比(FD)来确定所述请求发动机输出转矩(Te_r)，
基于所述请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)、所述车速(V)、所述发动机转速(RPM)和所述空燃比(AF)来确定所述请求燃料消耗率(FR_r)，其中所述多个请求值包括所述请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)、所述请求燃料消耗率(FR_r)、所述请求发动机输出转矩(Te_r)和所述请求变速比(Rat_r)；
从以下项确定所述干预请求值：制动转矩管理请求、车辆超速状态请求、牵引力控制请求、减速燃料切断请求、塑形请求、底盘系统请求、性能启动请求、四轮驱动请求以及紧急自主制动请求，多个选定指令值包括选定变速比命令值；并且
基于至少一个所述期望命令值来控制车辆参数。
6.一种用于具有变速器和发动机的机动车辆的推进系统的控制系统，所述控制系统包括：
命令产生器模块，其被配置为产生多个可能命令值集合；
成本模块，其被配置为：
基于第一预定加权值、第二预定加权值、多个预测值和多个请求值来确定所述多个可能命令值集合中的每个可能命令值集合的成本；并且
确定所述多个可能命令值集合中的哪一个可能命令值集合具有最低成本；以及
选择模块，其被配置为选择具有最低成本的所述可能命令值集合来定义选定命令值集合；以及
仲裁模块，其被配置为执行包括以下仲裁程序A和B中的至少一个：
A)基于在驾驶员请求值与干预请求值之间进行仲裁来确定所述多个请求值中的至少一个请求值；以及
B)通过在所述选定命令值集合中的选定命令值与命令干预值之间进行仲裁来确定期望命令值；其中，
所述选定命令值集合中的至少一个选定命令值是选定发动机输出转矩值，命令干预值是发动机转矩干预值，驾驶员请求值是请求驾驶员车轴转矩，所述仲裁模块是发动机转矩仲裁模块，所述发动机转矩仲裁模块被配置为通过选择所述选定发动机输出转矩值与所述发动机转矩干预值之间的胜者来确定期望命令值，所述控制系统进一步包括车轴转矩仲裁模块，所述车轴转矩仲裁模块被配置为通过选择所述请求驾驶员车轴转矩与干预请求值之间的胜者来确定请求仲裁车轴转矩，所述控制系统进一步包括：
预测模块，其被配置为基于所述多个可能命令值集合来产生多个预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值，所述多个可能命令值集合包括多个可能命令变速比值和多个可能命令发动机转矩值，其中所述成本模块被配置为进一步基于多个预测车轴转矩值中的预测实际车轴转矩值和所述多个预测实际燃料消耗率值中的预测实际燃料消耗率值来确定每个可能命令值集合的所述成本，所述多个请求值包括所述请求驾驶员车轴转矩、请求发动机输出转矩、请求变速比以及请求燃料消耗率。
7.根据权利要求6所述的控制系统，其中所述预测模块被配置为利用以下方程集合来确定所述多个预测实际车轴转矩值和所述多个预测实际燃料消耗率值：
Figure FDA0002882437020000041
Figure FDA0002882437020000042
其中
xk+1＝预测步长k+1处的状态变量；
xk＝预测步长k处的状态变量；
A＝状态矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c_arb＝所述预测步长k处的命令发动机输出转矩以及所述发动机转矩干预值中的一个；
Rat_ck＝所述预测步长k处的命令变速比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝所述预测步长k处的预测实际发动机输出转矩；
FR_ak＝所述预测步长k处的预测实际燃料消耗率；
Rat_ak＝所述预测步长k处的预测实际变速比；
Ta_ak＝所述预测步长k处的预测实际车轴转矩；
Te_mk＝所述预测步长k处的测量发动机输出转矩；
FR_mk＝所述预测步长k处的测量燃料消耗率；
Rat_mk＝所述预测步长k处的测量变速比；
Ta_mk＝所述预测步长k处的测量车轴转矩；
Ta_ak+1＝所述预测步长k+1处的预测实际车轴转矩；
FR_ak+1＝所述预测步长k+1处的预测实际燃料消耗率；
C＝输出矩阵；
v＝过程噪声；并且
w＝测量噪声，
其中所述发动机转矩仲裁模块被配置为将Te_c_arb反馈至所述预测模块，所述发动机转矩仲裁模块被配置为从以下项确定所述发动机转矩干预值：变速器转矩减小请求、发动机超速请求、增压请求、速度控制请求、发动机曲轴停机振铃请求、动力输出振铃请求、排气O2传感器振铃请求、转矩切断振铃请求、混合动力转矩请求以及动力输出控制请求，所述控制系统进一步包括：
稳态优化器模块，其被配置为：
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)和所述车速(V)来确定所述请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)；
基于所述请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)和所述车速(V)来确定请求变速比(Rat_r)；
基于所述请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)、所述请求变速比(Rat_r)和最终传动比(FD)来确定所述请求发动机输出转矩(Te_r)；并且
基于所述请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)、所述车速(V)、所述发动机转速(RPM)和所述空燃比(AF)来确定所述请求燃料消耗率(FR_r)，
其中所述车轴转矩仲裁模块被配置为从以下项确定所述干预请求值：制动转矩管理请求、车辆超速状态请求、牵引力控制请求、减速燃料切断请求、塑形请求、底盘系统请求、性能启动请求、四轮驱动请求以及紧急自主制动请求，多个选定指令值包括选定变速比命令值，所述控制系统进一步包括致动模块，所述致动模块被配置为基于至少一个所述期望命令值来控制车辆参数。
8.一种用于机动车辆的推进系统，包括：
能够操作以对所述机动车辆供电的发动机，所述发动机具有被配置为传递发动机输出转矩的发动机输出轴；
具有变速机组件的无级变速器，所述变速机组件包括第一皮带轮和第二皮带轮，所述第一皮带轮和所述第二皮带轮通过可旋转构件能够旋转地联接，所述第一皮带轮和所述第二皮带轮中的至少一者包括可移动滑轮，其能够沿着轴线平移以选择性地改变所述发动机输出轴与变速器输出轴之间的变速比；
驱动车轴，所述驱动车轴被配置为经由所述变速器输出轴来驱动，所述驱动车轴被配置为将车轴转矩输出至车轮集合；以及
控制系统，其包括：
预测模块，其被配置为基于多个可能命令值集合产生多个预测实际车轴转矩值和多个预测实际燃料消耗率值，所述多个可能命令值集合包括多个可能命令变速比值和多个可能命令发动机转矩值；
成本模块，其被配置为：
基于所述多个预测车轴转矩值中的预测实际车轴转矩值、所述多个预测实际燃料消耗率值中的预测实际燃料消耗率值、第一预定加权值、第二预定加权值和多个请求值来确定所述多个可能命令值集合中的每个可能命令值的成本，所述多个请求值包括请求驾驶员车轴转矩、请求发动机输出转矩、请求变速比以及请求燃料消耗率；并且
确定所述多个可能命令值集合中的哪一个可能命令值集合具有最低成本；
选择模块，其被配置为选择具有最低成本的所述可能命令值集合来定义选定命令值集合；
车轴转矩仲裁模块，其被配置为基于在请求驾驶员车轴转矩与车轴干预请求值之间进行仲裁来确定所述多个请求值中的至少一个请求值；以及
发动机转矩仲裁模块，其被配置为通过在所述选定命令值集合中的选定发动机转矩命令值与发动机转矩命令干预值之间进行仲裁来确定期望命令值。
9.根据权利要求8所述的推进系统，其中所述预测模块被配置为利用以下方程集合来确定所述多个预测实际车轴转矩值和所述多个预测实际燃料消耗率值：
Figure FDA0002882437020000061
Figure FDA0002882437020000071
其中
xk+1＝预测步长k+1处的状态变量；
xk＝预测步长k处的状态变量；
A＝状态矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c_arb＝所述预测步长k处的命令发动机输出转矩以及所述发动机转矩干预值中的一个；
Rat_ck＝所述预测步长k处的命令变速比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝所述预测步长k处的预测实际发动机输出转矩；
FR_ak＝所述预测步长k处的预测实际燃料消耗率；
Rat_ak＝所述预测步长k处的预测实际变速比；
Ta_ak＝所述预测步长k处的预测实际车轴转矩；
Te_mk＝所述预测步长k处的测量发动机输出转矩；
FR_mk＝所述预测步长k处的测量燃料消耗率；
Rat_mk＝所述预测步长k处的测量变速比；
Ta_mk＝所述预测步长k处的测量车轴转矩；
Ta_ak+1＝所述预测步长k+1处的预测实际车轴转矩；
FR_ak+1＝所述预测步长k+1处的预测实际燃料消耗率；
C＝输出矩阵；
v＝过程噪声；并且
w＝测量噪声，
其中所述发动机转矩仲裁模块被配置为将Te_c_arb、请求、混合动力转矩请求和动力输出控制请求反馈至所述预测模块，所述控制系统进一步包括稳态优化器模块，所述稳态优化器模块被配置为：
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)和所述车速(V)来确定所述请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)；
基于请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)和所述车速(V)来确定请求变速比(Rat_r)；
基于所述请求仲裁车轴转矩(Ta_arb)、所述请求变速比(Rat_r)和最终传动比(FD)来确定所述请求发动机输出转矩(Te_r)；并且
基于所述请求驾驶员车轴转矩(Ta_dr)、所述车速(V)、所述发动机转速(RPM)和所述空燃比(AF)来确定所述请求燃料消耗率(FR_r)。
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