CN109469552B - 基于mpc的动力传动系控制中利用每气缸空气(apc)的燃料经济优化 - Google Patents

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Abstract

本发明提供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组可能的命令值并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确定每组可能的命令值的成本。确定具有最低成本的一组可能的命令值并将其定义为一组选择的命令值。通过最小化用于所请求的轴功率的发动机功率来最少化燃料。因此，基于每气缸空气(APC)请求值确定燃料消耗率请求值。

Description

基于MPC的动力传动系控制中利用每气缸空气(APC)的燃料经 济优化
技术领域
本公开涉及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，例如加速器踏板位置、车辆传感器数据和转矩请求，并将这些输入传送到发动机控制模块(ECM)和变速器控制模块(TCM)。ECM可以计算从驾驶员和车辆输入请求的驾驶员轴转矩。然后可以将所请求的驱动轴转矩传送到发动机和ECM。基于期望的驱动器轴转矩控制发动机以产生实际的轴转矩。同时，并且通常与计算期望的发动机和轴转矩同时，根据期望的轴转矩和车速计算期望的速度或齿轮比。然后将期望的齿轮比或CVT皮带轮比传送到变速器。基于期望的齿轮比(或CVT皮带轮比)来控制变速器，以产生实际的齿轮或皮带轮比。实际轴转矩和实际齿轮或皮带轮比限定了机动车辆的运行条件。
虽然这种推进系统控制系统对于其预期目的是有用的，但是本领域存在改进的空间，其提供轴转矩的动态控制以平衡可驾驶性、性能和燃料经济性，尤其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转矩以实现期望的转矩。然而，传统的发动机控制系统可能无法如期望的那样精确地控制发动机输出转矩。
发明内容
提供了一种方法和系统，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，例如车辆加速度，同时优化燃料经济性。通过最小化所请求的轴转矩的发动机功率来实现燃料的最少化。因此，基于每气缸空气(APC)请求值确定所请求的燃料消耗率。
在一种形式中，其可以与本文公开的其他形式组合或分开，提供了一种用于控制机动车辆的推进系统的方法。所述方法包括：产生多组可能的命令值，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确定每组可能的命令值的成本。多个请求值包括燃料消耗率请求值。所述方法包括基于每气缸空气(APC)请求值确定燃料消耗率请求值。所述方法还包括确定多组可能的命令值中哪组可能的命令值具有最低成本，并选择具有最低成本的一组可能的命令值来定义一组选择的命令值。
在可以与本文公开的其他形式组合或分开的另一种形式中，提供了一种用于具有变速器和发动机的机动车辆的推进系统的控制系统。控制系统包括命令产生器模块，其被配置为产生多组可能的命令值。所述控制系统还包括：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确定每组可能的命令值的成本，其中多个请求值包括基于每气缸空气(APC)请求值确定的燃料消耗率请求值。成本模块还被配置为确定多组可能的命令值中哪组可能的命令值具有最低成本。选择模块被配置为选择具有最低成本的一组可能的命令值以定义一组选择的命令值。
在另一种形式中，其可以与本文公开的其他形式组合或分开，提供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，该发动机具有配置成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器组件的无级变速器，变速器组件包括第一皮带轮和第二皮带轮。第一和第二皮带轮通过可旋转构件可旋转地耦合，第一和第二皮带轮中的至少一个包括可沿轴线平移的可动套管，以选择性地改变发动机输出轴和变速器输出轴之间的传动比。驱动轴被配置为通过变速器输出轴被驱动，驱动轴被配置为将轴转矩输出到一组车轮。推进系统还包括控制系统，所述控制系统具有预测模块、稳态优化器模块、成本模块和选择模块。预测模块被配置为基于多组可能的命令值产生多个预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值，其中多组可能的命令值包括多个可能的命令的传动比值和多个可能的命令的发动机转矩值。稳态优化器模块被配置为基于每气缸空气APC请求值确定燃料消耗率请求值，所述APC请求值至少部分地基于原始APC参考值确定。所述原始APC参考值基于以下等式确定：
Figure GDA0003047520440000031
其中APCr_raw是原始APC参考值，k是常数，Pa_r是轴功率请求值，FP是点火时段，AF是空气/燃料比，c是发动机功率-燃料比，RPM是估计发动机速度。成本模块被配置为基于预测的实际轴转矩值、预测的实际燃料消耗率值、第一预定加权值、第二预定加权值和多个请求值确定每组可能的命令值的成本。其中多个请求值包括轴转矩请求值、发动机输出转矩请求值、传动比请求值和燃料消耗率请求值。成本模块还被配置为确定哪组可能的命令值具有最低成本。选择模块被配置为选择具有最低成本的一组可能的命令值来定义一组选择的命令值。
可以提供进一步的附加特征，包括但不限于以下：方法和/或控制系统被配置为从计算的APC参考值和测量的APC值中的较低者中选择APC请求值；所述方法和/或控制系统被配置为基于估计的发动机速度和轴功率请求值确定计算的APC参考值；所述方法和/或控制系统被配置为基于原始APC参考值(APCr_raw)确定计算的APC参考值。
此外，所述方法和/或控制系统可以被配置为基于以下等式确定原始APC参考值(APCr_raw)：
Figure GDA0003047520440000032
其中APCr_raw是原始APC参考值，k是常数，Pa_r是轴功率请求值，FP是点火时段，AF是空气/燃料比，c是发动机功率-燃料比，RPM是估计的发动机速度。所述方法和/或控制系统可以被配置为基于以下等式确定轴功率请求值(Pa_r)：
Figure GDA0003047520440000041
其中Pa_r是轴功率请求值，Ta_r是轴转矩请求值，V是车速，radius(半径)是车轮半径。
进一步的附加特征可以包括：所述方法和/或控制系统被配置成基于发动机功率请求值除以燃料请求值确定发动机功率-燃料比c，其中发动机功率请求值和燃料请求值中的每个可以是估计的发动机速度(RPM)和发动机转矩请求值的函数；所述方法和/或控制系统被配置为基于车速(V)和传动比请求值确定估计的发动机速度(RPM)；其中所述多组可能的命令值包括多个命令的发动机输出转矩值，并且一组选择的命令值包括选择的发动机输出转矩值；所述方法和/或控制系统被配置为基于所述多组可能的命令值产生多个预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值；多组可能的命令值包括多个可能的命令传动比值；所述方法和/或控制系统被配置为进一步基于多个预测的轴转矩值的预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值的预测的实际燃料消耗率值确定每组可能的命令值的成本。
此外，所述方法和/或控制系统可以被配置为利用以下方程组确定多个预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值：
Figure GDA0003047520440000042
Figure GDA0003047520440000043
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＝状态矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c＝在所述预测步骤k中命令的发动机输出转矩；
Rat_ck＝在所述预测步骤k中命令的传动比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝在所述预测步骤k中预测的实际发动机输出转矩；
FR_ak＝在所述预测步骤k中预测的实际燃料消耗率；
Rat_ak＝在所述预测步骤k中预测的实际传动比；
Ta_ak＝在所述预测步骤k中预测的实际轴转矩；
Te_mk＝在所述预测步骤k中测量的发动机输出转矩；
FR_mk＝在所述预测步骤k中测量的燃料消耗率；
Rat_mk＝在所述预测步骤k中测量的传动比；
Ta_mk＝在所述预测步骤k中测量的轴转矩；
Ta_ak+1＝在所述预测步骤k+1中预测的实际轴转矩；
FR_ak+1＝在所述预测步骤k+1中预测的实际燃料消耗率；
C＝输出矩阵；
v＝过程噪声；以及
w＝测量噪声。
此外，所述方法和控制系统可以被配置为使用以下成本等式确定多个成本：
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)
Figure GDA0003047520440000051
Figure GDA0003047520440000052
Figure GDA0003047520440000061
Figure GDA0003047520440000062
其中
Te_a＝预测的实际发动机输出转矩；
FR_a＝预测的实际燃料消耗率；
Rat_a＝预测的实际传动比；
Ta_a＝预测的实际轴转矩；
Te_r＝请求的发动机输出转矩；
FR_r＝请求的燃料消耗率；
Rat_r＝请求的传动比；
Ta_r＝请求的轴转矩；
Te_c＝命令的发动机输出转矩；
Rat_c＝命令的传动比；
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＝指数值；
k＝预测步骤；以及
T＝转置矢量。
进一步的附加特征可以包括：控制系统还包括预测模块，该预测模块被配置为基于多组可能的命令值产生多个预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值；多个请求值包括燃料消耗率请求值、轴转矩请求值、发动机输出转矩请求值和传动比请求值；控制系统还包括稳态优化器模块，其配置成：确定加速器踏板位置(PP)，确定估计的发动机速度(RPM)，确定车速(V)，确定空燃比(AF)，基于加速器踏板位置(PP)和车速(V)确定轴转矩请求值(Ta_r)，基于轴转矩请求值(Ta_r)和车速(V)确定传动比请求值(Rat_r)，基于轴转矩请求值(Ta_r)、传动比请求值(Rat_r)和最终传动比(FD)确定发动机输出转矩请求值(Te_r)，以及确定APC请求值。
通过参考以下描述和附图，其他特征、方面和优点将变得显而易见，其中相同的附图标记表示相同的组件、元件或特征。
附图说明
本文描述的附图仅用于说明目的，并不旨在以任何方式限制本公开的范围。
图1是根据本公开的原理的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中所示的推进系统一起使用的推进控制系统的示意图；
图3是根据本公开的原理与图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是根据本公开的原理示出图3中所示的控制系统的附加细节的示意图；
图5是根据本公开的原理示出图3-4中所示的控制系统的多变量控制器的附加细节的示意图；
图6是根据本公开的原理示出图3-4中所示的控制系统的稳态优化器模块的子模块的框图。
具体实施方式
参考图1，示出了示例性机动车辆，并且总体上由附图标记9表示。机动车辆9被示为乘用车，但是应当理解，机动车辆9可以是任何类型的车辆，例如卡车、货车、运动型多功能车。机动车辆9包括示例性推进系统10。应当理解，虽然已经示出了后轮驱动推进系统10，但是机动车辆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和最终驱动单元16互连的发动机12。发动机12可以是传统的内燃发动机或电动发动机、混合动力发动机或任何其他类型的原动机，而不脱离本公开的精神和范围。发动机12经由曲轴或发动机输出轴18向变速器14提供驱动发动机输出转矩。驱动发动机输出转矩可以通过挠性板和/或起动设备20传递到变速器14。起动设备20可以是例如流体动力设备，诸如液力耦合器或变矩器、湿式双离合器或电动机。然后，转矩从起动设备20传递到至少一个变速器输入轴。
变速器14可以是具有行星齿轮的有级变速器、中间轴变速器、无级变速器或无限可变变速器。来自变速器输入轴的转矩通过比率控制单元24传送到变速器输出轴26。通常，比率控制单元24在变速器输入轴和变速器输出轴26之间提供多个前进或后退速度或齿轮比，或无限数量的前进或后退速度或齿轮比。
在变速器14是无级变速器的情况下，比率控制单元24可包括具有第一和第二皮带轮24b、24c的变速器组件24a，第一和第二皮带轮24b、24c通过缠绕在可变直径皮带轮24b、24c上的环形可旋转构件24d可旋转地耦合。第一和第二皮带轮24b、24c中的至少一个包括可沿轴线平移的可动套管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将输出转矩传送到最终驱动单元16。最终驱动单元16通常包括差速器28，差速器28将轴转矩通过驱动轴30传递到驱动轮32。
现在转向图2，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由附图标记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电子通信的监督控制模块36。模块36、38和40可以通过车辆网络或电缆区域网络(CAN)总线进行通信。车辆推进控制系统34可以包括各种其他控制模块或与其通信，例如车身控制模块或信息娱乐控制模块。或者，监督控制模块36可以包含在发动机控制模块38或变速器控制模块40内。
监督控制模块36是非通用的电子控制设备，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/输出外围设备或端口46。处理器42用于执行控制逻辑或指令。
发动机控制模块38是非通用的电子控制设备，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/输出外围设备或端口52。处理器48用于执行控制逻辑或指令。发动机控制模块38与发动机12通信并控制发动机12。
变速器控制模块40是非通用的电子控制设备，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/输出外围设备或端口58。处理器54用于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的多个传感器通信，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和踏板位置传感器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，并继续参考图1和图2，示出了车辆推进控制系统34的控制图。控制图示出了用于利用多变量控制器控制参数(例如车辆加速度)同时优化燃料经济性的控制系统或方法100。控制系统100包括多变量控制器102和由多变量控制器102控制的装置103。多变量控制器102可迭代地控制发动机输出转矩Te 104和传动比Rat 106以优化燃料消耗率FR并且获得所需的轴转矩Ta。轴转矩Ta是车轴30处的转矩量。对多变量控制器102的输入包括测量的实际轴转矩Ta_m，测量的燃料消耗率FR_m和请求的轴转矩Ta_r，其可以基于驾驶员和车辆输入和/或车轴转矩干预，这将在下面进一步详细讨论。
控制系统100可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)以及车辆动力学模块112。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由发动机控制模块38存储和执行，并且传动比控制器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或任何其他控制模块或控制模块的组合存储和执行。
多变量控制器102可以可选地从发动机控制器108接收系统限制105，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率ΔTemax、以及发动机输出转矩的最小变化率ΔTemin。多变量控制器102还可以可选地从传动比控制器110接收系统限制107，包括最大传动比Ratmax、最小传动比Ratmin、传动比的最大变化率ΔRmax和传动比的最小变化率ΔRmin。
现在参考图4，示出了控制系统100的另一个表示，示出了由多变量控制器102和由多变量控制器102控制的装置103的输入和输出。例如，到多变量控制器102的输入可以包括请求的轴转矩Ta_r和车速V。测量的轴转矩Ta_m和测量的燃料消耗率FR_m的反馈输入也可以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命令Te_c和传动比命令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)可以输入到装置103，其包括发动机12和变速器14。
发动机输出转矩命令Te_c用于控制发动机12以产生实际发动机输出转矩，其是测量的发动机输出转矩Te_m。传动比命令Rat_c用于控制变速器14，以在变速器输入轴和变速器输出轴26之间提供实际测量的齿轮比或皮带轮比Rat_m。因此，装置103输出“y”变量(对其值可以进行跟踪)，其可以包括实际测量的发动机转矩Te_m、实际测量的燃料消耗率FR_m、实际测量的传动比(或皮带轮比)Rat_m、以及实际测量的轴转矩Ta_m。
现在参考图5-6，示出了多变量控制器102的附加细节。多变量控制器102包括稳态优化器模块200，其是参考发生器。稳态优化器模块200确定“u”变量(受控变量)和“y”变量(可以对其进行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被配置为确定发动机输出转矩请求值Te_r、传动比请求值Rat_r、燃料消耗率请求值FR_r和轴转矩请求值Ta_r。因此，稳态优化器模块200包括用于确定发动机输出转矩请求值Te_r的子模块200A、用于确定传动比请求值Rat_r的子模块200B、用于确定轴转矩请求值Ta_r的子模块200C和用于确定燃料消耗率请求值FR_r的子模块200D。urefs包括发动机输出转矩请求值Te_r和传动比请求值Rat_r，而yrefs可包括发动机输出转矩请求值Te_r、传动比请求值Rat_r、燃料消耗率请求值FR_r和轴转矩请求值Ta_r。urefs和yrefs是稳定状态期间所需的值。下面描述的MPC模块202在从一个稳态到另一个的瞬态期间优化轨迹，特别是燃料消耗率。
可以基于加速器踏板位置PP和车速V确定轴转矩请求值Ta_r(例如，在子模块200C中)。例如，
Ta_r＝f(PP，V) (1)
在一些示例中，轴转矩请求值Ta_r可以根据由车速传感器S10感测的车速V和由踏板位置传感器S12感测的加速器踏板位置PP的查找表或2D图确定。
可以基于车轴转矩请求值Ta_r和车速V确定传动比请求值Rat_r(例如，在子模块200B中)。例如，
Rat_r＝f(Ta_r,V) (2)
可以基于车轴转矩请求值Ta_r、传动比请求值Rat_r和最终传动比FD(对于给定车辆恒定)确定(例如，在子模块200A中)发动机输出转矩请求值Te_r)。例如，
Figure GDA0003047520440000111
作为示例，“损耗”因素可以包括机械损失，例如摩擦和皮带轮夹紧损失。
通过最小化用于请求的轴功率的发动机功率来实现燃料的最少化。因此，燃料消耗率请求值FR_r可以基于每气缸空气(APC)请求值。在某些形式中，使用的FR_r可能与请求的APC不相等。用于确定所请求的APC的一个示例性方法和控制模块系统在图6中示出，示出了稳态优化器200的子模块200D的块。应该理解，步骤或子模块302、304、306、308、310、312、314是示例性的，并不是所有都需要确定请求的APC。
例如，子模块200D可以包括控制、步骤或模块302，其被配置为计算点火时段或发动机汽缸的点火事件之间的时段。作为示例，可以通过以下等式确定点火时段：
Figure GDA0003047520440000121
其中FP是点火时段，#Cyl是活动发动机气缸的数量，并且120,000是一个常数，可以用任何其他合适的常数代替，具体取决于特定发动机的参数。另外，应当理解，可以以任何其他合适的方式计算点火时段FP，而不超出本公开的精神和范围。
为了最终确定所请求的APC，子模块还可以包括控制、步骤或模块304，其被配置为计算估计的发动机速度。估计的发动机速度可以根据车速、传动比请求值Rat_r和常数来计算，例如通过以下等式(6)：
RPM＝V*Rat_r*α1 (6)
其中RPM是估计的发动机速度，V是车速，Rat_r是传动比请求值，α1是与估计的发动机速度和所请求的传动比相关的系数。在替代方案中，发动机速度RPM可以从发动机速度传感器S4或以任何其他合适的方式确定。如果测量或估计的发动机速度小于怠速，则子模块304可以配置成将估计的发动机速度设定为等于怠速。
然后可以在控制、步骤或模块306中配置模块200D，以基于发动机功率请求值除以燃料请求值确定发动机功率-燃料比c，其中发动机功率请求值和燃料请求值中的每个是估计的发动机速度(RPM)和发动机转矩请求值Te_r的函数。例如，发动机功率-燃料比c可以由以下等式(7)确定：
Figure GDA0003047520440000122
其中c是比率值，该比率值是根据所请求或要求的发动机功率与所请求或要求的燃料的关系计算的。因此，Power是所请求或要求的发动机功率，而Fuel是所请求或要求的燃料。Power和Fuel中的每一个都是估计的发动机速度和所请求的发动机转矩的函数。实际上，c比率或其组成可以存储在系统内的查询表或其他值数据库中。
模块200D还可以包括控制或步骤308，其被配置为确定轴功率请求值，例如来自以下等式(8)：
Figure GDA0003047520440000131
在Pa_r是轴功率请求值的情况下，Ta_r是轴转矩请求值，V是车速，radius是车轮半径。3600是常数，可以使用其他常数，这取决于所用发动机的特定参数。
模块200D还可以包括控制或步骤310，其中基于估计的发动机速度和轴功率请求值Pa_r确定原始APC参考值。例如，可以基于以下等式(9)确定原始APC参考值(APCr_raw)：
Figure GDA0003047520440000132
其中APCr_raw是原始APC参考值，k是常数，Pa_r是轴功率请求值，FP是点火时段，AF是空气/燃料比，c是发动机功率-燃料比(如上所述)，RPM是估计的发动机速度。在某些形式中，分子也可以乘以附加系数α2。空气燃料比AF是空气质量与燃料质量的比率，其例如可以由燃料控制模块报告。
如果需要，原始APC参考值APCr_raw可以是速率限制的。例如，子模块200D可以包括子模块、控制或步骤312，其中原始APC参考值由最小APC和最大APC界定或限制，例如：
APCmin＜APCr_raw＜APCmax (10)。
另外，可以通过使用一阶低通滤波器来计算精细APC值APCr来进一步细化APCr_raw值。例如，可以应用等式(11)：
Figure GDA0003047520440000133
在子模块、控制或步骤314中，可以通过从计算的APC参考值和估计的APC值中的较低者中选择APC请求值确定APC请求值APCr_f。计算出的APC参考值可以是原始APC参考值APCr_raw或精细APC参考值APCr。例如，可以应用等式(12)：
APCr_f＝min(APCr，APCestimate) (12)。
其中APCr_f是计算的APC参考值，APC是从等式(11)计算的精细APC值(在替代方案中，可以使用APCr_raw)，并且APCestimate是估计的APC值，其有时也可以被称为测量的APC。
返回参考图5，一旦确定了所请求的值或参考值，稳态优化器模块200就将它们(u_ref和y_refs)输出到MPC模块202。MPC模块202使用模型预测控制并且也可以称为二次规划求解器，例如Dantzig QP求解器。
预测模块204被配置为至少预测在MPC模块202中使用的实际轴转矩和实际燃料消耗率。预测模块204还可以被称为状态观察器，其使用卡尔曼滤波器。预测的实际值206从预测模块204输出到MPC模块202。
预测模块204被配置为产生多个预测的实际轴转矩值和燃料消耗率值。例如，预测模块基于第一组可能的命令值产生至少第一预测的实际轴转矩值和第一预测的实际燃料消耗率值(其可以例如由形成为预测模块204或MPC模块202的一部分的命令产生器模块产生)，其中第一组可能的命令值包括第一命令的发动机输出转矩值Te_c和第一命令的传动比值Rat_c。预测模块204还被配置为基于第二组可能的命令值产生至少第二预测的实际轴转矩值和第二预测的实际燃料消耗率值，其中第二组可能的命令值包括第二命令的发动机输出转矩值Te_c和第二指令传动比值Rat_c。实际上，可以基于附加的可能命令值集(第三、第四、第五等可能的Te_c和Rat_c值组)产生更大数量的预测值。预测的实际值206被输出到MPC模块202。
MPC模块202包含成本模块208，其被配置为基于至少第一和第二预定加权值、第一预测实际轴转矩值、第一预测值实际燃料消耗率值、轴转矩请求值Ta_r、发动机输出转矩请求值Te_r、传动比请求值Rat_r和燃料消耗率请求值FR_r确定第一组可能命令值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、第二预测实际轴转矩、第二预测实际燃料消耗率值、轴转矩请求值Ta_r、发动机输出转矩请求值Te_r、传动比请求值Rat_r和燃料消耗率请求值FR_r确定第二组可能命令值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组确定更多的附加成本，以便优化最低成本。
MPC模块202还可以包括选择模块210，其被配置为基于所确定的成本中的最低值来选择多组可能的命令值Te_c、Rat_c中的一个，并且将所选择的发动机输出转矩值Te_c和所选择的传动比值Rat_c设置为等于或基于多个可能组中所选择的一组的可能命令值Te_c、Rat_c。
成本模块202可以被配置为使用以下成本等式(13)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) (13)
Figure GDA0003047520440000151
Figure GDA0003047520440000152
Figure GDA0003047520440000153
Figure GDA0003047520440000154
其中Te_a＝预测的实际发动机输出转矩；FR_a＝预测的实际燃料消耗率；Rat_a＝预测的实际传动比；Ta_a＝预测的实际轴转矩；Te_r＝请求的发动机输出转矩；FR_r＝请求的燃料消耗率；Rat_r＝请求的传动比；Ta_dr＝请求的驱动轴转矩；Te_c＝命令的发动机输出转矩；Rat_c＝命令的传动比；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＝指数值；k＝预测步骤；并且T＝转置矢量。在这种情况下，“u”变量有两个值，u1和u2，使得i＝1，2，并且“y”变量y1、y2、y3、y4可能有四个值，这样i＝1，2，3，4。如上所述，yref和uref值可以由稳态优化器模块200确定。
更具体地，可以利用以下等式(14)确定多个成本，该等式是具有三个预测范围和两个控制范围的MPC等式：
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} (14)
其中λa＝第一预定加权值；Ta_ak＝在预测步骤k预测的实际轴转矩；Ta_dr＝请求的驱动轴转矩；Ta_ak+1＝在预测步骤k+1预测的实际轴转矩；Ta_ak+2＝在预测步骤k+2预测的实际轴转矩；λf＝第二预定加权值；FR_ak＝在预测步骤k预测的实际燃料消耗率；FR_r＝请求的燃料消耗率；FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测的实际燃料消耗率；FR_ak+2＝在预测步骤k+2预测的实际燃料消耗率；λe＝第三预定加权值；Te_ck＝在预测步骤k中命令的发动机输出转矩；Te_r＝请求的发动机输出转矩；Te_ck+1＝在预测步骤k+1中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中命令的传动比；Rat_r＝请求的传动比；Rat_ck+1＝在预测步骤k+1中命令的传动比；λΔr＝第五预定加权值；ΔRat_ck＝预测步骤k中命令的传动比的变化；ΔRat_ck+1＝在预测步骤k+1中命令的传动比的变化；λΔe＝第六预定加权值；ΔTe_ck＝在预测步骤k中命令的发动机输出转矩的变化；并且ΔTe_ck+1＝在预测步骤k+1中命令的发动机输出转矩的变化。预测步骤k是当前步骤的预测，预测步骤k+1是提前一步的预测，预测步骤k+2是提前两步的预测。如上所述，yref和uref值可以由稳态优化器模块200确定。
可以迭代地应用成本等式(例如，等式(13)或(14))以获得多组可能的命令值Te_c、Rat_c的最低成本，其中多组可能的命令值Te_c、Rat_c包括第一和第二组可能的命令值以及Te_c、Rat_c的许多其他可能的多组命令值。然后，选择模块210可以选择具有最低成本的多个命令值的一组可能的命令值Te_c、Rat_c，其中可以将具有最低成本的一组可能命令值Te_c、Rat_c定义为所选择的组，且包括所选择的传动比值Rat_c和所选择的发动机输出转矩值Te_c。类似地，成本模块208可以产生表示可能的多组命令值Te_c、Rat_c的成本的表面。然后，成本模块208和/或选择模块210可以基于成本表面的斜率来识别具有最低成本的可能的一组。
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值206以用于成本方程(例如，等式(13)或(14))。预测模块204可以使用等式如下确定预测的实际值206：
yk＝C*xk+w (15)
yk+1＝C*xk+1+w (16)
xk+1＝A*xk+B*uk+v+KKF*(yk-ymk) (17)
Figure GDA0003047520440000171
Figure GDA0003047520440000172
Figure GDA0003047520440000173
Figure GDA0003047520440000174
其中A＝状态(或传输)矩阵；B＝输入矩阵；C＝输出(或测量)矩阵；Te_ak＝在预测步骤k预测的实际发动机输出转矩；FR_ak＝在预测步骤k预测的实际燃料消耗率；Rat_ak＝预测步骤k的预测实际传动比；Ta_ak＝在预测步骤k预测的实际轴转矩；xk＝预测步骤k的状态变量；Te_ak+1＝在预测步骤k+1预测的实际发动机输出转矩；FR_ak+1＝预测步骤k+1的预测的实际燃料消耗率；Rat_ak+1＝在预测步骤k+1预测的实际传动比；Ta_ak+1＝在预测步骤k+1预测的实际轴转矩；xk+1＝预测步骤k+1的状态变量；Te_ck＝在预测步骤k中命令的发动机输出转矩，其可以由Te_c_arb＝命令的仲裁发动机输出转矩代替；Rat_ck＝预测步骤k中命令的传动比；KKF＝卡尔曼滤波器增益；Te_a_mk＝在预测步骤k中测量的发动机输出转矩；FR_a_mk＝预测步骤k的测量的燃料消耗率；Rat_a_mk＝在预测步骤k中测量的传动比；Ta_a_mk＝在预测步骤k中测量的轴转矩；v＝过程噪声；并且w＝测量噪声。预测步骤k是当前时间(例如，现在)的预测步骤，并且预测步骤k+1是提前一步的预测。
可以从发动机转矩传感器S4感测测量的发动机输出转矩Te_m。测量的传动比或皮带轮比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的速度和变速器输出轴速度传感器S8感测到的变速器输出轴26的速度确定，并且可以由TCM 40提供。
当基于Te_ck和Rat_ck的第一组可能的命令值产生时，Ta_ak+1和FR_ak+1可以分别被定义为或等于第一预测的实际轴转矩值和第一预测的实际燃料消耗率值，并且当基于Te_ck和Rat_ck的第二组可能的命令值产生时，Ta_ak+1和FR_ak+1可以分别被定义为或等于第二预测的实际轴转矩值和第二预测的实际燃料消耗率值，等等。
成本等式(例如，等式(13)或(14))可以受到以下约束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＝最小可能的发动机输出转矩，Temax＝最大可能的发动机输出转矩，Ratmin＝最小可能的传动比，Ratmax＝最大可能的传动比，ΔRat_cmin＝传动比的最小可能变化率；ΔRat_cmax＝传动比的最大可能变化率，ΔTe_cmin＝发动机输出转矩的最小可能变化率，ΔTe_cmax＝发动机输出转矩的最大可能变化率，其中作为示例，约束105、107可由ECM38和TCM 40提供。
上面提到的常数、矩阵和增益，包括A、B、C、KKF、Qy、Qu、QΔu、λa、λf、λe、λr、λΔe、λΔr，是通过测试、物理模型或其他方式确定的系统参数。在一些变型中，系统识别过程离线运行(例如，在校准期间)，以识别常数、矩阵和增益，并且还定义u0和y0。一旦u0和y0已知，则可以从预测模块方程(例如，方程(15)-(17)或其子集)计算x0。此后，可以运行预测模块204和MPC模块202等式(例如，等式(13)-(17)或其子集)中的每一个以离线获得初始值。然后，当车辆9正在运行稳态和瞬态时，控制系统102可以在线运行以不断地优化受控参数Te_c和Rat_c。常数允许基于每个命令值Te_c、Rat_c和跟踪值(例如，FR_m、Ta_m、Rat_m、Te_m)之间的关系和相对重要性确定成本。对关系进行加权以控制每个关系对成本的影响。
在一些形式中，MPC模块202可以通过确定包含可以用于N个未来控制回路的命令值Te_c、Rat_c的可能的序列、组或表面来产生可能的多组命令值Te_c、Rat_c。预测模块204可使用预测模块方程(例如，等式(15)-(17)或其子集)确定对可能的多组命令值Te_c、Rat_c的预测响应。例如，预测模块204可以确定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用于N个控制回路。
更具体地，可以确定每个命令值Te_c、Rat_c的一组N个值，并且可以基于N个命令值Te_c、Rat_c确定每个预测实际值Ta_a、FR_a的一组M个值。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，这取决于所使用的特定成本等式(13)，(14))确定每组可能的命令值Te_c、Rat_c的成本值。然后，选择模块210可以分别基于可能的多组的成本来选择可能的多组命令值Te_c、Rat_c中的一组。例如，选择模块210可以在满足系统约束105、107的同时选择具有最低成本的可能的一组命令值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_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)。
在某些形式中，可以在成本确定中考虑满足约束105、107。例如，成本模块208可以进一步基于约束105、107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同时最小化已经确定符合约束105、107的燃料消耗率FR的可能的一组命令值Te_c、Rat_c。
在稳态操作期间，命令值Te_c、Rat_c可以分别在参考或请求的值Te_r、Rat_r处或附近稳定。然而，在瞬态操作期间，MPC模块202可以将命令值Te_c、Rat_c调节远离参考值Te_r、Rat_r，以便最好地实现转矩请求Ta_r，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可以确定可能的多组受控和预测值(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的多组中的一组。接下来，MPC模块202可以确定所选择的可能的组是否满足约束105、107。如果是，则可以将可能的组定义为所选择的组。如果不是，则MPC模块202确定具有满足约束105、107的最低成本的组，并将该组定义为所选择的组。所选择的Rat_c命令值从MPC模块202输出到装置103(参考图4)。
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(例如微处理器和相关联的存储器和存储设备形式(只读、可编程只读、随机访问、硬盘驱动器等)的非暂时性存储器组件)的任何一种或各种组合。非暂时性存储器组件能够以一个或多个软件或固件程序或例程、组合逻辑电路、输入/输出电路和设备、信号调节和缓冲电路以及可以由一个或多个处理器访问以提供所描述的功能的其他组件的形式存储机器可读指令。
输入/输出电路和设备包括模拟/数字转换器和监测来自传感器的输入的相关设备，以预设的采样频率或响应于触发事件监测这些输入。软件、固件、程序、指令、控制例程、代码、算法和类似术语可以包括任何控制器可执行指令集，包括校准和查找表。每个控制器执行控制例程以提供所需的功能，包括监测来自传感设备和其他联网控制器的输入，以及执行控制和诊断指令以控制致动器的操作。例程可以以规则的间隔执行，例如在正在进行的操作期间每100微秒执行一次。或者，可以响应于触发事件的发生来执行例程。
控制器之间的通信以及控制器、致动器和/或传感器之间的通信可以使用直接有线链路、网络通信总线链路、无线链路或任何其他合适的通信链路来完成。通信包括以任何合适的形式交换数据信号，包括例如经由导电介质的电信号，经由空气的电磁信号，经由光波导的光信号等。
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设备或物理过程的物理存在的相关联校准。如本文所使用的，术语“动态”和“动态地”描述了实时执行的步骤或过程，其特征在于监测或以其他方式确定参数的状态并且在例程的执行期间或者在例程执行的迭代之间定期或周期性地更新参数的状态。
控制系统100可以被配置为执行如权利要求中限定的方法的每个步骤。因此，如权利要求所述，关于图1-6的整个描述可以通过控制系统100的应用来实现所述方法。此外，控制系统100可以是控制器或包括控制器，该控制器包括被配置为执行所述方法的步骤的多个控制逻辑。
控制系统100的控制器可以包括计算机可读介质(也称为处理器可读介质)，包括参与提供可以由计算机读取(例如，通过计算机的处理器)的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。这种介质可以采用许多形式，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他永久存储器。易失性介质可以包括例如动态随机存取存储器(DRAM)，其可以构成主存储器。这些指令可以由一个或多个传输介质传输，包括同轴电缆、铜线和光纤，包括包含耦合到计算机处理器的系统总线的电线。某些形式的计算机可读介质包括，例如，软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其他磁介质、CD-ROM、DVD、任何其他光学介质、穿孔卡、纸带、任何其他具有孔图案的物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其他存储芯片或盒式磁带、或计算机可以读取的任何其他介质。
本文描述的查找表、数据库、数据存储库或其他数据存储可以包括用于存储、访问和检索各种数据的各种机制，包括分层数据库、文件系统中的一组文件、专有格式的应用程序数据库、关系数据库管理系统(RDBMS)等。每个这样的数据存储可以包括在采用计算机操作系统的计算设备中，例如上面提到的那些计算机操作系统，并且可以通过任何一个网络以各种方式中的一种或多种访问。文件系统可以从计算机操作系统访问，并且可以包括以各种格式存储的文件。除了用于创建、存储、编辑和执行存储过程的语言之外，RDBMS还可以使用结构化查询语言(SQL)，例如上面提到的PL/SQL语言。
详细描述和附图或图形是对本公开的许多方面的支持和描述。虽然已经详细描述了某些方面，但是存在用于实践如所附权利要求中限定的本公开的各种替代方面。

Claims (10)

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：
产生多组可能的命令值；
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确定多组可能的命令值的每组可能的命令值的成本，所述多个请求值包括燃料消耗率请求值；
根据每气缸空气APC请求值确定所述燃料消耗率请求值；
确定所述多组可能的命令值中哪组可能的命令值具有最低成本；以及
选择具有最低成本的一组可能的命令值以定义一组选择的命令值。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
从计算的APC参考值和测量的APC值中的较低者中选择APC请求值；以及
基于估计的发动机速度和轴功率请求值确定所述计算的APC参考值。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，还包括：
基于原始APC参考值(APCr_raw)确定计算的APC参考值，所述方法还包括基于以下等式确定所述原始APC参考值(APCr_raw)：
Figure FDA0003172325500000011
其中APCr_raw是原始APC参考值，k是常数，Pa_r是轴功率请求值，FP是点火时段，AF是空气/燃料比，c是发动机功率-燃料比，并且RPM是估计的发动机速度；
根据以下等式确定轴功率请求值(Pa_r)：
Figure FDA0003172325500000012
其中Pa_r是轴功率请求值，Ta_r是轴转矩请求值，V是车速，radius是车轮半径；以及
基于发动机功率请求值除以燃料请求值确定所述发动机功率-燃料比c，其中所述发动机功率请求值和所述燃料请求值中的每个是所述估计的发动机速度(RPM)和发动机转矩请求值的函数，所述方法还包括基于所述车速(V)和传动比请求值确定所述估计的发动机速度(RPM)。
4.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中所述多组可能的命令值包括多个命令的发动机输出转矩值，并且所述一组选择的命令值包括选择的发动机输出转矩值，所述方法还包括：
基于所述多组可能的命令值产生多个预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值，所述多组可能的命令值包括多个可能的命令传动比值；以及
基于多个预测的轴转矩值的预测的实际轴转矩值和所述多个预测的实际燃料消耗率值的预测的实际燃料消耗率值，确定每组可能的命令值的成本。
5.一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，被配置为产生多组可能的命令值；
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确定多组可能的命令值的每组可能的命令值的成本，所述多个请求值包括基于每气缸空气APC请求值确定的燃料消耗率请求值；以及
确定所述多组可能的命令值中哪组可能的命令值具有最低成本；以及
选择模块，被配置为选择具有最低成本的一组可能的命令值来定义一组选择的命令值。
6.根据权利要求5所述的控制系统，所述一组选择的命令值中的至少一个选择的命令值是选择的发动机输出转矩值，所述控制系统还包括预测模块，所述预测模块被配置为基于所述多组可能的命令值产生多个预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值，所述多组可能的命令值包括多个可能的命令的传动比值和多个可能的命令的发动机转矩值，其中所述成本模块被配置为进一步基于多个预测的轴转矩值的预测的实际轴转矩值和所述多个预测实际燃料消耗率值的预测的实际燃料消耗率值确定每组可能的命令值的成本，所述多个请求值包括所述燃料消耗率请求值、轴转矩请求值、发动机输出转矩请求值和传动比请求值。
7.根据权利要求5或6所述的控制系统，其中所述控制系统被配置为基于计算的APC参考值和测量的APC值中的较低者确定所述APC请求值，其中所述控制系统被配置为基于原始APC参考值(APCr_raw)计算APC参考值确定所述APC值，基于以下等式确定所述原始APC参考值(APCr_raw)：
Figure FDA0003172325500000021
其中APCr_raw是所述原始APC参考值，k是常数，Pa_r是轴功率请求值，FP是点火时段，AF是空气/燃料比，c是发动机功率-燃料比，RPM是估计的发动机速度，并且其中所述控制系统被配置为基于以下等式确定所述轴功率请求值(Par)：
Figure FDA0003172325500000022
其中Pa_r是所述轴功率请求值，Ta_r是轴转矩请求值，V是车速，并且radius是车轮半径，并且其中所述控制系统被配置为基于发动机请求值除以燃料请求值确定所述发动机功率-燃料比c，其中所述发动机功率请求值和所述燃料请求值中的每个是所述估计的发动机速度(RPM)和发动机转矩请求值的函数，其中所述估计的发动机速度(RPM)基于所述车速(V)和传动比请求值。
8.根据权利要求5或6所述的控制系统，其中所述多组可能的命令值包括多个命令的发动机输出转矩值，并且所述一组选择的命令值包括选择的发动机输出转矩值，预测模块还被配置为基于多组可能的命令值产生多个预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值，所述多组可能的命令值包括多个可能的命令的传动比值，并且成本模块还被配置为进一步基于多个预测的轴转矩值的预测的实际轴转矩值和所述多个预测的实际燃料消耗率值的预测的实际燃料消耗率值确定每组可能的命令值的成本。
9.一种用于机动车辆的推进系统，包括：
发动机，可操作以为所述机动车辆提供动力，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；
具有变速器组件的无级变速器，所述变速器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可旋转地耦合，所述第一皮带轮和所述第二皮带轮中的至少一个包括能够沿轴线平移的可动套管以选择性地改变所述发动机输出轴和变速器输出轴之间的传动比；
驱动轴，被配置为通过所述变速器输出轴被驱动，所述驱动轴被配置为将轴转矩输出到一组车轮；以及
控制系统，包括：
预测模块，被配置为基于多组可能的命令值产生多个预测的实际轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值，所述多组可能的命令值包括多个可能的命令传动比值和多个可能的命令的发动机转矩值；
稳态优化器模块，被配置为基于每气缸空气APC请求值确定燃料消耗率请求值，所述APC请求值至少部分地基于原始APC参考值确定，所述原始APC参考值基于以下等式确定：
Figure FDA0003172325500000031
其中APCr_raw是所述原始APC参考值，k是常数，Pa_r是轴功率请求值，FP是点火时段，AF是空气/燃料比，c是发动机功率-燃料比，RPM是估计的发动机速度；
成本模块，被配置为：
基于多个预测的轴转矩值的预测的实际轴转矩值、所述多个预测的实际燃料消耗率值的预测的实际燃料消耗率值、第一预定加权值、第二预定加权值和多个请求值，确定所述多组可能的命令值的每组可能的命令值的成本，所述多个请求值包括轴转矩请求值、发动机输出转矩请求值、传动比请求值以及所述燃料消耗率请求值；以及
确定所述多组可能的命令值中哪组可能的命令值具有最低成本；以及
选择模块，被配置为选择具有最低成本的一组可能的命令值来定义一组选择的命令值。
10.根据权利要求9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组确定所述多个预测的实际轴转矩值和所述多个预测的实际燃料消耗率值：
Figure FDA0003172325500000041
Figure FDA0003172325500000042
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＝状态矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c＝在所述预测步骤k中命令的发动机输出转矩；
Rat_ck＝在所述预测步骤k中命令的传动比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝在所述预测步骤k中预测的实际发动机输出转矩；
FR_ak＝在所述预测步骤k中预测的实际燃料消耗率；
Rat_ak＝在所述预测步骤k中预测的实际传动比；
Ta_ak＝在所述预测步骤k中预测的实际轴转矩；
Te_mk＝在所述预测步骤k中测量的发动机输出转矩；
FR_mk＝在所述预测步骤k中测量的燃料消耗率；
Rat_mk＝在所述预测步骤k中测量的传动比；
Ta_mk＝在所述预测步骤k中测量的轴转矩；
Ta_ak+1＝在所述预测步骤k+1中预测的实际轴转矩；
FR_ak+1＝在所述预测步骤k+1中预测的实际燃料消耗率；
C＝输出矩阵；
v＝过程噪声；以及
w＝测量噪声，
其中所述稳态优化器模块被配置为基于计算的APC参考值和测量的APC值中的较低者确定所述APC请求值，所述稳态优化器模块被配置为基于所述原始APC参考确定所述计算的APC参考值(APCr_raw)，所述稳态优化器模块被配置为基于以下等式确定所述轴功率请求值(Pa_r)：
Figure FDA0003172325500000051
其中Pa_r是所述轴功率请求值，Ta_r是所述轴转矩请求值，V是车速，并且radius是车轮半径，并且其中所述稳态优化器模块被配置为基于发动机请求值除以燃料请求值确定所述发动机功率-燃料比c，其中所述发动机功率请求值和所述燃料请求值中的每个是所述估计的发动机速度(RPM)和发动机转矩请求值的函数，其中所述估计的发动机速度(RPM)基于所述车速(V)和所述传动比请求值。
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