CN109572665A - 基于动力系mpc的线性化模型 - Google Patents

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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生成多组可能命令值并且基于加权值、多个预测值和多个请求值来确定每一组可能命令值的成本。确定具有最低成本的一组可能命令值。通过减去估计干扰来各自创建线性化车轴转矩请求值和线性化车轴转矩测量值。基于测量的发动机输出转矩与测量的传动比之间的关系的模型来确定干扰。线性化车轴转矩测量值用于计算预测值，其用于确定成本。线性化车轴转矩请求值也用于确定成本。

Description

基于动力系MPC的线性化模型
技术领域
本公开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、车辆传感器数据以及转矩请求，并且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车轴转矩。然后可以将所请求的驾驶员车轴转 矩传送到发动机和ECM。基于期望的驾驶员车轴转矩控制发动机以产生实 际车轴转矩。同时，并且通常与计算期望的发动机和车轴转矩的同时，根 据期望的车轴转矩和车速来计算期望的速度或齿轮比。然后将期望的变速 器齿轮比或CVT滑轮比传送到变速器。基于期望的齿轮比(或CVT滑轮 比)来控制变速器以产生实际的齿轮比或滑轮比。实际车轴转矩和实际齿 轮比或滑轮比限定了机动车辆的操作条件。
虽然这种推进系统控制的系统对于其预期目的是有用的，但是本领域 存在如下改进空间：尤其是在具有无级变速器的推进系统中，提供对车轴 转矩的动态控制以平衡驾驶性能、性能和燃料经济性。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。因此，已经 建立了模型预测控制系统以提供车轴转矩和燃料经济性的更好优化。然而，这些系统不能很好地适用于非线性元件，诸如车轴转矩输出是发动机转矩 乘以传动比的函数。
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)同时优化燃料经济性的方法和系统。基于发动机输 出转矩与传动比之间的关系的模型来计算干扰。然后从在计算要应用的期 望发动机输出转矩和传动比时所请求的车轴转矩和测量的车轴转矩中减 去干扰。
在可以与本文公开的其它形式组合或分开的一种形式中，提供了一种 用于控制机动车辆的推进系统的方法。该方法包括确定包括第一请求值的 多个请求值并且确定包括第一测量值、第二测量值和第三测量值的多个测 量值。该方法进一步包括基于第一和第二测量值之间的关系的模型来确定 估计干扰。该方法包括从第一请求值中减去估计干扰以建立线性化请求值， 并且从第三测量值中减去估计干扰以建立线性化测量值。该方法还包括部 分地基于包括线性化测量值的多个测量值来确定多个预测值。该方法包括 生成多组可能命令值，并且基于第一预定加权值、第二预定加权值、多个 预测值以及包括线性化请求值的多个请求值来确定多组可能命令值中的 每一组可能命令值的成本。该方法进一步包括确定多组可能命令值中的哪 一组可能命令值具有最低成本，并且选择具有最低成本的该组可能命令值 来定义一组选定命令值。
在可以与本文公开的其它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 具有许多模块，其包括参考生成器。参考生成器被配置为生成包括第一请 求值的多个请求值。线性化模块被配置为基于第一测量值与第二测量值之 间的关系的模型来生成估计干扰。控制系统被配置为从第一请求值中减去 估计干扰以建立线性化请求值，并且控制系统被配置为从第三测量值中减 去干扰以建立线性化测量值。预测模块被配置为部分地基于第一测量值、 第二测量值和线性化测量值来生成多个预测值。命令生成器模块被配置为 生成多组可能命令值。成本模块被配置为基于第一预定加权值、第二预定 加权值、多个预测值以及包括线性化请求值的多个请求值来确定多组可能 命令值中的每一组可能命令值的成本。成本模块进一步被配置为确定多组 可能命令值中哪一组可能命令值具有最低成本。选择模块被配置为选择具 有最低成本的该组可能命令值以定义一组选定命令值。
在可以与本文公开的其它形式组合或分开的又一形式中，提供了一种 用于机动车辆的推进系统。推进系统包括可操作以对机动车辆提供动力的 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 进系统进一步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 滑轮和第二滑轮。第一和第二滑轮通过可旋转构件可旋转地联接，第一和 第二滑轮中的至少一个包括可沿着轴线平移的可移动槽轮以选择性地改 变发动机输出轴与变速器输出轴之间的传动比。驱动车轴被配置为经由变 速器输出轴驱动，该驱动车轴被配置为将车轴转矩输出到一组车轮。
推进系统进一步包括控制系统，该控制系统包括多个模块。参考生成 器被配置为生成包括车轴转矩请求值的多个请求值。线性化模块被配置为 基于测量的发动机输出转矩值与测量传动比值之间的关系的模型来生成 估计干扰。控制系统被配置为从车轴转矩请求值中减去估计干扰以建立线 性化车轴转矩请求值，并且控制系统被配置为从测量的车轴转矩值中减去 估计干扰以建立线性化车轴转矩测量值。命令生成器模块被配置为生成多 组可能命令值。预测模块被配置为基于多组可能命令值、测量的发动机输 出转矩值、测量的传动比值以及线性化车轴转矩测量值来生成多个预测的 实际车轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值。多组可能命令值包括多 个可能的命令传动比值和多个可能的命令的发动机输出转矩值。成本模块 被配置为基于第一预定加权值、第二预定加权值、多个预测值以及包括线 性化车轴转矩请求值的多个请求值来确定多组可能命令值中的每一组可 能命令值的成本。成本模块进一步被配置为确定多组可能命令值中哪一组 可能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该组可 能命令值以定义一组选定命令值。致动模块被配置为基于该组选定命令值 中的至少一个选定命令值来控制车辆参数。
可以提供其它附加特征，包括但不限于以下各项：其中第一测量值是 发动机参数；其中第二测量值是变速器参数；其中第一测量值是测量的发 动机输出转矩；其中第二测量值是测量的传动比；其中第三测量值是测量 的车轴转矩；并且其中第一请求值是所请求的车轴转矩。
在一些形式中，由以下方程确定估计干扰：
其中D是估计干扰，FD是最终驱动比，Rat_mk是在预测步长k处的 测量的传动比，Rat_off是执行比率模型线性化时的标称偏差(例如，Rat_off 由比率模型线性化设定)，Te_mk是在预测步长k处的测量的发动机输出转 矩，Te_off是执行发动机转矩模型线性化时的标称偏差(例如，Te_off由 发动机转矩模型线性化设定，Loss是机械损耗因子，而RPM_mk是在预测 步长k处的测量的发动机转速。
更进一步的附加特征可以包括：被配置为基于该组选定命令值中的至 少一个选定命令值来控制车辆参数的步骤或模块；其中多组可能指令值包 括多个可能的命令发动机输出转矩值和多个可能的命令传动比值，并且该 组选定命令值包括选定的发动机转矩值和选定的传动比值；基于多组可能 命令值而生成多个预测的实际车轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率 值；进一步基于多个预测车轴转矩值中的预测的实际车轴转矩值和多个预 测的实际燃料消耗率值中的预测的实际燃料消耗率值来确定每一组可能 命令值的成本；并且多个请求值包括燃料消耗率请求值、线性化请求值、 发动机输出转矩请求值以及传动比请求值。
控制系统可以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；确定估计的发动机转速；确定车速；确定空燃比；基于加速器 踏板位置和车速而生成车轴转矩请求值；基于车轴转矩请求值和车速而生 成传动比请求值；基于车轴转矩请求值、传动比请求值以及最终驱动比而 生成发动机输出转矩请求值；并且生成燃料率请求值。
另外，该方法和/或控制系统可以被配置为利用以下方程组来确定多个 预测的实际车轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值：
其中
xk+1＝在预测步长k+1处的状态变量；
xk＝在预测步长k处的状态变量；
A＝状态矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c＝在预测步长k处的命令的发动机输出转矩；
Rat_ck＝在预测步长k处的命令的传动比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝在预测步长k处的预测的实际发动机输出转矩； FR_ak＝在预测步长k处的预测的实际燃料消耗率；
Rat_ak＝在预测步长k处的预测的实际传动比；
Ta_ak＝在预测步长k处的预测的实际车轴转矩；
Te_mk＝在预测步长k处的测量的发动机输出转矩；
FR_mk＝在预测步长k处的测量的燃料消耗率；
Rat_mk＝在预测步长k处的测量的传动比；
Ta_mk＝在预测步长k处的测量的车轴转矩；
D＝估计干扰；
Ta_ak+1＝在预测步长k+1处的预测的实际车轴转矩；
FR_ak+1＝在预测步长k+1处的预测的实际燃料消耗率；
C＝输出矩阵；
v＝过程噪声；并且
w＝测量噪声。
另外，该方法和控制系统可以被配置为利用以下成本方程来确定多个 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)
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＝预测的实际车轴转矩；
Te_r＝所请求的发动机输出转矩；
FR_r＝所请求的燃料消耗率；
Rat_r＝所请求的传动比；
Ta_r＝所请求的车轴转矩；
D＝估计干扰；
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＝索引值；
k＝预测步长；并且
T＝转置向量。
通过参考以下描述和附图，附加特征、方面和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
本文所述的附图仅用于说明目的，而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是示出根据本公开的原理的用于图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的用于图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是说明根据本公开的原理的图3中所示的控制系统的附加细节的 示意图；以及
图5是说明根据本公开的原理的图3到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。
具体实施方式
参考图1，示出了示例性机动车辆并且通常由附图标记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可以 是任何类型的车辆，诸如卡车、厢式货车、运动型多用途车等。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也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。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/或起动装置20传输到变速器14。作为 示例，起动装置20可以是流体动力装置，诸如流体联轴器或变矩器、湿 式双离合器或电动机。然后，转矩从起动装置20传输到至少一个变速器 输入轴22。
变速器14可以是具有行星齿轮的有级变速器、中间轴变速器、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 22与变速器输出轴26之间提供多个前进挡或倒车挡速比或齿轮比，或无 限数量的前进挡或倒车挡速比或齿轮比。
在变速器14是无级变速器的情况下，比率控制单元24可以包括变速 机组件24a，其具有第一滑轮24b和第二滑轮24c，它们通过缠绕在可变直 径滑轮24b、24c上的环形可旋转构件24d可旋转地联接。第一滑轮24b 和第二滑轮24c中的至少一个包括可沿着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与变速器输出轴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，其通过驱动车轴30将车轴转矩传递到驱动轮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通 常由附图标记34指示。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进行电子通信的监督控制模块36。模块36、38和 40可以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可以包括各种其它控制模块或与其通信，这些控制模块诸如车身 控制模块或信息娱乐控制模块。替代地，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是非通用的电子控制装置，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通信并且控制发动机12。
变速器控制模块40是非通用的电子控制装置，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，传感 器包括发动机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通信。
参考图3并且继续参考图1和2，说明了车辆推进控制系统34的控制 图。控制图说明了用于控制参数(诸如车辆加速度)同时优化燃料经济性 的控制系统或方法100，其利用多变量控制器。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并且实现期望的车轴转矩Ta。车轴转矩Ta是车轴30处的转矩量。多 变量控制器102的输入包括测量的实际车轴转矩Ta_m、测量的燃料消耗 率FR_m以及所请求的车轴转矩Ta_r，其可以基于驾驶员和车辆输入和/ 或车轴转矩干预，这将在下面进一步讨论。
控制系统100可以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，而传动比控制器110由变速器 控制模块40存储和执行。车辆动力学模块112可以由发动机控制模块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可以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、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， 其包括最大传动比Ratmax、最小传动比Ratmin、传动比的最大变化率ΔRmax， 以及传动比的最小变化率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的输入可以包括所请求的车轴转矩Ta_r和车速V。所测 量的车轴转矩Ta_m和所测量的燃料消耗率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的输出可以包括命令的发动机输 出转矩Te_c和命令的传动比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)可以输入到设备103，其包括发动机12和变速器 14。
命令的发动机输出转矩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。命令的传动比Rat_c用于控制 变速器14以在变速器输入轴22与变速器输出轴26之间提供实际测量的 齿轮比或滑轮比Rat_m。因此，设备103输出“y”变量、可以跟踪的值，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(或滑轮比)Rat_m，以及实际测量的车轴转矩Ta_m。
现在参考图5，说明了多变量控制器102的附加细节。多变量控制器 102包括稳态优化器模块200，其是参考生成器。稳态优化器模块200确 定“u”变量(受控变量)和“y”变量(可以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以及车 轴转矩请求值Ta_r。uref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可以包括全部四个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以及车轴转矩请求值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 一个稳态的瞬态期间优化轨迹，尤其是燃料消耗率。
可以基于加速器踏板位置PP和车速V来(例如，在子模块200C中) 确定车轴转矩请求值Ta_r。例如，
Ta_r＝f(PP,V)。 (1)
在一些示例中，车轴转矩请求值Ta_r可以由查找表或2D图根据由车 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来确定。
可以基于车轴转矩请求值Ta_r和车速V来(例如，在子模块200B中) 确定传动比请求值Rat_r。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以及最终驱动比 FD(对于给定车辆恒定)来(例如，在子模块200A中)确定发动机输出 转矩请求值Te_r。例如，
作为示例，“Loss”因子可以包括机械损耗，诸如摩擦和滑轮夹紧损耗。
通过最小化所请求的车轴功率的发动机功率来实现燃料的最小化。因 此，可以努力实现该目标的任何合适的方式来确定所请求的燃料消耗率 FR_r。例如，可以基于所请求的车轴转矩Ta_r、车速V、发动机转速RPM 以及空燃比AF来确定所请求的燃料消耗率FR_r。例如，
FR_r＝f(Ta_r,V,RPM,AF)。 (4)
可以由发动机转速传感器S4确定发动机转速RPM。作为示例，空燃 比AF是空气质量与燃料质量的比率，其可以由燃料控制模块报告。在一 些形式中，燃料消耗率请求值FR_r可以基于单缸空气量(APC)请求值。
一旦确定了请求值或参考值，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 还可以称为二次规划求解器，诸如Dantzig QP求解器。然而，在MPC模 块202中使用车轴转矩请求值Ta_r之前，该值被线性化为线性化转矩请求 值Ta_r-D，如下面进一步描述的。
预测模块204被配置为预测在MPC模块202中使用的至少实际车轴 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被配置为生成多个预测的实际车轴转矩值和燃料消耗率 值。例如，预测模块基于第一组可能命令值(其可以例如由形成为预测模 块204或MPC模块202的一部分的命令生成器模块生成)而生成至少第 一预测的实际车轴转矩值和第一预测的实际燃料消耗率值，其中第一组可 能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进一步被配置为基于第二组可能命令值而生成至少第 二预测的实际车轴转矩值和第二预测的实际燃料消耗率值，其中第二组可 能命令值包括第二命令的发动机输出转矩值Te_c和第二命令的传动比值 Rat_c。实际上，可以基于附加组的可能命令值(第三、第四、第五组等可 能的Te_c和Rat_c值)而生成更大数量的预测值。预测的实际值206被输 出到MPC模块202。
预测模块204可以由成本模块208向MPC模块202提供多个预测的 实际值206。预测模块204可以使用诸如以下各项等方程来确定预测的实 际值206：
yk＝C*xk+w (5)
yk+1＝C*xk+1+w (6)
xk+1＝A*xk+B*uk+v+KKF*(yk-ymk) (7)
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处的预测的实际发动机输出转矩；FR_ak＝在预测 步长k处的预测的实际燃料消耗率；Rat_ak＝在预测步长k处的预测的实际 传动比；Ta_ak＝在预测步长k处的预测的实际车轴转矩；xk＝在预测步长k 处的状态变量；Te_ak+1＝在预测步长k+1处的预测的实际发动机输出转矩； FR_ak+1＝在预测步长k+1处的预测的实际燃料消耗率；Rat_ak+1＝在预测步长k+1处的预测的实际传动比；Ta_ak+1＝在预测步长k+1处的预测的实际 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 命令的发动机输出转矩；Rat_ck＝在预测步长k处的命令的传动比；KKF＝ 卡尔曼滤波器增益(通过求解代数Ricatti方程获得)；Te_mk＝在预测步长 k处的测量的发动机输出转矩；FR_mk＝在预测步长k处的测量的燃料消耗 率；Rat_mk＝在预测步长k处的测量的传动比；Ta_mk＝在预测步长k处的 测量的车轴转矩；D是估计干扰(下面将进一步详细描述)；v＝过程噪声； 并且w＝测量噪声。预测步长k是当前时间(例如，现在)的预测步长， 而预测步长k+1是提前一个步长的预测。
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 的传动比或滑轮比Rat_m可以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，并且可以由TCM40提供。
当基于Te_ck和Rat_ck的第一组可能命令值生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1可以分别被定义为或等于第一预测的实际车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的第二组可能命令值生成时， Ta_ak+1和FR_ak+1可以分别被定义为或等于第二预测的实际车轴转矩值和 第二预测的实际燃料消耗率值，以此类推。
提供线性化模块201以便线性化由MPC模块202使用的所请求的车 轴转矩。车轴转矩通常基于发动机输出转矩与传动比之间的非线性关系， 诸如以下关系所示：
Ta＝Te*Rat*FD-Loss(RPM,Rat,Te) (8)
其中Ta是车轴转矩，Te是发动机输出转矩，Rat是传动比，FD是最 终驱动比，而Loss表示机械CVT损耗，其是发动机转速(RPM)、传动 比以及发动机输出转矩的函数。这里的Loss可以与方程(3)中使用的Loss 相同或类似。
发动机输出转矩与传动比之间相对于车轴转矩的这种非线性关系并 不能很好地适用于MPC模块202，因为用方程(5)、(6)或(7)确定的 预测值呈现矩阵变量之间的线性关系。
因此，为了线性化车轴转矩，基于测量的发动机输出转矩相对于测量 的传动比的模型引入估计干扰。线性化模块201被配置为计算估计干扰， 使得它可以进一步应用在控制器200内。
因此，在一个示例中，线性化模块201被配置为利用以下方程计算估 计干扰：
其中D是估计干扰，FD是最终驱动比，Rat_mk是在预测步长k处的 测量的传动比，Rat_off是执行比率模型线性化时的标称偏差(例如，Rat_off 由比率模型线性化设定)，Te_mk是在预测步长k处的测量的发动机输出转 矩，Te_off是执行发动机转矩模型线性化时的标称偏差(例如，Te_off由 发动机转矩模型线性化设定，Loss是机械损耗因子，而RPM_mk是在预测 步长k处的测量的发动机转速。
损耗输入(基于传动比、发动机转矩输出以及发动机转速)可以存储 在查找表中以供线性化模块201使用。最终驱动比FD是给定车辆的常数， 其通常通过将车轴比乘以最终链比来计算。在典型的校准系统识别程序中 确定偏差，其中确定基于某些发动机输出转矩和传动比的车轴转矩模型并 且选择偏差使得测量值最佳地遵循模型。
然后可以从线性化模块201输出估计干扰D，以从输入到MPC模块 202的所请求的车轴转矩Ta_r和输入到预测模块204并在方程(7)中使 用的所测量的车轴转矩Ta_m两者中减去以确定预测值。因此，由MPC模 块202使用的车轴转矩请求值是线性化车轴转矩请求值，其等于Ta_r-D。 类似地，由预测模块204使用的车轴转矩测量值是线性化车轴转矩测量值， 其等于：Ta_m-D。
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、第一预测的实际车轴转矩值、第一预测的实际燃料消耗率值、 线性化车轴转矩请求值Ta_r-D、发动机输出转矩请求值Te_r、传动比请求 值Rat_r以及燃料消耗率请求值FR_r值来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被配置为基于至少第一和第二 预定加权值、第二预测的实际车轴转矩、第二预测的实际燃料消耗率值、 线性化车轴转矩请求值Ta_r-D、发动机输出转矩请求值Te_r、传动比请求 值Rat_r以及燃料消耗率请求值FR_r值来确定第二组可能命令值Te_c、 Rat_c的第二成本。同样地，可以基于附加组的预测值和命令值来确定更 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命令值Te_c、Rat_c中的一个，并且设定选 定的发动机输出转矩值Te_c和选定的传动比值Rat_c，其等于或基于多个 可能组中的选定组的可能命令值Te_c、Rat_c。
选定命令值Te_c和Rat_c从MPC模块202输出到设备103(参见图3 和4)。多变量控制器102或设备103可以包含致动模块，该致动模块被配 置为基于期望的(选定的)命令值Te_c、Rat_c中的至少一个来控制车辆 参数。例如，可以控制车辆9的加速以优化燃料消耗率。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可以被称为致动模块。在一些形式中，例如， 致动模块可以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。
成本模块202可以被配置为使用以下成本方程(10)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) (10)
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＝预测的实际车轴转矩；Te_r＝所请求的发 动机输出转矩；FR_r＝所请求的燃料消耗率；Rat_r＝所请求的传动比；Ta_r＝ 所请求的驾驶员车轴转矩；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＝索引值；k＝预测步长；并且T＝转置向量。在这种情况下，“u”变量有两 个值u1和u2，使得i＝1、2，并且“y”变量可能有四个值y1、y2、y3、y4，使 得i＝1、2、3、4。如上文所解释，yref和uref值可以由稳态优化器模块200 确定，其中线性化车轴转矩请求值Ta_r-D通过从所请求的车轴转矩Ta_r 中减去干扰D来确定。
多个成本甚至可以更具体地利用以下方程(11)来确定，该方程是具 有预测时域3和控制时域2的MPC方程：
Cost＝{λa*(Ta_ak-Ta_r-D)2+λa*(Ta_ak+1-Ta_r-D)2+λa*(Ta_ak+2-Ta_r-D)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} (11)
其中λa＝第一预定加权值；Ta_ak＝在预测步长k处的预测的实际车轴转 矩；Ta_r＝所请求的车轴转矩；D＝估计干扰；Ta_ak+1＝在预测步长k+1处的 预测的实际车轴转矩；Ta_ak+2＝在预测步长k+2处的预测的实际车轴转矩； λf＝第二预定加权值；FR_ak＝在预测步长k处的预测的实际燃料消耗率； FR_r＝所请求的燃料消耗率；FR_ak+1＝在预测步长k+1处的预测的实际燃料 消耗率；FR_ak+2＝在预测步长k+2处的预测的实际燃料消耗率；λe＝第三预 定加权值；Te_ck＝在预测步长k处的命令的发动机输出转矩；Te_r＝所请求 的发动机输出转矩；Te_ck+1＝在预测步长k+1处的命令的发动机输出转矩； λr＝第四预定加权值；Rat_ck＝在预测步长k处的命令的传动比；Rat_r＝所请 求的传动比；Rat_ck+1＝在预测步长k+1处的命令的传动比；λΔr＝第五预定 加权值；ΔRat_ck＝在预测步长k处的命令的传动比的变化；ΔRat_ck+1＝在预 测步长k+1处的命令的传动比的变化；λΔe＝第六预定加权值；ΔTe_ck＝在预 测步长k处的命令的发动机输出转矩的变化；并且ΔTe_ck+1＝在预测步长 k+1处的命令的发动机输出转矩的变化。预测步长k是当前步长处的预测， 预测步长k+1是提前一步的预测，而预测步长k+2是提前两步的预测。如 上所解释，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方程(例如，方程(10)或(11))以获得多组可 能命令值Te_c、Rat_c的最低成本，其中多组可能命令值Te_c、Rat_c包 括第一和第二组可能命令值以及Te_c、Rat_c的许多其它可能组的命令值。 然后，选择模块210可以选择多个命令值中具有最低成本的该组可能命令 值Te_c、Rat_c，其中可以将具有最低成本的该组可能命令值Te_c、Rat_c 定义为选定组，其包括选定的传动比值Rat_c和选定的发动机输出转矩值 Te_c。类似地，成本模块208可以生成表示可能组的命令值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组。
成本方程(例如，方程(10)或(11))可以遵循以下约束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；并且
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可以由ECM38和TCM40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、物理模型或其它方式确定的系统参 数。在一些变型中，例如在校准期间，系统识别程序离线运行以识别常数、 矩阵和增益，并且还定义u0和y0。一旦已知u0和y0，就可以从预测模块 方程(例如，方程(5)到(7)或其子集)计算x0。此后，可以运行预测 模块204和MPC模块202方程中的每一个(例如，方程(5)到(7)、(10) 和(11)或其子集)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)之间的关系和其中的每一个的相对重要性来确定成本。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可以通过确定可能的序列、集合或包含 可以用于N个未来控制循环的命令值Te_c、Rat_c的表面来生成可能组的 命令值Te_c、Rat_c。预测模块204可以使用预测模块方程(例如，方程 (15)到(17)或其子集)确定对可能组的命令值Te_c、Rat_c的预测响 应。例如，预测模块204可以确定N个控制循环的一组预测的实际车轴转矩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的一组N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 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以及FR_ak+2，这取决于所使 用的特定成本方程(13)、(14))来确定每个可能组的命令值Te_c、Rat_c 的成本值。然后，选择模块210可以分别基于可能组的成本来选择可能组 的命令值Te_c、Rat_c中的一个。例如，选择模块210可以选择具有最低 成本同时满足系统约束105、107的可能组的命令值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)。
在一些形式中，可以在成本确定中考虑约束105、107的满足。例如， 成本模块208可以进一步基于约束105、107来确定成本值，并且选择模 块210可以选择最佳地实现车轴转矩请求Ta同时最小化燃料消耗率FR的 可能组的命令值Te_c、Rat_c，该燃料消耗率FR已经被确定符合约束105、 107。
在稳态操作期间，命令值Te_c、Rat_c可以分别在参考或请求值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调整远离参考值Te_r、Rat_r，以便最佳地实现转矩请求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可以确定可能组的受控和预测值(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组中的一个。 MPC模块202接下来可以确定选定的可能组是否满足约束105、107。如 果是，则可以将可能组定义为选定组。如果否，则MPC模块202确定具 有满足约束105、107的最低成本的组，并且将该组定义为选定组。选定 Rat_c命令值从MPC模块202输出到设备103(参见4)。
术语控制器、控制模块、模块、控制、控制单元、处理器以及类似术 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 及可以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，其中这样的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、算法以及类似术语可以包括 具有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 以提供期望的功能，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、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。
数据信号可以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，以及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校准。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过程。
控制系统100可以被配置为执行如权利要求中定义的方法的每个步骤。因此，关于图1到5的整个描述可以通过控制系统100应用来实现所要求保护的方法。另外， 控制系统100可以是或包括控制器，该控制器包括被配置为执行该方法的步骤的多个 控制逻辑。
控制系统100的控制器可以包括计算机可读介质(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。这样的介质 可以呈许多形式，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)光盘或磁盘和其它持久存储器。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存取存储器(DRAM)。这样的 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 耦合到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、闪烁-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)。
详细描述和附图或图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定义的本公开 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：
确定包括第一请求值的多个请求值；
确定包括第一测量值、第二测量值和第三测量值的多个测量值；
基于所述第一和第二测量值之间的关系的模型来确定估计干扰；
从所述第一请求值中减去所述估计干扰以建立线性化请求值；
从所述第三测量值中减去所述估计干扰以建立线性化测量值；
部分地基于包括所述线性化测量值的所述多个测量值来确定多个预测值；
生成多组可能命令值；
基于第一预定加权值、第二预定加权值、所述多个预测值以及包括所述线性化请求值的所述多个请求值来确定所述多组可能命令值中的每一组可能命令值的成本；
确定所述多组可能命令值中哪一组可能命令值具有最低成本；以及
选择具有所述最低成本的所述组可能命令值以定义一组选定命令值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一测量值是发动机参数，而所述第二测量值是变速器参数。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述第一测量值是测量的发动机输出转矩，所述第二测量值是测量的传动比，所述第三测量值是测量的车轴转矩，而所述第一请求值是请求的车轴转矩。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述估计干扰通过以下方程确定：
其中D是所述估计干扰，FD是最终驱动比，Rat_mk是在预测步长k处的测量的传动比，Rat_off是由比率模型线性化设定的标准偏差，Te_mk是在所述预测步长k处的测量的发动机输出转矩，Te_off是由发动机转矩模型线性化设定的标称偏差，Loss是机械损耗因子，而RPM_mk是在所述预测步长k处的测量的发动机转速。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括基于所述组选定命令值中的至少一个选定命令值来控制车辆参数。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述多组可能命令值包括多个可能命令的发动机输出转矩值和多个可能命令的传动比值，并且所述组选定命令值包括选定的发动机输出转矩值和选定的传动比值，所述方法进一步包括：
基于所述多组可能命令值而生成多个预测的实际车轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值；以及
进一步基于所述多个预测的车轴转矩值中的预测的实际车轴转矩值和所述多个预测的实际燃料消耗率值中的预测的实际燃料消耗率值来确定每一组可能命令值的所述成本，所述方法进一步包括利用以下方程组来确定所述多个预测的实际车轴转矩值和所述多个预测的实际燃料消耗率值：
其中
xk+1＝在预测步长k+1处的状态变量；
xk＝在预测步长k处的状态变量；
A＝状态矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c＝在所述预测步长k处的命令的发动机输出转矩；
Rat_ck＝在所述预测步长k处的命令的传动比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝在所述预测步长k处的预测的实际发动机输出转矩；
FR_ak＝在所述预测步长k处的预测的实际燃料消耗率；
Rat_ak＝在所述预测步长k处的预测的实际传动比；
Ta_ak＝在所述预测步长k处的预测的实际车轴转矩；
Te_mk＝在所述预测步长k处的测量的发动机输出转矩；
FR_mk＝在所述预测步长k处的测量的燃料消耗率；
Rat_mk＝在所述预测步长k处的测量的传动比；
Ta_mk＝在所述预测步长k处的测量的车轴转矩；
D＝估计干扰；
Ta_ak+1＝在所述预测步长k+1处的预测的实际车轴转矩；
FR_ak+1＝在所述预测步长k+1处的预测的实际燃料消耗率；
C＝输出矩阵；
v＝过程噪声；并且
w＝测量噪声。
7.一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：
参考生成器，其被配置为生成包括第一请求值的多个请求值；
线性化模块，其被配置为基于第一和第二测量值之间的关系的模型而生成估计干扰，所述控制系统被配置为从所述第一请求值中减去所述估计干扰以建立线性化请求值，并且所述控制系统被配置为从第三测量值中减去所述干扰以建立线性化测量值；
预测模块，其被配置为部分地基于所述第一测量值、所述第二测量值和所述线性化测量值来生成多个预测值；
命令生成器模块，其被配置为生成多组可能命令值；
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、所述多个预测值以及包括所述线性化请求值的所述多个请求值来确定所述多组可能命令值中的每一组可能命令值的成本；并且
确定所述多组可能命令值中哪一组可能命令值具有最低成本；以及
选择模块，其被配置为选择具有所述最低成本的所述组可能命令值以定义一组选定命令值。
8.根据权利要求7所述的控制系统，其中所述第一测量值是测量的发动机输出转矩，所述第二测量值是测量的传动比，所述第三测量值是测量的车轴转矩，而所述第一请求值是请求的车轴转矩，并且其中所述线性化模块被配置为利用以下方程来生成所述估计干扰：
其中D是所述估计干扰，FD是最终驱动比，Rat_mk是在预测步长k处的测量的传动比，Rat_off是由比率模型线性化设定的标准偏差，Te_mk是在所述预测步长k处的测量的发动机输出转矩，Te_off是由发动机转矩模型线性化设定的标称偏差，Loss是机械损耗因子，而RPM_mk是在所述预测步长k处的测量的发动机转速，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所述组选定命令值中的至少一个选定命令值来控制车辆参数。
9.一种用于机动车辆的推进系统，包括：
可操作以对所述机动车辆提供动力的发动机，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滑轮和第二滑轮，所述第一和第二滑轮通过可旋转构件可旋转地联接，所述第一和第二滑轮中的至少一个包括可沿着轴线平移的可移动槽轮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传动比；
驱动车轴，其被配置为经由所述变速器输出轴驱动，所述驱动车轴被配置为将车轴转矩输出到一组车轮；以及
控制系统，其包括：
参考生成器，其被配置为生成包括车轴转矩请求值的多个请求值；
线性化模块，其被配置为基于测量的发动机输出转矩值与测量传动比值之间的关系的模型而生成估计干扰，所述控制系统被配置为从所述车轴转矩请求值中减去所述估计干扰以建立线性化车轴转矩请求值，并且所述控制系统被配置为从测量的车轴转矩值中减去所述干扰以建立线性化车轴转矩测量值；
命令生成器模块，其被配置为生成多组可能命令值；
预测模块，其被配置为基于所述多组可能命令值、所述测量的发动机输出转矩值、所述测量的传动比值以及所述线性化车轴转矩测量值来生成多个预测的实际车轴转矩值和多个预测的实际燃料消耗率值，所述多组可能命令值包括多个可能命令的传动比值和多个可能命令的发动机输出转矩值；
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、所述多个预测值以及包括所述线性化车轴转矩请求值的所述多个请求值来确定所述多组可能命令值中的每一组可能命令值的成本；并且
确定所述多组可能命令值中哪一组可能命令值具有最低成本；
选择模块，其被配置为选择具有所述最低成本的所述组可能命令值以定义一组选定命令值；以及
致动模块，其被配置为基于所述组选定命令值中的至少一个选定命令值来控制车辆参数。
10.根据权利要求9所述的推进系统，其中所述线性化模块被配置为利用以下方程而生成所述估计干扰：
其中D是所述估计干扰，FD是最终驱动比，Rat_mk是在预测步长k处的测量的传动比，Rat_off是由比率模型线性化设定的标准偏差，Te_mk是在所述预测步长k处的测量的发动机输出转矩，Te_off是由发动机转矩模型线性化设定的标称偏差，Loss是机械损耗因子，而RPM_mk是在所述预测步长k处的测量的发动机转速，并且其中所述预测模块被配置为利用以下方程组来确定所述多个预测的实际车轴转矩值和所述多个预测的实际燃料消耗率值：
其中
xk+1＝在预测步长k+1处的状态变量；
xk＝在预测步长k处的状态变量；
A＝状态矩阵；
B＝输入矩阵；
Te_c＝在所述预测步长k处的命令的发动机输出转矩；
Rat_ck＝在所述预测步长k处的命令的传动比；
KKF＝卡尔曼滤波器增益；
Te_ak＝在所述预测步长k处的预测的实际发动机输出转矩；
FR_ak＝在所述预测步长k处的预测的实际燃料消耗率；
Rat_ak＝在所述预测步长k处的预测的实际传动比；
Ta_ak＝在所述预测步长k处的预测的实际车轴转矩；
Te_mk＝在所述预测步长k处的测量的发动机输出转矩；
FR_mk＝在所述预测步长k处的测量的燃料消耗率；
Rat_mk＝在所述预测步长k处的测量的传动比；
Ta_mk＝在所述预测步长k处的测量的车轴转矩；
D＝估计干扰；
Ta_ak+1＝在所述预测步长k+1处的预测的实际车轴转矩；
FR_ak+1＝在所述预测步长k+1处的预测的实际燃料消耗率；
C＝输出矩阵；
v＝过程噪声；并且
w＝测量噪声。
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