CN110308652B - 模型预测控制中的约束合并 - Google Patents

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Abstract

一种方法、控制系统以及推进系统使用模型预测控制来控制和跟踪若干参数以改善所述推进系统的性能。确定受控变量集的许多可能命令值集。确定用于所述受控变量的初始约束，其包括每个受控变量的上限和下限以及每个受控变量的变化率上限和下限。然后确定所述受控变量的合并约束极限集。每个合并约束极限是通过将所述上限和下限中的一者与所述变化率上限和下限中的一者合并来确定的。确定每个可能命令值集的成本，并且选择具有最低成本并且落入所述合并约束极限集内的所述可能命令值集以用于控制所述推进系统。

Description

模型预测控制中的约束合并
技术领域
本发明涉及一种用于控制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
内燃机在气缸内燃烧空气/燃料混合物以驱动产生驱动转矩的活塞。经由节气门调节进入发动机的气流。更具体地，节气门调整节气门开度面积，从而增加或减少进入发动机的空气流量。例如，随着节气门面积的增加，进入发动机的空气流量也增加。燃料控制系统调整燃料喷射的速率以向气缸提供期望的空气/燃料混合物和/或实现期望的转矩输出。增加被提供给气缸的空气和燃料的量会增加发动机的转矩输出。
在火花点火发动机中，火花起始被提供给气缸的空气/燃料混合物的燃烧。在压缩点火发动机中，气缸中的压缩燃烧被提供给气缸的空气/燃料混合物。火花正时和空气流量是用于调整火花点火发动机的转矩输出的主要机制，而燃料流量可以为用于调整压缩点火发动机的转矩输出的主要机制。
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转矩。然而，传统的发动机控制系统不能如期望的那样精确地控制发动机输出转矩并且并未在考虑诸如燃料经济性等其他变量的情况下控制发动机输出转矩。另外，传统的发动机控制系统不提供对控制信号的快速响应，也无法在影响发动机输出转矩的各种装置之间协调发动机转矩控制。
已经提出模型预测控制(MPC)系统用于改善推进系统的控制和响应。然而，需要大量的计算时间和计算能力来解决具有多个受控变量的大型复杂问题，每个受控变量具有若干约束，所述约束包括上限和下限以及变化率极限。
发明内容
本发明提供了一种在MPC控制系统中将上限和下限与受控变量的变化率约束合并的方法和系统。因此，通过使用所述上限约束和所述变化率上限约束中的一者或另一者(但不是两者)来解决MPC问题；并且通过使用所述下限约束和所述变化率下限约束中的一者或另一者(但不是两者)来解决MPC问题。因此，减少了计算时间和计算能力，并且MPC问题变得更容易和更快地解决。
在可以与本文公开的其他形式组合或分离的一种形式中，提供了一种用于控制机动车辆的推进系统的方法。所述方法包括以下步骤：为多个受控变量产生多个可能命令值集并且为所述多个受控变量产生初始约束集。初始约束集包括每个受控变量的上限和下限以及每个受控变量的变化率上限和下限。所述方法还包括为所述多个受控变量产生合并约束极限集。每个合并约束极限是通过将所述上限和下限中的一者与相应受控变量的所述变化率上限和下限中的一者合并来确定的。所述方法还包括确定每个可能命令值集的成本并且选择具有最低成本并且落入所述合并约束极限集中的可能命令值集来定义选定命令值集。选定命令值集包括每个受控变量的选定命令值。
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，提供了一种用于控制具有内燃机的机动车辆的推进系统的控制系统。所述控制系统命令生成器模块，其被配置为对多个受控变量产生多个可能命令值集。所述控制系统还具有约束合并模块，其被配置为对所述多个受控变量产生初始约束集，其中所述初始约束集包括每个受控变量的上限和下限以及每个受控变量的变化率上限和下限。所述约束合并模块还配置为对所述多个受控变量产生合并约束极限集，其中每个合并约束极限是通过将所述上限和所述下限中的一者与所述变化率上限和所述变化率下限中的一者合并来确定的。所述控制系统还包括成本模块和选择模块。所述成本模块被配置为确定每个可能命令值集的成本。所述选择模块被配置为选择具有最低成本并且落入所述合并约束极限内的可能命令值集合来定义选定命令值集合。选定命令值集包括每个受控变量的选定命令值。
在可以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。所述推进系统包括内燃机和进气歧管，所述进气歧管具有节气门，所述节气门被配置为控制通过选择性可变节气门开度面积吸入所述进气歧管的空气量。所述内燃机限定至少一个活塞-气缸组件，所述活塞-气缸组件包括能够滑动地设置在缸膛内的活塞。所述活塞-气缸组件被配置为燃烧空气/燃料混合物以使曲轴旋转以提供驱动转矩来推进所述机动车辆。进气阀被配置为将空气从所述进气歧管吸入所述活塞-气缸组件，并且进气凸轮轴被配置为旋转以控制所述进气阀。进气凸轮相位器被配置为通过控制进气凸轮相位角来控制所述进气凸轮轴的旋转。类似地，排气阀被配置为排出来自所述活塞-气缸组件的排气，并且排气凸轮轴被配置为旋转以控制所述排气阀。排气凸轮相位器被配置为通过控制排气凸轮相位角来控制所述排气凸轮轴的旋转。涡轮增压器具有涡轮，所述涡轮被配置为由所述排气提供动力，并且所述涡轮增压器被配置为将压缩空气输送到所述节气门。废气门被配置为允许所述废气的至少一部分通过选择性可变废气门开度面积绕过所述涡轮增压器的所述涡轮。排气再循环(EGR)阀被配置为通过可选择性可变EGR阀开度面积选择性地将所述排气的一部分再循环到所述进气歧管。
所述推进系统还包括控制系统，所述控制系统具有命令生成器模块、约束合并模块、成本模块以及选择模块。所述命令生成器模块被配置为对多个受控变量产生多个可能命令值集。所述多个受控变量选自以下各项：所述废气门开度面积、所述节气门开度面积、所述EGR阀开度面积、所述进气凸轮相位角以及所述排气凸轮相位角。所述约束合并模块被配置为：为所述多个受控变量产生初始约束集，所述初始约束集包括每个受控变量的上限和下限以及每个受控变量的变化率上限和下限；以及为所述多个受控变量产生合并约束极限集。每个合并约束极限是通过将所述上限和下限中的一者与所述变化率上限和下限中的一者合并来确定的。所述成本模块被配置为确定每个可能命令值集的成本。所述选择模块被配置为选择具有最低成本并且落入所述合并约束极限内的可能命令值集合来定义选定命令值集合。选定命令值集包括每个受控变量的选定命令值。
可以提供附加特征，包括但不限于以下各项：所述合并约束极限集包括每个受控变量的合并约束上限和每个受控变量的合并约束下限。所述方法和/或控制系统还可以被配置为通过以下操作来确定每个受控变量的基于速率上限约束：将相应受控变量的所述变化率上限乘以时间步长持续时间以确定所述相应受控变量的速率上限乘积；以及将所述相应受控变量的所述速率上限乘积加到所述相应受控变量的最近时间步长的所述选定命令值。类似地，所述方法和/或控制系统还可以被配置为通过以下操作来确定每个受控变量的基于速率下限约束：将相应受控变量的所述变化率下限乘以所述时间步长持续时间以确定所述相应受控变量的速率下限乘积；以及从所述相应受控变量的所述最近时间步长的所述选定命令值中减去所述相应受控变量的所述速率下限乘积。所述方法和/或控制系统可以被配置为：通过选择所述相应受控变量的所述上限和所述相应受控变量的所述基于速率上限约束中的较小者来确定每个合并约束上限；以及通过选择所述相应受控变量的所述下限和所述相应受控变量的所述基于速率下限约束中的较大者来确定每个合并约束下限。
所述方法和/或控制系统可以被配置为基于所述选定命令值集中的至少一个命令值来控制车辆参数；确定多个请求值；确定多个预测值；以及基于所述多个请求值、所述多个预测值以及多个加权因子来确定每个可能命令值集的所述成本。
可提供更进一步的附加特征，包括但不限于以下项：所述多个受控变量包括废气门开度面积、EGR阀开度面积、节气门开度面积、进气凸轮相位角以及排气凸轮相位角；并且所述多个预测值包括预测发动机输出转矩、预测APC、预测外部稀释量、预测内部稀释量、预测曲轴角度以及预测燃烧质量值；并且所述预测燃烧质量值是预测变化系数。
如果需要，可以使用以下成本方程式来确定多个可能命令值集中的每个可能命令值集的成本：
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)
Figure BDA0001994034600000051
Figure BDA0001994034600000052
Figure BDA0001994034600000053
Figure BDA0001994034600000054
其中Te_p＝预测发动机输出转矩；APC_p＝预测APC；Dil_ext_p＝预测外部稀释量；Dil_res_p＝预测内部稀释量；CA_p＝相对于预定CA50值的预测曲轴角度；COV_p＝预测变化系数；Te_r＝请求发动机输出转矩；APC_r＝请求APC；Dil_ext_r＝请求外部稀释量；Dil_res_r＝请求内部稀释量；CA_r＝相对于预定CA50值的请求曲轴角度；COV_r＝请求变化系数；WGO_c＝命令废气门开度面积；EGRO_c＝命令EGR阀开度面积；TO_c＝命令节气门开度面积；ICPA_c＝命令进气凸轮相位角；ECPA_c＝命令排气凸轮相位角；WGO_r＝请求废气门开度面积；EGRO_r＝请求EGR阀开度面积；TO_r＝请求节气门开度面积；ICPA_r＝请求进气凸轮相位角；ECPA_r＝请求排气凸轮相位角；Qy＝每个y值的预定加权值；Qu＝每个u值的预定加权值；QΔu＝每个u值的变化率的预定加权值；i＝索引值；k＝预测步长；以及T＝转置矢量。
其他附加功能可以包括但不限于：所述预测发动机输出转矩的预定加权值大于其他y值(Qy)的所有其他预定加权值；每个可能命令值集包括可能的命令废气门开度面积、可能的命令节气门开度面积、可能的命令EGR阀开度面积、可能的命令进气凸轮相位角以及可能的命令排气凸轮相位角；所述选定的可能命令值集包括选定的命令废气门开度面积、选定的命令节气门开度面积、选定的命令EGR阀开度面积、选定的命令进气凸轮相位角以及选定的命令排气凸轮相位角；增压致动器模块，其被配置为基于所述选定的命令废气门开度面积来调整所述废气门开度面积；节气门致动器模块，其被配置为基于所述选定的命令节气门开度面积来调整所述节气门开度面积；EGR致动器模块，其被配置为基于所述选定的命令EGR阀开度面积来调整所述EGR阀开度面积；相位致动模块，其被配置为基于所述选定的命令进气凸轮相位角来调整所述进气凸轮相位角；所述相位致动模块还被配置为基于所述选定的命令排气凸轮相位角来调整所述排气凸轮相位角；所述多个请求值包括至少请求废气门开度面积、请求节气门开度面积、请求EGR阀开度面积、请求进气凸轮相位角以及请求排气凸轮相位角。
从本文所提供的描述中将明白其他方面、优点和应用领域。应当理解的是，所述描述和具体示例仅旨在用于说明目的并且不旨在限制本发明的范围。
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公开的范围。
图1是根据本发明的原理的示例性推进系统的示意性框图；
图2是根据本发明的原理的图1的示例性推进系统的一部分的示意性框图，示出了发动机控制模块(ECM)的附加细节；
图3是根据本发明的原理的图1和2的推进系统的一部分的示意性框图，示出了MPC模块；
图4是根据本发明的原理的图1至3的推进系统的一部分的示意性框图；以及
图5是呈现根据本发明的原理的控制推进系统的方法的步骤的框图。
具体实施方式
以下描述仅仅具有示例性本质并且不旨在限制本发明、应用或用途。
现在转向图1，提出了示例性推进系统100的功能框图。推进系统100包括火花点火内燃机102，其燃烧空气/燃料混合物以基于驾驶员输入模块104中的驾驶员输入产生用于机动车辆(未示出)的转矩。
内燃机102包括进气歧管110，空气通过节气门112被吸入到所述进气歧管中。节气门112通常包括节流板113，所述节流板可移动以限定选择性可变节气门开度面积。将在下面更详细地描述的发动机控制模块(ECM)114控制节气门致动器模块116，其调节所述节气门112内的节流板113的开度以控制通过节气门开度面积吸入进气歧管110的空气量。因此，节气门112被配置为通过选择性地可变节气门开度面积来控制吸入进气歧管110的空气量。
发动机102限定多个活塞-气缸组件99，其中一个在图1中示出。每个活塞-气缸组件99包括可滑动地设置在缸膛118中的活塞125。作为示例，发动机102可以包括3、4、5、6、8、10或12个活塞-气缸组件99。来自进气歧管110的空气被吸入发动机102的多个气缸118中。ECM 114可以指示气缸致动器模块120选择性地停用一些气缸118，这在某些发动机工况下可以提高燃料经济性。
发动机102使用四冲程循环来操作。四个冲程被称为进气冲程、压缩冲程、燃烧冲程以及排气冲程。在曲轴119(示意性地示出)的每次转动期间，四个冲程中的两个冲程发生在气缸118内。因此，活塞-气缸组件99需要两次曲轴转动才能完成一个完整的四冲程燃烧循环。
在进气冲程期间，进气歧管110中的空气通过进气阀122吸入到气缸118中。ECM114控制燃料致动器模块124，其调节燃料喷射以实现目标空燃比。燃料可以在中心位置处或诸如靠近每个气缸118的进气阀122的多个位置处喷射到进气歧管110中。替代地，燃料可以被直接喷射到气缸118中或喷射到与气缸118相关联的混合室中。燃料致动器模块124终止向已停用的气缸喷射燃料。
喷射的燃料与空气混合并且在气缸118中形成空气/燃料混合物。在压缩冲程期间，气缸118内的活塞125压缩空气/燃料混合物。火花致动器模块126基于来自ECM 114的信号激励气缸118中的火花塞128，从而点燃空气/燃料混合物。
火花致动器模块126受指定活塞125的上止点(TDC)位置之前或之后多久才产生火花的正时信号控制。因为活塞位置直接与曲轴旋转有关，所以火花致动器模块126的操作优选地与曲轴角度同步。火花致动器模块126能够相对于活塞125的上止点恒定地改变火花的正时信号。火花致动器模块126可以停止向已停用气缸提供火花。
在燃烧冲程期间，空气/燃料混合物的燃烧将活塞125驱动离开TDC，由此驱动曲轴119。因此，曲轴119能够旋转以提供驱动转矩以推进机动车辆，其中活塞-气缸组件99被配置为燃烧空气/燃料混合物以使曲轴119旋转。燃烧冲程可以被限定为活塞125到达TDC与活塞125返回到下止点(BDC)的时间之间的时间。
在排气冲程期间，活塞125开始从BDC移开并且通过排气阀130排出燃烧产物(排气)。因此，排气阀130被配置为排出来自活塞-气缸组件99的排气。燃烧产物通过排气系统134从车辆中排出。
进气阀122由进气凸轮轴140控制，而排气阀130由排气凸轮轴142控制。因此，进气凸轮轴140被配置为旋转以控制进气阀122，而排气凸轮轴142被配置为旋转以控制排气阀130。应当理解的是，进气凸轮轴140或多个进气凸轮轴140通常将控制与一个或多个气缸组中的一个或多个气缸118相关联的多个进气阀122。同样地，排气凸轮轴142或多个排气凸轮轴142通常将控制与一个或多个气缸组中的一个或多个气缸118相关联的多个排气阀130。还应当理解的是，进气阀122和/或排气阀130可以由除凸轮轴以外的装置(诸如无凸轮阀致动器)控制。气缸致动器模块120可以通过禁止打开进气阀122和/或排气阀130将气缸118停用。
进气凸轮相位器148改变进气阀122相对于活塞TDC的打开和关闭的时间。例如，进气凸轮相位器148可以被配置为通过控制进气凸轮轴140的进气凸轮相位角来控制进气凸轮轴140的旋转。相应地，排气凸轮相位器150改变排气阀130相对于活塞TDC的打开和关闭的时间。排气凸轮相位器150可以被配置为通过控制排气凸轮轴142的排气凸轮相位角来控制排气凸轮轴142的旋转。相位器致动器模块158基于ECM 114中的信号来控制进气凸轮相位器148和排气凸轮相位器150。可选地，可变气门升程还可以受相位致动器模块158控制。
推进系统100可以包括涡轮增压器160，其包括由流过排气系统134的热排气驱动的涡轮160A。涡轮增压器160还包括由涡轮160A驱动的空气压缩机160B。压缩机160B压缩通向节气门112的空气。因此，涡轮增压器160被配置为将压缩空气输送到节气门112。涡轮160A和压缩机160B通过诸如轴160C等旋转构件联接。虽然在图1中分开示出，但是涡轮160A和压缩机160B可以彼此相邻并且彼此附接。替代地，由发动机曲轴119驱动的机械增压器(未示出)可以用于压缩例如来自节气门112的空气并将其输送到进气歧管110。
与涡轮增压器160的涡轮160A平行设置的废气门162被配置为允许排气的至少一部分通过选择性可变废气门开度面积绕过涡轮160A，由此减小增压，即，由涡轮增压器160提供的进气压缩量。增压致动器模块164通过控制废气门162的开度来控制涡轮增压器160的增压。应当理解的是，可以通过增压致动器模块164利用和控制两个或更多个涡轮增压器160和废气门162。
推进系统100还包括排气再循环(EGR)阀170，其被配置为通过可选择性可变EGR阀开度面积选择性地将排气的一部分重新引导回到进气歧管110。EGR阀170可以位于涡轮增压器的涡轮160A上游。EGR阀170由EGR致动器模块172基于来自ECM 114的信号来控制。
使用曲轴位置传感器180来测量曲轴119的位置。曲轴119的转速(也是发动机102的转速)可以基于曲轴位置来确定。发动机冷却剂温度(ECT)传感器182测量发动机冷却剂的温度。ECT传感器182优选地位于发动机102内或其中有冷却剂循环的另一个位置(诸如散热器(未示出))处。
使用歧管绝对压力(MAP)传感器184测量进气歧管110内的压力。可选地，可以测量发动机真空，其是周围空气压力与进气歧管110内的压力之间的差值。使用质量空气流量(MAF)传感器186来测量流入进气歧管110中的空气的质量流量。
节气门致动器模块116使用一个或多个节气门位置传感器(TPS)190来监控节气门112的实时位置。进气温度(IAT)传感器192测量被吸入到发动机102中的空气的周围温度。进气湿度(IAH)传感器193测量被吸入到发动机102中的空气的周围湿度。推进系统100还可以包括附加传感器194，诸如一个或多个爆震传感器、压缩机出口压力传感器、节气门入口压力传感器、废气门位置传感器、EGR位置传感器以及其他合适的传感器。来自所有这样的传感器的信号(输出)被提供给ECM 114以对推进系统100做出控制决定。
ECM 114与变速器控制模块195进行通信以协调变速器(未示出)中的换挡。例如，ECM 114可以减小换挡期间的发动机转矩。如果包括电动马达198，则ECM 114与混合动力控制模块196通信以协调发动机102和电动马达198的操作。电动马达198通常也用作发电机，并且可以用于产生电能以供车辆电气系统使用或存储在电池中。
改变发动机参数的每个系统被称为发动机致动器。例如，节气门致动器模块116调整节气门112的开度以实现目标节气门开度面积。火花致动器模块126控制火花正时以实现相对于活塞TDC的目标火花正时。燃料致动器模块124控制燃料喷射器以实现目标燃料供给参数。相位器致动器模块158控制进气凸轮相位器148和排气凸轮相位器150以分别实现目标进气凸轮相位角和目标排气凸轮相位角。EGR致动器模块172控制EGR阀170以实现目标EGR开度面积。增压致动器模块164控制废气门162以实现目标废气门开度面积。气缸致动器模块120控制气缸停用以实现目标数量的激活或停用的气缸。
ECM 114产生用于发动机致动器的目标值或命令值以使发动机102产生目标发动机输出转矩。如下面详细讨论的，ECM 114使用模型预测控制来产生用于发动机致动器的命令值。
现在参考图2，呈现了发动机控制模块(ECM)114的功能框图。ECM 114包括驾驶员转矩模块202、转矩请求模块224以及空气控制模块228。
驾驶员转矩模块202基于来自图1中所示的驾驶员输入模块104的驾驶员输入255来确定驾驶员转矩请求254。驾驶员输入255是基于例如加速器踏板的位置和制动器踏板的位置。驾驶员输入255还可以或者替代地基于巡航控制设定或者改变车速以维持预定跟随距离的自适应巡航控制系统。
转矩请求模块224基于驾驶员转矩请求254来确定空气转矩请求265。空气转矩请求265可以为制动转矩。
基于空气转矩请求265来确定用于空气流控制发动机致动器的命令值或目标值。更具体地，基于空气转矩请求265，空气控制模块228使用如下面参考图2和3详细讨论的模型预测控制来确定命令废气门开度面积266、命令节气门开度面积267、命令EGR阀开度面积268、命令进气凸轮相位角度269以及命令排气凸轮相位角270。
现在参考图2和3，空气控制模块228包括转矩转换模块304，其接收空气转矩请求265，所述空气转矩请求如上文所讨论可以为制动转矩。转矩转换模块304将空气转矩请求265转换成基本转矩。基本转矩是指当发动机102处于操作温度时在发动机102的操作期间以测力计产生的曲轴119处的转矩，且没有配件(诸如交流发电机或空调压缩机)在发动机102上施加转矩负载。转矩转换模块304例如使用使制动转矩与基本转矩相关的映射或函数将空气转矩请求265转换为基本转矩请求308。由转换成基本转矩引起的转矩请求将被称为基本空气转矩请求308。
模型预测控制(MPC)模块312控制多个受控变量(“u”变量)，同时跟踪受所述受控变量影响的多个跟踪变量(“y”变量)。因此，MPC模块312使用模型预测控制方案为受控变量产生命令值266至270。MPC模块312使用模型预测控制，并且也可以被称为二次规划求解器，诸如Dantzig QP求解器(Dantzig QP求解器)。在所示的示例中，命令值是：命令废气门开度面积266、命令节气门开度面积267、命令EGR阀门开度面积268、命令进气凸轮相位角度269以及命令排气凸轮相位角度270，它们是用于废气门开度面积、节气门开度面积、EGR阀开度面积、进气凸轮相位角以及排气凸轮相位角的受控变量的命令。
跟踪变量可以包括发动机输出转矩(或基本转矩)、每缸空气(APC)、外部稀释量、内部稀释量、曲轴角度(可以相对于CA50)以及燃烧质量值，诸如变化系数。在这种背景下，稀释是指针对燃烧事件来自先前燃烧事件的捕获在气缸118内的排气量。外部稀释是指经由EGR阀170为燃烧事件提供的排气。残余稀释(也称为内部稀释)是指保留在气缸118中的排气或在燃烧循环的排气冲程之后被推回到气缸118中的排气。燃烧定相是指曲轴位置相对于预定曲轴位置，在曲轴位置中，喷射的预定量的燃料在气缸118内燃烧，所述预定曲轴位置燃烧预定量的喷射燃料。例如，燃烧定相可以相对于预定CA50的曲轴角度来表达。CA50是指所喷射燃料的质量的50％已经在气缸118内燃烧的曲轴角度(CA)。预定CA50对应于曲轴角度，其中在喷射的燃料中产生最大量的功，并且在各种实施方案中在TDC之后为约8.5度至约10度。虽然燃烧定相将根据曲轴角度值进行讨论，但是也可使用指示燃烧定相的另一个合适的参数。此外，虽然燃烧质量将被讨论为指示平均有效压力(IMEP)值的变化系数(COV)，但是也可以使用指示燃烧质量的另一个合适的参数。
提供参考生成器368(可以是稳态优化器模块)以确定“u”变量(受控变量)的参考值356(期望值或请求值)(“u_refs”)和“y”变量(可以跟踪的优化输出变量)的参考值356(期望值或请求值)(“y_refs”)。u_refs和y_refs是稳态期间所需的值。下面描述的MPC模块312的其他模块在从一个稳态到另一个稳态的瞬变期间优化轨迹，尤其是y变量或跟踪变量的轨迹。
参考生成器368被配置为对y变量和u变量中的每一者产生参考或请求值356，例如，u_refs和y_refs。在该示例中，u_refs包括请求的废气门开度面积WGO_r、请求的EGR阀开度面积EGRO_r、请求的节气门开度面积TO_r、请求的进气凸轮相位角ICPA_r以及请求的排气凸轮相位角ECPA_r，而y_refs可以包括包括请求的每缸空气量APC_r、请求的外部稀释量Dil_ext_r、请求的内部稀释量Dil_res_r、请求的曲轴角度CA_r(可以相对于预定的CA50值识别)、请求的变化系数COV_r(燃烧质量度量)以及请求的发动机输出转矩Te_r(其可以等于确定的基本转矩308)。
辅助输入328提供不直接受节气门112、EGR阀170、涡轮增压器160、进气凸轮相位器148以及排气凸轮相位器150影响但可以由参考生成器368或MPC模块312使用的参数。辅助输入328可以包括发动机转速、涡轮增压器进气压力、IAT、或者一个或多个其他参数。反馈输入330可以包括跟踪变量的实际测量值、估计值或计算值(也称为y_m)以及其他参数。例如，反馈输入330可以包括发动机102的估计转矩输出、涡轮增压器的涡轮160A下游的排气压力、IAT、发动机102的APC、估计的残余稀释、估计的外部稀释以及其他合适的参数。反馈输入330可以使用传感器(例如，IAT 192)来测量或基于一个或多个其他参数来估计。
一旦确定了请求值或参考值356，参考生成器368就将它们(u_refs和y_refs)输出到MPC模块312的命令生成器模块316，其可以是序列确定模块。命令生成器模块316确定可以在N个未来控制循环期间一起使用的命令值266至270的可能序列。由命令生成器模块316识别的每个可能序列包括命令值266到270中的每一者的N个值的一个序列。换言之，每个可能序列包括用于命令废气门开度面积266的N个值的序列、用于命令节气门开度面积267的N个值的序列、用于命令EGR阀开度面积268的N个值的序列、用于命令进气凸轮相位角度269的N个值的序列，以及用于命令排气凸轮相位角度270的N个值的序列。N个值中的每一个用于N个未来控制循环中的一个对应未来控制循环。N是大于或等于1的整数。
预测模块323基于发动机102的数学模型324、辅助输入328以及反馈输入330来分别确定发动机102对命令值266至270的可能序列的预测响应。模型324可以是例如基于发动机102的特性的函数或映射。预测模块323也可以被称为使用卡尔曼滤波器的状态观察器。更具体地，基于命令值266至270的可能序列、辅助输入328以及反馈输入330，预测模块323使用模型324产生用于N个控制循环的发动机102的预测转矩序列、用于N个控制循环的预测每缸空气值(APC)序列、用于N个控制循环的预测外部稀释量序列、用于N个控制循环的预测残余稀释量序列、用于N个控制循环的预测燃烧定相值序列以及用于N个控制循环的预测燃烧质量值序列。
例如，预测模块323被配置为基于第一可能命令值集来产生第一预测y变量值集。预测模块323还被配置为基于第二可能命令值集来产生至少第二预测y变量值集。实际上，基于附加可能命令值集(第三、第四、第五(等)可能命令值集)，可以产生更多数量的预测值。
MPC模块312包含成本模块332，其被配置为基于多个预定加权值、第一预测值集以及请求值来确定第一可能命令值集的第一成本。类似地，成本模块332被配置为基于多个预定加权值、第二预测值集以及请求值来确定第二可能命令值集的第二成本。同样地，可以基于附加的预测值和命令值集来确定更多的附加成本以便对最低成本进行优化。
可以使用以下成本方程式来计算多个可能命令值集中的每个可能命令值集的成本：
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) (1)
Figure BDA0001994034600000141
Figure BDA0001994034600000142
Figure BDA0001994034600000151
Figure BDA0001994034600000152
其中Te_p＝预测发动机输出转矩；APC_p＝预测APC；Dil_ext_p＝预测外部稀释量；Dil_res_p＝预测内部稀释量；CA_p＝相对于预定CA50值的预测曲轴角度；COV_p＝预测变化系数；Te_r＝请求发动机输出转矩；APC_r＝请求APC；Dil_ext_r＝请求外部稀释量；Dil_res_r＝请求内部稀释量；CA_r＝相对于预定CA50值的请求曲轴角度；COV_r＝请求变化系数；WGO_c＝命令废气门开度面积；EGRO_c＝命令EGR阀开度面积；TO_c＝命令节气门开度面积；ICPA_c＝命令进气凸轮相位角；ECPA_c＝命令排气凸轮相位角；WGO_r＝请求废气门开度面积；EGRO_r＝请求EGR阀开度面积；TO_r＝请求节气门开度面积；ICPA_r＝请求进气凸轮相位角；ECPA_r＝请求排气凸轮相位角；Qy＝每个y值的预定加权值；Qu＝每个u值的预定加权值；QΔu＝每个u值的变化率的预定加权值；i＝索引值；k＝预测步长；以及T＝转置矢量。
预测模块332可以使用诸如以下方程式来确定预测值：
yk＝C*xk+w (2)
yk+1＝C*xk+1+w (3)
xk+1＝A*xk+B*uk+v+KKF*(yk-ymk) (4)
Figure BDA0001994034600000153
Figure BDA0001994034600000161
Figure BDA0001994034600000162
Figure BDA0001994034600000163
其中A＝状态(或传输)矩阵；B＝输入矩阵；C＝输出(或测量)矩阵；Te_pk＝在预测步长k的预测实际发动机输出转矩；APC_pk＝在预测步长k的预测实际每缸空气量；Dil_ext_pk＝在预测步长k的预测实际外部稀释量；Dil_res_pk＝在预测步长k的预测实际内部稀释量；CA_pk＝在预测步长k相对于CA50点的预测实际曲轴角度；COV_pk＝在预测步长k的预测实际变化系数；xk＝预测步长k的状态变量；Te_pk+1＝在预测步长k+1的预测实际发动机输出转矩；APC_pk+1＝在预测步长k+1的预测实际每缸空气量；Dil_ext_pk+1＝在预测步长k+1的预测实际外部稀释量；Dil_res_pk+1＝在预测步长k+1的预测实际内部稀释量；CA_pk+1＝在预测步长k+1相对于CA50点的预测实际曲轴角度；COV_pk+1＝在预测步长k+1的预测实际变化系数；xk+1＝在预测步长k+1的状态变量；WGO_ck＝在预测步长k的命令废气门开度面积；EGRO_ck＝在预测步长k的命令EGR阀开度；TO_ck＝在预测步长k的命令节气门开度面积；ICPA_ck＝在预测步长k的命令进气凸轮相位角；ECPA_ck＝在预测步长k的命令排气凸轮相位角；KKF＝卡尔曼滤波器增益；Te_mk＝在预测步长k的测量实际发动机输出转矩；APC_mk＝在预测步长k的测量实际每缸空气量；Dil_ext_mk＝在预测步长k的测量实际外部稀释量；Dil_res_mk＝在预测步长k的测量实际内部稀释量；CA_mk＝在预测步长k相对于CA50点的测量实际曲轴角度；COV_mk＝在预测步长k的测量实际变化系数；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，且预测步长k+1是前一个步长的预测。虽然“m”值被描述为“测量的”，但是这些值可以替代地以另一种方式确定，诸如通过间接测量或通过估计来确定。
可以利用诸如传感器测量诸如Te_mk、ACP_mk、Dil_ext_mk、Dil_res_mk、CA_mk、COV_mk等测量值，或者可以替代地以另一种方式来确定这些值，诸如通过间接测量或通过估计来确定。例如，可以从发动机转矩传感器感测发动机输出转矩Te_m，并且可以使用曲轴位置传感器180确定曲轴角度CA_m。
上文所引用的常数、矩阵以及增益(包括A、B、C、KKF、Qy、Qu、QΔu)是通过测试、物理模型或其他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、矩阵以及增益，并且还定义初始u和y值(u0和y0)。一旦u0和y0是已知的，就可根据预测模块方程式(例如，方程式(2)至(4)或其子集)来计算x0。此后，可以运行预测模块323和成本模块332的方程式(例如，方程式(1)至(4)或其子集)中的每一者来离线获得初始值。然后，MPC模块312可以在线运行以随着车辆在整个稳态和瞬态中运行而不断优化受控参数u_c。所述常数允许基于命令u值和跟踪y值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。
MPC模块312还可以包括选择模块344，其被配置为基于确定成本中的最低者来选择多个可能命令值集中的一者。因此，选择模块344分别基于可能序列的成本来选择命令值266至270的一个可能序列。例如，选择模块344可以选择具有最低成本同时满足致动器约束348和输出约束352的可能序列。
MPC模块312可以使用诸如Dantzig QP求解器等二次规划(QP)求解器来确定命令值266至270。例如，MPC模块312可以产生命令值266至270的可能序列的成本值的表面，并且基于成本表面的斜率来识别具有最低成本的可能命令值集。MPC模块312然后测试该可能命令值集266至270以确定该可能命令值集266至270是否将会满足致动器约束348和输出约束352。MPC模块312选择具有最低成本并同时满足致动器约束348和输出约束352的可能命令值集266至270。
增压致动器模块164控制废气门162以实现命令废气门开度面积266。例如，第一转换模块272将命令废气门开度面积266转换成要施加到废气门162的命令占空比274，并且增压致动器模块164可以基于命令占空比274向废气门162施加信号。替代地，第一转换模块272将命令废气门开度面积266转换为命令废气门位置，并且将命令废气门位置转换为命令占空比274。
节气门致动器模块116控制节气门112以实现命令节气门开度面积267。例如，第二转换模块276将命令节气门开度面积267转换成要施加到节气门112的命令占空比278，并且节气门致动器模块116可以基于命令占空比278向节气门112施加信号。替代地，第二转换模块276将命令节气门开度面积267转换为命令节气门位置，并且将命令节气门位置转换为命令占空比278。
EGR阀致动器模块172控制EGR阀170以实现命令EGR阀开度面积268。例如，第三转换模块280将命令EGR阀开度面积268转换成要施加到EGR阀170的命令占空比282，并且EGR致动器模块172可以基于命令占空比282向EGR阀170施加信号。替代地，第三转换模块280将命令EGR开度面积268转换为命令EGR位置，并且将命令EGR位置转换为命令占空比282。
相位器致动器模块158控制进气凸轮相位器148以实现命令进气凸轮相位角269，并且控制排气凸轮相位器150以实现命令排气凸轮相位角270。替代地，可以包括第四转换模块(未示出)以将命令进气凸轮相位角和命令排气凸轮相位角转换成命令进气占空比和命令排气占空比，它们分别施加到进气排气凸轮相位器148和排气凸轮相位器150。空气控制模块228还可以确定命令重叠因子和目标有效排量，并且相位器致动器模块158可以控制进气凸轮相位器148和排气凸轮相位器150，以实现命令重叠因子和命令有效排量。
成本模块332可以基于以下各项之间的关系来确定命令值266至270的可能序列的成本：预测转矩与基本空气转矩请求308；预测APC与零；可能命令值266至270与相应的致动器约束348；其他预测参数与相应的输出约束352；以及可能命令值266至270与相应的参考值356。
在成本确定中可以考虑满足致动器约束348和输出约束352。换言之，成本模块332可进一步基于致动器约束348和输出约束352来确定成本值。如下面详细地讨论，基于如何确定成本值，选择模块344将会选择可能序列中在服从致动器约束348和输出约束352的情况下最佳地实现基本空气转矩请求208并同时最小化APC的一个可能序列。
输出约束模块364为发动机102的预测转矩输出、预测APC、预测曲轴角度、IMEP的预测COV、预测的残余稀释以及预测的外部稀释设定输出约束352。每一个预测值的输出约束352可以包括相关预测参数的最大值和该预测参数的最小值。例如，输出约束352可以包括最小转矩、最大转矩、最大APC和最小APC(通常为零)、最小曲轴角度和最大曲轴角度、IMEP的最小COV和IMEP的最大COV、最小残余稀释和最大残余稀释以及最小外部稀释和最大外部稀释。
输出约束模块364通常将输出约束352设定为相关预测参数的预定范围。然而，在某些情况下，输出约束模块364可以改变一个或多个输出约束352。例如，诸如当在发动机102内发生爆震时，输出约束模块364可以延迟最大曲轴角度。
致动器约束模块360为目标值266至270中的每一者设定致动器约束348，包括节气门112的节气门开度面积、EGR阀170的EGR阀开度面积、废气门162的废气门开度面积、进气凸轮相位器148的进气凸轮相位角以及排气凸轮相位器150的排气凸轮相位角。
现在参考图4，示出了致动器约束360的附加细节。致动器约束模块360是约束合并模块，其被配置为在上限模块402和变化率上限模块404、下限模块406和变化率下限模块408中产生初始约束集。
上限模块402确定每个受控变量的上限或u_max。例如，上限模块402确定废气门开度面积、节气门开度面积、EGR阀开度面积、进气凸轮相位角以及排气凸轮相位角中的每一者的上限。上限u_max可以基于车辆和环境因素的数量。
变化率上限模块404确定每个受控变量的变化率上限或du_max。例如，变化率上限模块404确定废气门开度面积、节气门开度面积、EGR阀开度面积、进气凸轮相位角以及排气凸轮相位角中的每一者的变化率上限。变化率上限du_max可以基于车辆和环境因素的数量。
下限模块406确定每个受控变量的下限或u_min。例如，下限模块406确定废气门开度面积、节气门开度面积、EGR阀开度面积、进气凸轮相位角以及排气凸轮相位角中的每一者的下限。下限u_min可以基于车辆和环境因素的数量。在一些情况下，下限u_min可以为零。
变化率下限模块408为每个受控变量确定变化率下限或du_min。例如，变化率下限模块408确定废气门开度面积、节气门开度面积、EGR阀开度面积、进气凸轮相位角以及排气凸轮相位角中的每一者的变化率下限。变化率下限du_min可以基于车辆和环境因素的数量。在一些情况下，变化率下限du_min可以为零。
每个受控变量u的上限u_max和每个受控变量的变化率上限du_max从模块402和404输出到上限合并模块410。上限合并模块410将上限u_max与每个受控变量u的变化率上限du_max合并以为每个受控变量u创建合并约束上限u_max*。例如，废气门开度面积的上限WGO_max与废气门开度面积的变化率上限ΔWGO_max合并；节气门开度面积的上限TO_max与节气门开度面积的变化率上限ΔTO_max合并；EGR阀开度面积的上限EGRO_max与EGR阀开度面积的变化率上限ΔEGRO_max合并，进气凸轮相位角的上限ICPA_max与进气凸轮相位角的变化率上限ΔICPA_max合并；并且排气凸轮相位角的上限ECPA_max与排气凸轮相位角的变化率上限ΔECPA_max合并。然后将合并约束上限u_max*作为致动器约束348的一部分发送到MPC模块312。因此，u_max*最终仅基于u_max和du_max约束中的一者而不是两者，这使得MPC模块312中的成本方程式的求解更简单。
每个受控变量u的下限u_min和每个受控变量的变化率下限du_min从模块406和408输出到下限合并模块412。下限合并模块412将下限u_min与每个受控变量u的变化率下限du_min合并以为每个受控变量u创建合并约束下限u_min*。例如，废气门开度面积的下限WGO_min与废气门开度面积的变化率下限ΔWGO_min合并；节气门开度面积的下限TO_min与节气门开度面积的变化率下限ΔTO_min合并；EGR阀开度面积的下限EGRO_min与EGR阀开度面积的变化率下限ΔEGRO_min合并，进气凸轮相位角的下限ICPA_min与进气凸轮相位角的变化率下限ΔICPA_min合并；并且排气凸轮相位角的下限ECPA_min与排气凸轮相位角的变化率下限ΔECPA_min合并。然后将合并约束下限u_min*作为致动器约束348的一部分发送到MPC模块312。因此，u_min*最终仅基于u_min和du_min约束中的一者而不是两者，这使得MPC模块312中的成本方程式的求解更简单。
上限合并模块410可以被配置为通过以下操作来确定每个受控变量的合并约束上限u_max*：首先，将变化率约束上限du_max乘以时间步长k以确定相应受控变量u的速率上限乘积du(k)_max。接下来，对于相应受控变量的最近时间步长k可以将相应受控变量u的速率上限乘积du(k)_max加到选定命令值u以确定基于速率上限约束RLB_max。例如：
RLB_max＝du(k)+u(k)。 (5)
第三，可以通过选择上限u_max和基于速率上限约束RLB_max中的较小者来确定每个受控变量u的合并约束上限u_max*。例如，
u_max*＝min(u_max,RLB_max)。 (6)
下限合并模块412可以被配置为通过以下操作来确定每个受控变量的合并约束下限u_min*：首先，将变化率约束下限du_min乘以时间步长k以确定相应受控变量u的速率下限乘积du(k)_min。接下来，对于相应受控变量的最近时间步长k可以将相应受控变量u的速率下限乘积du(k)_min加到选定命令值u以确定基于速率下限约束RLB_min。例如：
RLB_min＝u(k)-du(k)。 (7)
第三，可以通过选择下限u_min和基于速率下限约束RLB_min中的较大者来确定每个受控变量u的合并约束下限u_min*。例如，
u_min*＝max(u_min,RLB_min)。 (8)
因此，成本方程式(例如，方程式(1))可以服从以下约束：对于不使成本方程式服从另一个du约束集每个受控变量u，u_min*≤u_ck≤u_max*。如果需要，可以执行对跟踪变量y的约束352的类似合并。因此，输入到MPC模块312的约束348、352的数量显着减少，因此完成MPC计算所需的计算时间和能力也减小。
参考图5，本发明还设想了用于控制机动车辆的推进系统的方法500，其中方法500可以由上述推进系统100或控制系统(诸如发动机控制模块114)的任何特征来执行。例如，方法500可以包括为多个受控变量产生多个可能命令值集的步骤502和为多个受控变量产生初始约束集的步骤504。初始约束集包括每个受控变量的上限和下限以及每个受控变量的变化率上限和下限。方法500还包括为多个受控变量产生合并约束极限集的步骤506。每个合并约束极限是通过将所述上限和下限中的一者与所述变化率上限和下限中的一者合并来确定的。如果需要，可以如上面关于方程式(5)至(8)所述确定合并约束极限。方法500还包括确定每个可能命令值集的成本的步骤508和选择具有最低成本并且落入合并约束极限集中的可能命令值集来定义选定命令值集的步骤510。选定命令值集包括每个受控变量的选定命令值。
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他部件。
输入/输出电路和装置包括模拟/数字转换器以及监控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控。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，该功能包括监控来自感测装置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控或以其他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。
MPC模块312或所描述的控制系统的其他模块(例如，发动机控制模块114)可以被配置为执行方法500的每个步骤。因此，关于图1至5的整个描述可以通过控制系统施加来执行图5中所示的方法500。另外，控制系统可以为或包括控制器，所述控制器包括被配置为执行方法500的步骤的多个控制逻辑。
控制系统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他持久存储器。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(包括具有连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、任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其他任何光学介质、穿孔卡、纸带、带有穿孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其他存储器芯片或存储器盒或计算机可读的任何其他介质。
查找表、数据库、数据仓库或本文描述的其他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 (8)

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：
为多个受控变量产生多个可能命令值集；
为所述多个受控变量产生初始约束集，所述初始约束集包括每个受控变量的上限和下限以及每个受控变量的变化率上限和下限；
为所述多个受控变量产生合并约束极限集，通过将所述上限和下限中的一者与所述变化率上限和下限中的一者合并来确定所述合并约束极限集的每个合并约束极限；
确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的成本；以及
选择所述多个可能命令值集中具有最低成本并且落在所述合并约束极限集内的所述可能命令值集来定义选定命令值集，所述选定命令值集包括每个受控变量的选定命令值，
其中，所述合并约束极限集包括每个受控变量的合并约束上限和每个受控变量的合并约束下限，所述方法还包括：
通过以下操作来确定每个受控变量的基于速率上限约束：
将相应受控变量的所述变化率上限乘以时间步长持续时间以确定所述相应受控变量的速率上限乘积；以及
将所述相应受控变量的所述速率上限乘积加到所述相应受控变量的最近时间步长的所述选定命令值；
通过以下操作来确定每个受控变量的基于速率下限约束：
将相应受控变量的所述变化率下限乘以所述时间步长持续时间以确定所述相应受控变量的速率下限乘积；以及
从所述相应受控变量的所述最近时间步长的所述选定命令值中减去所述相应受控变量的所述速率下限乘积；
通过选择所述相应受控变量的所述上限和所述相应受控变量的所述基于速率上限约束中的较小者来确定每个合并约束上限；以及
通过选择所述相应受控变量的所述下限和所述相应受控变量的所述基于速率下限约束中的较大者来确定每个合并约束下限。
2.根据权利要求1所述的方法，其还包括基于所述选定命令值集中的至少一个命令值来控制车辆参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其中基于相应受控变量的所述上限和所述相应受控变量的所述变化率上限中的一者而不是两者来确定所述成本，基于相应受控变量的所述下限和所述相应受控变量的所述变化率下限中的一者而不是两者来确定所述成本，所述方法还包括：
确定多个请求值；
确定多个预测值；以及
基于所述多个请求值、所述多个预测值以及多个加权因子来确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的所述成本，其中所述多个受控变量包括废气门开度面积、EGR阀开度面积、节气门开度面积、进气凸轮相位角以及排气凸轮相位角，其中所述多个预测值包括预测发动机输出转矩、预测APC、预测外部稀释量、预测内部稀释量、预测曲轴角度以及预测燃烧质量值，所述预测燃烧质量值是预测变化系数，所述方法还包括利用以下成本方程式来确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的所述成本：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中
Te_p=所述预测发动机输出转矩；
APC_p=所述预测APC；
Dil_ext_p=所述预测外部稀释量；
Dil_res_p=所述预测内部稀释量；
CA_p=相对于预定CA50值的所述预测曲轴角度；
COV_p=所述预测变化系数；
Te_r=请求发动机输出转矩；
APC_r=请求APC；
Dil_ext_r=请求外部稀释量；
Dil_res_r=请求内部稀释量；
CA_r=相对于所述预定CA50值的请求曲轴角度；
COV_r=请求变化系数；
WGO_c=命令废气门开度面积；
EGRO_c=命令EGR阀开度面积；
TO_c=命令节气门开度面积；
ICPA_c=命令进气凸轮相位角；
ECPA_c=命令排气凸轮相位角；
WGO_r=请求废气门开度面积；
EGRO_r=请求EGR阀开度面积；
TO_r=请求节气门开度面积；
ICPA_r=请求进气凸轮相位角；
ECPA_r=请求排气凸轮相位角；
Qy=每个y值的预定加权值；
Qu=每个u值的预定加权值；
QΔu=每个u值的变化率的预定加权值；
Δu=u值的变化率；
i=索引值；
k=预测步长；以及
T=转置矢量，
其中所述预测发动机输出转矩的预定加权值大于每个y值Qy的所有其他预定加权值。
4.一种用于控制具有内燃机的机动车辆的推进系统的控制系统，所述控制系统包括：
命令生成器模块，其被配置为对多个受控变量产生多个可能命令值集；
约束合并模块，其被配置为：
为所述多个受控变量产生初始约束集，所述初始约束集包括每个受控变量的上限和下限以及每个受控变量的变化率上限和下限；以及
为所述多个受控变量产生合并约束极限集，通过将所述上限和下限中的一者与所述变化率上限和下限中的一者合并来确定所述合并约束极限集的每个合并约束极限；
成本模块，其被配置为确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的成本；以及
选择模块，其被配置为选择所述多个可能命令值集中具有最低成本并且落在所述合并约束极限集内的所述可能命令值集来定义选定命令值集，所述选定命令值集包括每个受控变量的选定命令值，
其中，所述合并约束极限集包括每个受控变量的合并约束上限和每个受控变量的合并约束下限，所述约束合并模块被配置为：
通过以下操作来确定每个受控变量的基于速率上限约束：
将相应受控变量的所述变化率上限乘以时间步长持续时间以确定所述相应受控变量的速率上限乘积；以及
将所述相应受控变量的所述速率上限乘积加到所述相应受控变量的最近时间步长的所述选定命令值；
通过以下操作来确定每个受控变量的基于速率下限约束：
将相应受控变量的所述变化率下限乘以所述时间步长持续时间以确定所述相应受控变量的速率下限乘积；以及
从所述相应受控变量的所述最近时间步长的所述选定命令值中减去所述相应受控变量的所述速率下限乘积；
通过选择所述相应受控变量的所述上限和所述相应受控变量的所述基于速率上限约束中的较小者来确定每个合并约束上限；以及
通过选择所述相应受控变量的所述下限和所述相应受控变量的所述基于速率下限约束中的较大者来确定每个合并约束下限。
5.根据权利要求4所述的控制系统，其还包括致动模块，所述致动模块被配置为基于所述选定命令值集中的至少一个命令值来控制车辆参数。
6.根据权利要求4所述的控制系统，其还包括：
参考生成器，其被配置为确定多个请求值；以及
预测模块，其被配置为确定多个预测值，所述成本模块被配置为基于所述多个请求值、所述多个预测值以及多个加权因子来确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的所述成本，
其中所述多个受控变量包括废气门开度面积、EGR阀开度面积、节气门开度面积、进气凸轮相位角以及排气凸轮相位角，并且其中所述多个预测值包括预测发动机输出转矩、预测APC、预测外部稀释量、预测内部稀释量、预测曲轴角度以及预测燃烧质量值，所述预测燃烧质量值是预测变化系数，其中所述成本模块被配置为利用以下成本方程式来确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的所述成本：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
Figure DEST_PATH_IMAGE005
Figure DEST_PATH_IMAGE006
其中
Te_p=所述预测发动机输出转矩；
APC_p=所述预测APC；
Dil_ext_p=所述预测外部稀释量；
Dil_res_p=所述预测内部稀释量；
CA_p=相对于预定CA50值的所述预测曲轴角度；
COV_p=所述预测变化系数；
Te_r=请求发动机输出转矩；
APC_r=请求APC；
Dil_ext_r=请求外部稀释量；
Dil_res_r=请求内部稀释量；
CA_r=相对于所述预定CA50值的请求曲轴角度；
COV_r=请求变化系数；
WGO_c=命令废气门开度面积；
EGRO_c=命令EGR阀开度面积；
TO_c=命令节气门开度面积；
ICPA_c=命令进气凸轮相位角；
ECPA_c=命令排气凸轮相位角；
WGO_r=请求废气门开度面积；
EGRO_r=请求EGR阀开度面积；
TO_r=请求节气门开度面积；
ICPA_r=请求进气凸轮相位角；
ECPA_r=请求排气凸轮相位角；
Qy=每个y值的预定加权值；
Qu=每个u值的预定加权值；
QΔu=每个u值的变化率的预定加权值；
Δu=u值的变化率；
i=索引值；
k=预测步长；以及
T=转置矢量。
7.一种用于机动车辆的推进系统，所述推进系统包括：
进气歧管，其具有节气门，所述节气门被配置为控制通过选择性可变节气门开度面积吸入所述进气歧管的空气量；
内燃机，其限定至少一个活塞-气缸组件，所述活塞-气缸组件包括能够滑动地设置在缸膛内的活塞；
曲轴，其能够旋转以提供驱动转矩以推进所述机动车辆，所述活塞-气缸组件被配置为燃烧空气/燃料混合物以使所述曲轴旋转；
进气阀，其被配置为将空气从所述进气歧管吸入所述活塞-气缸组件中；
进气凸轮轴，其被配置为旋转以控制所述进气阀；
进气凸轮相位器，其被配置为通过控制进气凸轮相位角来控制所述进气凸轮轴的旋转；
排气阀，其被配置为排出来自所述活塞-气缸组件的排气；
排气凸轮轴，其被配置为旋转以控制所述排气阀；
排气凸轮相位器，其被配置为通过控制排气凸轮相位角来控制所述排气凸轮轴的旋转；
涡轮增压器，其具有涡轮，所述涡轮被配置为由所述排气提供动力，所述涡轮增压器被配置为将压缩空气输送到所述节气门；
废气门，其被配置为允许所述废气的至少一部分通过选择性可变废气门开度面积绕过所述涡轮增压器的所述涡轮；
排气再循环阀，其被配置为通过可选择性可变排气再循环阀开度面积选择性地将所述排气的一部分再循环到所述进气歧管；以及
控制系统，其包括：
命令生成器模块，其被配置为对多个受控变量产生多个可能命令值集，所述多个受控变量选自以下各项：所述废气门开度面积、所述节气门开度面积、所述排气再循环阀开度面积、所述进气凸轮相位角以及所述排气凸轮相位角；
约束合并模块，其被配置为：
为所述多个受控变量产生初始约束集，所述初始约束集包括每个受控变量的上限和下限以及每个受控变量的变化率上限和下限；以及
为所述多个受控变量产生合并约束极限集，通过将所述上限和下限中的一者与所述变化率上限和下限中的一者合并来确定所述合并约束极限集的每个合并约束极限；
成本模块，其被配置为确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的成本；以及
选择模块，其被配置为选择所述多个可能命令值集中具有最低成本并且落在所述合并约束极限集内的所述可能命令值集来定义选定命令值集，所述选定命令值集包括每个受控变量的选定命令值。
8.根据权利要求7所述的推进系统，所述合并约束极限集包括每个受控变量的合并约束上限和每个受控变量的合并约束下限，所述约束合并模块被配置为：
通过以下操作来确定每个受控变量的基于速率上限约束：
将相应受控变量的所述变化率上限乘以时间步长持续时间以确定所述相应受控变量的速率上限乘积；以及
将所述相应受控变量的所述速率上限乘积加到所述相应受控变量的最近时间步长的所述选定命令值；
通过以下操作来确定每个受控变量的基于速率下限约束：
将相应受控变量的所述变化率下限乘以所述时间步长持续时间以确定所述相应受控变量的速率下限乘积；以及
从所述相应受控变量的所述最近时间步长的所述选定命令值中减去所述相应受控变量的所述速率下限乘积；
通过选择所述相应受控变量的所述上限和所述相应受控变量的所述基于速率上限约束中的较小者来确定每个合并约束上限；以及
通过选择所述相应受控变量的所述下限和所述相应受控变量的所述基于速率下限约束中的较大者来确定每个合并约束下限，其中每个可能命令值集包括可能的命令废气门开度面积、可能的命令节气门开度区域、可能的命令排气再循环阀开度区域、可能的命令进气凸轮相位角以及可能的命令排气凸轮相位角，并且所述选定可能命令值集包括选定的命令废气门开度面积、选定命令的节气门开度区域、选定命令的排气再循环阀开度区域、选定命令的进气凸轮相位角以及选定的命令排气凸轮相位角，所述推进系统还包括：
增压致动器模块，其被配置为基于所述选定的命令废气门开度面积来调整所述废气门开度面积；
节气门致动器模块，其被配置为基于所述选定的命令节气门开度面积来调整所述节气门开度面积；
排气再循环致动器模块，其被配置为基于所述选定的命令排气再循环阀开度面积来调整所述排气再循环阀开度面积；
相位致动模块，其被配置为基于所述选定的命令进气凸轮相位角来调整所述进气凸轮相位角，所述相位致动模块还被配置为基于所述选定的命令排气凸轮相位角来调整所述排气凸轮相位角；
参考生成器，其被配置为确定多个请求值，所述多个请求值包括请求废气门开度面积、请求节气门开度面积、请求排气再循环阀开度面积、请求进气凸轮相位角以及请求排气凸轮相位角；以及
预测模块，其被配置为确定多个预测值，所述成本模块被配置为基于所述多个请求值、所述多个预测值以及多个加权因子来确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的所述成本，其中所述多个预测值包括预测发动机输出转矩、预测APC、预测外部稀释量、预测内部稀释量、预测曲轴角度以及预测燃烧质量值，所述预测燃烧质量值是预测变化系数，其中所述成本模块被配置为利用以下成本方程式来确定所述多个可能命令值集中的每个可能命令值集的所述成本：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
Figure DEST_PATH_IMAGE008
其中
Te_p=所述预测发动机输出转矩；
APC_p=所述预测APC；
Dil_ext_p=所述预测外部稀释量；
Dil_res_p=所述预测内部稀释量；
CA_p=相对于预定CA50值的所述预测曲轴角度；
COV_p=所述预测变化系数；
Te_r=请求发动机输出转矩；
APC_r=请求APC；
Dil_ext_r=请求外部稀释量；
Dil_res_r=请求内部稀释量；
CA_r=相对于所述预定CA50值的请求曲轴角度；
COV_r=请求变化系数；
WGO_c=所述可能的命令废气门开度面积；
EGRO_c=所述可能的命令排气再循环阀开度面积；
TO_c=所述可能的命令节气门开度面积；
ICPA_c=所述可能的命令进气凸轮相位角；
ECPA_c=所述可能的命令排气凸轮相位角；
WGO_r=所述请求废气门开度面积；
EGRO_r=所述请求排气再循环阀开度面积；
TO_r=所述请求节气门开度面积；
ICPA_r=所述请求进气凸轮相位角；
ECPA_r=所述请求排气凸轮相位角；
Qy=每个y值的预定加权值；
Qu=每个u值的预定加权值；
QΔu=每个u值的变化率的预定加权值；
Δu=u值的变化率；
i=索引值；
k=预测步长；以及
T=转置矢量。
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