CN110979298B - 具有连续致动器和多个离散模式的动力传动系的预测扭矩管理 - Google Patents

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Abstract

一种控制多个连续致动器以实现系统中的离散操作模式的方法。所述方法可以包括确定系统的期望输出状态，包括通过系统的动态预测模型处理多个连续致动器的控制输入集，然后通过动态预测模型处理控制输入集以确定可能的控制解决方案，用于在校准的未来时间点实现系统的期望输出状态。所述方法可以包括使用成本函数逻辑块从可能的控制解决方案中识别用于在未来时间点执行离散模式的最低成本控制解决方案，通过实时逻辑块优化处理最低成本控制解决方案，用于确定离散模式的优化解决方案，然后在未来时间点执行优化解决方案。

Description

具有连续致动器和多个离散模式的动力传动系的预测扭矩 管理
引言
内燃发动机可以联接到动力传动系统中的行星齿轮变速器。动力传动系包括多个致动器。例如，发动机的工作点由油门、燃料喷射器、进气阀和排气阀以及凸轮轴形式的致动器确定。因为这种致动器具有连续可变的输出，所以它们可以被称为连续致动器。某些动力传动系部件能够以离散模式操作，例如变速器的固定档档位状态。在一些动力传动系配置中，还可以通过选择性地停用发动机的一些燃烧汽缸来增加燃料经济性。有效汽缸的数量，即在给定工作点保持提供燃料和燃烧的特定汽缸，同样是离散量，因此是离散模式的另一个示例。
发明内容
当使用一个或多个连续致动器来控制转换到离散操作模式或从离散操作模式转换出时，存在混合控制问题。鉴于在诸如动力传动系的复杂动力传动系统中存在大量控制变量，使用预编程的查找表或模式转换计划难以准确且有效地校准针对混合控制问题的鲁棒控制解决方案。模式转换效率影响给定模式转换的噪声或感觉，即，在模式转换期间存在或不存在赋予动力传动系的变速系统可感知的扭矩瞬变。本公开涉及在面对上述混合控制问题时改进示例动力传动系的瞬态扭矩性能。
在说明性示例实施方式中，通过一个或多个连续致动器实时选择和控制的离散模式是在给定发动机操作点处提供燃料和燃烧的发动机汽缸的数量。关于选择性汽缸停用，通常传统上使用在多个相应的发动机操作点上填充有相应数量的有效汽缸的查找表来调度燃烧汽缸的数量。自组织模式切换逻辑可用于尝试最小化在汽缸停用或重新激活时施加的扭矩瞬变。
例如，在选择性汽缸停用期间，查找表可能要求“向上切换事件”，其中对指定数量的附加汽缸提供燃料和燃烧同时控制器延迟点火，从而保持发动机扭矩以免增加。当在“向下切换事件”期间需要更少的汽缸时，可以结合预定水平的点火延迟来增加歧管空气压力。歧管空气压力的增加有助于保持期望水平的发动机扭矩，其中阀门切换响应于歧管空气压力上升到足以使用预定的减少数量的汽缸来维持发动机扭矩的水平。这种方法依赖于预编程的控制结果，因此难以有效且彻底地校准。因此，最终控制结果在很大程度上取决于填充表中包含的校准数据的质量。
相比之下，本策略使用前瞻性的基于模型的逻辑来实现预测/前瞻控制框架，其中与连续致动器的控制协调地实时确定离散操作模式，例如但不限于燃烧的发动机汽缸的数量或固定的变速器齿轮状态。本控制逻辑的基础是(i)动态预测模型逻辑块，(ii)可调成本函数公式逻辑块，以及(iii)实时优化逻辑块的集成和协调使用。
在示例实施例中，一种用于控制系统中的多个连续致动器以在系统中实现离散操作模式的方法，包括：将多个连续致动器的多个控制输入提供给系统的动态预测模型，其中控制输入共同描述系统的期望输出状态。所述方法还包括使用动态预测模型确定一组可能的控制解决方案，用于在未来时间点实现系统的期望输出状态，然后使用控制器的成本函数逻辑块从可能的控制解决方案中识别，用于在未来时间点执行离散操作模式的最低机会成本控制解决方案。该过程连续发生，使得控制器持续向前看未来的下一个时间点并实时适应变化的输入集。
所述方法还包括通过控制器的实时优化逻辑块处理最低机会成本控制解决方案，以确定用于实现离散操作模式的优化解决方案，并且此后通过控制器执行优化解决方案从而在未来时间点将系统转换到离散操作模式。
所述系统可包括内燃发动机，其中连续致动器包括发动机的油门和燃料喷射器，并且离散操作模式包括发动机的有效汽缸的数量。
成本函数逻辑块基于发动机的燃料经济性确定最低成本控制解决方案。控制器可以使有效汽缸的数量最小化，同时将来自发动机的扭矩保持在预定水平。
成本函数可以包括针对包括未来时间点的前瞻性预测范围的未来扭矩需求。
控制输入集可以包括油门、废气门位置、燃料正时和数量、以及发动机的可变气门正时。
在其他实施例中，所述系统可包括内燃发动机和可通过输入离合器连接到发动机的变速器。在这种情况下，连续致动器可包括发动机的油门和燃料喷射器，并且离散操作模式可包括变速器的档位状态。
在一些实施例中，通过实时优化逻辑块处理最低成本控制解决方案包括使用从凸优化、二次规划和混合整数二次规划中选择的混合求解器。
混合求解器可以可选地基于系统的负载和速度从凸优化、二次规划和混合整数二次规划选项中进行选择。
通过实时优化逻辑块处理最低机会成本控制解决方案可以包括使用舍入特征，其中控制器在所述一组可能的控制解决方案的整个范围内使用凸二次规划来找到最优解决方案，将最优解决方案截断为最接近的可能值，并在执行离散模式时使用最接近的可能值作为优化解决方案。
还公开了一种具有离散操作模式的系统。所述系统包括被配置为实现离散操作模式的多个连续致动器，以及如上所述配置的控制器。
本公开的上述特征和优点以及其他特征和优点将从以下结合附图对实现本公开的最佳模式的详细描述中变得清楚。
附图说明
图1是具有动力传动系和控制器的示例性车辆的示意图，其中控制器提供如本文所述的基于预测模型的混合控制架构。
图2是图1的控制器的示意性逻辑流程图。
图3A和3B是图1中所示的车辆发动机的预测和操纵扭矩输出的代表性时间图。
图4是由图2的控制器产生的示例优化解决方案的示意图。
图5是发动机速度(水平轴)与负载(竖直轴)的示意图，其描绘了用于使用图2的控制器实现混合求解器函数的标称开关图。
图6A、6B和6C是具有和不具有本控制架构的实施方式的发动机扭矩(图6A)、汽缸燃料消耗(图6B)和有效汽缸的数量(图6C)的示例性时间曲线图。
本公开易于进行各种修改和替换形式，并且已经通过附图中的示例示出了一些代表性实施例，并且将在本文中对其进行详细描述。然而，本公开的新颖方面不限于附图中示出的特定形式。相反，本公开将覆盖落入由所附权利要求限定的本公开的范围内的修改、等同物、组合和/或替代。
具体实施方式
参考附图，其中相同的附图标记表示若干附图中的相同或相似的部件，图1中示出了示例性车辆10。虽然为了说明的一致性，下面参考各种附图描述车辆10，本教导可以有利地应用于其他动力传动系统，无论是车辆(汽车、船舶、飞机、铁路车辆等)还是非车辆，例如固定发电厂。
图1的示例性车辆10包括内燃发动机(E)12、变速器(T)20和控制器50。如下面特别参考图2-6C所详述，控制器50使用前瞻/基于预测模型的方法，为上述混合控制问题找到机会成本优化解决方案，其成本由特定因素或重要因素加权，例如，相对于发动机12的扭矩性能的燃料经济性权衡。即，控制器50被配置为在不同的离散操作模式之间自动转换，并且可选地使用一个或多个连续致动器的混合控制来精确地确定何时开始这种转换。作为期望的控制结果，相对于现有的查找表或自组织编程方法，改善了离散模式之间的转换的效率和感觉，结果在转换期间降低了噪声、振动和粗糙度。
在示例性说明中，发动机12可以具有油门形式的连续致动器、燃料喷射器控制燃料喷射量、凸轮位置和/或在发动机12的各个汽缸12C的进气和排气上的可变阀门位置。为了说明的目的，离散模式可以是提供燃料和燃烧的汽缸12C的数量，即有效汽缸12C的数量。在本公开的范围内可以设想其他连续致动器，包括变速器20的固定档位状态，例如，第一档、第二档、第三档等。控制器50的操作在下面参考图2-6C进一步详细描述，这种操作不限于车辆或动力传动系的使用。
此外，关于图1的示例性车辆10，发动机12可以通过输入离合器(CI)选择性地连接到变速器20，输入离合器(CI)例如是摩擦离合器或液力变矩器组件。发动机12的汽缸12C的燃烧被配置为产生发动机扭矩(箭头T12)，其中发动机扭矩(箭头T12)通过输入离合器(CI)传递到变速器20的输入构件21。变速器20的输出构件121将输出扭矩(箭头TO)传递到一个或多个驱动轴22，驱动轴22联接到一组驱动轮14。在这样的实施例中，发动机12、变速器20和其他联接的部件和包括控制器50的控制结构，共同形成动力传动系统24。因此，通过具有最小扭矩扰动的模式转换来维持发动机扭矩(箭头T12)是本方法的益处。
在车辆10的可选的带电变型中，高压电池组(BHV)15可以通过高压DC电压总线11电连接到功率逆变器模块(PIM)16。PIM 16可以通过来自控制器50或另一控制单元的PWM电压控制信号控制，以通过高压AC电压总线111输出交流电压(VAC)。反过来，在一些实施例中，电机(ME)18的相绕组可以通过AC电压总线111通电，以通过转子19产生马达扭矩(箭头T18)，其中马达扭矩(箭头T18)作为部分或全部输入扭矩(箭头TI)传输到变速器20。辅助电源模块(APM)25可以连接到高压总线11，并且可以配置为DC-DC转换器以通过辅助电压总线13输出低/辅助电压。辅助电池(BAUX)26可以连接到辅助电压总线13。在图1的示例性实施例中，电机18(当动力传动系统24的一部分时)将在本公开的范围内形成另一连续致动器。
为了执行根据本公开的混合和控制功能，图1的控制器50被编程有预测模型(PM)52、成本函数公式(CFF)逻辑模块54和实时优化(RTO)逻辑模块56。控制器50实时接收控制输入(箭头CCI)，控制器50具有处理器(P)和存储器(M)。存储器(M)包括有形的非暂时性存储器，例如只读存储器，无论是光学的、磁性的、闪存的还是其他的。控制器50还包括足够数量的随机存取存储器、电可擦除可编程只读存储器等，以及高速时钟和计数器、模数转换器和数字模拟电路，以及输入/输出电路和设备，以及适当的信号调理和缓冲电路。指令100的执行使控制器50能够自动产生控制输出信号(箭头CCO)并将其传输到动力传动系24，以控制发动机12、变速器20或动力传动系统24的其他部件的操作。
图1中示意性示出的控制器50被配置为通过嵌入式控制逻辑50L执行指令100，其逻辑流程在图2中示意性地示出。示例实施例中的控制逻辑50L包括前馈(FF)逻辑块60和62以及混合控制块64。在图2-6C中阐述的示例中使用的变量是非限制性的，并且因此旨在在示例性的说明的背景下示出本教导，其中连续致动器是图1的发动机12的那些致动器。在这样的实施例中，代表或响应于用户请求的或自主请求的发动机扭矩(箭头T12)和/或输出扭矩(箭头TO)的到发动机12的代表性控制输入集(U)可包括诸如油门(uth)，废气门位置(uwg)，燃料正时和数量(uf)，可变阀门正时(uVVT)和/或其他合适的输入的变量。发动机12最终响应的方式或控制输出集(Y)由诸如扭矩(TQ)、歧管气压(MAP)、汽缸充气(CAC)、空燃比(λ)等的值捕获。
在图2所示的示例性控制逻辑50L中，期望扭矩(TQdes)和发动机速度(RPM)可以被馈送到前馈逻辑块60和62。根据期望值，控制器50可以例如从查找表确定相应的一组输出值。例如，前馈逻辑块60可以输出发动机12的进气和排气凸轮(分别为ICam和ECam)的定时，以及也是定时量的点火提前(SA)值。在被控制的离散模式是如图1所示的发动机12的汽缸12C的数量的示例实施例中，前馈逻辑块60还可以输出满足输入要求所需的有效汽缸12C(nref)的标称数量。根据各种输入值，前馈逻辑块62可以确定到发动机12的参考输入集(Uref)，其中Uref是没有混合控制块64的示例参考值，其中控制器50通常期望命令来自发动机12的相关联的连续致动器。
在控制逻辑50L的流程内，混合控制逻辑64从前馈逻辑块60分别接收各种查找表或功能输出，来自前馈逻辑块62的参考输入集(Uref)，以及期望的和反馈/感测的输入(Ydes和Yfbk)。混合动力控制逻辑64最终确定并输出控制输入集(U)到连续致动器并且还输出模式决策(n)，其中值(n)在这种情况下是发动机12的有效汽缸12C的数量，在任何离散时刻，它又可以是整数或分数值。混合动力控制逻辑64还可以输出点火提前增益(gSA)作为0和1之间的值，代表发动机扭矩的点火延迟量，例如gSA＝0.5，导致扭矩减小50％。
关于图2所示的混合控制逻辑64，图1的控制器50基于通过CFF模块54制定的机会成本函数的RTO模块56的实时优化，制定动力传动系24的预测控制，所有这些都受到由PM52和其他操作约束所体现的动态预测模型的影响。
首先参考图2的PM 52，PM 52体现了受控系统的动态预测模型，例如在本说明中的图1的车辆10或动力传动系24。这种预测模型可以用数学表达如下：
Figure BDA0002085015250000071
这里，A和B是原始系统矩阵，其中ncyl用作模型参数。例如：
Figure BDA0002085015250000072
Figure BDA0002085015250000073
其中τλ是时间常数，RS是气体常数，CFC和CAC分别是汽缸燃料充量和汽缸充气量，Ath代表油门的有效面积，η是指容积效率，ψ是油门两端的压力比的非线性函数，即孔口方程的形式，φ是当量比，Pim是指进气歧管压力，Tamb是环境温度，以及Tim表示输入歧管温度。另外，上述等式中的N是对应于图1的发动机12的发动机速度，Vim是进气歧管容积，Vcy1是汽缸排量容积，并且AFRS是化学计量空燃比。变量向量ρ定义了一组实时控制数据和测量值，例如，ρ＝(N,Pim,ICam,ECam,Tim,Pamb,Tamb)。换句话说，原始系统矩阵由变量向量ρ参数化，可以实时更新。发动机12的扭矩输出可以根据状态确定，包括CAC、CFC、SA和上面提到的ρ矢量。
通过上述数学表示呈现控制编程难题，因为诸如汽缸数(ncyl)之类的某些值可能不会示为控制输入本身，而是仍然是影响系统动态的参数。相反，活动汽缸12C的数量可以通过混合逻辑模块64实时确定为模式决策。因此，可以使用分析或线性化来执行模型重新格式化，引入ncyl＝1+ncyl,B的关系，以便将上述等式转换为下面的等式，其中值为ncyl,B此后的作用类似于控制输入：
Figure BDA0002085015250000081
因此，具有现在转换到输入域的有效汽缸12C(ncyl)的数量的系统矩阵可以表示如下：
Figure BDA0002085015250000082
Figure BDA0002085015250000083
虽然在这种情况下将汽缸12C的数量描述为由控制器50确定的输出，但是如果预先确定了这种切换决策，则准混合解决方案可以使活动汽缸停用。在这样的实施例中，汽缸12C的数量可以用作控制输入。
关于图2的成本函数公式(CFF)模块54，该逻辑块在利用强制燃料经济性优化来管理图1的动力传动系24的扭矩时建立可校准的成本权衡，并因此用作集成模式决策工具和离散模式开关。CFF模块54建立唯一的成本函数(J)，例如，
Figure BDA0002085015250000084
因此，控制器50寻求最小化成本J并将扭矩跟踪与整组控制输入集合，包括在该示例中包括汽缸数(ncyl)和燃料经济性(FE)。
上述成本函数的一部分是矢量形式的预测误差(ep)及其转置(T)，即
Figure BDA0002085015250000085
ep＝P(z-1)[Ydes-Yfbk]
其中P(z-1)是动态设计参数/滤波器，用于平滑误差矢量[Ydes-Yfbk]，而误差矢量又是期望输出和测量输出之间的差值。因此，CFF模块54将未来扭矩需求(时间t到时间t+N)计入到给定的大小为N的前瞻性预测范围内的成本和控制参考中。最终控制输入矢量u与其对应的标称参考值(由uref表示)的偏差也在总成本函数J中捕获。
关于燃料经济性(FE)，并且与说明性活动汽缸停用情形中的发动机12的控制的非限制性示例实施例一致，理想地，CFF模块54寻求最小化CAC或ncyl，同时仍然提供来自图1的发动机12的相同扭矩。
FE＝f[W1(z-1)CAC,W2(z-1)ncyl,...]
其中W1，W2等为过滤器或成本处罚。CFF模块54可以可选地包括开关商业处罚，例如，通过处罚发动机汽缸数量的变化或者通过使用其他噪声度量作为成本函数中的附加项。
图3A和3B示出了CFF模块54的基本前瞻操作原理。图3A及其组成曲线组70比图3B所示的更早一个时间步(N-1)。在图3A中，线71表示期望值r(t)，例如来自发动机12的扭矩，曲线72是输出值，例如发动机扭矩，曲线74是可能的离散模式输出δk，例如汽缸12C的数量。并且曲线76是操纵的连续输出，例如油门或另一个连续致动器。控制器在每个时间步确定连续和离散控制输入的最佳序列，并将时间t的值应用于发动机。当从图3A移动到图3B和曲线组80时，曲线81、82、84和86对应于图3A的曲线71、72、74和76，预测输出的性质随着最小化累积成本的最佳控制值而变化。因此，控制器50使用图2的控制逻辑50L实时修改操纵的输出。
图2的实时优化(RTO)模块56包含实时优化器，因此被配置为确定用于最小化上述成本函数(J)的最佳未来控制序列。换句话说，RTO模块56通过最小化实现这种控制集的成本(J)来优化组合连续控制序列和离散模式序列的值的特定控制集(U)。存在用于实现RTO模块56的各种选项，包括使用基本混合求解器、停留时间特征和舍入特征。
如本领域普通技术人员将理解的，基本混合求解器可以使用诸如凸优化、二次规划(QP)或混合整数二次规划(MIQP)的优化。对于凸解集J(u,δ)，其中δ∈{0,1}，如图4所示，优化解可以由点(POPT)表示。
停留时间特征可以包括在标称或默认模式切换线93周围触发混合求解器功能，这样的选项可以在执行RTO模块56的功能时减少计算负担并提高控制器50的吞吐量。例如，混合求解器可以使用图5的映射90，其描绘了竖直轴线上的负载(L)和水平轴线上的发动机速度(N)。标称模式开关线93可以被编程到控制器50的存储器中并且如虚线92和192所示被限制，以提供可以使用基本混合求解器(例如，MIQP)的区域。在虚线92和192之外，可以使用诸如凸QP之类的计算量较小的优化技术。
上面提到的第三种选择，即舍入，可用于得到大量的吞吐量节省的好处。使用这种方法，控制器50可以将离散模式(例如，ncyl)视为连续函数，然后在解集的整个范围内使用凸QP以找到最佳值(不将其约束为离散的)和还将得到的最佳值截断为最接近的应用值，作为离散模式输入。
在另一个变型中，可以列举可能有限的一组前瞻离散模式组合，同时为每个可能的模式序列识别连续致动器的对应凸二次规划(QP)解。然后将最低成本的连续输入和离散模式组合的解决方案确定为最终控制输入。举例来说，考虑两种可能的离散模式的情况，例如有效汽缸数ncy1。对于大小为N的预测范围，存在2N种可能发生模式改变序列的方式。在这种情况下，枚举意味着，对于这两种情况，为剩余的连续致动器运行QP并选择具有最低QP结果的解决方案。运行两个QP，其中仅连续致动器尝试所有可能的模式组合，在该示例说明中为两个，例如，如果N＝1，则ncy1＝{2或4}作为示例。当具有最低成本的连续致动器的数量假定ncyl＝2时，运行QP1给出第一解决方案(U1)。当具有最低成本的连续致动器的数量假设ncyl＝4时，QP2给出第二解(U2)。如果QP2小于QP1，整体最优解将是解U2。
在图6A-C的时间曲线95、96和97中分别描绘了上述控制器50及其编程控制逻辑50L的应用，用于扭矩传递(图6A)、燃料消耗(图6B)和汽缸数ncyl(图6C)，横轴表示时间(t)。总的来说，图6A-C描绘了当选择性地停用图1中所示的发动机12的一些汽缸12C同时提供基本相同的扭矩时的改进的燃料经济性。在这种情况下关于精确何时停用汽缸12C的决策由控制器50使用图2的控制逻辑50L自主地执行。有效汽缸的实际数量(ncyl，act)在图6C中示出，其中曲线97A示出相对于曲线97B，更多的燃烧汽缸12C。
在图6A中，对应于图1的发动机扭矩(T12)的发动机扭矩(TQ)在竖直轴上以牛顿-米(Nm)表示，曲线95A和95B分别表示发动机12的扭矩传递，其中曲线95A为所有汽缸12C燃烧，并且曲线95B为少于所有有效汽缸12C。曲线95A和95B重叠，这表明控制器50保持图1的发动机12的扭矩具有更少的有效汽缸12C。
在图6B中，在竖直轴上表示每次压缩事件的以毫克燃料计的汽缸燃料消耗(CFC)，曲线96A和96B分别表示发动机12的扭矩传递，其中曲线96A为所有汽缸12C燃烧并且曲线96B为少于所有汽缸12C燃烧。如通过曲线96A和96B之间的差值或德尔塔(Δ)所捕获的那样，并且如预期的那样，由于更少的点火汽缸12C，燃料消耗减少。
根据以上公开内容，本领域普通技术人员将理解，能够控制多个连续致动器以实现系统中的离散操作模式的方法。例如，用户可以请求图1的动力传动系统24或车辆10的期望输出状态，或者通过向控制器50的动态预测模型提供用于连续致动器的控制输入集来自主地请求期望输出状态，然后控制器50的动态预测模型确定用于在未来时间点(例如，未来N秒)实现期望输出状态的一组可能的控制解决方案。然后，成本函数逻辑块从该组可能的控制解决方案中识别用于在未来时间点执行离散操作模式的最低机会成本控制解决方案，例如，在燃料经济性或发动机扭矩性能方面。通过实时优化逻辑块处理最低机会成本控制解决方案以确定用于执行离散操作模式的本地优化解决方案，例如图1中的用于提供燃料和燃烧的有效汽缸12C的数量，然后执行优化解决方案作为在未来时间点将系统转换为离散操作模式时的最优解决方案。
如上所述，可以使用图2的控制逻辑50L代替离散模式之间的自组织或预先安排的切换。基于模型的集成设计建立了一个动态的预测控制框架，在该框架中，与连续致动器的控制协调地决定和利用离散切换。使用可校准窗口来预测未来的校准时间间隔，例如0.5-2秒，控制器50能够使用当前性能值和动态模型来迭代地确定将来可能的控制动作，并且预测未来一个或多个时间步处的系统输出。驾驶员需求被转换成每个连续致动器的动态参考值，通过用于预测的预测模型进行修改并进行选择以最小化成本，并且每个可能的控制动作都具有相关联的成本。在每个时间步实时解决二次规划问题以找到具有最低成本的控制动作，并且可以选择使用基于操作点的QP或MIQP。而且，通过预测将来，控制器50能够在模式改变发生之前考虑模式改变的影响，从而提供用于致动器开始准备模式切换的机制。
无论是用于确定离散模式转变的定时还是用于在预定时间执行这种转变，本方法被配置为最小化否则可能导致的扭矩瞬变。以这种方式，在图1的示例性动力传动系24或其他系统中可以最小化噪声、振动和粗糙度，伴随着减少协调扭矩管理的校准工作。鉴于前述公开内容，本领域普通技术人员将容易理解这些和其他益处。
虽然已经详细描述了一些最佳模式和其他实施例，但是存在用于实践所附权利要求中限定的本教导的各种替代设计和实施例。本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围的情况下，可以对所公开的实施例进行修改。此外，本概念明确地包括所描述的元素和特征的组合和子组合。详细描述和附图是对本教导的支持和描述，本教导的范围仅由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种用于控制动力传动系统中的多个连续致动器以在动力传动系统中实现离散操作模式的方法，所述方法包括：
将所述多个连续致动器的控制输入集提供给所述动力传动系统的具有动态预测模型的控制器，所述控制输入集共同描述所述动力传动系统的期望输出状态；
通过所述动态预测模型实时处理所述控制输入集，作为定义实时控制数据和测量值的变量向量的函数，以确定一组可能的控制解决方案，用于在校准的未来时间点实现所述动力传动系统的期望输出状态；
通过最小化机会成本函数同时保持所述动力传动系统的预定输出，使用所述控制器的成本函数逻辑块从所述一组可能的控制解决方案中识别用于在所述校准的未来时间点执行所述离散操作模式的最低机会成本控制解决方案；
通过所述控制器的实时优化逻辑块处理所述最低机会成本控制解决方案，以确定用于实现所述离散操作模式的优化解决方案；以及
通过所述控制器执行所述优化解决方案，从而在所述校准的未来时间点将所述动力传动系统转换到所述离散操作模式。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述动力传动系统包括具有选择性汽缸停用功能的内燃发动机，所述连续致动器包括所述发动机的油门和燃料喷射器，其中所述离散操作模式包括所述发动机的有效汽缸的数量。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述成本函数逻辑块通过最小化所述机会成本函数基于所述发动机的燃料经济性确定所述最低机会成本控制解决方案，并且其中所述控制器被配置为最小化有效汽缸的数量，同时将来自所述发动机的扭矩作为所述预定输出保持在由所述控制输入集确定的预定水平。
4.根据权利要求2所述的方法，其中识别所述最低机会成本控制方案包括评估所述机会成本函数在包括所述未来时间点的前瞻预测范围内来自所述发动机的未来扭矩需求。
5.根据权利要求2所述的方法，其中所述控制输入集包括油门水平、废气门位置、燃料正时和数量以及所述发动机的可变阀门正时。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述动力传动系统包括内燃发动机和可通过输入离合器连接到所述发动机的变速器，所述连续致动器包括所述发动机的油门和燃料喷射器，并且所述离散操作模式包括所述变速器的档位状态。
7.根据权利要求1所述的方法，其中通过所述实时优化逻辑块处理所述最低机会成本控制解决方案包括使用从由以下各项组成的组中选择的混合求解器方法：凸优化、二次规划和混合整数二次规划。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述混合求解器方法基于所述动力传动系统的负载和速度来选择所述凸优化、所述二次规划或所述混合整数二次规划。
9.根据权利要求1所述的方法，其中通过所述实时优化逻辑块处理所述最低机会成本控制解决方案包括使用舍入特征，其中所述控制器在所述一组可能的控制解决方案的整个范围内使用凸二次规划，以找到最优解决方案，并且将所述最优解决方案截断为最接近的可能值，并且使用所述最接近的可能值作为所述优化解决方案来执行所述离散操作模式。
10.根据权利要求1所述的方法，其中通过所述实时优化逻辑块处理所述最低机会成本控制解决方案包括枚举一组可能的解决方案以及为每个可能模式序列识别所述连续致动器的对应凸二次规划解决方案以确定实施所述离散操作模式的所述优化解决方案。
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