CN111114522A - 使用无级变速器来稳态控制基于模型预测控制的动力系统 - Google Patents

使用无级变速器来稳态控制基于模型预测控制的动力系统 Download PDF

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CN111114522A CN201910414319.1A CN201910414319A CN111114522A CN 111114522 A CN111114522 A CN 111114522A CN 201910414319 A CN201910414319 A CN 201910414319A CN 111114522 A CN111114522 A CN 111114522A
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Abstract

一种用于控制机动车辆的推进系统的方法包括：在瞬态操作条件期间优化扭矩控制和燃料经济性；执行稳态控制启用函数以识别何时存在稳态操作条件，包括：确定命令的轴扭矩；获取测得的实际轴扭矩；以及识别所述命令的轴扭矩何时基本上等于所述测得的实际轴扭矩并且输出信号；并且还包括：将从所述控制启用函数输出的信号引导至积分动作计算器和Ym滤波器中的每一个；执行积分动作计算来识别轴扭矩积分动作；以及，当存在稳态操作条件时设置稳态标志，所述稳态标志使针对优化扭矩控制的系统变量固定，从而当设置所述稳态标志时暂时中止对扭矩控制进一步优化。

Description

使用无级变速器来稳态控制基于模型预测控制的动力系统
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者和车辆输入，诸如油门踏板位置、车辆传感器数据和扭矩请求，并且将这些输入传送给发动机控制模块(ECM)和变速器控制模块(TCM)。ECM可通过驾驶者和车辆输入计算期望的轴扭矩。然后可将期望的轴扭矩传送给发动机和TCM。基于期望的轴扭矩来控制发动机产生实际轴扭矩。同时，ECM通过期望的轴扭矩和车辆速度计算期望的速度或传动比。然后将期望的传动比传送给变速器。基于期望的传动比来控制变速器产生实际传动比。实际轴扭矩和实际传动比限定机动车辆的操作条件。
已经开发出发动机控制系统来控制发动机输出扭矩，以实现期望的扭矩。然而，传统的发动机控制系统不能如期望那样准确地控制发动机输出扭矩。尤其是在稳态操作条件期间发生的扭矩振荡降低了燃料经济性并且影响了扭矩命令信号。
虽然推进系统控制中的该系统对于其既定目的是有用的，但在本领域中仍然存在改进空间，这些改进提高对轴扭矩的动态控制以平衡性能和燃料经济性，尤其是在具有无级变速器的推进系统中。
发明内容
根据多个方面，一种用于控制机动车辆的推进系统的方法包括：执行稳态控制启用函数以识别何时存在稳态操作条件，包括：确定命令的轴扭矩；获取测得的实际轴扭矩；以及识别命令的轴扭矩何时基本上等于测得的实际轴扭矩并且输出信号。该方法还包括：将从控制启用函数输出的信号引导至积分动作计算器和Ym滤波器中的每一个；以及执行积分动作计算来识别轴扭矩积分动作。
在本公开的另一方面中，其中，执行积分动作包括：计算通过从命令的轴扭矩减去测得的实际轴扭矩得到的差的绝对值；以及对绝对值进行滤波以使信号偏差最小化。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：执行滤波后的绝对值的滞后评估；以及将来自滞后评估的输出与保存在存储器中的预定校准极限范围相比较，以确定命令的轴扭矩是否在校准极限范围内。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：如果命令的轴扭矩在预定校准极限范围内，则启动延迟定时器。
在本公开的另一方面中，积分动作计算器执行以下步骤：从命令的轴扭矩减去轴扭矩参考值以计算误差值；将误差值乘以采样时间值得到乘积；以及将乘积与积分动作的先前值相加得到和。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：将和通过限制器以识别轴扭矩最大极限和轴扭矩最小极限中的每一个。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：将轴扭矩最大极限和轴扭矩最小极限输入积分动作启用开关中以生成轴扭矩积分动作命令。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：应用Ym滤波器的输出来修改追踪的值，这些值包括测得的燃料消耗率、测得的轴扭矩、测得的传动比和测得的发动机输出扭矩。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：从命令的轴扭矩减去测得的实际轴扭矩以确定绝对误差；将绝对误差信号通过低通滤波器以从信号滤掉预定偏差；确定绝对误差信号是否小于预定第一校准值；确定命令的轴扭矩信号是否大于预定第二校准值；以及如果绝对误差信号小于预定第一校准值并且如果命令的轴扭矩信号大于预定第二校准值，则启动延迟定时器。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：确定延迟定时器是否已经工作了大于预定第三校准值的时间段；以及如果延迟定时器已经操作了大于预定第三校准值的时间段，则设置稳态标志。
根据多个方面，一种用于控制机动车辆的推进系统的方法包括：执行控制启用函数，包括：确定命令的轴扭矩；获取测得的实际轴扭矩；计算通过从命令的轴扭矩减去测得的实际轴扭矩得到的差的绝对值；对绝对值进行滤波以使信号偏差最小化；执行滤波后的绝对值的滞后评估；将来自滞后评估的输出与保存在存储器中的预定校准极限范围相比较，以确定命令的轴扭矩是否在校准极限范围内；以及如果命令的轴扭矩在预定校准极限范围内，则启动延迟定时器；将从控制启用函数输出的信号引导至积分动作计算器和Ym滤波器中的每一个；以及在预定时间段之后输出积分动作范围启用命令。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：使用以下方程组执行控制启用函数：Tae(k)＝│Tar(k)–Ta(k)│；以及Tae(k)＝Tae(k–1)+α{Tae(k)–Tae(k–1)}，其中：Tar＝驾驶者轴扭矩请求；Ta＝实际轴扭矩；Tae＝轴扭矩绝对误差；α＝低通滤波器系数；以及k＝离散时间步长。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：使用以下另外的方程组执行控制启用函数：IF:{Tae(k)<＝LSP&&Tar(k)>＝Au&&DT(k)>＝td}→IE(k)＝1；ELSEIF:{Tae(k)>＝RSP║Tar(k)<＝Al}→IE(k)＝0；以及ELSE:IE(k)＝IE(k-1)；其中：Tar＝驾驶者轴扭矩请求；Tae＝轴扭矩绝对误差；RSP＝右移点；LSP＝左移点；Au＝轴扭矩上限；Al＝轴扭矩下限；IE＝积分动作启用；k＝离散时间步长；以及DT＝导通延迟定时器。
在本公开的另一方面中，积分动作计算器使用以下方程式执行积分动作：Te(k)＝Tar(k)–Ta(k)；Tia(k)＝Te(k)xΔk+Tia(k–1)；以及Tiamin<＝Tia(k)<＝Tiamax；其中：Tar＝驾驶者轴扭矩请求；Ta＝实际轴扭矩；Te＝轴扭矩绝对误差；k＝离散时间步长；Δk＝采样时间；Tia＝轴扭矩积分动作；Tiamin–最小积分动作；Tiamax＝最大积分动作。
在本公开的另一方面中，积分动作计算器使用以下另外的方程式执行积分动作：IF:{IE(k)＝0║Ct}→Tiaf(k)＝0；以及ELSE:Tiaf(k)＝Tia(k)；其中：IE＝积分动作启用；k＝离散时间步长；Tia＝轴扭矩积分动作；Tiaf＝最终的积分动作；以及Ct＝控制器转变。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：识别命令的轴扭矩何时基本上等于测得的实际轴扭矩，测得的实际轴扭矩限定稳态操作条件。
在本公开的另一方面中，该方法还包括：设置稳态标志，稳态标志使针对扭矩控制变化的系统变量固定，从而中止对使燃料经济性最大化的扭矩控制的进一步优化。
根据多个方面，一种用于控制机动车辆的推进系统的系统包括：稳态控制启用函数，稳态控制启用函数使用命令的轴扭矩和测得的实际轴扭矩中的每一个来识别何时存在稳态操作条件。当命令的轴扭矩基本上等于测得的实际轴扭矩时输出信号。积分动作计算器和Ym滤波器接收从控制启用函数输出的信号。积分动作计算识别轴扭矩积分动作。当存在稳态操作条件时设置稳态标志，该稳态标志使针对优化扭矩控制的系统变量固定，从而在设置稳态标志之后暂时中止对扭矩控制进一步优化。
在本公开的另一方面中，该系统还包括延迟定时器，如果命令的轴扭矩在预定校准极限范围内，则启动延迟定时器。
在本公开的另一方面中，如果延迟定时器已经工作了大于预定校准值的时间段，则也设置稳态标志。
另外的适用范围会从本文提供的描述中变得显而易见。应该理解，该描述和具体实施例仅用于说明的目的，不旨在限制本公开的范围。
附图说明
本文描述的图仅用于说明的目的，不旨在以任何方式限制本公开的范围。
图1是根据本公开原理的具有示例性推进系统的机动车辆的示意图；
图2是根据本公开原理的与图1所示的推进系统一起使用的推进控制系统的示意图；
图3是根据本公开原理的与图2所示的推进控制系统一起使用的控制系统的示意图；
图4是图示了根据本公开原理的图3所示的控制系统的另外细节的示意图；
图5是图示了根据本公开原理的图3至图4所示控制系统的多变量控制器的另外细节的示意图；
图6是图示了根据本公开原理的图5所示的控制系统的另外细节的框图；
图7是根据本公开原理的定义稳态控制启用函数步骤的框图；
图8是根据本公开原理的定义积分动作计算步骤的框图；以及
图9是图示了根据本公开的原理的用于设置和清除稳态标志的方法的框图。
具体实施方式
上述描述在本质上仅仅是示例性的，不旨在限制本公开、应用、或者用途。
参考图1，示出了示例性机动车辆并且其通常用附图标记9指示。机动车辆9被图示为客车，但应该了解，机动车辆9可以是任何类型的车辆，诸如卡车、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。首先应该了解，虽然已经图示了后轮驱动推进系统10，但在不背离本公开的范围的情况下，机动车辆9可具有前轮驱动推进系统。
推进系统10通常包括与变速器14和最终传动单元16互连的发动机12。在不背离本公开的精神和范围的情况下，发动机12可以是常规内燃机或电控发动机、混合发动机、或者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扭矩。该驱动发动机输出扭矩可通过柔性板和/或起动装置20传送给变速器14。例如，起动装置20可以是流体动力装置，诸如液力联轴节或扭矩转换器、湿式双离合器、电动机。然后可将扭矩从起动装置20传送给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步进变速器、中间轴变速器、无级变速器、或无限变速器。通过比率控制单元24将来自变速器输入轴22的扭矩传送给变速器输出轴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之间提供多个正向或反向速度或传动比、或者无限数量的正向或反向速度或传动比。
在变速器14是无级变速器的情况下，比率控制单元24可包括变速器总成24a，该变速器总成24a具有第一和第二带轮24b、24c，第一和第二带轮24b、24c通过无限旋转部件24d可旋转地联接，该无限旋转部件24d包裹在直径可变的带轮24b、24c周围。第一和第二带轮24b、24c中的至少一个包括动滑轮24e，该动滑轮24e可沿轴线平移以选择性地改变在发动机输出轴18与变速器输出轴26之间的传动比。
变速器输出轴26将输出的扭矩传送给最终传动单元16。最终传动单元16通常包括差速器28，该差速器28通过传动轴30传递轴扭矩以驱动车轮32。
参考图2并且再次参考图1，应用了模型预测控制(MPC)过程。MPC限定出一种在满足一系列限制条件的同时控制过程的方法。模型预测控制过程依赖该过程的动态模型，最常见的是线性经验模型。MPC系统的一个优点是其允许优化当前时间间隔，同时还考虑到了将来的时间间隔。为此，可以优化有限时间段，但仅仅实施当前时间间隔，然后再次优化(反复进行)来实现。MPC还具有预计将来事件的能力并且能相应地采取控制动作。
参考图2，通常用附图标记34来表示与示例性推进系统10一起使用的车辆推进控制系统。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可通过车辆网络或缆区网络(CAN)总线通信。车辆推进控制系统34可包括各种其它控制模块或可与各种其它控制模块通信，诸如车身控制模块或信息控制模块。可替代地，可将监督控制模块36包括在发动机控制模块38或变速器控制模块40中。
监督控制模块36是一种非一般化电子控制装置，该电子控制装置具有预编程数字计算机或处理器42、存储器或非暂时性计算机可读介质44和多个输入/输出外围组件或端口46，存储器或非暂时性计算机可读介质44用于存储诸如控制逻辑、指令、图像数据、查找表等数据。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是一种非一般化电子控制装置，该电子控制装置具有预编程数字计算机或处理器48、存储器或非暂时性计算机可读介质50和多个输入/输出外围组件或端口52，存储器或非暂时性计算机可读介质50用于存储诸如控制逻辑、指令、图像数据、查找表等数据的。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是一种非一般化电子控制装置，该电子控制装置具有预编程数字计算机或处理器54、存储器或非暂时性计算机可读介质56和多个输入/输出外围组件或端口58，存储器或非暂时性计算机可读介质56用于存储诸如控制逻辑、指令、图像数据、查找表等数据的。处理器54被配置为执行控制逻辑或指令。变速器机控制模块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与连接至推进系统10的多个传感器通信，这些传感器包括发动机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、车辆速度传感器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。车辆速度传感器S10和踏板位置传感器S12同时与发动机控制模块38和变速器控制模块40通信。
参考图3，并且继续参考图1和图2，图示了车辆推进控制系统34的控制图。该控制图图示了一种在优化燃料经济性的同时控制参数(诸如车辆加速度)的控制系统或方法100，其利用了多变量控制器。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可迭代地控制发动机输出扭矩Te 104和传动比Rat 106以优化燃料消耗率FR并且实现期望的轴扭矩Ta。轴扭矩Ta是在车轴30处的扭矩的量。传送到多变量控制器102的输入包括测得的实际轴扭矩Ta_m、测得的燃料消耗率FR_m和请求的轴扭矩Ta_r，这些输入可基于驾驶者和车辆输入和/或轴扭矩干预，下面将会更详细地对其进行讨论。
控制系统100可包括发动机扭矩控制器108、传动比控制器110(可以是用于无级变速器(CVT)的变速器控制器)和车辆动力学模块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，发动机扭矩控制器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、或任何其它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接收系统限制条件105，系统限制条件105包括最大发动机输出扭矩Temax、最小发动机输出扭矩Temin、最大发动机输出扭矩变化率ΔTemax和最小发动机输出扭矩变化率ΔTemin。多变量控制器102还可以可选地从传动比控制器110接收系统限制条件107，系统限制107条件包括最大传动比Ratmax、最小传动比Ratmin、最大传动比变化率ΔRmax和最小传动比变化率ΔRmin。
现在参考图4，图示了控制系统100的另一表示，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，传送到多变量控制器102的输入可包括请求的轴扭矩Ta_r和车辆速度V。测得的轴扭矩Ta_m和测得的燃料消耗率FR_m的反馈输入也可输入到多变量控制器102中。多变量控制器102的输出可包括命令的发动机输出扭矩Te_c和命令的传动比Rat_c。多变量控制器102的这些受控制的输出或“u”变量(Te_c和Rat_c)可以是送往设备103的输入，设备103包括发动机12和变速器14。
命令的发动机输出扭矩Te_c用于控制发动机12以产生实际发动机输出扭矩，该实际发动机输出扭矩是测得的发动机输出扭矩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之间提供实际测得的传动比或带轮比Rat_m。因此，设备103输出“y”变量，其值可被追踪，该“y”变量可包括实际测得的发动机扭矩Te_m、实际测得的燃料消耗率FR_m、实际测得的传动比(带轮比)Rat_m、和实际测得的轴扭矩Ta_m。
现在参考图5，图示了多变量控制器102的另外细节。多变量控制器102包括稳态优化器模块200，稳态优化器模块200是参考生成器。稳态优化器模块200为“u”变量(受控制的变量)和“y”变量(可被追踪的优化的输出变量)确定参考值(期望的或请求的值)。例如，稳态优化器模块200被配置为确定发动机输出扭矩请求值Te_r、传动比请求值Rat_r、燃料消耗率请求值FR_r和轴扭矩请求值Ta_r。uref包括发动机输出扭矩请求值Te_r和传动比请求值Rat_r，而yref可包括所有四个值：发动机输出扭矩请求值Te_r、传动比请求值Rat_r、燃料消耗率请求值FR_r和轴扭矩请求值Ta_r。uref和yref是在稳态期间期望的值。如下面描述的MPC模块202优化在从一个稳态转变到另一稳态期间尤其是燃料消耗率的轨迹。
轴扭矩请求值Ta_r可基于油门踏板位置PP和车辆速度V来(例如，在子模块200C中)确定。例如，
Ta_r＝f(PP,V) (1)
在一些示例中，轴扭矩请求值Ta_r可通过车辆速度传感器S10感测到的车辆速度V和踏板位置传感器S12感测到的油门踏板位置PP的查找表或二维地图来确定。
传动比请求值Rat_r可基于轴扭矩请求值Ta_r和车辆速度V来(例如，在子模块200B中)确定。例如，
Rat_r＝f(Ta_r,V) (2)
发动机输出扭矩请求值Te_r可基于轴扭矩请求值Ta_r、传动比请求值Rat_r和最终传动比FD(对于给定车辆，其是恒定的)来(例如，在子模块200A中)确定。例如，
Figure BDA0002063850140000071
例如，“Loss(损耗)”因子可涵盖机械损耗，诸如摩擦和带轮夹持损耗。
使燃料最少化可以通过使所请求的轴功率的发动机功率最小化来实现。因此，可按照努力实现该目的的任何合适的方式来确定请求的燃料消耗率FR_r。例如，请求的燃料消耗率FR_r可基于请求的轴扭矩Ta_r、车辆速度V、发动机速度RPM和空燃比AF来确定。例如，
FR_r＝f(Ta_r,V,RPM,AF) (4)
发动机速度RPM可从发动机速度传感器S4确定。空燃比AF是空气的质量与燃料的质量之比，例如，空燃比AF可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可基于每缸空气(APC)请求值。
一旦确定请求值或参考值，稳态优化器模块200将这些值(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还可被称为二次规划求解器，诸如Dantzig QP求解器。然而，在使用轴扭矩请求值Ta_r之前，在MPC模块202中，将该值线性化处理为线性化扭矩请求值Ta_r–D，如下面进一步描述的。
预测模块204被配置为至少预测在MPC模块202中使用的实际轴扭矩和实际燃料消耗率。预测模块204还可被称为状态观察器，其使用卡尔曼滤波器。将预测的实际值206从预测模块204输出至MPC模块202。
预测模块204被配置为生成多个预测的实际轴扭矩值和燃料消耗率值。例如，预测模块基于第一可能的命令值集合(例如，其可由作为预测模块204或MPC模块202的一部分形成的命令生成器模块生成)至少生成第一预测实际轴扭矩值和第一预测实际燃料消耗率值，其中，第一可能的命令值集合包括第一命令的发动机输出扭矩值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可能的命令值集合至少生成第二预测实际轴扭矩值和第二预测实际燃料消耗率值，其中，第二可能的命令值集合包括第二命令的发动机输出扭矩值Te_c和第二命令的传动比值Rat_c。在实践中，可基于另外的可能的命令值集合(第三、第四、第五可能的Te_c和Rat_c值集合)生成更大数量的预测值。将预测的实际值206输出至MPC模块202。
预测模块204可通过成本模块208将若干预测的实际值206提供给MPC模块202。预测模块204可使用诸如以下的方程式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)
Figure BDA0002063850140000081
Figure BDA0002063850140000082
Figure BDA0002063850140000083
Figure BDA0002063850140000084
其中，A＝状态(或传动)矩阵；B＝输入矩阵；C＝输出(或测得的)矩阵；Te_ak＝在预测步骤k中预测的实际发动机输出扭矩；FR_ak＝在预测步骤k中预测的实际燃料消耗率；Rat_ak＝在预测步骤k中预测的实际传动比；Ta_ak＝在预测步骤k中预测的实际轴扭矩；xk＝在预测步骤k中的状态变量；Te_ak+1＝在预测步骤k+1中预测的实际发动机输出扭矩；FR_ak+1＝在预测步骤k+1中预测的实际燃料消耗率；Rat_ak+1＝在预测步骤k+1中预测的实际传动比；Ta_ak+1＝在预测步骤k+1中预测的实际轴扭矩；xk+1＝在预测步骤k+1中的状态变量；Te_ck＝在预测步骤k中命令的发动机输出扭矩；Rat_ck＝在预测步骤k中命令的传动比；KKF＝卡尔曼滤波器增益(通过求解李卡其代数方程得到)；Te_mk＝在预测步骤k中测得的法定及输出扭矩；FR_mk＝在预测步骤k中测得的燃料消耗率；Rat_mk＝在预测步骤k中测得的传动比；Ta_mk＝在预测步骤k中测得的轴扭矩；D是估计的扰动(下面会更详细地描述)；v＝处理噪声；以及w＝测量噪声。预测步骤k是在当前时间(例如，现在)处的预测步骤，并且预测步骤k+1是提前一个步骤的预测。
测得的发动机输出扭矩Te_m可从发动机扭矩传感器S4感测。测得的传动比或带轮比Rat_m可从变速器输入轴速度传感器S6感测到的变速器输入轴22的速度以及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。
当Ta_ak+1和FR_ak+1基于针对Te_ck和Rat_ck的第一可能的命令值集合生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1可分别被定义为或可等于第一预测的实际轴扭矩值和第一预测的实际燃料消耗率值，并且当Ta_ak+1和FR_ak+1基于针对Te_ck和Rat_ck的第二可能的命令值集合生成时，Ta_ak+1和FR_ak+1可分别被定义为或可等于第二预测的实际轴扭矩值和第二预测的实际燃料消耗率值，以此类推。
设置线性化模块201的目的是将MPC模块202使用的请求的轴扭矩线性化。轴扭矩通常基于在发动机输出扭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是轴扭矩，Te是发动机输出扭矩，Rat是传动比，FD是最终传动比，并且损耗表示机械CVT损耗，该机械CVT损耗是发动机速度(RPM)、传动比和发动机输出扭矩的函数。此处的损耗可以与方程式(3)中使用的损耗相同或相似。
相对于轴扭矩在发动机输出扭矩与传动比之间的这种非线性关系在MPC模块202中不太可用，这是因为利用方程式(5)、(6)或(7)确定的预测值假设矩阵变量之间是线性关系。
因此，为了将轴扭矩线性化，基于测得的发动机输出扭矩相对于测得的传动比的模型来介绍估计的扰动。线性化模块201被配置为计算估计的扰动，使得其可被进一步应用在控制器内。
因此，在一个示例中，线性化模块201被配置为利用以下方程式计算估计的扰动：
Figure BDA0002063850140000091
其中，D是估计的扰动，FD是最终传动比，Rat_mk是在预测步骤k中的测得的传动比，Rat_off是执行比率模型线性化的标称偏置(例如，Rat_off通过比率模型线性化设置)，Te_mk是在预测步骤k中的测得的发动机输出扭矩，Te_off是执行发动机扭矩模型线性化的标称偏置(例如，Te_off通过发动机扭矩模型线性化设置)，Loss(损耗)是机械损耗因子，并且RPM_mk是在预测步骤k中的测得的发动机速度。
损耗输入(基于传动比、发动机扭矩输出和发动机速度)可存储在查找表中以供线性化模块201使用。最终传动比FD是用于给定车辆来的常数，此常数通常通过将轴速比乘以最终链速比来计算得出。在典型校准系统识别过程中确定偏置，在该过程中，确定基于某些发动机输出扭矩和传动比的轴扭矩模型并且选取偏置使得测得值最适合模型。
然后估计的扰动D可从线性化模块201输出，以从输入至MPC模块202的请求的轴扭矩Ta_r和输入至预测模块204的测得的轴扭矩Ta_m中减去，并且用在方程式(7)中来确定预测值。因此，MPC模块202使用的轴扭矩请求值是等于Ta_r–D的线性化的轴扭矩请求值。相似地，预测模块204使用的轴扭矩测得值是等于Ta_m–D的线性化的轴扭矩测得值。
MPC模块202包含成本模块208，成本模块208被配置为基于至少第一和第二预定加权值、第一预测的实际轴扭矩值、第一预测的实际燃料消耗率值、线性化的轴扭矩请求值Ta_r–D、发动机输出扭矩请求值Te_r、传动比请求值Rat_r、和燃料消耗率请求值FR_r来确定第一可能的命令值集合Te_c、Rat_c的第一成本。相似地，成本模块208被配置为基于至少第一和第二预定加权值、第二预测的实际轴扭矩值、第二预测的实际燃料消耗率值、线性化的轴扭矩请求值Ta_r–D、发动机输出扭矩请求值Te_r、传动比请求值Rat_r和燃料消耗率请求值FR_r来确定第二可能的命令值集合Te_c、Rat_c的第二成本。同样，可基于另外的预测值和命令值的集合来确定更多的另外成本，以便通过优化实现最低成本。
MPC模块202还可包括选择模块210，该选择模块210被配置为基于确定的成本中的最低成本选择多个可能的命令值集合Te_c、Rat_c中的一个，并且将选择的发动机输出扭矩值Te_c和选择的传动比值Rat_c设置为等于多个可能的集合中所选择的一个集合的可能的命令值Te_c、Rat_c或者基于多个可能的集合中所选择的一个集合的可能的命令值Te_c、Rat_c来设置选择的发动机输出扭矩值Te_c和选择的传动比值Rat_c。
将选择的命令值Te_c和Rat_c从MPC模块202输出至设备103(见图3和图4)。多变量控制器102或设备103可包含致动模块，该致动模块被配置为基于期望的(选择的)命令值Te_c、Rat_c中的至少一个来控制车辆参数。例如，可对车辆9的加速度进行控制以优化燃料消耗率。在一些形式中，致动模块可包含在如图3所示的车辆动力学模块112中。改变发动机或变速器参数的任何车辆系统都可称为致动模块。在一些形式中，例如，致动模块可改变发动机火花定时或节气门，以便控制车辆加速度和/或轴扭矩。
成本模块208可被配置为利用以下成本方程式(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)
Figure BDA0002063850140000101
Figure BDA0002063850140000102
Figure BDA0002063850140000111
Figure BDA0002063850140000112
其中，Te_a＝预测的实际发动机输出扭矩；FR_a＝预测的实际燃料消耗率；Rat_a＝预测的实际传动比；Ta_a＝预测的实际轴扭矩；Te_r＝请求的发动机输出扭矩；FR_r＝请求的燃料消耗率；Rat_r＝请求的传动比；Ta_r＝请求的驾驶者轴扭矩；Te_c＝命令的发动机输出扭矩；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＝转置向量。在这种情况下，“u”变量(u1和u2)有两个值，使得i＝1、2，并且“y”变量(y1、y2、y3、y4)可有四个值，使得i＝1、2、3、4。如上面解释的，yref和uref值可通过稳态优化器模块200来确定，线性化的轴扭矩请求值Ta_r–D可通过从请求的轴扭矩Ta_r减去扰动D来确定。
甚至可更特别地利用以下方程式(11)来确定多个成本(Cost)，该方程式(11)是预测时域为3且控制时域为2的MPC方程式：
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_c k)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＝在预测步骤k中预测的实际轴扭矩；Ta_r＝请求的轴扭矩；D＝估计的扰动；Ta_ak+1＝在预测步骤k+1中预测的实际轴扭矩；Ta_ak+2＝在预测步骤k+2中预测的实际轴扭矩；λf＝第二预定加权值；FR_ak＝在预测步骤k中预测的实际燃料消耗率；FR_r＝请求的燃料消耗率；FR_ak+1＝在预测步骤k+1中预测的实际燃料消耗率；FR_ak+2＝在预测步骤k+2中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扭矩；Te_r＝请求的发动机输出扭矩；Te_ck+1＝在预测步骤k+1中命令的发动机输出扭矩；λr＝第四预定加权值；Rat_ck＝在预测步骤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＝在预测步骤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扭矩的变化；以及ΔTe_ck+1＝在预测步骤k+1中命令的发动机输出扭矩的变化。预测步骤k是在当前步骤中的预测，预测步骤k+1是提前一个步骤的预测，并且预测步骤k+2是提前两个步骤的预测。如上面解释的，yref和uref值可通过稳态优化器模块200来确定。
成本方程式(例如，方程式(10)或(11))可迭代地应用以达到多个可能的命令值Te_c、Rat_c的集合的最低成本，其中，多个可能的命令值Te_c、Rat_c的集合包括第一和第二可能的命令值的集合以及针对Te_c、Rat_c的若干其它可能的命令值的集合。然后，选择模块210可选择该多个命令值集合中具有最低成本的可能的命令值Te_c、Rat_c的集合，其中，该具有最低成本的可能的命令值Te_c、Rat_c的集合可被定义为所选集合，包括选择的传动比值Rat_c和选择的发动机输出扭矩值Te_c。相似地，成本模块208可生成表示可能的命令值Te_c、Rat_c的集合的成本的表面。然后，成本模块208和/或选择模块210可基于成本表面的斜率识别具有最低成本的可能的集合。
成本方程式(例如，方程式(10)或(11))可能会有以下限制条件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扭矩，Temax＝最大可能的发动机输出扭矩，Ratmin＝最小可能的传动比，Ratmax＝最大可能的传动比，ΔRat_cmin＝最小可能的传动比变化率，ΔRat_cmax＝最大可能的传动比变化率，ΔTe_cmin＝最小可能的发动机输出扭矩变化率，以及ΔTe_cmax＝最大可能的发动机输出扭矩变化率，其中，例如，限制条件105、107可由ECM 38和TCM 40提供。
上面引用的常数、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的参数。在一些变型中，离线运行系统识别过程，例如，在校准期间，以识别常数、矩阵和增益，并且还限定u0和y0。一旦知道u0和y0，可通过预测模块方程式(例如，方程式(5)-(7)或其子集)计算x0。之后，可运行预测模块204和MPC模块202方程式中的每一个(例如，方程式(5)-(7)、(10)以及(11)或其子集)，以离线得到初始值。然后，可在线运行控制系统100，以在车辆9经过稳态和瞬态时不断地优化受控制的参数Te_c和Rat_c。常数允许基于各个命令值Te_c、Rat_c与追踪值(例如，FR_m、Ta_m、Rat_m、Te_m)之间的关系和相对重要性来确定成本。对这些关系进行加权处理来控制各个关系对成本的影响。
在一些形式中，MPC模块202可通过确定可能的序列、集合、或包含可用于N个将来控制回路的命令值Te_c、Rat_c的表面，来生成可能的命令值Te_c、Rat_c的集合。预测模块204可使用预测模块方程式(例如，方程式(15)-(17)或其子集)确定对可能的命令值Te_c、Rat_c的集合的预测响应。例如，预测模块204可为N个控制回路确定预测的实际轴扭矩Ta_a的集合和预测的实际燃料消耗率FR_a的集合。
更具体地，可确定每个命令值Te_c、Rat_c的N个值的集合，并且可基于该N个命令值Te_c、Rat_c确定各个预测的实际值Ta_a、FR_a的M个值的集合。然后，成本模块208可基于预测的实际参数Ta_a、FR_a(可包括Ta_ak、Ta_ak+1、Ta_ak+2、FR_ak、FR_ak+1、和FR_ak+2，这取决于所使用的具体成本方程式(13)、(14))确定可能的命令值Te_c、Rat_c的集合中的每一个的成本值。选择模块210然后可分别基于可能的集合的成本选择可能的命令值Te_c、Rat_c的集合中的一个。例如，选择模块20可在满足系统限制条件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的命令值Te_c、Rat_c的集合。
在一些形式中，可在成本确定中考虑限制条件105、107的满足度。例如，成本模块208可进一步基于限制条件105、107确定成本值，并且选择模块210可以在最小化已经确定符合限制条件105、107的燃料消耗率FR的同时，选择命令值Te_c、Rat_c的可能集合以最佳地实现轴扭矩请求Ta。
在稳态操作期间，命令值Te_c、Rat_c可分别稳定在或接近参考值或请求值Te_r、Rat_r。然而，在瞬态操作期间，MPC模块202可调节命令值Te_c、Rat_c使其远离参考值Te_r、Rat_r，以便最好地实现扭矩请求Ta_r，同时使燃料消耗率FR最小化并且满足限制条件105、107。
在操作期间，MPC模块202可针对可能的受控制的值和预测值(u、y)的集合确定成本值。然后，MPC模块202可选择具有最低成本的可能集合中的一个集合。接下来，MPC模块202可确定选择的可能的集合是否满足限制条件105、107。如果满足，则可将可能的集合定义为所选集合。如果不满足，则MPC模块202确定满足限制条件105、107的具有最低成本的集合，并且将该集合定义为所选集合。将选择的命令值Rat_c从MPC模块202输出至设备103(见图4)。
参考图6，在瞬态操作期间，可判断在命令的扭矩与实际扭矩之间的扭矩差，因此优化了在轴扭矩响应与使燃料经济性最大化之间的平衡。相反，在稳态操作期间，在命令的轴扭矩与实际轴扭矩之间的扭矩差通常是最小的。因此，在稳态操作期间，需要在限制轴扭矩性能的同时优化燃料经济性。如果控制系统继续调制控制参数进行调节来改变扭矩，则通常发生在稳态操作期间的扭矩振荡能引起燃料经济性的降低。根据多个方面，因此当实际轴扭矩减去参考轴扭矩小于校准值(诸如，1Nm)时，在使消耗的燃料最小化的同时，对用于扭矩控制的程序变量进行优化以紧跟轴扭矩参考值。因此，在稳态条件期间，对MPC扭矩控制变化进行优化以在将实际轴扭矩稳定在参考值的可校准受限界限内的同时使燃料经济性最大化。为实现稳态燃料优化，可以增加参考图7更详细描述的控制启用300函数，然后将该函数的输出输入参考图8更详细描述的积分动作计算器302和Ym滤波器304(诸如卡尔曼滤波器)中的每一个。将积分动作计算器302的输出输入预测模块204和MPC模块202中的每一个。应用Ym滤波器304的输出来修改追踪值(例如，FR_m、Ta_m、Rat_m、Te_m)，这些追踪值用作传送到预测模块204的输入。
参考图7并且再次参考图6，控制启用300函数从命令的或请求的轴扭矩Ta_r 308减去测得的实际轴扭矩Ta_m 306并且确定该差的绝对值以识别绝对误差310。使提供绝对误差310的信号通过低通滤波器312以从信号滤除预定偏差，并且然后执行滞后评估步骤314来防止或最小化限制设置的和未设置的标志。在比较步骤316中，将来自滞后评估步骤314的输出与保存在存储器中或从查找表检索到的预定校准极限范围相比较，以确定命令的轴扭矩是否在校准极限范围内。如果比较步骤316识别到命令的轴扭矩在预定校准极限范围内，则将来自比较步骤316的输出输入至延迟定时器318，之后，执行积分计算，如参考图8所描述的。
用于控制启用300函数的控制启用方程式(12)和(13)如下：
Tae(k)＝│Tar(k)–Ta(k)│ (12)
Tae(k)＝Tae(k–1)+α{Tae(k)–Tae(k–1)} (13)
IF:{[Tae(k)<＝LSP&&Tar(k)>＝Au]&&DT(k)>＝td}→IE(k)＝1
ELSEIF:{Tae(k)>＝RSP║Tar(k)<＝Al}→IE(k)＝0
ELSE:IE(k)＝IE(k-1)
其中，术语被定义为：
驾驶者轴扭矩请求：Tar
实际轴扭矩：Ta
轴扭矩绝对值：Tae
低通滤波器系数：α
右移点：RSP
左移点：LSP
轴扭矩上限：Au
轴扭矩下限：Al
积分动作启用：IE
离散时间步长：k
DT：导通延迟定时器
延迟时间：td
参考图8并且再次参考图7，积分动作计算器302从参考图7识别的请求轴扭矩Ta_r308减去轴扭矩参考值320以计算误差值322。将误差值322乘以采样时间值324。然后将通过误差值乘以采样时间值324限定的乘积加到积分的先前值。随后，使该和通过限制器328。限制器328识别轴扭矩最大极限和轴扭矩最小极限。如果从参考图7所描述的步骤得到的积分动作启用开关332为“真”，则将来自限制器328的输出分配给最终积分动作。当积分动作开关332变成“假”时，将最终积分动作重设为0。因此，将该最终积分动作转发给预测模块204卡尔曼滤波器并且转发给参考图5和图6描述的MPC模块202的QP求解器。
用于增量器330执行的积分动作计算的积分动作计算方程式(14)、(15)和(16)如下：
Te(k)＝Tar(k)–Ta(k) (14)
Tia(k)＝Te(k)xΔk+Tia(k–1) (15)
Tiamin<＝Tia(k)<＝Tiamax (16)
IF:{IE(k)＝0║Ct}→Tiaf(k)＝0
ELSE:Tiaf(k)＝Tia(k)
其中，术语被定义为：
驾驶者轴扭矩请求：Tar
实际轴扭矩：Ta
轴扭矩误差：Te
积分动作启用：IE
离散时间步长：k
采样时间：Δk
轴扭矩积分动作：Tia
最终的积分动作：Tiaf
最小积分动作：Tiamin
最大积分动作：Tiamax
控制器转变：Ct
参考图9，当识别到稳态条件时设置标志，该标志优化成本函数的权重以使燃料经济性最大化，同时将轴扭矩维持为接近参考值。稳态标志设置流程图334识别当可设置稳态标志时以及当不存在稳态条件时的条件。继续参照图7和图8，从命令的或请求的轴扭矩Ta_r 308减去测得的实际轴扭矩Ta_m 306并且确定绝对误差310。将绝对误差310信号引导通过低通滤波器312以从信号滤除预定偏差，因此，使得标志变化或振荡最小化。在以下第一比较器框336中，确定滤除处理后的绝对误差310信号是否小于保存在存储器中的预定第一校准值(Cal 1)。如果来自第一比较器框336的响应为“是”，则将第一正信号338转发给加法框340。加法框340也与第二比较器框342通信，其中，确定命令的或请求的轴扭矩Ta_r 308信号是否大于保存在存储器中的预定第二校准值(Cal 2)。如果来自第二比较器框342的响应为“是”，则将第二正信号344转发给加法框340。如果在加法框340中接收到这两个正信号，则将起动定时器信号346转发给延迟定时器318。
在延迟定时器318起动之后，发送信号348以启动第三比较器框350的操作，其中，确定延迟定时器318是否已经工作了大于预定第三校准值(Cal 3)的时间段，该预定第三校准值(Cal 3)限定出保存在存储器中的时间段。如果来自第三比较器框350的响应为“是”，则认为存在稳态操作条件，并且生成设置稳态标志信号352，该设置稳态标志信号352触发稳态标志354。
如果来自第三比较器框350的响应为“否”，则不认为存在稳态操作条件，并且生成第一负信号356且将该第一负信号356转发给OR(或)框358。相似地，如果来自第二比较器框342的响应为“否”，则将第二负信号360转发给OR框358。另外，如果来自第一比较器框336的响应为“否”，则将第三负信号364转发给OR框358。OR框358还从下面讨论的另一些比较器框接收负信号。在OR框358中接收到的任何负信号都会引起保留命令362，该保留命令362下令应该保留先前或现在的系统变量值。
在以下条件下清除稳态标志。在第四比较器框336中，确定滤除处理后的绝对误差310信号是否大于保存在存储器中的预定第四校准值(Cal 4)。如果来自第四比较器框366的响应为“是”，则将第一正信号368转发给OR框370。OR框370也与第五比较器框372通信。在第五比较器框37中，确定命令的或请求的轴扭矩Ta_r 308信号是否小于或等于保存在存储器中的预定第五校准值(Cal 5)。如果来自第二比较器框342的响应为“是”，则将第二正信号374转发给OR框370。在OR框370中接收到的第一或第二正信号368或374中的任何一个正信号生成清除稳态标志信号376。
如果来自第四比较器框366的响应为“否”，则不认为存在稳态操作条件，并且生成第四负信号378且将该第四负信号378转发给OR框358。相似地，如果来自第五比较器框372的响应为“否”，则将第五负信号380转发给OR框358。如上面提到的，在OR框358中接收到的任何负信号都会引起保留命令362，保留命令362命令应该保留先前或现在的系统变量值。
为了对上述进行概括，还可使用以下方程式：
If:filt abs err 310≤(Cal 1)&&Tar≥(Cal 2)&&Timer≥(Cal 3)→SS＝TRUE (17)
ELSE:IF filt abs err 310≥(Cal 4)OR Tar≤(Cal 5)→SS＝FALSE (18)
其中：
驾驶者轴扭矩请求(已命令)：Tar
实际轴扭矩：Ta
(Cal 1)…(Cal 5)＝校准值
当滤除处理之后的绝对误差为310≥(Cal 1)&&Tar≥(Cal 2)时，定时器起动。
术语控制器、控制模块、模块、控制、控制单元、处理器和相似的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)和相关联的非暂时性存储器组件(存储器和存储装置的形式(只读、可编程只读、随机存取、硬驱等))中的任何一种或各种组合。非暂时性存储器组件可能能够按一种或多种软件或固件程序或例程、组合逻辑电路、输入/输出电路和装置、信号调节和缓冲电路系统以及可由一个或多个处理器访问以提供所述功能性的其它组件形式存储机器可读指令。
输入/输出电路和装置包括模拟/数字转换器以及监测传感器输入的相关装置，其中这些输入按预设的采样频率监测或响应于触发事件。软件、固件、程序、指令、控制例程、代码、算法和相似的术语可包括：包括校准和查找表的任何控制器可执行的指令集合。各个控制器执行控制例程来提供期望的功能，包括：监测来自感测装置和其它联网控制器的输入并且执行控制和诊断指令来控制致动器的操作。可按照定期的间隔来执行例程，例如，在正在进行的操作期间，每隔100毫秒。可替代地，可响应于发生了触发事件来执行例程。
可使用直接有线链接、联网通信总线链接、无线链接或任何其它合适的通信链接来实现在控制器之间通信以及在控制器、致动器和/或传感器之间通信。通信包括：交换任何合适形式下的数据信号，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、以及在控制器之间的通信信号。术语“模型”是指模仿装置的物理存在或物理过程的基于处理器的或处理器可执行的代码和相关联的校准。如本文使用的，术语“动态的”或“动态地”描述了步骤或过程，这些步骤或过程被实时执行并且特征在于在例程的执行期间或者在例程的执行的迭代之间监测或确定参数的状态并且定期地或周期性地更新参数的状态。
控制系统100可被配置为执行如权利要求书限定的方法的步骤中的各个步骤。因此，相对于图1至图9的整个描述可由控制系统100用来实施如本文申请的方法。此外，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若干控制逻辑。
控制系统100的控制器可包括计算机可读介质(也称为处理器可读介质)，包括：参与提供可被计算机(例如，可被计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形的)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永久性存储器。易失性介质可以包括，例如，动态随机存取存储器(DRAM)，其可构成主存储器。这种指令可通过一种或多种传输介质来传输，该传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括：包括耦合至计算机的处理器的系统总线的线。计算机可读介质的一些形式包括：例如，软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其它磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其它光学介质、穿孔卡片、纸带、具有孔图案的任何其它物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其它内存芯片或内存盒、或可供计算机读取的任何其它介质。
本文描述的查找表、数据库、数据储库、存储器或其它数据存储可包括各种类型的用于存储、访问和检索各种数据的机制，包括：分层数据库、文件系统中的文件集合、专用格式下的应用数据库、关系数据库管理系统(RDBMS)等。每一此类数据存储可包括在采用计算机操作系统(诸如上面提到的那些计算机操作系统中的其中一种)的计算装置中，并且可按照多种方式中的任何一种或多种方式经由网络来访问每一此类数据存储。文件系统可从计算机操作系统访问，并且可包括存储成各种格式的文件。除了用于创建、存储、编辑和执行所存储的过程的语言(诸如，上面提到的PL/SQL语言)之外，RDBMS还可采用结构化查询语言(SQL)。
本公开的用于控制机动车辆的推进系统的方法提供了多种优点。这些优点包括提供了一种稳态控制系统，该稳态控制系统消除了扭矩振荡并且设置稳态标志来使允许MPC系统最小化或中止扭矩控制优化并且在稳态操作时段期间使燃料经济性最大化的系统变量固定。
本公开的描述在本质上仅仅是示例性的，并且在不脱离本公开的主旨的情况下进行的变化均旨在落入本公开的范围内。这种变化不应视为背离本公开的精神和范围。

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：
执行稳态控制启用函数以识别何时存在稳态操作条件，包括：
确定命令的轴扭矩；
获取测得的实际轴扭矩；以及
识别所述命令的轴扭矩何时基本上等于所述测得的实际轴扭矩并且输出定义存在稳态操作条件的信号；以及
当命令的实际轴扭矩减去参考轴扭矩小于校准值时，通过限制所述命令的轴扭矩的程序变量以紧跟所述参考轴扭矩来优化燃料经济性。
2.根据权利要求1所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，还包括：
将从所述控制启用函数输出的信号引导至积分动作计算器和Ym滤波器中的每一个；以及
执行积分动作计算来识别轴扭矩积分动作。
3.根据权利要求2所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，其中，执行所述积分动作包括：
计算通过从所述命令的轴扭矩减去所述测得的实际轴扭矩得到的差的绝对值；
对所述绝对值进行滤波以使信号偏差最小化；
执行滤波后的绝对值的滞后评估；以及
将来自所述滞后评估的输出与保存在存储器中的预定校准极限范围相比较，以确定所述命令的轴扭矩是否在校准极限范围内。
4.根据权利要求3所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，还包括：如果所述命令的轴扭矩在所述预定校准极限范围内，则启动延迟定时器。
5.根据权利要求2所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，其中，所述积分动作计算器执行以下步骤：
从所述命令的轴扭矩减去轴扭矩参考值以计算误差值；
将所述误差值乘以采样时间值得到乘积；以及
将所述乘积与所述积分动作的先前值相加得到和。
6.根据权利要求5所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，还包括：将所述和通过限制器以识别轴扭矩最大极限和轴扭矩最小极限中的每一个。
7.根据权利要求6所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，还包括：将所述轴扭矩最大极限和所述轴扭矩最小极限输入积分动作启用开关中以生成轴扭矩积分动作命令。
8.根据权利要求2所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，还包括：应用所述Ym滤波器的输出来修改追踪的值，这些值包括测得的燃料消耗率、测得的轴扭矩、测得的传动比和测得的发动机输出扭矩。
9.根据权利要求1所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，还包括以下步骤：
从所述命令的轴扭矩减去所述测得的实际轴扭矩以确定绝对误差；
将绝对误差信号通过低通滤波器以从所述信号滤掉预定偏差；
确定所述绝对误差信号是否小于预定第一校准值；
确定所述命令的轴扭矩信号是否大于预定第二校准值；以及
如果所述绝对误差信号小于所述预定第一校准值并且如果所述命令的轴扭矩信号大于所述预定第二校准值，则启动延迟定时器。
10.根据权利要求9所述的用于控制机动车辆的推进系统的方法，还包括：
确定所述延迟定时器是否已经工作了大于预定第三校准值的时间段；以及
如果所述延迟定时器已经工作了大于所述预定第三校准值的时间段，则设置稳态标志。
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