CN111348030A - 动力传动系统 - Google Patents

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Abstract

一种动力传动系统，不需预测将来的车速及车辆驱动转矩便决定燃料消耗量最小的最佳控制输入值。动力传动系统具备驱动混合动力车辆的内燃机及电动机、向电动机供电的电池及控制装置。控制装置在控制期间执行如下处理：控制输入决定处理，以电池的SOC的动态变化为制约条件解决相对于车速及车辆驱动转矩使控制期间的燃料消耗量mf最小的最佳化问题，求出确定充放电量及系统动作点的控制输入值；和系统控制处理。控制输入决定处理包括：伴随变量决定处理，使用上次的控制期间的伴随变量p的最终值或平均值作为其初始值，按每时间步长更新伴随变量p；和控制输入算出处理，使用决定的伴随变量p按每时间步长搜索并算出汉密尔顿函数H最小的控制输入值。

Description

动力传动系统
技术领域
本发明涉及动力传动系统，更详细而言，涉及具备能够驱动混合动力车辆的内燃机及电动机、和向该电动机供给电力的电池的动力传动系统。
背景技术
例如，在专利文献1中公开了一种混合动力车辆。该混合动力车辆具备内燃机、电动机以及向电动机供给电力的电池。并且，混合动力车辆由内燃机及电动机双方驱动。在像这样构成的混合动力车辆中，制作用于使得在从出发地到目的地为止的整体的路径上燃料消耗量成为最小的电池的充放电计划。并且，基于该充放电计划的最佳的混合动力车辆的行驶模式从发动机行驶模式、电动机行驶模式以及使用内燃机和电动机双方的辅助行驶模式中选择。另外，也执行基于充放电计划的电池的充放电控制。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2015-155261号公报
发明内容
发明所要解决的课题
在具备能够驱动混合动力车辆的内燃机及电动机、和向该电动机供给电力的电池的动力传动系统中，考虑以如下方式决定动力传动系统的动作点(以下，省略为“系统动作点”)及电池的充放电量。
具体而言，为了相对于在任意的控制期间(例如，从当前时刻到行程(trip)结束为止的期间)内使用的车速和车辆驱动转矩使内燃机的燃料消耗量成为最小，考虑预先搜索并算出确定该控制期间内的将来的各时间点下的系统动作点及充放电量的最佳的控制输入值。为了像这样预先算出将来的各时间点的最佳的控制输入值，需要预测将来的车速及车辆驱动转矩。然而，上述控制期间中的车速及车辆驱动转矩不一定如预测的那样，另外，在由于某些原因不能进行预测的情况下不能适当地进行控制输入值的搜索。
本发明是鉴于上述那样的课题而做出的发明，目的在于提供一种动力传动系统，该动力传动系统不需要预测将来的车速及车辆驱动转矩，便能够决定相对于在动力传动控制的控制期间内使用的车速和车辆驱动转矩使内燃机的燃料消耗量成为最小的控制输入值。
用于解决课题的技术方案
本发明涉及的动力传动系统具备：
内燃机，其驱动混合动力车辆；
电动机，其驱动所述混合动力车辆；
电池，其向所述电动机供给电力；以及
控制装置，其进行控制所述内燃机及所述电动机的动力传动控制。
所述控制装置在进行所述动力传动控制的控制期间中执行如下处理：
控制输入决定处理，以所述电池的充电率SOC的动态变化作为制约条件，解决相对于所述混合动力车辆的速度及驱动转矩使所述控制期间中的所述内燃机的燃料消耗量mf成为最小的最佳化问题，从而求出确定所述电池的充放电量及所述动力传动系统的系统动作点的控制输入值；和
系统控制处理，将通过所述控制输入决定处理求出的所述控制输入值向所述动力传动系统提供，从而控制所述内燃机和所述电动机。
所述控制输入决定处理包括：
伴随变量(adjoint variable)决定处理，使用上次的所述控制期间中的所述伴随变量p的最终值或平均值作为所述最佳化问题的伴随变量p的初始值，并按每个时间步长更新所述伴随变量p；和
控制输入算出处理，使用通过所述伴随变量决定处理决定的所述伴随变量p，按每个所述时间步长搜索并算出使由以下的式子定义的汉密尔顿函数H成为最小的所述控制输入值。
Figure BDA0002325876220000031
上述的式子的右边第1项是所述燃料消耗量mf的时间变化率dmf/dt，右边第2项是所述伴随变量p与所述充电率SOC的时间变化率dSOC/dt之积。
可以是，所述伴随变量决定处理包括伴随变量修正处理，该伴随变量修正处理是基于所述充电率SOC的目标充电率与实际充电率之差来修正所述伴随变量p的处理。
可以是，在所述伴随变量修正处理中，在所述实际充电率比所述目标充电率低的情况下，减小所述伴随变量p。
可以是，在所述伴随变量修正处理中，在所述实际充电率比所述目标充电率高的情况下，增大所述伴随变量p。
可以是，基于所述伴随变量修正处理的所述伴随变量p的修正量是所述差与增益之积。并且，可以是，所述增益基于所述混合动力车辆的行驶历史记录来设定。
可以是，所述行驶历史记录包括第1预定期间中的所述速度的平均值即平均车速及第2预定期间中的所述驱动转矩的平均值即平均驱动转矩中的至少一方。
可以是，在所述行驶历史记录包括所述平均车速的情况下，所述平均车速越高则所述增益越大。
可以是，在所述行驶历史记录包括所述平均驱动转矩的情况下，所述平均驱动转矩越高则所述增益越大。
发明效果
根据本发明涉及的动力传动系统，算出由上述的式子定义的汉密尔顿函数H成为最小的控制输入值。因此，能够按每个时间步长决定燃料消耗量成为最小的最佳的控制输入值。并且，该控制输入值是确定电池的充放电量及动力传动系统的系统动作点的值。因此，能够根据所决定的最佳的控制输入值适当地决定充放电量和系统动作点。
并且，根据本发明涉及的控制输入决定处理，使用上次的控制期间中的伴随变量的最终值或平均值作为成为对象的最佳化问题的伴随变量的初始值。由此，即使将来(希望使控制输入值最佳化的期间)的车速及驱动转矩未知(换言之，不需要另行预测将来的车速及驱动转矩)，也能够按每个时间步长适当地决定充放电量及系统动作点。
附图说明
图1是用于说明本发明的实施方式1涉及的动力传动系统的构成例的示意图。
图2是与本发明的实施方式1涉及的动力传动控制相关联地示出图2所示的控制装置所执行的处理的框图。
图3是使汉密尔顿函数H成为最小的控制输入值uk(最佳控制输入值uk *)的搜索的概念图。
图4是概念性地表示出按每个时间步长Δt反复进行计算的情形的图，其中，反复地对最佳控制输入值u*及在该计算中使用的伴随变量p进行计算。
图5是示出与本发明的实施方式1涉及的动力传动控制有关的处理的例程的流程图。
图6是用于一边对实施方式1涉及的动力传动控制的课题、与具有其对策的实施方式2涉及的动力传动控制进行比较一边进行说明的时间图。
图7是与本发明的实施方式2涉及的动力传动控制相关联地示出图7所示的控制装置所执行的处理的框图。
图8是表示出SOC(k+1)与伴随变量p(k)的关系的图表。
图9是示出与本发明的实施方式2涉及的动力传动控制有关的处理的例程的流程图。
图10是按每个车辆行驶模式分别表示出伴随变量p与SOC的关系的图表。
图11是在模式A～模式G之间对伴随变量p相对于SOC的灵敏度，即，比率ΔP/ΔSOC进行比较而表示出的图表。
图12是与本发明的实施方式3涉及的动力传动控制相关联地示出控制装置所执行的处理的框图。
图13是按每个车辆行驶模式表示出平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp与比率ΔP/ΔSOC的关系的图表。
图14是示出在本发明的实施方式3涉及的动力传动控制中，为了根据偏差ΔSOC(k)来修正伴随变量p(k)而执行的处理的子例程的流程图。
图15是用于说明利用如下伴随变量修正处理(比较例1、2)的情况下的动作的时间图，其中，为了与本发明的实施方式3的伴随变量修正处理进行对比而参照该伴随变量修正处理(比较例1、2)。
图16是用于说明利用本发明的实施方式3的伴随变量修正处理的情况下的动作的时间图。
标号说明
10：动力传动系统；
20：内燃机；
28：曲轴角传感器；
30：电动发电机(MG1)；
32：电动发电机(MG2)；
34：动力分配机构；
38：车轮；
40：变换器；
44：电池；
50、70、80：控制装置；
52：传感器类。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。但是，在各图中对共通的要素标注相同的标号而省略或简化重复的说明。在以下所示出的实施方式中提及了各要素的个数、数量、量、范围等数值的情况下，除了特别明示的情况或者原理上明确地确定为上述数值的情况以外，本发明不被所提及的数值限定。另外，关于在以下所示出的实施方式中说明的构造、步骤等，除了特别明示的情况或者原理上明确地确定为上述构造、步骤等的情况以外，并不一定是本发明所必需的。
1.实施方式1
首先，参照图1～图5对本发明的实施方式1进行说明。
1-1.动力传动系统的构成例
图1是用于说明本发明的实施方式1涉及的动力传动系统10的构成例的示意图。图1所示的动力传动系统10具备内燃机20和第1电动发电机30(以下，省略为“MG1”)及第2电动发电机32(以下，省略为“MG2”)作为车辆的动力源。即，作为一个例子，动力传动系统10应用于混合动力车辆。
作为一个例子，内燃机20是火花点火式发动机。然而，成为本发明的对象的内燃机也可以是压缩着火式发动机，另外，其汽缸数及汽缸配置不被特别限定。内燃机20具备节气门22、燃料喷射阀24以及点火装置26作为用于控制发动机转矩Te的致动器。节气门22配置于进气通路(省略图示)，控制吸入空气流量。燃料喷射阀24配置于各汽缸，例如向汽缸内直接喷射燃料。点火装置26使用配置于各汽缸的火花塞对汽缸内的混合气进行点火。另外，内燃机20具备用于各种发动机控制的各种传感器。此处所说的各种传感器包括输出与曲轴角相应的信号的曲轴角传感器28。
MG1及MG2均为能够发电的电动机。即，MG1及MG2兼具作为利用所供给的电力输出转矩的电动机的功能、和作为将所输入的机械的动力变换为电力的发电机的功能，例如是交流同步式的电动发电机。在图1所示的动力传动系统10中，MG1主要作为发电机使用，MG2主要作为驱动车辆的电动机使用。因此，在动力传动系统10的例子中，MG1及MG2中的MG2主要相当于本发明涉及的“电动机”的一个例子。另外，MG1也有时根据运转条件产生负转矩以支持发动机转矩Te从而产生车辆的驱动转矩，所以与MG2一起相当于本发明涉及的“电动机”的一个例子。
内燃机20、MG1及MG2经由动力分配机构34及减速机构36与车轮38连结。动力分配机构34例如是行星齿轮单元，将从内燃机20输出的发动机转矩Te向MG1和车轮38分配。更详细而言，在动力分配机构34中，太阳轮连结于MG1的输出轴30a，行星架连结于内燃机20的曲轴20a，齿圈连结于MG2的输出轴32a。齿圈经由旋转自如地支承于行星架的多个小齿轮而与太阳轮啮合。从内燃机20输出的发动机转矩Te或从MG2输出的MG2转矩Tm经由减速机构36向车轮38传递。即，内燃机20及MG2产生并控制车辆的驱动力。MG1能够使用经由动力分配机构34而从内燃机20供给的发动机转矩Te进行再生发电。因此，MG1也用于控制车辆的驱动力。另外，MG2在车辆减速时作为发电机发挥作用，回收车辆动能并变换为电力。
MG1及MG2经由变换器40及升压转换器42而与电池44进行电力的授受。变换器40将储存于电池44的电力从直流变换为交流并向MG2供给，并且将由MG1及MG2生成的电力从交流变换为直流并储存于电池44。因此，电池44利用由MG1及MG2产生的电力充电，利用由MG2消耗的电力放电。升压转换器42根据需要使电池44的电压上升。
本实施方式的动力传动系统10还具备用于控制动力传动系统(内燃机20、MG1及MG2)的控制装置50。控制装置50是具有处理器50a和存储器50b的电子控制单元(ECU)。存储器50b存储有用于控制动力传动系统10的程序。处理器50a从存储器50b读出程序并执行。控制装置50从用于控制动力传动系统的各种传感器取入传感器信号。另外，处理器50a使用所取入的传感器信号来执行各种程序，并输出用于操作动力传动系统的各种致动器的操作信号。
除了上述的曲轴角传感器28等用于发动机控制的各种传感器以外，在控制装置50还电连接有包括加速器位置传感器、制动器位置传感器以及车速传感器的传感器类52等用于动力传动系统的控制的各种传感器。控制装置50能够使用来自曲轴角传感器28的信号算出发动机转速Ne。
另外，在控制装置50电连接有用于控制包括上述的内燃机20(节气门22、燃料喷射阀24以及点火装置26)、MG1及MG2的动力传动系统的各种致动器。进而，控制装置50构成为能够算出电池44的充电率(SOC)。更详细而言，SOC相当于当前的充电量相对于电池44的满充电量的比例(％)。SOC的取得方法不被特别限定，但SOC例如可以通过具备计测流入电池44或从电池44流出的电流的电流传感器，并按时间对计测出的电流进行积分来取得(算出)。此外，控制装置50也可以由多个ECU构成。
在利用上述的动力分配机构34的本动力传动系统10中，若将车辆的要求驱动转矩称为Tp，将MG1的转矩及转速称为Tg及Ng，将MG2的转矩及转速称为Tm及Nm，则基于动力传动系统10的用于车辆的控制的主要的参数的关系能够表示为以下的式子(1)～(4)。此外，式子(1)～(4)中的g1～g6均为正值。更详细而言，g1～g3及g6是动力分配机构34的齿数比，g4及g5是不仅包括动力分配机构34的齿数比，还包括用于将车速v变换为齿圈的转速的差动比及轮胎直径而决定的值。
Tm＝(Tp-Te·g1)/g2…(1)
Tg＝-Te·g3…(2)
Nm＝v·g4…(3)
Ng＝v·g5+Ne·g6…(4)
根据上述的式子(1)～(4)的关系，在某一车速v及要求驱动转矩(车辆驱动转矩的要求值)Tp下，若发动机转矩Te和发动机转速Ne已确定，则可确定当前的电池44的充放电量Pchg和当前的动力传动系统10的动作点(以下，省略为“系统动作点”)。更详细而言，确定系统动作点这一情况与确定内燃机20的转矩Te及转速Ne、MG1的转矩Tg及转速Ng、以及MG2的转矩Tm及转速Nm这一情况相同。另外，电池44的充放电量Pchg通过确定MG1的转矩Tg及转速Ng、和MG2的转矩Tm及转速Nm来确定。这是因为：充放电量Pchg为与MG1的转矩Tg与转速Ng之积、和MG2的转矩Tm与转速Nm之积相应的值。并且，当确定了电池44的充放电量Pchg时，能够确定SOC。
此外，根据式子(4)的关系，在确定了替代发动机转速Ne的MG1转速Ng和发动机转矩Te的情况下，也能够同样地确定充放电量和系统动作点。另外，根据式子(2)的关系，也可以为了确定充放电量Pchg和系统动作点而使用MG1转矩Tg来替代发动机转矩Te。进而，根据式子(3)的关系，在给出了替代车速v的MG2转速Nm和要求驱动转矩Tp的情况下，也能够与上述同样地确定充放电量Pchg和系统动作点。此外，车辆驱动转矩相当于车辆的行驶负荷。
1-2.动力传动控制
控制装置50执行控制内燃机20、MG1及MG2的动力传动控制以进行车辆行驶。图2是与本发明的实施方式1涉及的动力传动控制相关联地示出控制装置50所执行的处理的框图。控制装置50与动力传动控制相关联地执行的处理包括“控制输入决定处理54”和“系统控制处理56”。上述的处理在进行动力传动控制的控制期间τ中进行。该控制期间τ的一个例子是车辆的1行程(从系统起动开始时到系统停止时为止的期间)。但是，进行动力传动控制的控制期间τ不一定限于1行程，也可以是1行程中的任意一部分的期间。
1-2-1.控制输入决定处理54
电池44的SOC在动力传动系统10的工作期间(车辆行驶期间)根据电池44的充放电量Pchg的变化而发生变动。控制输入决定处理54为了如下目的而执行：将SOC的动态变化(动态)用作制约条件，解决相对于车速v及要求驱动转矩Tp使控制期间τ中的内燃机20的燃料消耗量mf成为最小这一最佳化问题(最小化问题)，从而求出控制输入值u。只要是能够确定电池44的充放电量Pchg及系统动作点的参数，则能够用作成为控制输入值u的对象的参数。在具有图1所示的构成的动力传动系统10的例子中，发动机转矩Te和发动机转速Ne成为控制输入值u。换言之，控制输入决定处理54为了算出用于使燃料消耗量mf成为最小的控制输入值(以下，称为“最佳控制输入值u*”)而执行。最佳控制输入值u*的算出按每个预定的时间步长Δt执行。结果，按每个时间步长Δt取得能够使燃料消耗量mf最小的电池44的充放电量Pchg和系统动作点。
在该最佳化问题中，使用由以下的式子(5)定义的汉密尔顿函数H。如式子(5)所示，汉密尔顿函数H是燃料消耗量mf的时间变化率即燃料消耗率dmf/dt和本最佳化问题的伴随变量p与SOC的时间变化率dSOC/dt之积的和。如在后述的式子(9)中所示，燃料消耗率dmf/dt能够表示为发动机转矩Te与发动机转速Ne的函数。如表示SOC的动态变化(动态)的以下的状态方程式(式子(6))那样，SOC的时间变化率dSOC/dt由SOC、发动机转速Ne、发动机转矩Te、车速v以及要求驱动转矩Tp的函数f表示。此外，使像这样定义的汉密尔顿函数H成为最小这一情况意味着在由伴随变量p决定的燃料消耗与电池44的电力消耗的平衡下，与上述的燃料消耗和电力消耗有关的合计的能量消耗成为最小。
Figure BDA0002325876220000101
Figure BDA0002325876220000102
以下的式子(7)表示式子(5)中的伴随变量p应该满足的关系。式子(7)中的Ne*及Te*是相当于最佳控制输入值u*时的发动机转速Ne及发动机转矩Te。另外，式子(8)示出相当于成为本最佳化问题的对象的控制输入值u的发动机转速Ne及发动机转矩Te的值的范围(集合U)。如式子(8)所示，在停止内燃机20而仅使用MG2来使车辆进行行驶的EV模式下，发动机转速Ne及发动机转矩Te均成为零。另外，在包含于集合U的发动机转速Ne及发动机转矩Te的值中也包括在内燃机20正在工作的车辆行驶模式即HV模式(engine on range：发动机运转的范围)中能够取得的值。具体而言，在集合U中也包括在内燃机20的硬件上的制约、和MG1转速Ng及动力分配机构34的小齿轮的转速的制约下能够取得的值。因此，式子(8)与上述式子(6)一起相当于本最佳化问题的制约条件。
Figure BDA0002325876220000111
Ne，Te∈U＝{EV模式(Ne，Te＝0)
∪(发动机运转的范围的Ne，Te)…(8)
(伴随变量决定处理58和控制输入算出处理60)
如图2所示，控制输入决定处理54包括“伴随变量决定处理58”和“控制输入算出处理60”。控制输入算出处理60按每个时间步长Δt搜索并算出使由式子(5)定义的汉密尔顿函数H成为最小的控制输入值u(t)。本最佳化问题可以考虑置换为求出使汉密尔顿函数H成为最小的控制输入值u(t)的问题，该问题表示为以下的式子(9)。即，式子(9)的右边所示的汉密尔顿函数H相当于该问题的目的函数。在各采样时刻t使汉密尔顿函数H成为最小的控制输入值u(t)例如能够通过利用拟牛顿法(quasi-Newton method)解决由式子(9)表示的问题来算出。
Figure BDA0002325876220000112
此外，在动力传动系统10的例子中，控制输入算出处理60被用于按每个时间步长Δt搜索并算出使HV模式下的汉密尔顿函数HHV(参照以下的式子(10))成为最小的最佳控制输入值u*HV(t)。在此基础上，动力传动系统10构成为能够利用HV模式和EV模式。在像这样构成的动力传动系统10中，控制输入决定处理54使用以下这样的方法来决定使汉密尔顿函数H成为最小(即，使燃料消耗量mf成为最小)的最佳控制输入值u*。即，根据控制输入决定处理54，最佳控制输入值u*从通过控制输入算出处理60算出的HV模式下的最佳控制输入值u*HV和EV模式下的控制输入值uEV(Ne及Te均为零)中决定。
更详细而言，在汉密尔顿函数HHV比EV模式时的汉密尔顿函数HEV(参照以下的式子(11))小的情况下，最佳控制输入值u*HV被设为最佳控制输入值u*。因此，在EV模式的使用过程中向动力传动系统10提供了这样的最佳控制输入值u*的情况下，内燃机20起动。另一方面，在汉密尔顿函数HEV比汉密尔顿函数HHV小的情况下，控制输入值uEV被设为最佳控制输入值u*。在该情况下，与最佳控制输入值u*相当的最佳发动机转速Ne*及最佳发动机转矩Te*均成为零。因此，在HV模式的使用过程中向动力传动系统10提供了这样的最佳控制输入值u*的情况下，内燃机20停止。此外，若是不利用EV模式的混合动力车辆的动力传动系统，则将上述的HV模式下的最佳控制输入值u*HV原样地用作最佳控制输入值u*。
采样时刻t下的HV模式时的汉密尔顿函数HHV及EV模式时的汉密尔顿函数HEV分别表示为以下的式子(10)及式子(11)。此外，式子(10)中的集合Ue与式子(9)中的Ne及Te的范围(发动机运转的范围内的Ne、Te)相同。此外，在算出HV模式时的汉密尔顿函数HHV时，代入式子(10)的右边的燃料消耗率dmf/dt的函数及SOC的函数f的发动机转速Ne及发动机转矩Te的值是与HV模式下的最佳控制输入值u*HV相当的Ne*HV及Te*HV。另外，在算出汉密尔顿函数HHV及HEV时，能够使用通过后述的步骤S100的处理取得的值作为代入SOC的函数f的SOC、当前车速v及要求驱动转矩Tp。并且，能够使用通过后述的步骤S102的处理取得的值作为与函数f相乘的伴随变量p(t)。
Figure BDA0002325876220000121
HEV(t)＝P(t)·f(SOC，0，0，v，Tp…(11)
在以下的说明中，在表示连续的时刻的情况下使用“t”，在表示离散的时刻(即，每个时间步长Δt的各时刻)的情况下使用“k”。为了算出基于控制输入算出处理60的控制输入值u(t)，提供当前的SOC、当前的车速v及要求驱动转矩Tp、以及通过伴随变量决定处理58决定的伴随变量p(t)。具体而言，使用车辆的上次的控制期间τ中的伴随变量p的最终值pf作为伴随变量p的初始值p0(即，采样时刻k＝0时的伴随变量p(0))。此外，初始值p0也可以是在上次的控制期间τ中的各采样时刻k算出的伴随变量p的平均值pAVE来替代最终值pf。
关于控制期间τ开始后的第二次以后的伴随变量p的运算，根据伴随变量决定处理58，按每个时间步长Δt逐次算出并更新伴随变量p(t)。更详细而言，该伴随变量p(t)的更新(即，下一采样时刻(k+1)的伴随变量p(k+1)的算出)通过将当前的采样时刻k的SOC(k)、最佳控制输入值u*(k)(＝发动机转速Ne及发动机转矩Te的最佳值Ne*(k)及Te*(k))以及伴随变量p(k)代入式子(7)，并以数学方式对式子(7)求解来进行。此外，关于最佳控制输入值u*(k)(＝最佳值Ne*(k)及Te*(k))的算出，不仅考虑HV模式还考虑EV模式来进行。
图3是对使汉密尔顿函数H(更详细而言，HHV)成为最小的控制输入值uk(最佳控制输入值uk *HV)的搜索的概念图。在图3中，在以与控制输入值u相当的发动机转速Ne和发动机转矩Te为坐标轴的平面中表示出汉密尔顿函数HHV的等高线。并且，在图3中表示出通过基于图2所示的控制输入算出处理60的搜索，采样时刻k下的控制输入值uk(＝u(k))接近最佳控制输入值uk *HV的情形。更详细而言，在图3中示出在使控制输入值uk相对于第i个搜索值uk i移动了预定量Δu时，接下来的第(i+1)个搜索值uk i+1的汉密尔顿函数HHV比第i个搜索值uk i的汉密尔顿函数HHV小的情形。并且，在图3所示的一个例子中，在接下来的第(i+2)次搜索中获得使汉密尔顿函数HHV成为最小的最佳控制输入值uk *HV。基于这样的搜索的最佳控制输入值uk *HV的算出例如能够利用拟牛顿法来进行。
接着，图4是概念性地表示出按每个时间步长Δt反复进行计算的情形的图，其中，反复地对最佳控制输入值u*及在该计算中使用的伴随变量p进行计算。如图4所示，在相当于控制期间τ的开始时(例如，动力传动系统10的起动时)的初次的采样时刻(k＝0)，控制输入算出处理60算出最佳控制输入值u(0)*(＝u0 *)。该最佳控制输入值u0 *(即，Ne0 *及Te0 *)通过使用伴随变量p的初始值p0及当前的(实际)SOC0、和省略了图示的当前车速v及要求驱动转矩Tp解决由式子(9)表示的最佳化问题来算出。此外，关于参照图4说明的最佳控制输入值u(t)*的算出，也不仅考虑HV模式还考虑EV模式来进行。
另外，在初次的采样时刻(k＝0)，伴随变量决定处理58对代入了最佳控制输入值u0 *(Ne0 *及Te0 *)、SOC0以及初始值p0的式子(7)求解。由此，算出在下次(即，一个时间步长Δt之后)的采样时刻(k＝1)的运算中使用的伴随变量p1。
在下一采样时刻(k＝1)，控制输入算出处理60使用像上述那样算出的伴随变量p1及当前的SOC1、和当前车速v及要求驱动转矩Tp算出最佳控制输入值u1 *。以后，按每个时间步长Δt反复执行同样的运算。
1-2-2.系统控制处理56
图2所示的系统控制处理56通过向动力传动系统10提供像上述那样通过控制输入决定处理54求出的最佳控制输入值u(t)*(即，Ne*及Te*)来控制内燃机20、MG1及MG2。更详细而言，基于所决定的最佳控制输入值u(t)*(即，Ne*及Te*)，采样时刻k下的发动机转矩Te、MG1转矩Tg及MG2转矩Tm各自的目标值例如利用以下这样的方法来决定。
以下的式子(12)示出动力传动系统10的驱动系统的运动方程式。换言之，式子(12)是规定相当于由动力传动系统10控制的状态量(控制量)的要求驱动转矩Tp(Nm)、充放电量Pchg(W)以及发动机转速Ne的变化率dNe/dt(rad/s2)与作为转矩设备(内燃机20、MG1、MG2)的操作量的各转矩Te、Tg、Tm(Nm)的关系的线性的状态方程式。
Figure BDA0002325876220000141
在式子(12)中，除了与充放电量Pchg和转矩Tg、Tm有关的c22及c23以外，c(c11、c12、…)是根据动力传动系统10的硬件规格(例如，各部的惯性及齿数比)确定的常数。c22及c23根据运转期间的转速Ng、Nm的变化而变化。
当通过控制输入决定处理54决定了最佳发动机转速Ne*及最佳发动机转矩Te*时，确定与它们相应的系统动作点(包括发动机转速Ne)和充放电量Pchg。并且，发动机转速的变化率dNe/dt通过将从最佳发动机转速Ne*减去当前的发动机转速Ne(k)而得到的差(Ne*-Ne(k))除以时间步长Δt而获得。在式子(12)中，将像这样确定的发动机转速变化率dNe/dt(基于最佳发动机转速Ne*的值)及充放电量Pchg与基于来自驾驶员的转矩要求(加速器踏板的踩踏量)的要求驱动转矩Tp一起用作目标状态量。因此，通过对由式子(12)表示的联立方程式求解，能够获得满足上述的目标状态量的操作量(Te、Tg、Tm)。所获得的操作量向转矩设备(内燃机20、MG1、MG2)输出。结果，在内燃机20中，控制用于发动机转矩控制的各致动器(节气门22、燃料喷射阀24以及点火装置26)以实现所提供的操作量(Te)。另外，关于MG1和MG2的控制，由变换器40控制MG1及MG2以实现所提供的操作量(Tg、Tm)。
1-2-3.控制例程
图5是示出与本发明的实施方式1涉及的动力传动控制有关的处理的例程的流程图。本例程例如在动力传动系统10的起动期间(即，1行程期间)按每个预定的时间步长Δt反复执行。即，本实施方式的控制期间τ的一个例子是车辆的1行程。
此外，本实施方式的“控制输入决定处理54”与以下的步骤S100～S106的处理对应，“系统控制处理56”与步骤S108的处理对应。更详细而言，“伴随变量决定处理58”对应于步骤S102及S106的处理，另外，步骤S104的处理包括进行HV模式用的运算的“控制输入算出处理60”。
在图5所示的例程中，控制装置50首先在步骤S100中取得(算出)当前的(实际)SOC，并且使用传感器类52取得当前的车速v及要求驱动转矩Tp。更详细而言，当前的车速v例如使用车速传感器来取得，要求驱动转矩Tp作为与由加速器位置传感器检测出的加速器踏板的踩踏量相应的值来取得。之后，处理前进至步骤S102。
在步骤S102中，控制装置50取得当前的采样时刻k的伴随变量p(k)。在控制装置50的存储器50b中存储有上次的控制期间τ中的伴随变量p的最终值pf。在该例子中，上次的控制期间τ与上次的行程的期间相等。控制装置50在本动力传动控制开始后(例如，动力传动系统10起动后)的初次的运算中，将该最终值pf用作初始值p0。在第二次以后的运算中，将通过后述的步骤S106的处理在上次的采样时刻(k-1)算出的伴随变量p(k)用作本次的伴随变量p(k)。之后，处理前进至步骤S104。
此外，如上所述，初始值p0也可以是上次的控制期间τ中的伴随变量p的平均值pAVE。在使用平均值pAVE的例子中，在各个控制期间τ中算出各采样时刻k的伴随变量p的平均值pAVE，并且在各个控制期间τ的结束时将最新的平均值pAVE存储于存储器50b。
在步骤S104中，控制装置50通过解决由上述式子(9)表示的最佳化问题，从而搜索并算出使汉密尔顿函数H成为最小的最佳控制输入值u*(k)(即，Ne*(k)及Te*(k))。具体而言，如上所述，步骤S104的处理包括搜索并算出使HV模式时的汉密尔顿函数HHV成为最小的最佳控制输入值u*HV(k)的控制输入算出处理60。并且，从通过控制输入算出处理60算出的最佳控制输入值u*HV(k)和EV模式下的控制输入值uEV(k)(Ne及Te均为零)中以使汉密尔顿函数H成为最小的方式决定最佳控制输入值u*(k)。
在步骤S104之后，处理前进至步骤S106。在步骤S106中，控制装置50算出在下一采样时刻(k+1)的运算中使用的伴随变量p(k+1)。伴随变量p(k+1)的算出方法与参照式子(7)所述的方法同样。所算出的伴随变量p(k+1)存储于存储器50b。之后，处理前进至步骤S108。
在步骤S108中，控制装置50执行用于将通过步骤S104的处理算出的最佳控制输入值u*(k)(即，Ne*(k)及Te*(k))应用于动力传动系统10的处理(系统控制处理56)。结果，确定与最佳控制输入值u*(k)对应的系统动作点及电池44的充放电量Pchg。并且，如上所述，基于最佳控制输入值u*(k)来控制内燃机20、MG1及MG2。
1-3.效果
根据以上所说明的本实施方式的动力传动系统10，在每个采样时刻k取得由式子(5)定义的汉密尔顿函数H成为最小的最佳控制输入值u*(k)。因此，能够以使燃料消耗量mf成为最小的方式决定各采样时刻k的最佳控制输入值u*(k)。结果，能够根据所决定的最佳控制输入值u*(k)适当地决定电池44的充放电量Pchg和系统动作点。因此，根据本实施方式的动力传动控制，能够以在各采样时刻k降低燃料消耗量mf的方式控制动力传动系统10。
并且，根据本实施方式的控制输入决定处理54，使用上次的控制期间τ中的伴随变量p的最终值pf(或平均值pAVE)作为成为对象的最佳化问题的伴随变量p的初始值p0。由此，即使将来(希望使控制输入值u最佳化的期间)的车速v及要求驱动转矩Tp未知，也能够适当地决定各采样时刻k的充放电量Pchg及系统动作点。此外，不需要另行预测将来的车速v及要求驱动转矩Tp，所以能够在实现处理器50a的运算负荷的降低的同时适当地决定各采样时刻k的充放电量Pchg及系统动作点。
此外，使用上次的控制期间τ中的最终值pf(或平均值pAVE)作为伴随变量p的初始值p0具有以下这样的意义。首先，若在控制期间τ的中途实际SOC大幅度地偏离SOC控制中心值，则有可能需要强制发电或强制放电而燃料经济性恶化。为了避免这样的情况，优选以使得终端SOC(控制期间τ结束时的实际SOC)接近SOC控制中心值的方式控制控制期间τ中的实际SOC。这是因为：若能够以接近SOC控制中心值的方式控制终端SOC，则可以说使控制期间τ中的实际SOC以SOC控制中心值为中心推移。在此，初始值p0影响到终端SOC。即，若初始值p0发生变化，则终端SOC发生变化。另外，在每个采样时刻k算出的伴随变量p(k)根据车辆行驶历史记录(控制期间τ的车速v及要求驱动转矩Tp的历史记录)而发生变化。并且，根据与汉密尔顿函数H有关的式子(5)，伴随变量p相当于电力消耗相对于燃料消耗的权重。因此，在上次的控制期间τ的初始的实际SOC及终端SOC均为SOC控制中心值(例如，60％)的例子中，若本次的控制期间τ的初始的实际SOC为60％且本次的控制期间τ中的车辆行驶历史记录(v、Tp的历史记录)与上次的控制期间τ同样，则能够期待通过使用上述的最终值pf或平均值pAVE作为初始值p0，而在本次的控制期间τ中也与上次同样地可谋求60％的终端SOC(即，本次的控制期间τ中的实际SOC以SOC控制中心值为中心推移)。根据以上可知，可以说使用上次的控制期间τ中的最终值pf(或平均值pAVE)作为初始值p0这一情况相当于基于过去(上次)的行驶历史记录预测与燃料和电池44的电力有关的将来的适当的使用比率。换言之，使用上次的控制期间τ中的最终值pf或平均值pAVE作为初始值p0这一情况可以说是根据在上次的控制期间τ中获得的信息来预测能够在本次的控制期间τ中实现作为目标的(即，接近SOC控制中心值的)终端SOC的初始值p0。
2.实施方式2
接着，参照图6～图9对本发明的实施方式2进行说明。
2-1.动力传动系统的构成例
实施方式2涉及的动力传动系统除了具备后述的图7所示的控制装置70来替代控制装置50这一点以外，与实施方式1涉及的动力传动系统10同样。
2-2.动力传动控制
2-2-1.实施方式1涉及的控制输入决定处理54的课题
根据上述的控制输入决定处理54，使用上次的控制期间τ中的伴随变量p的最终值pf(或平均值pAVE)作为伴随变量p的初始值p0。如上所述，可以说使用上次的控制期间τ中的最终值pf(或平均值pAVE)作为初始值p0这一情况相当于基于过去(上次)的行驶历史记录预测与燃料和电池44的电力有关的将来的适当的使用比率。换言之，上次的控制期间τ的最终值pf或平均值pAVE的使用相当于没有掌握将来的行驶形式(v、Tp的推移)便假设将来的行驶形式与过去的行驶形式同样来决定伴随变量p。
然而，过去的行驶形式与将来的行驶形式不一定相同。具体而言，在使用控制输入决定处理54的例子中，若假设将来的行驶形式相对于过去的行驶形式不同，则实际SOC轨迹(相对于时间发生变动的实际SOC的变动中心线)有可能偏离SOC控制中心值(参照后述的图6)。
图6是用于一边对上述的实施方式1涉及的动力传动控制的课题、与具有其对策的实施方式2涉及的动力传动控制进行比较一边进行说明的时间图。图6中的虚线所示的实际SOC的波形示出在实施方式1涉及的动力传动控制的执行期间产生了实际SOC的轨迹相对于SOC控制中心值的偏差的例子。更详细而言，图6示出实际SOC轨迹随着时间的经过向实际SOC相对于SOC控制中心值(例如，60％)变低的一侧(即，放电侧)偏离的例子。实际SOC轨迹也有时与图6所示的例子相反而向实际SOC相对于SOC控制中心值变高的一侧(即，充电侧)偏离。此处所说的SOC控制中心值相当于本发明涉及的“目标充电率”的一个例子。
2-2-2.考虑到将来的行驶形式相对于过去的行驶形式的变化的动力传动控制的概要
图7是与本发明的实施方式2涉及的动力传动控制相关联地示出控制装置70所执行的处理的框图。控制装置70在以下所说明的点上与实施方式1的控制装置50不同。即，控制装置70与动力传动控制相关联地执行的处理包括“控制输入决定处理72”来替代“控制输入决定处理54”。并且，该控制输入决定处理72所包括的“伴随变量决定处理74”在鉴于参照图6所说明的课题而包括“伴随变量修正处理74a”这一点上与实施方式1的伴随变量决定处理58不同。
为了基于SOC的偏差ΔSOC来修正伴随变量p而执行伴随变量修正处理74a。偏差ΔSOC相当于从实际SOC轨迹减去SOC控制中心值而得到的差。更详细而言，根据伴随变量修正处理74a，如图6所示，作为一个例子，按每个时间步长Δt(即，按本实施方式的动力传动控制的控制周期)算出偏差ΔSOC。实际SOC轨迹例如能够通过算出实际SOC的移动平均线来取得。此外，偏差ΔSOC相当于本发明涉及的“目标充电率与实际充电率之差”的一个例子。
伴随变量修正处理74a基于像上述那样算出的偏差ΔSOC，例如按每个时间步长Δt(按控制周期)修正伴随变量p。图8是表示出SOC(k+1)与伴随变量p(k)的关系的图表。如图8所示，采样时刻k的伴随变量p(k)与下一采样时刻(k+1)的SOC(k+1)为彼此成反比的关系。更详细而言，当根据当前的采样时刻k的伴随变量p(k)及(实际)SOC(k)决定最佳控制输入值u*(k)时，下一采样时刻(k+1)的(实际)SOC(k+1)根据所决定的最佳控制输入值u*(k)而发生变化。具体而言，当伴随变量p(k)变大时，SOC(k+1)相对于SOC(k)变低。相反地，当伴随变量p(k)变小时，SOC(k+1)相对于SOC(k)变高。
接着，示出基于偏差ΔSOC的伴随变量p的修正方法的一个例子。伴随变量p根据以下的式子(13)进行修正。即，修正后的伴随变量p通过对修正前的伴随变量p加上对偏差ΔSOC乘以预定的FB增益而得到的修正值来算出。因此，偏差ΔSOC的绝对值越大则该修正值的绝对值越大。
修正后p＝修正前p+ΔSOC·FB增益…(13)
偏差ΔSOC(＝实际SOC轨迹-SOC控制中心值)在实际SOC轨迹相对于SOC控制中心值向放电侧偏离的情况下(实际SOC<SOC控制中心值)为负。因此，根据式子(13)，在实际SOC轨迹向放电侧偏离了的情况下，对修正前的伴随变量p加上负的修正值，所以以使伴随变量p变小的方式进行修正。更详细而言，以偏差ΔSOC(的绝对值)越大则伴随变量p越小的方式进行修正。修正后的伴随变量p(k)立即反映在同一时间步长Δt中的最佳控制输入值u*(k)的计算中。由此，以使得与修正前相比抑制实际SOC的降低(即，为了抑制电池44的电力消耗而使内燃机20的工作时间增加)的方式控制动力传动系统10。结果，偏差ΔSOC减少。
另一方面，在实际SOC轨迹向充电侧偏离了的情况下(实际SOC>SOC控制中心值)，偏差ΔSOC为正。因此，根据式子(13)，在实际SOC轨迹向充电侧偏离了的情况下，对修正前的伴随变量p加上正的修正值，所以以使修正前的伴随变量p变大的方式进行修正。更详细而言，以偏差ΔSOC(的绝对值)越大则伴随变量p越大的方式进行修正。由此，以使得与修正前相比促进实际SOC的降低(电池44的电力消耗)的方式控制动力传动系统10。结果，偏差ΔSOC减少。
如上所述，可以说使用上次的控制期间τ中的最终值pf(或平均值pAVE)作为初始值p0这一情况相当于基于过去(上次)的行驶历史记录预测与燃料和电池44的电力有关的将来的适当的使用比率。关于这一点，根据伴随变量修正处理74a，可以说修正这样的使用比率的预测值(上次的最终值pf或平均值pAVE)的反馈处理基于偏差ΔSOC按每个时间步长Δt进行。
2-2-3.控制例程
图9是示出与本发明的实施方式2涉及的动力传动控制有关的处理的例程的流程图。此外，图9所示的例程中的步骤S100～S108的处理与在实施方式1中所述的处理同样。本例程的步骤S200及S202的处理对应于“伴随变量修正处理74a”。
在图9所示的例程中，处理在步骤S102之后前进至步骤S200。在步骤S200中，控制装置70算出当前的采样时刻k下的偏差ΔSOC(k)。偏差ΔSOC的算出方法的一个例子如参照图6、7所说明的那样。之后，处理前进至步骤S202。
在步骤S202中，控制装置70根据在步骤S200中算出的偏差ΔSOC(k)来修正在步骤S102中取得的伴随变量p(k)。具体而言，作为一个例子，利用上述的式子(13)算出修正值，利用所算出的修正值来修正伴随变量p(k)。结果，在实际SOC轨迹相对于SOC控制中心值向放电侧偏离了的情况下，伴随变量p(k)减小，相反地，在实际SOC轨迹向充电侧偏离了的情况下，伴随变量p(k)增大。此外，在偏差ΔSOC(k)为零的情况下，不修正伴随变量p(k)。
之后，处理前进至步骤S104。因此，基于步骤S202的处理的修正后的伴随变量p(k)反映在基于步骤S104的处理的最佳控制输入值u*(k)的运算中。
2-3.效果
如以上所说明的那样，由本实施方式的控制装置70执行的控制输入决定处理72的伴随变量决定处理74包括伴随变量修正处理74a。根据伴随变量修正处理74a，在动力传动控制的执行期间，根据偏差ΔSOC按每个时间步长Δt修正伴随变量p。由此，若对图6中的两个实际SOC波形进行比较则可知，根据实线的例子(伴随SOC的反馈(伴随变量修正处理74a)的实施方式2)，与虚线的例子(不伴随SOC的反馈的实施方式1)相比，能够使动力传动控制的执行期间的实际SOC轨迹的中心值接近SOC控制中心值。换言之，能够使本次的控制期间τ的终端SOC接近SOC控制中心值。因此，能够抑制在控制期间τ的中途需要强制充电或强制放电的情况。如以上那样，根据本实施方式的动力传动控制，能够与实施方式1的动力传动控制同样地不需要车速v及要求驱动转矩Tp的预测，并且即使在本次的控制期间τ的行驶形式相对于过去(上次的控制期间τ)的行驶形式不同的情况下也能够更适当地决定使燃料消耗量mf成为最小的系统动作点及电池44的充放电量Pchg。
2-4.伴随变量修正处理的执行时期的其他例子
在上述的实施方式2中，举出按每个时间步长Δt修正伴随变量p的伴随变量修正处理74a的例子。然而，也可以替代上述的例子，例如以比时间步长Δt(动力传动控制的控制周期)长的任意的周期在进行动力传动控制的控制期间中反复执行本发明涉及的“伴随变量修正处理”。
3.实施方式3
接着，参照图10～16对本发明的实施方式3进行说明。
3-1.动力传动系统的构成例
实施方式3涉及的动力传动系统除了具备后述的图12所示的控制装置80来替代控制装置70这一点以外，与实施方式2涉及的动力传动系统同样。
3-2.动力传动控制
3-2-1.实施方式2涉及的伴随变量修正处理74a的课题
图10是按每个车辆行驶模式分别表示出伴随变量p与SOC的关系的图表。在图10中例示出模式A～G。图10中的各直线相当于，在各车辆行驶模式的使用过程中每隔预定时间采样的伴随变量p及(实际)SOC的数据的描点值的近似直线。
在图10所示的例子中，使用模式A～G获得多种车辆行驶形式的信息。更详细而言，模式A相当于包括市区模式、郊外模式及高速公路模式的WLTC(World harmonized Lightvehicles Test Cycle：WHTC循环)模式。模式B相当于作为美国的高速公路模式之一的HWY模式。模式C相当于模拟日本的市区的拥堵行驶的模式。模式D相当于模拟大都市的拥堵行驶的另一拥堵行驶模式。模式E相当于作为美国的另一高速公路模式的US06模式。模式F相当于模拟洛杉矶郊外的行驶形式的LA#4模式。模式G相当于过去在日本使用的JC08模式。
若车辆行驶模式不同，则车辆的行驶方式(代表性的是车速v及车辆驱动转矩(要求驱动转矩Tp)的变化的方式)不同。结果，如图10所示，伴随变量p与SOC的关系根据车辆行驶模式而不同。更详细而言，根据图10中所示的各近似直线的倾斜度(比率ΔP/ΔSOC)的不同可知，因为车辆行驶模式的不同，伴随变量p相对于SOC的灵敏度发生变化。图11是在模式A～模式G之间对伴随变量p相对于SOC的灵敏度，即，比率ΔP/ΔSOC进行比较而示出的图表。
根据上述的实施方式2的伴随变量修正处理74a，根据SOC的偏差ΔSOC(更详细而言，实际SOC轨迹相对于作为目标的SOC轨迹(SOC控制中心值)的偏差量)来修正伴随变量p(反馈处理)。另一方面，如上文参照图10及图11所述的那样，伴随变量p相对于SOC的灵敏度根据车辆行驶模式(车辆行驶形式)而发生变化。这一情况意味着为了从偏差ΔSOC变换为修正量(上述的式子(13)的右边第2项)而使用的FB增益的最佳值根据车辆行驶形式而发生变化。
因此，若在上述那样的反馈处理中使用的FB增益为固定值，则在除了在FB增益合适时假定的车辆行驶形式以外的车辆行驶形式下，FB增益有可能变得不合适。这一情况可能导致混合动力车辆的燃料经济性恶化。此外，即使所使用的FB增益不是固定值，若没有考虑伴随变量p相对于SOC的灵敏度根据车辆行驶模式而发生变化这一点来变更FB增益，则也可能产生与上述同样的课题。
3-2-2.实施方式3涉及的伴随变量修正处理84a的概要
图12是与本发明的实施方式3涉及的动力传动控制相关联地示出控制装置80所执行的处理的框图。控制装置80在以下所说明的点上与实施方式2的控制装置70不同。即，控制装置80与动力传动控制相关联地执行的处理包括“控制输入决定处理82”和“系统控制处理56”。并且，该控制输入决定处理82所包括的“伴随变量决定处理84”在鉴于参照图10及图11所说明的课题而包括“伴随变量修正处理84a”来替代“伴随变量修正处理74a”这一点上与实施方式2的伴随变量决定处理74不同。
伴随变量修正处理84a在使用如以下那样设定的FB增益这一点上与伴随变量修正处理74a不同。具体而言，在本实施方式中使用的FB增益基于混合动力车辆的行驶历史记录来设定。并且，使用平均车速aveV和平均驱动转矩aveTp作为行驶历史记录的具体例。
平均车速aveV相当于预定期间中的车速v的平均值。平均驱动转矩aveTp相当于预定期间中的车辆驱动转矩(要求驱动转矩Tp)的平均值。上述的预定期间的一个例子是从当前时间点追溯30秒。像这样，在本实施方式中，为了设定FB增益，使用即将成为当前时间点之前的行驶历史记录。
此外，FB增益相当于本发明涉及的“增益”的一个例子。另外，与平均车速aveV的算出有关的预定期间相当于本发明涉及的“第1预定期间”的一个例子，与平均驱动转矩aveTp的算出有关的预定期间相当于本发明涉及的“第2预定期间”的一个例子。在上述的例子中，第1预定期间与第2预定期间相同，但它们也可以不一定相同。
图13是按每个车辆行驶模式表示出平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp与比率ΔP/ΔSOC的关系的图表。更详细而言，与各车辆行驶模式(模式A～G)有关的描点对应于各模式的使用过程中的整体的数据(aveV、aveTp、ΔP/ΔSOC)的平均值。因此，模式A～G根据各模式下的平均的车辆行驶负荷(车辆驱动转矩)及平均的车速而如图13中所示出的那样分布。
图13中的近似直线L相当于与模式A～G的各描点有关的近似直线。如由该近似直线L所示出的那样，平均车速aveV越高则比率ΔP/ΔSOC越高。另外，平均驱动转矩aveTp越高则比率ΔP/ΔSOC越高。像这样，根据图13所示的三维关系可知，比率ΔP/ΔSOC与平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp具有高度的相关性。
根据上述的见解，通过利用平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp，能够适当地取得基于即将成为当前时间点之前的行驶历史记录的比率ΔP/ΔSOC(即，伴随变量p相对于SOC的灵敏度)。
以下的式子(14)示出在本实施方式的伴随变量修正处理84a中使用的FB增益的算出式的一个例子。如式子(14)所示，在本实施方式中，成为平均车速aveV与平均驱动转矩aveTp的函数的比率ΔP/ΔSOC作为FB增益使用。
Figure BDA0002325876220000251
如式子(14)的例子那样，作为比率ΔP/ΔSOC的近似式，能够使用以平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp作为独立变量的一次式。该近似式中的系数A、B及C例如使用最小二乘法等多元回归分析而预先设定。通过利用这样的近似式，能够取得(推定)与基于即将成为当前时间点之前的行驶历史记录的比率ΔP/ΔSOC(即，伴随变量p相对于SOC的灵敏度)相应的适当的FB增益。
此外，通过利用具有图13所示那样的关系的比率ΔP/ΔSOC，FB增益被设定为平均车速aveV越高则FB增益越大。另外，FB增益被设定为平均驱动转矩aveTp越高则FB增益越大。
此外，为了设定FB增益而使用的近似式不限定于上述的一次式的例子，也可以是二次以上的高次的式子。另外，为了设定FB增益，也可以使用确定了相对于平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp的比率ΔP/ΔSOC的关系的映射(省略图示)来替代这样的近似式。
3-2-3.控制例程
与本实施方式涉及的动力传动控制有关的处理的主例程(省略图示)在执行以下的图14所示的子例程的处理来替代步骤S202的处理这一点上与实施方式2的图9所示的例程不同。
图14是示出在本发明的实施方式3涉及的动力传动控制中，为了根据偏差ΔSOC(k)来修正伴随变量p(k)而执行的处理的子例程的流程图。此外，在本实施方式中，步骤S200的处理(参照图9)及图14所示的子例程的处理对应于“伴随变量修正处理84a”。
在图14所示的子例程中，控制装置80首先在步骤S300中取得偏差ΔSOC(k)。所取得的偏差ΔSOC(k)是基于步骤S200的处理的算出值。之后，处理前进至步骤S302。
在步骤S302中，控制装置80取得即将成为当前时间点之前的车辆行驶历史记录。具体而言，控制装置80取得上述的预定期间(例如，从当前时间点追溯30秒)中的平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp。更详细而言是移动平均值。即，由于按每个时间步长Δt反复执行本子例程的处理，所以按每个时间步长Δt更新在基于本步骤S300进行的平均车速aveV的算出中使用的车速v的时间序列数据。这一情况对于平均驱动转矩aveTp也同样。
用于算出平均车速aveV的车速v例如能够使用车速传感器来取得。用于算出平均驱动转矩aveTp的车辆驱动转矩例如是要求驱动转矩Tp。如上所述，要求驱动转矩Tp例如能够作为与由加速器位置传感器检测出的加速器踏板的踩踏量相应的值而取得。另外，为了算出平均驱动转矩aveTp而使用的车辆驱动转矩也可以是实际驱动转矩。
此外，在从混合动力车辆的新的行程(本次的行程)的开始到上述预定期间的结束为止的期间中，仅通过在本次的行程开始后取得的车速v和要求驱动转矩Tp的数据无法令人满意地算出上述预定期间中的平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp。在这样的期间中，可以还使用上次的行程中的即将结束前的车速v和要求驱动转矩Tp的数据来算出平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp。然而，也可以不使用上次的行程中的数据而仅使用在本次的行程开始后取得的数据来算出平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp。另外，用于算出平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp的上述预定期间不一定限于即将成为当前时间点之前的期间(即，以从当前时间点追溯的方式确定的期间)，也可以是以从相对于当前时间点而言为预定时间前的时间点追溯的方式确定的期间。
在步骤S302之后，处理前进至步骤S304。在步骤S304中，控制装置80决定FB增益。具体而言，控制装置80使用上述式子(14)算出与通过步骤S302的处理取得的平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp相应的FB增益。之后，处理前进至步骤S306。
在步骤S306中，控制装置80算出伴随变量p(k)的修正量C(k)。此处所说的修正量C(k)相当于上述式子(13)的右边第2项。因此，控制装置80算出在步骤S300中取得的偏差ΔSOC(k)与在步骤S304中决定的FB增益之积并设为修正量C(k)。之后，处理前进至步骤S308。
在步骤S308中，控制装置80根据上述式子(13)，使用通过步骤S306的处理算出的修正量C(k)来修正在步骤S102中取得的伴随变量p(k)。
3-3.效果
图15(A)及15(B)是用于说明利用如下伴随变量修正处理(比较例1、2)的情况下的动作的时间图，其中，为了与本发明的实施方式3的伴随变量修正处理84a进行对比而参照该伴随变量修正处理(比较例1、2)。在上述的比较例1及2中的伴随变量修正处理中，使用固定值作为FB增益。
首先，在图15(A)所示的比较例1中，时间点t1～时间点t2的期间相当于FB增益(固定值)适合于该期间中的车辆的行驶方式的期间。因此，在该期间中，实际SOC轨迹良好地跟随SOC控制中心值(目标的SOC轨迹)。
接着，时间点t2相当于车辆的行驶方式发生了变化的时间点。假设在时间点t2之后的期间中继续变更后的行驶方式。并且，假设在比较例1中的时间点t2之后的期间中，因行驶方式的变化而FB增益(固定值)相对于理想的FB增益变得过小。结果，在比较例1中，基于伴随变量修正处理的伴随变量p的修正不能令人满意地发挥作用，如图15(A)所示，实际SOC轨迹随着时间的经过而向实际SOC相对于SOC控制中心值变低的一侧(即，放电侧)逐渐发生变化。然后，在时间点t3，实际SOC降低到了需要实施强制充电的水平。另外，在实际进行了强制充电的情况下，内燃机20的燃料经济性会恶化。
此外，比较例1示出因FB增益过小而实际SOC向放电侧发生了变化的状况。然而，根据状况，也有时因FB增益过小而实际SOC向充电侧发生变化，并且，结果，也有时需要实施强制放电。另外，在实际进行了强制放电的情况下会进行来自电池44的不必要的放电，所以会导致内燃机20的燃料经济性恶化。
另一方面，在图15(B)所示的比较例2中的时间点t2之后的期间中，假设因行驶方式的变化，FB增益(固定值)相对于理想的FB增益过大。结果，在比较例2中，基于伴随变量修正处理的伴随变量p的修正过度，如图15(B)所示，实际SOC轨迹相对于SOC控制中心值大幅度地波动。结果，发生电池44的不必要的放电/充电。这一情况可能导致内燃机20的燃料经济性恶化及电池44的劣化中的至少一方。
图16是用于说明利用本发明的实施方式3的伴随变量修正处理84a的情况下的动作的时间图。根据本实施方式的伴随变量修正处理84a，如上所述，FB增益基于混合动力车辆的行驶历史记录(平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp)来设定(变更)。更详细而言，在图16中所示的时间点t2变更了车辆的行驶方式后，按每个时间步长Δt更新平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp。也就是说，行驶方式变更后的数据逐渐反映在平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp各自的值上。
并且，伴随平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp的更新，作为FB增益的比率ΔP/ΔSOC也逐渐更新。也就是说，以反映出变更后的行驶方式的方式进行比率ΔP/ΔSOC(FB增益)的学习。结果，FB增益逐渐接近适合于变更后的行驶方式的值。此外，在图16所示的例子中，FB增益逐渐增大成适合于变更后的行驶方式的值。
根据本实施方式的伴随变量修正处理84a，如上所述，在变更了行驶方式的情况下，FB增益变更成适合于变更后的行驶方式的值。结果，如图16所例示的那样，即使在行驶方式发生了变化的情况下，也可抑制实际SOC轨迹相对于SOC控制中心值的偏差变得过大的情况。并且，在FB增益收敛为适合于变更后的行驶方式的值之后，如图16所示，可使实际SOC轨迹适当地收敛为SOC控制中心值。
另外，根据本实施方式的伴随变量修正处理84a，FB增益被设定为平均车速aveV越高则FB增益越大。由此，能够考虑平均车速aveV越高则表示伴随变量p相对于SOC的灵敏度的比率ΔP/ΔSOC越高这一特性而适当地设定FB增益。进而，FB增益被设定为平均驱动转矩aveTp越高则FB增益越大。由此，能够考虑平均驱动转矩aveTp越高则表示上述灵敏度的比率ΔP/ΔSOC越高这一特性而适当地设定FB增益。
3-4.用于增益的设定的行驶历史记录的其他例子
在上述的实施方式3中，平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp双方用于增益(FB增益)的设定。然而，也可以替代这样的例子，将平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp中的任一方用于增益的设定。另外，也可以使用预定期间中的车辆驱动输出的平均值即平均驱动输出(kW)来替代平均驱动转矩aveTp(Nm)。
进而，除了平均车速及平均驱动转矩中的至少一方以外，用于增益的设定的行驶历史记录例如也可以包括平均车辆加速度。此处所说的平均车辆加速度是预定期间中的混合动力车辆的加速度的平均值，加速度不仅包括正的加速度，也包括负的加速度(减速度)。用于算出平均车辆加速度的上述预定期间可以与用于算出平均车速及平均驱动转矩中的至少一方的预定期间相同，也可以不同。并且，作为一个例子，在除了平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp以外还使用平均车辆加速度aveA的情况下，增益(FB增益)也可以基于与上述的式子(14)同样的考虑，例如根据以下的式子(15)来决定。
Figure BDA0002325876220000301
另外，用于增益的设定的行驶历史记录例如除了平均车速及平均驱动转矩中的至少一方以外，也可以还包括平均车辆加加速度，或者除了平均车速及平均驱动转矩中的至少一方以外，也可以还包括平均车辆加速度和平均车辆加加速度。此处所说的平均车辆加加速度是预定期间中的混合动力车辆的加加速度的平均值。加加速度不仅包括正的加加速度，还包括负的加加速度。用于算出平均车辆加加速度的上述预定期间可以与用于算出平均车速及平均驱动转矩中的至少一方的预定期间、及用于算出平均车辆加速度的预定期间相同，也可以不同。并且，作为一个例子，在除了平均车速aveV及平均驱动转矩aveTp以外还使用平均车辆加速度aveA及平均车辆加加速度aveJ的情况下，增益(FB增益)也可以基于与上述的式子(14)同样的考虑，例如根据以下的式子(16)来决定。
Figure BDA0002325876220000302
此外，用于算出上述的平均车辆加速度的加速度也可以使用加速度传感器(G传感器)来取得。另外，用于算出平均车辆加加速度的加加速度可以通过用时间对加速度传感器的输出进行微分来取得，或者也可以使用加加速度传感器来取得。另外，上述的加速度及加加速度例如也可以如以下那样作为基于加速器踏板的操作信息的推定值来取得。
具体而言，加速度例如也可以使用确定加速器踏板的踩踏量(或其踏力)与加速度的关系的关系信息(例如，关系式或映射)而作为与踩踏量(或踏力)相应的值来推定。另外，加加速度例如也可以使用确定加速器踏板的踩踏速度与加加速度的关系的关系信息(例如，关系式或映射)而作为与踩踏速度相应的值来推定。
4.其他实施方式
4-1.动力传动系统的其他例子
在上述的实施方式1～3中，对相当于利用图1所示的动力分配机构34的动力分配方式的混合动力系统的动力传动系统10进行了说明。然而，只要成为本发明的对象的“动力传动系统”具备能够驱动混合动力车辆的内燃机及电动机、和向该电动机供给电力的电池，则不限于上述的例子。即，本发明涉及的动力传动系统例如可以构成为将驱动车辆的内燃机与电动机并联地连结的并联方式的混合动力系统。
4-2.动力传动系统的控制输入值的其他例子
在上述的实施方式1～3中，使用发动机转速Ne及发动机转矩Te作为控制输入值u。然而，关于本发明涉及的最佳化对象的“控制输入值”取决于动力传动系统的构成，不限于上述的例子。即，例如在具备与有级式的自动变速器组合而得到的内燃机的动力传动系统中，也可以替代发动机转速Ne而将自动变速器的档位与发动机转矩Te一起用作控制输入值。这是因为：当知道所选择的档位时，可基于车速得知发动机转速Ne。此外，在具备有级式的自动变速器的例子中，当变更档位时，发动机转速Ne不连续地(阶段性地)发生变化。因此，在搜索最佳的控制输入值时，也可以针对每个档位算出汉密尔顿函数，并控制自动变速器以选择与所算出的多个汉密尔顿函数中的最小的汉密尔顿函数对应的档位。
关于以上所说明的各实施方式所记载的例子及其他各变形例，除了已明示的组合以外也可以在可能的范围内适当地进行组合，另外，也可以在不脱离本发明的要旨的范围内进行各种变形。

Claims (8)

1.一种动力传动系统，具备：
内燃机，其驱动混合动力车辆；
电动机，其驱动所述混合动力车辆；
电池，其向所述电动机供给电力；以及
控制装置，其进行控制所述内燃机及所述电动机的动力传动控制，
所述动力传动系统的特征在于，
所述控制装置在进行所述动力传动控制的控制期间中执行如下处理：
控制输入决定处理，以所述电池的充电率SOC的动态变化作为制约条件，解决相对于所述混合动力车辆的速度及驱动转矩使所述控制期间中的所述内燃机的燃料消耗量mf成为最小的最佳化问题，从而求出确定所述电池的充放电量及所述动力传动系统的系统动作点的控制输入值；和
系统控制处理，将通过所述控制输入决定处理求出的所述控制输入值向所述动力传动系统提供，从而控制所述内燃机和所述电动机，
所述控制输入决定处理包括：
伴随变量决定处理，使用上次的所述控制期间中的所述伴随变量p的最终值或平均值作为所述最佳化问题的伴随变量p的初始值，并按每个时间步长更新所述伴随变量p；和
控制输入算出处理，使用通过所述伴随变量决定处理决定的所述伴随变量p，按每个所述时间步长搜索并算出使由以下的式子定义的汉密尔顿函数H成为最小的所述控制输入值，
Figure FDA0002325876210000011
上述的式子的右边第1项是所述燃料消耗量mf的时间变化率dmf/dt，右边第2项是所述伴随变量p与所述充电率SOC的时间变化率dSOC/dt之积。
2.根据权利要求1所述的动力传动系统，其特征在于，
所述伴随变量决定处理包括伴随变量修正处理，该伴随变量修正处理是基于所述充电率SOC的目标充电率与实际充电率之差来修正所述伴随变量p的处理。
3.根据权利要求2所述的动力传动系统，其特征在于，
在所述伴随变量修正处理中，在所述实际充电率比所述目标充电率低的情况下，减小所述伴随变量p。
4.根据权利要求2或3所述的动力传动系统，其特征在于，
在所述伴随变量修正处理中，在所述实际充电率比所述目标充电率高的情况下，增大所述伴随变量p。
5.根据权利要求2～4中任一项所述的动力传动系统，其特征在于，
基于所述伴随变量修正处理的所述伴随变量p的修正量是所述差与增益之积，
所述增益基于所述混合动力车辆的行驶历史记录来设定。
6.根据权利要求5所述的动力传动系统，其特征在于，
所述行驶历史记录包括第1预定期间中的所述速度的平均值即平均车速及第2预定期间中的所述驱动转矩的平均值即平均驱动转矩中的至少一方。
7.根据权利要求6所述的动力传动系统，其特征在于，
在所述行驶历史记录包括所述平均车速的情况下，所述平均车速越高则所述增益越大。
8.根据权利要求6或7所述的动力传动系统，其特征在于，
在所述行驶历史记录包括所述平均驱动转矩的情况下，所述平均驱动转矩越高则所述增益越大。
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