CN113212414B - 一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法，包括以下步骤：应用车辆驾驶的历史数据作为训练集，训练预测车速和加速度的神经网络；根据当前时刻以及之前时刻所采样车辆状态数据，应用训练好的神经网络预测未来2‑3秒内的车速和加速度，进而计算未来时域内车辆的需求功率；当预测到发电机当前转速无法满足未来需求功率时，在当前时刻对发动机发电机组进行预调速控制，预先提升发动机发电机组的转速，增大发动机发电机组的动力储备，以应对未来时刻的发电功率需求。本发明解决大功率需求时发动机调速缓慢和动力电池组过度放电的问题，在调速时满足发电需求，防止发动机调速时发动机转速震荡或熄火。

Description

一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法
技术领域
本发明提供一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法，属于新能源汽车领域。
背景技术
串联式机电复合传动系统由发动机、发电机、动力电池组、左/右驱动电机、耦合机构和减速机构以及相应控制器组成，系统在结构上可分为发电单元和驱动单元。发动机和发电机集成发动机发电机组，与动力电池组组成发电单元，其中，发动机发电机组为可控发电装置，动力电池组为被动补偿电能的装置；两个驱动电机耗电通过耦合机构和减速机构对外输出动力，组成驱动单元。供电单元和驱动单元之间通过直流母线进行供/耗电平衡，各控制器通过通讯总线进行信息交互与控制指令下发。
现有提出的大多数技术方案都是针对发动机发电机组和动力电池组之间的能量分配控制，以及供电单元和驱动单元之间的供/耗电协调控制，以提升系统性能并尽可能减小发动机燃油消耗。
发明专利CN104925063A，涉及一种机电复合传动车辆的模型预测控制方法，根据当前采样时刻的驾驶员踏板位置，结合车速、发动机转速以及电池荷电状态SOC等车辆状态信号以及来自于自适应递归预测算法的未来车辆需求转矩信息，将系统模型和未来需求转矩算法等作为预测模型，建立机电复合传动车辆模型预测控制(MPC)方法，通过模型预测控制确定本控制周期内的系统各部件控制命令，实现在线优化控制。
发明专利CN110481533B公开了一种机电复合传动系统的实时优化控制方法，涉及机电复合传动技术领域，所述方法包括以下步骤：(S0)开始；(S1)状态观测；利用状态观测得到机电复合传动系统中各元件当前的工作状态；(S2)动态预测；利用动态预测得到机电复合传动系统中各元件可行的工作范围；(S3)最优决策；制定并执行最优决策中各元件的最优控制命令；(S4)反馈校正；最后利用状态偏差对机电复合传动系统中的发动机和电机的控制量进行反馈校正；(S5)判断反馈校正是否满足要求，如果反馈校正满足要求，则本步骤结束，如果反馈校正不满足要求，则返回步骤(S1)重新进行。本发明能够根据各元件的状态偏差对相应的控制量进行修正，从而使机电复合传动系统获得良好的工作效率和状态稳定性。
上述现有技术存在以下技术问题：
1、现有控制技术都是理想下对机电复合传动系统进行控制，没有考虑发动机的工作特性。
2、对机电复合传动系统进行功率流控制就必须调节发动机发电机组的转速，但是由于发动机和发电机的外特性不同，造成调速过程缓慢，当发电负载突然增大时会造成发动机转速震荡，严重时甚至造成发动机熄火。
3、串联式机电复合传动系统车辆在急加速、上坡等电功率需求过大时，由于发动机响应有一定延迟，发电机无法满足供电需求，容易造成动力电池瞬时大功率放电甚至自动保护，使得机电复合传动传动系统母线电压下降，驱动电机无法正常工作。
发明内容
针对以上问题，本发明提供一种动力预调控制，采用一种工况预测的方法，根据当前发动机工作状态以及所预测的功率需求，对发动机转速按照设定方法预调整，实现发动机转速调节需求又满足车辆急加速或上坡时的功率需求，同时避免动力电池组的过放保护，让车辆稳定运行。
本发明的解决方法：
1、运用功率预测方法预先调节发动机转速，使发动机拥有较高的功率输出能力，避免大功率需求时发动机堵转或熄火；
2、根据预测功率提前对发动机的发电功率和调速功率进行协调控制，能够在当前较小功率需求时，避免动力电池组过度放电保护。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法，首先应用车辆驾驶的历史数据作为训练集，训练预测车速和加速度的神经网络；根据当前时刻以及之前时刻所采样车辆状态数据，应用训练好的神经网络预测未来2-3秒内的车速和加速度，进而计算未来时域内车辆的需求功率；当预测到发电机当前转速无法满足未来需求功率时，在当前时刻对发动机发电机组进行预调速控制，预先提升发动机发电机组的转速，增大发动机发电机组的动力储备，以应对未来时刻的发电功率需求。在发动机发电机组调速过程中，综合考虑发动机发电机组的动态调速特性与功率输出特性，将发动机功率分为调速功率部分和发电功率部分，动态调节两部分功率的比例，实现发动机发电机组平稳调速的同时，能够输出一定功率避免动力电池组的保护。
该方案的具体流程如下：
一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法，包括以下步骤：
S1.从实车采集的大量数据中提取车速和加速度序列作为输出训练集，进行神经网络的训练，离线训练好神经网络用于实时的车速和加速度预测；
应用车辆驾驶的历史数据作为训练集，训练预测车速和加速度的神经网络，作为间接预测车辆需求功率的工具；
S2.通过发动机控制器、发电机控制器和驱动电机控制器反馈得到系统当前的状态信息，应用预先训练好的神经网络预测未来车速和加速度；
S3.根据所预测的车速和加速度信息计算未来2-3秒系统的功率需求；
S4.如果预测功率Ppre大于发动机发电机组调速阈值功率Pthr，进行发动机发电机组预调速，并进行发动机发电机组发电与调速协调控制。当发动机转速neng大于目标转速nthr，则停止调速；当发动机转速neng不大于目标转速nthr，则继续调速；
S5.如果预测功率Ppre不大于发动机发电机组调速阈值功率Pthr，不进行发动机发电机组预调速，运用等效消耗最小策略(ECMS)方法，以油耗最小为目标进行发电机和动力电池之间功率分配的优化；
S6.将最终的优化控制结果发给发动机和发电机控制器。
S4中，发动机发电机组发电与调速协调控制包括以下子步骤：
(1)首先，经过功率预测判断需要发动机发电机组进行调速，发动机发电机组获得调速指令；
(2)根据发动机当前转速，通过发动机外特性获得当前转速下发动机最大转矩；
(3)让发动机输出最大功率，并将发动机功率分为调速功率Pe_spd和发电功率Pe_gen，初始化调速功率系数k；
(4)让发动机发电机组以发电功率Pe_gen克服发电机的电磁转矩进行发电，以调速功率Pe_spd克服发动机发电机组转动惯量进行调速；
(5)在发电和调速过程中，如果动力电池组功率Pbat接近或大于最大功率Pbat_max，即Pbat_max-Pbat＜C2，则减小k值以增大发电功率；如果发动机转速neng和目标转速nref差值较大，即nref-neng＞C1，则增大k值以增大调速功率；发电和调速功率调节k值冲突时，优先满足发电功率需求；
(6)根据上一步找到合适的k值，并确定发电和调速功率，控制发动机和发电机工作。
本发明具有以下技术效果：
1、提出了机电复合传动系统的动力储备预测控制方法。运用预测方法对机电复合传动的发电机发动机组转速进行预先调节，能够在系统的大功率需求到来之前增大该转速下的发动机发电机组动力储备，能够解决大功率需求时发动机调速缓慢和动力电池组过度放电的问题。
2、提出了机电复合传动系统发动机发电机组发电与调速功率协调控制方法。通过动态调整发动机发电机组的发电功率与调速功率，能够在调速时满足发电需求，同时防止发动机调速时发动机转速震荡或熄火。
附图说明
图1为本发明串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法的流程图；
图2为本发明发动机发电机组发电与调速协调控制的流程图。
具体实施方式
结合附图说明本发明的具体技术方案。
串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法的流程图如图1所示：
一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法，包括以下步骤：
S1.从实车采集的大量数据中提取车速和加速度序列作为输出训练集，进行神经网络的训练，离线训练好神经网络用于实时的车速和加速度预测；
应用车辆驾驶的历史数据作为训练集，训练预测车速和加速度的神经网络，作为间接预测车辆需求功率的工具；
S2.通过发动机控制器、发电机控制器和驱动电机控制器反馈得到系统当前的状态信息，应用预先训练好的神经网络预测未来车速和加速度；
S3.根据所预测的车速和加速度信息计算未来2-3秒系统的功率需求；
S4.如果预测功率Ppre大于发动机发电机组调速阈值功率Pthr，进行发动机发电机组预调速，并进行发动机发电机组发电与调速协调控制。当发动机转速neng大于目标转速nthr，则停止调速；当发动机转速neng不大于目标转速nthr，则继续调速；
S5.如果预测功率Ppre不大于发动机发电机组调速阈值功率Pthr，不进行发动机发电机组预调速，运用等效消耗最小策略(ECMS)方法，以油耗最小为目标进行发电机和动力电池之间功率分配的优化；
S6.将最终的优化控制结果发给发动机和发电机控制器。
S4中，发动机发电机组发电与调速协调控制的具体流程如图2所示，包括以下子步骤：
(1)首先，经过功率预测判断需要发动机发电机组进行调速，发动机发电机组获得调速指令；
(2)根据发动机当前转速，通过发动机外特性获得当前转速下发动机最大转矩；
(3)让发动机输出最大功率，并将发动机功率分为调速功率Pe_spd和发电功率Pe_gen，初始化调速功率系数k；
(4)让发动机发电机组以发电功率Pe_gen克服发电机的电磁转矩进行发电，以调速功率Pe_spd克服发动机发电机组转动惯量进行调速；
(5)在发电和调速过程中，如果动力电池组功率Pbat接近或大于最大功率Pbat_max，即Pbat_max-Pbat＜C2，则减小k值以增大发电功率；如果发动机转速neng和目标转速nref差值较大，即nref-neng＞C1，则增大k值以增大调速功率；发电和调速功率调节k值冲突时，优先满足发电功率需求；
(6)根据上一步找到合适的k值，并确定发电和调速功率，控制发动机和发电机工作。
在发明中进行车速和加速度预测的方法为神经网络，也可以替换成马尔科夫链、支持向量机的方法。在发动机发电机组不进行调速时，本方案使用ECMS方法进行最优控制，也可以替换成动态规划、模型预测控制、PMP等方法求解最优控制量。

Claims (1)

1.一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法，包括以下步骤：
S1.首先应用车辆驾驶的历史数据作为训练集；训练预测车速和加速度的神经网络；
S2.根据当前时刻以及之前时刻所采样车辆状态数据，应用训练好的神经网络预测未来2-3秒内的车速和加速度；
S3.进而计算未来时域内车辆的需求功率；
S4.当预测到发电机当前转速无法满足未来需求功率时，在当前时刻对发动机发电机组进行预调速控制，预先提升发动机发电机组的转速，增大发动机发电机组的动力储备，以应对未来时刻的发电功率需求；
在发动机发电机组调速过程中，综合考虑发动机发电机组的动态调速特性与功率输出特性，将发动机功率分为调速功率部分和发电功率部分，动态调节两部分功率的比例；
具体各个步骤为：
S1.从实车采集的大量数据中提取车速和加速度序列作为输出训练集，进行神经网络的训练，离线训练好神经网络用于实时的车速和加速度预测；
应用实车采集的大量数据作为训练集，训练预测车速和加速度的神经网络，作为间接预测车辆需求功率的工具；
S2.通过发动机控制器、发电机控制器和驱动电机控制器反馈得到系统当前的状态信息，应用预先训练好的神经网络预测未来车速和加速度；
S3.根据所预测的车速和加速度信息计算未来2-3秒内系统的需求功率；
S4.如果未来的2-3秒内系统的需求功率Ppre大于发动机发电机组调速阈值功率Pthr，进行发动机发电机组预调速，并进行发动机发电机组发电与调速协调控制；当发动机转速neng大于目标转速nref，则停止调速；当发动机转速neng不大于目标转速nref，则继续调速；
如果需求功率Ppre不大于发动机发电机组调速阈值功率Pthr，不进行发动机发电机组预调速，运用等效消耗最小策略方法，以油耗最小为目标进行发电机和动力电池组之间功率分配的优化；
还包括，S5.将最终的优化控制结果发给发动机控制器和发电机控制器；
其特征在于：
S4中，发动机发电机组发电与调速协调控制，包括以下子步骤：
(1)首先，经过功率预测判断需要发动机发电机组进行调速，发动机发电机组获得调速指令；
(2)根据发动机当前转速，通过发动机外特性获得当前转速下发动机最大转矩；
(3)让发动机输出发动机当前转速下的最大功率，并将发动机功率分为调速功率Pe_spd和发电功率Pe_gen，初始化调速功率系数k；
(4)让发动机发电机组以发电功率Pe_gen克服发电机的电磁转矩进行发电，以调速功率Pe_spd克服发动机发电机组转动惯量进行调速；
(5)在发电和调速过程中，如果动力电池组输出功率Pbat大于最大功率Pbat_max，即Pbat-Pbat_max＜C2，则减小k值以增大发电功率；如果发动机转速neng和目标转速nref差值即nref-neng＞C1，则增大k值以增大调速功率；发电功率和调速功率调节k值冲突时，优先满足发电功率需求；
(6)根据上一步找到合适的k值，并确定发电功率和调速功率，控制发动机和发电机工作。
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