CN114278423A

CN114278423A - 一种基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法

Info

Publication number: CN114278423A
Application number: CN202110723427.4A
Authority: CN
Inventors: 宋康; 董方圆; 谢辉
Original assignee: Tianjin University
Current assignee: Tianjin University
Priority date: 2021-06-28
Filing date: 2021-06-28
Publication date: 2022-04-05
Anticipated expiration: 2041-06-28
Also published as: CN114278423B

Abstract

本发明提出了一种基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，通过建立发动机的散热量预测模型，提前预估发动机变工况对冷却液温度的影响进而提前调控水泵和风扇转速；面向冷却液温度跟踪控制的需求，针对冷却系统中存在的冷却液传输延迟、模型误差等不可测扰动问题，将预测模型的偏差等效为总扰动，采用预测性扩张状态观测器进行主动观测，并补偿大时滞的影响，进而实现控制效果的提升,最终实现对冷却液温度的高精度控制。本发明可以依据工况预测发动机散热量，根据发动机散热量计算冷却液温度，根据提前预测的冷却液温度提早控制风扇和水泵，实现了对冷却液传输延迟及不可测扰动的补偿，提高了控制精度及响应速度。

Description

一种基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法

技术领域

本发明涉及发动机技术领域，特别是涉及一种基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法。

背景技术

自从汽车以及内燃机发明以来,内燃机就逐渐成为了汽车最重要的动力源。内燃机技术有了突飞猛进的发展。以电气化冷却系统及先进算法为基础的发动机热管理控制以较大的节油潜力(约10-15％)及较低的节油成本已逐渐成为发动机控制领域的研究热点，是提高内燃机热效率、降低燃油消耗及减少尾气排放的重要手段。电气化冷却系统具有灵活控制发动机热状态、快速暖机、减小系统功耗、减小系统尺寸的优势。然而，冷却系统加热/散热/对流传热过程的非线性、冷却液的传输延迟以及车速等外部扰动，对热管理系统的高精度跟踪控制带来了挑战。

在发动机热管理系统控制算法方面，各研究人员从各方面进行了相关的研究。Perset等人(Perset D,Jouannet B.Simulation of a cooling loop for a variablespeed fan system[J].SAE Technical Paper,1999,1999-01-0576.)研究表明开关控制的温度波动超过10K，逻辑控制的温度波动约为5K。但开关控制和逻辑控制无法连续地调节冷却系统，因此只能将冷却液温度维持在一定范围内，无法实现精确跟踪。Choukroun等人(Choukrou n A,Chanfreau M.Automatic control of electronic actuators for anoptimized engine cooling thermal management[J].SAE Technical Paper,2001,2001-01-1758.)采用PID对冷却液温度进行控制，不过PID控制虽然能够实现连续的温度调节，但也存在较大的限制：固定参数PID无法实现调节时间、超调量及稳态误差的全部指标的良好性；变参数PID的参数整定过程繁琐；对多控制变量的系统控制效果不佳。Bruckner及Vermillion等采用模型预测控制方法，以较少的调节参数实现较好的跟踪控制效果(Bruckner M,Gruenba cher E,Alberer D,et al.Predictive thermal management ofcombustion engines[C]//Proc eedings of IEEE international Conference onControl Applications.Munich,Germany:IEEE,2006:2778-2783.)(Vermillion C,Sun J,Butts K.Predictive control allocati on for a thermal management system basedon an inner loop reference model-design,an alysis,and experimental results[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2011,19(4):772-781.)，但模型预测控制的缺点是计算时间较长，实际应用成本较高。基于Lyapu nov稳定性定理的非线性控制方法能够以较低的计算成本实现较好的控制效果，但Salah等设计的控制器存在过多调节参数，同时还使用了较多符号函数sgn，可能造成系统抖振(Salah M H,Mitchell TH,Wagner J R,et al.A smart multiple-loop automotive cooling system-model,control,and experimental study[J].IEEE-ASME Transactions on Mechatronics,2009,15(1):117-124)，而Setlur等设计的控制器相比不基于模型的PID控制器，在跟踪精度及系统功耗方面均无明显改善，可能由于模型失配导致(Setlur P,Wagner J R,DawsonD M,et al.An advanced engine thermal management system:nonlinear control an dtest[J].IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,2005,10(2):210-220.)。

除此之外，上述技术对冷却液传输延迟及模型误差造成影响考虑不足。总而言之，现有热管理技术还存在一定不足，有进一步改进的空间。针对现有技术的不足之处，本发明提出了基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中存在的冷却液传输延迟及模型误差考虑不足问题，而提供一种基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法。

为实现本发明的目的所采用的技术方案是：

一种基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，包括以下步骤：

步骤1，根据发动机热管理系统的冷却液温度变化机理研究，建立包含风扇流量模型、水泵流量模型、发动机散热量预测模型、冷却液传热量模型、散热器散热量模型、由于管道传输延迟导致的时延模型在内的热管理系统冷却液温度预测模型；

步骤2，根据发动机实时工况数据，通过目标冷却液温度计算模块计算得到当前发动机工况下目标冷却液温度；

步骤3，在步骤2所得的目标冷却液温度的基础上，根据发动机目标冷却液温度和实际冷却液温度的偏差，通过反馈控制算法计算附件转速u_feed；

步骤4，在步骤1的时延模型及步骤3的实际冷却液温度和实际附件动态变化的基础上，结合史密斯预估器以及扩张状态观测器，构建预测性扩张状态观测器，采用史密斯预估器对冷却液传输延迟进行估计及补偿，采用扩张状态观测器对系统中由于史密斯预估器估计误差等原因产生的不可测扰动及热管理系统冷却液温度预测模型偏差造成的影响进行观测及补偿；

步骤5，在步骤1的热管理系统冷却液温度预测模型及步骤2的目标冷却液温度和步骤3的实际冷却液温度的偏差的基础上，通过基于模型的前馈控制算法计算附件转速u_forward，补偿单一反馈算法在偏差产生之后才会产生相应动作，导致执行器动作幅度大的问题，降低反馈算法的压力；

步骤6，在步骤3的反馈控制算法计算所得附件转速u_feed及步骤5的前馈控制算法计算所得附件转速u_forward基础上，对两者进行相加运算得到附件的实际控制转速。

在上述技术方案中，所述目标冷却液温度包括出口冷却液温度和/或入口冷却液温度，所述附件为风扇和水泵，风扇控制入口冷却液温度，水泵控制出口冷却液温度。

在上述技术方案中，所述步骤1中，发动机热管理系统模型中发动机散热量预测模型，可表示为Q_e＝f(m_f,U)＝f(n_e,BMEP,U)；发动机热管理系统模型中风扇流量模型可表示为

水泵流量模型表示为

发动机热管理系统模型中冷却液传热量模型可表示为

T_out表示发动机出口实际冷却液温度，T_in表示发动机进口实际冷却液温度；所述步骤1中，散热器散热量模型可表示为

时延模型表示为

在上述技术方案中，所述步骤1中，热管理系统冷却液温度预测模型可表示为

在上述技术方案中，所述步骤2中，发动机实时工况数据包括发动机转速、制动平均有效压力、冷却系统功耗等，目标冷却液温度具体分为发动机进口目标冷却液温度T_in,ref和发动机出口目标冷却液温度T_out,ref；

T_in,ref＝f(n_e,BMEP,P_fri,P_cool…)；

T_out,ref＝f(n_e,BMEP,P_fri,P_cool…)。

在上述技术方案中，所述步骤3中，反馈控制算法可表示为

u_{pump_feed}＝ω_{c_pump}(T_in,ref-T_in)

u_{fan_feed}＝ω_{c_fan}(T_out,ref-T_out)

其中，ω_{c_pump}及ω_{c_fan}为控制器带宽由系统特性及经验确定，T_in,ref为发动机进口目标冷却液温度，T_in为发动机进口实际冷却液温度，T_out,ref为发动机出口目标冷却液温度，T_out为发动机出口实际冷却液温度；

在上述技术方案中，所述步骤3中，预测性扩张状态观测器表示为以下内容将T_out和T_in均用T表示，控制量u_fan和u_pump均用u表示

其中，

是观测器状态向量，是对x的估计，

C＝[1 0]，

是观测器增益向量；y_p(t)是消除时延后的预测冷却液温度，

是对输出，即冷却液温度的估计；x₁为冷却液温度，x₂为扩张状态；

在上述技术方案中，所述步骤3中，观测器增益向量

ω_o为观测器带宽，且ω_o＝nω_c，n的范围由经验决定。

在上述技术方案中，所述步骤5中，前馈控制算法基于热管理系统冷却液温度预测模型设计，根据进出口冷却液温度与目标进出口冷却液温度的温差控制附件转速，u_{pump_forward}f(T_in,ref,T_in),u_{fan_forward}＝f(T_out,ref,T_out)。

在上述技术方案中，所述步骤6中，通过

u_pump＝u_{pump_feed}+u_{pump_forward}

u_fan＝u_{fan_feed}+u_{fan_forward}

计算水泵和风扇的实际控制转速。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明通过建立发动机散热量预测模型，预测工况变化对冷却液温度的影响，提前控制风扇和水泵的转速。

2.本发明面向冷却液温度跟踪控制的需求，针对冷却系统中存在的冷却液传输延迟、模型误差等不可测扰动问题，提出了基于史密斯预估器及扩张状态观测器的冷却液温度跟踪控制架构，实现了对冷却液传输延迟及不可测扰动的补偿。

3.本发明结合主动抗扰控制算法，对扰动适应能力强，提高了算法的鲁棒性、控制精度及响应速度。

附图说明

图1所示为本发明的技术方案示意图。

图2所示为本发明中预测性冷却液温度计算方案。

具体实施方式

以下结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

本发明的基本思路是：针对配备有电动风扇和电动水泵的冷却系统，为实现冷却液温度的精准控制，通过建立发动机的散热量预测模型，提前预估发动机变工况对冷却液温度的影响进而提前调控水泵和风扇转速；将预测模型的偏差等效为总扰动，采用预测性扩张状态观测器进行主动观测，并补偿大时滞的影响，进而实现控制效果的提升,最终实现对冷却液温度的高精度控制。

本发明提出一种基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，具体包括以下步骤：

步骤1，根据发动机热管理系统的冷却液温度变化机理研究，建立包含风扇流量模型、水泵流量模型、发动机散热量预测模型、冷却液传热量模型、散热器散热量、由于管道传输延迟导致的时延模型在内的热管理系统冷却液温度预测模型；

步骤2，根据发动机实时工况数据，通过目标冷却液温度计算模块计算得到当前发动机工况下最优目标冷却液温度；

步骤3，在步骤2所得的目标冷却液温度的基础上，根据发动机目标冷却液温度和实际冷却液温度的偏差，通过反馈控制算法计算附件(风扇、水泵)转速；

步骤4，在步骤1的时延模型及步骤2的发动机冷却液温度和附件动态变化的基础上，结合史密斯预估器以及扩张状态观测器，构建预测性扩张状态观测器，采用史密斯预估器对冷却液传输延迟进行估计及补偿，采用扩张状态观测器对系统中由于预估器估计误差等原因产生的不可测扰动及预测模型偏差造成的影响进行观测及补偿；

步骤5，在步骤1的热管理系统冷却液温度预测模型及步骤3的发动机目标冷却液温度和实际冷却液温度的偏差的基础上，通过基于模型的前馈控制算法计算附件(风扇、水泵)转速，补偿单一反馈算法在偏差产生之后才会产生相应动作，导致执行器动作幅度大的问题，降低反馈算法的压力；

步骤6，在步骤3的反馈控制算法计算所得附件转速及步骤5的前馈控制算法计算所得附件转速基础上，对两者进行相加运算得到附件实际控制转速。

实施例2

发动机热管理系统模型中的散热量预测模型，用喷油量表示工况变化，发动机散热量与喷油量及散热系数相关，可表示为

Q_e＝f(m_f,U)＝f(n_e,BMEP,U)

式中，m_f表示喷油量，U表示发动机散热系数，可通过提前预估发动机变工况对冷却液温度的影响进而提前调控水泵和风扇转速，n_e表示发动机转速，BMEP表示制动平均有效压力。

进一步的，发动机热管理系统模型中风扇(水泵)流量模型计算的流量与风扇(水泵)本身的物理几何参数及其实际转速相关，在某一确定热管理系统中可表示为

风扇流量模型为：

水泵流量模型为：

式中，

表示冷却空气质量流量，u_fan表示风扇转速，

表示冷却液质量流量，u_pump表示水泵转速。

进一步的，发动机热管理系统模型中冷却液传热量模型与冷却液温度及冷却液流量相关，可表示为

式中，T_out表示出口冷却液温度，T_in表示进口冷却液温度。

散热器是冷却系统与冷源(环境)的唯一通道(忽略外壁向环境散热)，冷却液的热量经过散热器到环境需经历三个过程：冷却液与散热器对流传热、散热器内热传导、散热器与空气对流传热。进一步的，发动机热管理系统模型中散热器散热量模型与冷却液流量、冷却空气流量及冷却液温度相关，可表示为

进一步的，发动机热管理系统模型中描述冷却液传输延迟的时延模型由管道几何参数及冷却液流速共同决定，可表示为

式中，V表示热管理系统中不同部分管道及水套容积，造成的冷却液传输延迟可通过史密斯预估器对其进行预测及补偿。

具体的，采用史密斯预估原理，通过模拟冷却液传输延迟的对象P_TD和未模拟冷却液传输延迟的对象P计算

y_p(t)＝y(t-τ)-y_l(t-τ_l)+y_l(t)

输出预测得到的无延迟的冷却液温度y_p。其中y(t-τ)表示实际发动机冷却液温度(存在实际发动机冷却液温度的时延τ)；y_l(t-τ_l)由P_TD模拟输出，表示对实际发动机冷却液温度的估计(存在时延，该时延τ_l为实际发动机冷却液温度的时延的近似值)；y_l(t)为P模拟输出的表示对实际发动机冷却液温度的估计(不存在时延，通过消除τ_l模拟消除τ的无时延冷却液温度)。

更具体表述见下文预测性扩张状态观测器设计部分。

进一步的，发动机热管理系统模型中的热管理系统冷却液温度预测模型可分为出口冷却液温度预测模型与入口冷却液温度预测模型，出口冷却液温度与散热量预测及冷却液传热量相关，入口冷却液温度与冷却液传热量及散热器散热量相关，表示为

进一步的，发动机实时工况数据包括发动机转速、制动平均有效压力、冷却系统功耗等，目标冷却液温度具体分为发动机进口目标冷却液温度T_in,ref和发动机出口目标冷却液温度T_out,ref，统一表示时可表示为T_ref。

发动机机体的安全约束是排气阀鼻梁区的最高允许温度，而在不同的发动机工况下，冷却液温度与排气阀鼻梁区温度不是一一对应的关系，因此，为了维持鼻梁区温度在安全工作范围内的最优值，冷却液温度的目标值需要根据发动机工况变化。

进一步的，目标冷却液温度是基于工况的map，通过在机体可承受的热负荷范围内，热管理系统统筹考虑发动机摩擦损耗、冷却系统功耗、燃烧边界条件(燃烧室温度、冲量密度及温度)等多方面因素得到目标冷却液温度，以改善某项性能或性能加权为目标离线标定得到，从而保证发动机安全温度的基础上提高燃油经济性。

目标冷却液温度为：

T_ref＝f(n_e,BMEP,P_fri,P_cool…)

更具体的：

T_in,ref＝f(n_e,BMEP,P_fri,P_cool…)；

T_out,ref＝f(n_e,BMEP,P_fri,P_cool…)。

具体进出口目标冷却液温度值由map确定。

式中，n_e表示发动机转速，BMEP表示制动平均有效压力，P_fri表示发动机摩擦损耗，P_cool表示冷却系统功耗。具体的map输入数据可根据自身条件及需求选定，比如选取以上参数中的任意参数及其组合，不限制于本发明的表述范围。

考虑到

的控制回路与

的控制回路原理相同，为表达方便，在反馈算法中将

和

均用

表示，控制量u_fan(风扇转速)和u_pump(水泵转速)均用u表示。本实施例中

由u_pump控制，

由u_fan控制，但对应关系并不局限，可根据自身要求确定。

实施例3

所述步骤3中，反馈控制算法采用主动抗扰算法，结合预测性扩张状态观测器设计。

具体地，实际冷却液温度的一阶微分方程表现形式：

T为实际冷却液温度，a和b₀是由步骤1的冷却液温度预测模型计算得到，f是由扩张状态观测器观测得到的总扰动；

转换为状态空间形式：

其中，

C＝[1 0]；x₂为扩张状态；

状态空间中存在时延影响的实际输出y(t-τ)，因此预测性扩张状态观测器中，用预测的y_p(t)代替y(t-τ)，分别构建有时延及无时延的P_TD和P：

P_TD示意如下：

式中τ_l为实际时延τ的估计近似值，

A_l、B_l、C_l分别为A、B、C的估计近似值，优选的，τ_l＝τ，A_l＝A，B_l＝B，C_l＝C；

P示意如下：

且

y_p(t)＝y(t-τ)-y_l(t-τ_l)+y_l(t)

预测冷却液温度计算方案如图2所示。

此时，构建预测性扩张状态观测器，表示为：

式中，

是观测器状态向量，是对x的估计

即

是观测器增益向量；

是对输出的估计；预测性扩张状态观测器提供了对z₂，即总干扰f的估计，便于后续对干扰的消除。

据预测性扩张状态观测器得：

则

特征方程如下：

λ(s)＝|sI-(A-LC)|＝s²+(β₁-a)s+β₂

将ESO环传递函数极点配置到-ω₀处，配置如下：

λ(s)＝s²+(β₁-a)s+β₂＝(s+ω_o)²

得到：

可得：

最终得：

设计控制率

可通过一个比例环节进行控制：

u₀＝K_p(r-z₁)

需知，K_p＝ω_c，观测器带宽ω_o与控制器带宽ω_c成一定比例关系，ω_o＝nω_c，n的范围由经验决定。

具体地，u₀为反馈控制算法计算所得，本发明中

由u_pump控制，

由u_fan控制，因此，在

控制回路中u₀＝u_{pump_feed}，在

控制回路中u₀＝u_{fan_feed}。

进一步的，反馈控制算法模块控制参数中仅有带宽ω_c需调节,其余参数由模型决定。

具体地，在反馈算法中得到的风扇及水泵转速表示为u_{fan_feed}及u_{pump_feed}，与前馈算法得到的风扇及水泵转速进行区分。

进一步的，前馈控制算法基于热管理系统冷却液温度预测模型设计，根据进出口冷却液温度与目标进出口冷却液温度的温差控制附件转速，

u_{pump_forward}＝f(T_in,ref,T_in),u_{fan_forward}＝f(T_out,ref,T_out)，其中T_in,ref为发动机进口目标冷却液温度，T_in为发动机进口实际冷却液温度；T_out,ref为发动机出口目标冷却液温度，T_out为发动机出口实际冷却液温度。

进一步的，通过

u_pump＝u_{pump_feed}+u_{pump_forward}

u_fan＝u_{fan_feed}+u_{fan_forward}

计算附件实际控制转速。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤5，在步骤1的热管理系统冷却液温度预测模型及步骤2的目标冷却液温度和步骤3的实际冷却液温度的偏差的基础上，通过基于模型的前馈控制算法计算附件转速u_forward；

2.如权利要求1所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述目标冷却液温度包括出口冷却液温度和/或入口冷却液温度，所述附件为风扇和水泵，风扇控制入口冷却液温度，水泵控制出口冷却液温度。

3.如权利要求2所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述步骤1中，发动机热管理系统模型中发动机散热量预测模型，可表示为Q_e＝f(m_f,U)＝f(n_e,BMEP,U)；发动机热管理系统模型中风扇流量模型可表示为

水泵流量模型表示为

发动机热管理系统模型中冷却液传热量模型可表示为

时延模型表示为

4.如权利要求2所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述步骤1中，热管理系统冷却液温度预测模型可表示为

5.如权利要求1所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述步骤2中，发动机实时工况数据包括发动机转速、制动平均有效压力、冷却系统功耗等，目标冷却液温度具体分为发动机进口目标冷却液温度T_in,ref和发动机出口目标冷却液温度T_out,ref；

T_in,ref＝f(n_e,BMEP,P_fri,P_cool…)；

T_out,ref＝f(n_e,BMEP,P_fri,P_cool…)。

6.如权利要求1所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述步骤3中，反馈控制算法可表示为u_{pump_feed}＝ω_{c_pump}(T_in,ref-T_in)

u_{fan_feed}＝ω_{c_fan}(T_out,ref-T_out)

其中，ω_{c_pump}及ω_{c_fan}为控制器带宽由系统特性及经验确定，T_in,ref为发动机进口目标冷却液温度，T_in为发动机进口实际冷却液温度，T_out,ref为发动机出口目标冷却液温度，T_out为发动机出口实际冷却液温度。

7.如权利要求6所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述步骤3中，预测性扩张状态观测器表示为以下内容将T_out和T_in均用T表示，控制量u_fan和u_pump均用u表示

其中，

是观测器状态向量，是对x的估计，

C＝[1 0]，

是观测器增益向量；y_p(t)是消除时延后的预测冷却液温度，

是对输出，即冷却液温度的估计；x₁为冷却液温度，x₂为扩张状态。

8.如权利要求7所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述步骤3中，观测器增益向量

ω_o为观测器带宽，且ω_o＝nω_c，n的范围由经验决定。

9.如权利要求1所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述步骤5中，前馈控制算法基于热管理系统冷却液温度预测模型设计，根据进出口冷却液温度与目标进出口冷却液温度的温差控制附件转速，u_{pump_forward}＝f(T_in,ref,T_in),u_{fan_forward}＝f(T_out,ref,T_out)。

10.如权利要求1所述的基于预测性扩张状态观测器的冷却液温度预测控制算法，其特征在于，所述步骤6中，通过

u_pump＝u_{pump_feed}+u_{pump_forward}

u_fan＝u_{fan_feed}+u_{fan_forward}

计算水泵和风扇的实际控制转速。