CN116201890A - 一种多挡amt纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法 - Google Patents

一种多挡amt纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法 Download PDF

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CN116201890A CN202310490938.5A CN202310490938A CN116201890A CN 116201890 A CN116201890 A CN 116201890A CN 202310490938 A CN202310490938 A CN 202310490938A CN 116201890 A CN116201890 A CN 116201890A
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Abstract

本发明公开一种多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，本发明涉及AMT换挡智能化设计方法领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于车辆参数与特征，以不同加速踏板开度下的换挡车速为优化目标，开展基于多目标粒子群算法的换挡规律优化，建立兼顾动力性与经济性的MOPSO换挡规律；S2：以实际工况下城市客车载荷与加速度变化为输入，以换挡点速度调整量为输出，构建了双输入/单输出的模糊控制器。本发明在兼顾车辆动力性与经济性的前提下，通过车辆载荷变化与加速度变化在线调整挡位切换点，有效提升了AMT换挡规律的自适应能力。

Description

一种多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法
技术领域
本发明涉及AMT换挡智能化设计方法领域，具体地讲，涉及一种多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法。
背景技术
自动机械式变速器（AMT）因结构简单、传动效率高、成本低等优势被广泛用于纯电动汽车领域。通过搭载AMT，不仅能降低设计阶段整车对驱动电机工作扭矩的要求，此外，合理的换挡规律能够调节驱动电机工作区域，使其在高效区域工作的同时也能满足整车驱动扭矩。因此，换挡规律的合理制定成为AMT纯电动汽车性能提升的有效途径之一。
目前，国内外研究人员对AMT换挡规律已开展了丰富的研究。根据换挡参数的不同，传统换挡规律可分为单参数换挡规律、双参数换挡规律以及三参数换挡规律。其中，以车速和加速踏板开度作为控制参数的双参数换挡规律在工程领域应用较为广泛。该类换挡规律常通过逻辑门限规则实现车辆挡位切换，对行驶工况适应能力不足。部分研究基于电机效率图分别制定了以动力性与经济性为目标的两种换挡规律，实际应用时，通过一定规则对两种规律进行切换。尽管该方法在工况适应能力方面有所提升，但是，动力性与经济性规律二者本身存在一定矛盾，动力性规律的应用必然导致车辆经济性较差，经济性规律的应用需以牺牲车辆动力性为前提。部分研究也提出了各种兼顾动力性与经济性换挡规律的制定方法。但是，上述方法大多基于一定工况制定换挡规则，或通过解析模型求得确定性换挡规律，这些换挡规律在未知随机工况应用时，其自适应能力仍有待提升。因此，有学者通过遗传算法获取了考虑动力性与经济性的综合型换挡规律，并引入加速度，建立了基于车速、加速度、踏板开度的三参数模糊控制器，用于换挡规律的在线自适应调整，提升了换挡规律的性能。该研究基于匹配2挡变速器的乘用车开展，且未考虑车辆载荷变化对换挡规律的影响。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，在兼顾车辆动力性与经济性的前提下，通过车辆载荷变化与加速度变化在线调整挡位切换点，有效提升了AMT换挡规律的自适应能力。
本发明采用如下技术方案实现发明目的：
一种多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于车辆参数与特征，以不同加速踏板开度下的换挡车速为优化目标，开展基于多目标粒子群算法的换挡规律优化，建立兼顾动力性与经济性的MOPSO换挡规律；
S2：以实际道路工况下城市客车载荷与加速度变化为输入，以换挡点车速调整量为输出，构建了双输入/单输出的模糊控制器，对MOPSO换挡规律进行在线自适应调整，得到了Fuzzy-MOPSO换挡规律；
S3：对提出Fuzzy-MOPSO换挡规律进行性能验证。
作为本技术方案的进一步限定，所述S1的具体优化过程如下：
S11：建立目标函数：
Figure SMS_1
（1）
其中：
Figure SMS_2
为1挡换2挡的车速；
Figure SMS_3
为2挡升3挡的车速；
Figure SMS_4
为动力性目标；
Figure SMS_5
为经济性目标；
Figure SMS_6
（2）
其中：
Figure SMS_7
为1挡挡位下的旋转质量系数；
Figure SMS_8
为2挡挡位下的旋转质量系数；
Figure SMS_9
为3挡挡位下的旋转质量系数；
Figure SMS_10
表示整车质量；
Figure SMS_11
表示车辆行驶所需驱动力；
Figure SMS_12
表示车辆行驶滚动阻力；
Figure SMS_13
表示车辆行驶空气阻力；
将车辆在加速过程中的能耗作为经济性目标函数，表示为：
Figure SMS_14
（3）
其中：
Figure SMS_15
为车辆在1挡运行的时间；
Figure SMS_16
为车辆在2挡运行的时间；
Figure SMS_17
为车辆运行的总时间；
Figure SMS_18
为电机输出功率；
Figure SMS_19
为AMT传动效率；
Figure SMS_20
为主减效率；
S12：建立约束条件：
为提高优化效率，优化过程中对换挡车速分别进行了约束，表达式如下：
Figure SMS_21
（4）
其中：
Figure SMS_22
表示最佳动力性换挡规律下1挡升2挡的车速；
Figure SMS_23
表示最佳动力性换挡规律下2挡升3挡的车速；
Figure SMS_24
表示最佳经济性换挡规律下1挡升2挡的车速；
Figure SMS_25
表示最佳经济性换挡规律下2挡升3挡的车速；
S13：优化结果：
由于动力性与经济性评价指标的量纲不同，求解最优结果时通过线性加权对两个评价指标进行了综合，如下式所示：
Figure SMS_26
（5）
其中：
Figure SMS_27
与
Figure SMS_28
为权重因子；
Figure SMS_29
与
Figure SMS_30
为比例因子。
作为本技术方案的进一步限定，在所述S13中，
Figure SMS_31
与
Figure SMS_32
、
Figure SMS_33
与
Figure SMS_34
根据不同踏板开度下与的数量级进行选取。
作为本技术方案的进一步限定，
Figure SMS_35
与
Figure SMS_36
的和为1。
作为本技术方案的进一步限定，所述S2的具体优化过程如下：
考虑城市客车实际工作情况，加速度范围设计为
Figure SMS_37
= -6~6 m/s2，载荷变化
Figure SMS_38
=0~5000 kg，车速调整量
Figure SMS_39
= -6~6 km/h；
分别将加速度、载荷变化以及速度调整量转化为论域{-3，-2，-1，0，1，2，3}、{0，1000，2000，3000，4000，5000}和{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}；
将载荷变化
Figure SMS_40
的模糊子集划分为：VS、NM、MS、Z、MB、B、VB；
将加速度
Figure SMS_41
的模糊子集划分为：NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB；
将车速调整量
Figure SMS_42
的模糊子集划分为：NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB；
S21：以载荷变化
Figure SMS_43
与加速度变化
Figure SMS_44
作为模糊控制器输入，载荷变化
Figure SMS_45
与加速度
Figure SMS_46
变化各有7个子集，共能获取7×7=49条控制规则；
S22：据模糊规则得到载荷和加速度与换挡速度调整量的关系；
S23：将基于载荷与加速度的模糊控制器引入MOPSO算法所得的换挡车速进行在线自适应调整，即可得到Fuzzy-MOPSO换挡规律。
作为本技术方案的进一步限定，所述S3的性能验证包括动力性验证及经济性验证。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：
传统AMT换挡规律基于规则制定，对行驶工况适应性差，目前，尚未有相关研究考虑车辆载荷变化对换挡规律的影响。本发明充分考虑了城市客车载荷随机变化的特征，基于多目标粒子群算法制定了兼顾动力性与经济性的换挡规律，并以车辆载荷变化与加速度变化为输入，设计了模糊控制器，实现了AMT纯电动城市客车在未知工况行驶时换挡规律的自适应调整，在兼顾车辆动力性与经济性的基础上能够通过车辆载荷与加速度的变化自适应地去调整换挡车速，有效改善了车辆经济性，并减少了换挡频率，提升了车辆传动系统使用寿命。
基于多目标粒子群的兼顾动力性与经济性的换挡规律优化方法中，以动力性换挡规律与经济性换挡规律的车速进行了约束，能够有效提升优化速度。
模糊控制器设计过程中，通过加速度与载荷两个变量充分反应了车辆行驶过程中工况条件的变化，且提出了换挡速度调整量的输出依据为：载荷越大调整量越大；加速度越大调整量越小的模糊判据。能够较好地符合实际运行过程中，车辆加速度越大，换入高挡的趋势越明显，可提前换挡；而车辆载荷增加将提高对整车动力性的需求，需延迟换挡的特征。
验证环节中，同时考虑了车辆动力性与经济性，并且运用实际道路工况开展验证，结果更为真实有效。
附图说明
图1为本发明的整体技术方案示意图。
图2为本发明的100%踏板开度下换挡点优化结果示意图。
图3为本发明的MOPSO换挡规律示意图。
图4为本发明的载荷变化隶属度函数示意图。
图5为本发明的加速度隶属度函数示意图。
图6为本发明的速度调整量隶属度函数示意图。
图7为本发明的载荷-加速度与换挡速度调整量关系示意图。
图8为本发明的挡位切换时间与加速时间示意图。
图8中（a）为挡位切换时间图；
图8中（b）为加速时间示意图。
图9为本发明的实际道路工况示意图。
图9中（a）为实际道路工况1（表示为Cyc_1）；
图9中（b）为实际道路工况2（表示为Cyc_2）；
图9中（c）为实际道路工况3（表示为Cyc_3）；
图9中（d）为实际道路工况4（表示为Cyc_4）。
图10为本发明的实际工况下整车能耗示意图。
图11为本发明的实际工况下换挡频率示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
本发明包括以下步骤：S1：基于车辆参数与特征，以不同加速踏板开度下的换挡车速为优化目标，开展基于多目标粒子群算法的换挡规律优化，建立兼顾动力性与经济性的MOPSO换挡规律。
所述S1的具体优化过程如下：
设定目标车速为50km/h。
S11：建立目标函数：
Figure SMS_47
（1）
其中：
Figure SMS_48
为1挡换2挡的车速；
Figure SMS_49
为2挡升3挡的车速；
Figure SMS_50
为动力性目标，表示0~50km/加速时间；
Figure SMS_51
为经济性目标，表示加速过程中的能耗；
Figure SMS_52
（2）
其中：
Figure SMS_53
为1挡挡位下的旋转质量系数；
Figure SMS_54
为2挡挡位下的旋转质量系数；
Figure SMS_55
为3挡挡位下的旋转质量系数；
Figure SMS_56
表示整车质量；
Figure SMS_57
表示车辆行驶所需驱动力；
Figure SMS_58
表示车辆行驶滚动阻力；
Figure SMS_59
表示车辆行驶空气阻力；
将车辆在加速过程中的能耗作为经济性目标函数，表示为：
Figure SMS_60
（3）
其中：
Figure SMS_61
为车辆在1挡运行的时间；
Figure SMS_62
为车辆在2挡运行的时间；
Figure SMS_63
为车辆运行的总时间；
Figure SMS_64
为电机输出功率；
Figure SMS_65
为AMT传动效率；
Figure SMS_66
为主减效率；
S12：建立约束条件：
为提高优化效率，优化过程中对换挡车速分别进行了约束，表达式如下：
Figure SMS_67
（4）
其中：
Figure SMS_68
表示最佳动力性换挡规律下1挡升2挡的车速；
Figure SMS_69
表示最佳动力性换挡规律下2挡升3挡的车速；
Figure SMS_70
表示最佳经济性换挡规律下1挡升2挡的车速；
Figure SMS_71
表示最佳经济性换挡规律下2挡升3挡的车速；
S13：优化结果：
求解过程中，最大迭代次数为500，粒子群规模为100，求解得到的100%踏板开度下的最优解集及Pareto前沿如图2所示。
由于动力性与经济性评价指标的量纲不同，求解最优结果时通过线性加权对两个评价指标进行了综合，如下式所示：
Figure SMS_72
（5）
其中：
Figure SMS_73
与
Figure SMS_74
为权重因子；
Figure SMS_75
与
Figure SMS_76
为比例因子。
在所述S13中，
Figure SMS_77
与
Figure SMS_78
、
Figure SMS_79
与
Figure SMS_80
根据不同踏板开度下
Figure SMS_81
与
Figure SMS_82
的数量级进行选取。
Figure SMS_83
与
Figure SMS_84
的和为1。
Figure SMS_86
与
Figure SMS_88
、
Figure SMS_90
与
Figure SMS_87
，主要是为了平衡
Figure SMS_89
与
Figure SMS_91
，比如
Figure SMS_92
求出来是加速时间20s，
Figure SMS_85
求出来是能耗，例如2kWh，二者的量纲不同，数量级也会有很大差别，而优化后的结果会有多种不同的最优组合，需要根据对动力性与经济性的侧重，来选取最终结果，从而达到兼顾动力性与经济性的目标。
将优化变量与分别在加速踏板开度为10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%下进行优化，通过MOPSO算法得到的MOPSO换挡规律如图3所示。
S2：以实际道路工况下城市客车载荷与加速度变化为输入，以换挡点车速调整量为输出，构建了双输入/单输出的模糊控制器，对MOPSO换挡规律进行在线自适应调整，得到了Fuzzy-MOPSO换挡规律。
所述S2的具体优化过程如下：
考虑城市客车实际工作情况，加速度范围设计为
Figure SMS_93
= -6~6 m/s2，载荷变化
Figure SMS_94
=0~5000 kg，车速调整量
Figure SMS_95
= -6~6 km/h；
分别将加速度、载荷变化以及速度调整量转化为论域{-3，-2，-1，0，1，2，3}、{0，1000，2000，3000，4000，5000}和{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}；
将载荷变化
Figure SMS_96
的模糊子集划分为：VS（极小）、NM（小）、MS（较小）、Z（中）、MB（较大）、B（大）、VB（极大）；
将加速度
Figure SMS_97
的模糊子集划分为：NB（负大）、NM（负中）、NS（负小）、ZO（中）、PS（正小）、PM（正中）、PB（正大）；
将车速调整量
Figure SMS_98
的模糊子集划分为：NB（负大）、NM（负中）、NS（负小）、ZO（中）、PS（正小）、PM（正中）、PB（正大）：
模糊控制器的输入与输出隶属度函数如图4-6所示。
S21：以载荷变化
Figure SMS_99
与加速度
Figure SMS_100
变化作为模糊控制器输入，载荷变化
Figure SMS_101
与加速度
Figure SMS_102
变化各有7个子集，共能获取7×7=49条控制规则；
考虑实际运行过程中，车辆加速度越大，换入高挡的趋势越明显，可提前换挡；而车辆载荷增加将提高对整车动力性的需求，需延迟换挡。因此，换挡速度调整量
Figure SMS_103
的输出依据为：载荷越大调整量越大；加速度越大调整量越小。
S22：根据模糊规则得到载荷和加速度与换挡速度调整量的关系如图7所示。
具体规则是载荷变化的7种情况（VS、NM、MS、Z、MB、B、VB）与加速度变化的7种情况（NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB）分别组合，输出速度变化量（NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB），一般不把49条规则列出来，
通常用模糊语言来表述即可：规则的制定原则是载荷越大调整量越大，使车辆延迟升挡；加速度越大调整量越小，使车辆提前换挡。
然后，需要用规则图即图7来表示最后的控制关。
S23：将基于载荷与加速度的模糊控制器引入MOPSO算法所得的换挡车速进行在线自适应调整，即可得到Fuzzy-MOPSO换挡规律。
S3：对提出Fuzzy-MOPSO换挡规律进行性能验证。
为验证所述发明的优越性，将换挡规律分别与动力性规律、经济性规律、改进前的MOPSO规律进行了比较，并分别从动力性与经济性角度进行了分析。
所述S3的性能验证包括动力性验证及经济性验证。
S31动力性验证：
由图8可知，四种换挡规律下其换挡时间存在一定差异，其中，经济性规律挡位切换时间最早，在车辆启动后4.6s升入2挡，并在8.7s的时候升入3挡；动力性换挡规律挡位切换时间最晚，7.1s时升入2挡，13.4s时升入3挡行驶。由于MOPSO规律与Fuzzy-MOPSO规律兼顾了车辆动力性与经济性，因此，挡位切换时间均介于动力性与经济性规律之间。此外，由于Fuzzy-MOPSO规律考虑了车辆载荷的变化，挡位切换时间略晚于MOPSO规律。MOPSO规律与Fuzzy-MOPSO规律升入2挡的时间分别为5.1s与5.2s，差距较小；升入3挡的时间分别为9.8s与10.4s。经济性规律的加速性能最差，动力性规律的加速性最好，MOPSO规律与Fuzzy-MOPSO规律介于动力性规律与经济性规律二者之间。由于Fuzzy-MOPSO规律充分考虑了车辆载荷与加速度的变化，因此，动力性能略高于MOPSO规律。
S32经济性验证：
选取了某公交线路的4段城市道路随机工况，并采集了该线路实际乘客载荷变化情况，所采用的含车速与载荷的实际道路工况如图9所示。
图10为4段实际道路工况下，四种换挡规律的能耗统计图。由图可知，4段工况下，MOPSO规律与动力性规律相比，能耗分别降低了2.75%、3.6%、3.43%、2.49%；Fuzzy-MOPSO规律与动力性规律相比，能耗分别降低了6.08%、7.28%、6.88%、5.63%。因此，Fuzzy-MOPSO规律与MOPSO规律相比，在兼顾动力性的基础上，其节能性更优越。
图11统计了四种换挡规律在4段实际道路工况的换挡频率。由图可知，动力性规律的换挡频率最低，经济性规律的换挡频率较高。MOPSO规律的换挡频率接近于动力性规律，与动力性规律相比分别增加了155次、85次、86次、93次。尽管Fuzzy-MOPSO规律的换挡频率较MOPSO规律有所增加，分别增加了30次、47次、33次、1次，但是，其节能效果较MOPSO规律更好，综合性能较高。
以上公开的仅为本发明的具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：基于车辆参数与特征，以不同加速踏板开度下的换挡车速为优化目标，开展基于多目标粒子群算法的换挡规律优化，建立兼顾动力性与经济性的MOPSO换挡规律；
S2：以实际道路工况下城市客车载荷与加速度变化为输入，以换挡点车速调整量为输出，构建了双输入/单输出的模糊控制器，对MOPSO换挡规律进行在线自适应调整，得到了Fuzzy-MOPSO换挡规律；
S3：对提出Fuzzy-MOPSO换挡规律进行性能验证。
2.根据权利要求1所述的多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，其特征在于：所述S1的具体优化过程如下：
S11：建立目标函数：
Figure QLYQS_1
（1）
其中：
Figure QLYQS_2
为1挡换2挡的车速；
Figure QLYQS_3
为2挡升3挡的车速；
Figure QLYQS_4
为动力性目标；
Figure QLYQS_5
为经济性目标；
Figure QLYQS_6
（2）
其中：
Figure QLYQS_7
为1挡挡位下的旋转质量系数；
Figure QLYQS_8
为2挡挡位下的旋转质量系数；
Figure QLYQS_9
为3挡挡位下的旋转质量系数；
Figure QLYQS_10
表示整车质量；
Figure QLYQS_11
表示车辆行驶所需驱动力；
Figure QLYQS_12
表示车辆行驶滚动阻力；
Figure QLYQS_13
表示车辆行驶空气阻力；
将车辆在加速过程中的能耗作为经济性目标函数，表示为：
Figure QLYQS_14
（3）
其中：
Figure QLYQS_15
为车辆在1挡运行的时间；
Figure QLYQS_16
为车辆在2挡运行的时间；
Figure QLYQS_17
为车辆运行的总时间；
Figure QLYQS_18
为电机输出功率；
Figure QLYQS_19
为AMT传动效率；
Figure QLYQS_20
为主减效率；
S12：建立约束条件：
为提高优化效率，优化过程中对换挡车速分别进行了约束，表达式如下：
Figure QLYQS_21
（4）
其中：
Figure QLYQS_22
表示最佳动力性换挡规律下1挡升2挡的车速；
Figure QLYQS_23
表示最佳动力性换挡规律下2挡升3挡的车速；
Figure QLYQS_24
表示最佳经济性换挡规律下1挡升2挡的车速；
Figure QLYQS_25
表示最佳经济性换挡规律下2挡升3挡的车速；
S13：优化结果：
由于动力性与经济性评价指标的量纲不同，求解最优结果时通过线性加权对两个评价指标进行了综合，如下式所示：
Figure QLYQS_26
（5）
其中：
Figure QLYQS_27
与
Figure QLYQS_28
为权重因子；
Figure QLYQS_29
与
Figure QLYQS_30
为比例因子。
3.根据权利要求2所述的多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，其特征在于：在所述S13中，
Figure QLYQS_31
与
Figure QLYQS_32
、
Figure QLYQS_33
与
Figure QLYQS_34
根据不同踏板开度下
Figure QLYQS_35
与
Figure QLYQS_36
的数量级进行选取。
4.根据权利要求3所述的多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，其特征在于：
Figure QLYQS_37
与
Figure QLYQS_38
的和为1。
5.根据权利要求1所述的多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，其特征在于：所述S2的具体优化过程如下：
考虑城市客车实际工作情况，加速度范围设计为
Figure QLYQS_39
= -6~6 m/s2，载荷变化
Figure QLYQS_40
=0~5000kg，车速调整量
Figure QLYQS_41
= -6~6 km/h；
分别将加速度、载荷变化以及速度调整量转化为论域{-3，-2，-1，0，1，2，3}、{0，1000，2000，3000，4000，5000}和{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}；
将载荷变化
Figure QLYQS_42
的模糊子集划分为：VS、NM、MS、Z、MB、B、VB；
将加速度
Figure QLYQS_43
的模糊子集划分为：NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB；
将车速调整量
Figure QLYQS_44
的模糊子集划分为：NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB；
S21：以载荷变化
Figure QLYQS_45
与加速度变化
Figure QLYQS_46
作为模糊控制器输入，载荷变化
Figure QLYQS_47
与加速度变化
Figure QLYQS_48
各有7个子集，共能获取7×7=49条控制规则；
S22：据模糊规则得到载荷和加速度与换挡速度调整量的关系；
S23：将基于载荷与加速度的模糊控制器引入MOPSO算法所得的换挡车速进行在线自适应调整，即可得到Fuzzy-MOPSO换挡规律。
6.根据权利要求1所述的多挡AMT纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法，其特征在于：所述S3的性能验证包括动力性验证及经济性验证。
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Assignor: LIAOCHENG University

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Denomination of invention: A Design Method for Adaptive Shift Patterns of Multi speed AMT Pure Electric City Buses

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