用於多擋純電動汽車換擋過程的快速協調優化控制方法與流程

2023-04-25 18:03:11 1

本發明涉及一種用於多擋純電動汽車換擋過程的快速協調優化控制方法，屬於汽車傳動系控制技術。

背景技術：

汽車工業的飛速發展推動了社會的進步，同時汽車保有量的不斷增長使得能源危機和環境汙染等社會問題突顯，這就驅使汽車商逐漸轉向以純電動汽車為代表的新能源汽車的研發。目前，純電動汽車最常見的機械驅動布置形式是，以電動機代替內燃機，保留離合器、變速器、差速器等，採用固定傳動比的單擋傳動結構。這種結構設計簡單，成本低，但輸出動力範圍小，電機的高效區利用率差。多擋傳動結構的引入不僅能極大的改善純電動汽車的動力性、經濟性，而且能有效降低對驅動電機和電池系統的要求，增大電機高效運行區的利用率，但也不可避免的帶來了換擋切換過程的平順性控制問題。純電動汽車動力系統(電機)轉速、轉矩易於調節的特點，使得在較短的換擋過程中，引入動力源(電機)的主動配合，獲得更好的換擋瞬態過程輸出力矩特性成為一種控制方案。

就目前情況而言，針對此類型問題國內外的研究一種是對電機採用分段開環控制的方式實現配合；另一種是採用離線優化、在線跟蹤的方式實現離合器力矩和電機力矩的控制。以上策略雖然能改善控制性能，但車輛運行工況的多樣性和傳動系統本身的非線性，使得控制系統在實際實現中很難保證最優性，並且很少直接考慮動力傳動系統中的約束。

技術實現要素：

為了解決裝備有多擋位傳動機構的純電動汽車，在換擋時需要滿足的動力性、經濟性和舒適性等相互矛盾的目標的問題，本發明以一種搭載有多擋位傳動機構的純電動汽車為研究對象，進行換擋過程的動力學分析與建模，在模型預測控制框架下，提出一種用於多擋純電動汽車換擋過程的快速協調優化控制方法，其為基於最優理論和二分法求解的快速滾動優化控制方法，並通過仿真技術給出控制性能驗證結果，本發明方法快速、可靠且具有優化功能。

為達到本發明的目的，可以通過如下技術方案實現：

一種用於多擋純電動汽車換擋過程的快速協調優化控制方法，將換擋過程分為力矩相和慣性相，傳動系主控邏輯單元得出汽車的升降擋使能控制信號，並給出同步器動作信號，電機和離合器控制選通信號以及換擋慣性相使能信號、力矩相使能信號和換擋初始時刻加速踏板開度初值信號，分別作用於同步器、電機期望力矩切換開關、換擋力矩相控制器，換擋慣性相控制器；在換擋力矩相控制器和換擋慣性相控制器作用下，均會給出控制離合器的離合器壓緊力信號以及用於控制電機的電機力矩期望信號，分別經過離合器執行機構以及電機控制系統實現換擋過程對離合器和電機的同步協調控制；所述換擋慣性相控制器針對換擋慣性相控制問題，採用時域遞減的滾動優化控制方式進行控制：在第一個採樣時間，優化算法需要通過實時採集到的升/降擋信號、初始加速命令、車速、電機轉速和離合器轉速，由優化算法首先確定本次優化預測時域，並計算得到系統的期望電機力矩序列以及離合器壓力控制信號序列，作為系統輸入，然後提取控制序列的第一個元素，分別用於驅動電機系統和離合器系統，完成車輛換擋慣性相的控制；在下一個採樣時刻，再次進行信號的實時採集，然後由優化算法更新優化預測時域，並再次完成優化計算；如此重複，在慣性相的每一個採樣時刻得出控制最優序列，並用滾動優化方式，實現時域遞減的實時優化控制。

所述的一種用於多擋純電動汽車換擋過程的快速協調優化控制方法，換擋慣性相控制器的時域遞減的滾動優化控制包括以下步驟：

步驟一、換擋過程協調優化問題描述，將換擋慣性相控制問題表示為使目標函數達到最小的最優控制問題；

步驟二、優化問題求解：利用極小值原理得到最優解的必要條件，並利用二分法求解最優拉格朗日算子，從而得出最優控制問題的解，即為最優控制輸入作用於純電動汽車的電機及變速器系統，完成本採樣時刻的控制；開始新的採樣時刻的優化求解循環，直至慣性相結束時刻。

本發明以兩擋i-amt為例，對純電動汽車兩擋變速器換擋過程進行分析，考慮到實際系統中存在的約束，以及換擋過程時間短對控制器實時性要求高的控制需求，設計了一種基於模型預測控制理論(modelpredictivecontrol)，並利用極小值原理(minimumprinciple)和二分法(methodofbisection)求解優化問題的時域遞減優化控制器。為了校驗所設計控制器的實時性、可行性和合理性，進行仿真驗證，仿真結果證明了通過本發明的設計算法的可行性。

由於採用了上述的技術方案，本發明帶來的有益效果是：

1.本發明為兩擋i-amt純電動車輛提供了一種具有快速協調優化功能的換擋控制策略。針對換擋過程在動力性和平順性指標要求方面的矛盾，考慮電機、離合器執行機構飽和的約束，將有限換擋時間內電機主動配合問題描述為電機、離合器輸出力矩的時域遞減協調優化控制問題，並制定了模型預測控制框架下的在線優化控制的流程。

2.針對車載電控單元在存儲和計算能力上的限制，以及優化算法在線求解面臨的實時性要求，本發明提出的基於極小值原理和二分法的優化問題求解方法能極大地降低求解時間，為控制策略的實現提供了保證。

3.本發明同時適用於其他結構類型的多擋位純電動汽車的換擋問題，並且是提高純電動汽車換擋過程動力性、舒適性的一種有效解決手段，同時具有工程應用的潛力。

附圖說明

圖1為本發明換擋仿真及控制系統的整體結構圖；

圖2為本發明研究實例中搭載的兩擋i-amt結構簡圖；

圖3為換擋慣性相滾動優化控制示意圖；

圖4為換擋協調優化控制問題求解流程圖；

圖5為平直路面100％加速命令，車重1500kg下的升擋控制結果；

圖6為平直路面50％加速命令，車重1500kg下的降擋控制結果；

具體實施方式

以下結合附圖和實施例詳細闡述本發明的技術方案。

本發明以一種搭載兩擋倒置式amt傳動機構的純電動汽車為研究實例，進行換擋過程的動力學分析與建模，在模型預測控制框架下，提出一種用於多擋純電動汽車換擋過程的快速協調優化控制方法。中國專利公開號：cn102700407a，公開日：2012年10月3號，專利申請號：201210185035.8，專利申請名稱為：2擋機械自動變速器的純電動汽車的橫置式動力驅動裝置，本發明實施例以上述專利中的2擋機械式自動變速器為研究對象。

如圖1所示，一種換擋仿真及控制系統(用於驗證本發明用於多擋純電動汽車換擋過程的快速協調優化控制方法)主要包括：電機控制系統，傳動系主控制系統，離合器，變速器，驅動電機，同步器，離合器執行機構等。將換擋過程分為力矩相和慣性相，以升擋過程為例，在升擋過程中，當換擋控制器接收到力矩相開始的使能指令，便開始控制離合器逐漸結合，系統進入力矩相，離合器處於滑摩狀態，力矩傳遞逐漸由一擋齒輪對向二擋齒輪對傳遞，在力矩相一擋、二擋齒輪均傳遞動力。隨著離合器的逐漸結合，直至一擋齒輪對完全不傳遞轉矩時分離同步器，系統進入慣性相。在換擋的慣性相，通過同時控制驅動電機轉矩以及離合器壓緊力，控制離合器的滑摩過程，直至離合器主從動盤轉速達到一致，離合器完全結合。傳動系主控邏輯單元(vcu)在接收到汽車車速，加速命令等信號後，結合純電動汽車兩參數換擋規律表，得出汽車的升降擋使能控制信號，並且根據內部定義的換擋各階段持續時間，在相應的時刻給出同步器動作信號，電機和離合器控制選通信號(決定電機期望力矩和離合器壓緊力信號的讀取源)以及換擋慣性相、力矩相使能信號和換擋初始時刻加速踏板開度初值等信號。然後將這些信號分別作用於電機力矩切換開關、換擋力矩相控制器、換擋慣性相控制器、同步器。在換擋力矩相控制器和換擋慣性相控制器作用下，均會給出控制離合器的離合器壓緊力信號以及用於控制電機的電機力矩期望信號，分別經過離合器執行機構以及電機控制系統(採用矢量控制方案)，實現換擋過程對離合器和電機的同步協調控制。本實施例的被控對象為2擋機械自動變速器的純電動汽車的橫置式動力驅動裝置中的兩擋i-amt傳動繫結構。兩擋i-amt傳動繫結構中變速器位於電機和離合器中間，故被稱為倒置式amt。被控對象的結構簡圖如圖2所示。

本發明的慣性相控制框圖如圖3所示，具體來說，針對換擋慣性相控制問題，採用時域遞減的滾動優化控制方式進行控制。在慣性相控制器接收到使能觸發信號時，系統進入升擋或者降擋的慣性相控制，在第一個採樣時間，優化算法需要通過實時採集到的升/降擋信號、初始加速命令、車速、電機和離合器轉速以及當前時刻等信息，由優化算法首先確定本次優化預測時域，並計算得到系統的期望電機力矩序列以及離合器壓力控制信號序列，作為系統輸入，然後提取控制序列的第一個元素，分別用於驅動電機系統和離合器系統，在此控制下，完成車輛換擋慣性相的控制。在下一個採樣時刻，再次進行信號(升/降擋信號、初始加速命令、車速、電機和離合器轉速以及當前時刻等信息)的實時採集，然後由優化算法更新優化預測時域，並再次完成優化計算，如此重複，在慣性相的每一個採樣時刻得出控制最優序列，並用滾動優化方式，實現時域遞減的在線/實時優化控制。

(1)換擋過程協調優化問題描述

在換擋過程慣性相階段離合器主從動端的轉速由電機的旋轉產生，它的變化對變速箱的動力學有直接影響，離合器的結合與分離過程本質上是扭矩的傳遞和轉移，根據廣義牛頓第二定律，以及驅動軸剛性假設ωc＝i0i2ωω，整理得到傳動系統的動力學方程如下：

其中，ωm,ωc分別為電機轉速和離合器從動端轉速，tm是電機輸出力矩，tc是離合器轉矩，tc＝tc_maxfnμ，tc_max為離合器可以傳遞的最大摩擦力矩，μ為離合器等效摩擦係數，fn是數值範圍為0到1，分別代表在離合器執行機構作用下摩擦面之間無壓力到最大壓緊力，等效轉動慣量jp＝j1+jm，j1是變速箱一軸轉動慣量，jm，jc為電機和離合器從動盤的轉動慣量，jω是車輪轉動慣量，m是汽車質量，r是車輪半徑，cm是電機粘性摩擦係數，cc是離合器阻尼係數。i0，i2代表了主減速器以及二擋齒輪組的速比，m為車重。tl是來自汽車的阻力矩。tl＝flr，fl是汽車的阻力，由於換擋時間較短，認為車輛縱向車速保持不變，因此認為汽車阻力由：滾動阻力fr，空氣阻力fw和道路坡道阻力fg三個部分構成。選取x＝ωm-ωc為狀態變量，u1＝tm，u2＝fn為控制變量，結合方程(1)可得換擋慣性相階段的預測方程：

其中：

本發明採取了固定換擋慣性相時間的控制方案，在此條件下為達到換擋過程控制目標期望的控制效果：離合器主從動盤轉速在規定的換擋慣性相時間內實現同步，受電機的響應速度限制，希望求得的電機力矩在每個時間間隔的變化不要超出其響應能力，且電機工作在其正常工作區域內，保證動力性需求，希望在換擋結束時刻，電機輸出力矩和離合器輸出力矩均達到一個期望的定值。據此，按照最優化控制思想，本換擋慣性相控制問題可表示為使如下目標函數達到最小的最優控制問題：

為了便於描述，定義：

xvar(t)＝(x(tf)-xr)2

u1var(t)＝(u1(t)-ur)2

u2var(t)＝(u2(t)f-ur)2

u3var(t)＝x(t)u2(t)f(5)

式中，t0為當前時刻，tf是換擋慣性相結束時刻，γ1，γ2，γ3，φ均為權重係數，ur是期望換擋慣性相結束時刻電機和離合器力矩，x(tf)為換擋慣性相結束時刻離合器主從動盤轉速差，xr是期望換擋慣性相結束時刻離合器轉速差，其中定義f＝tc_maxμ。

目標函數的選取不是唯一的，這裡選取的目標函數的實際物理意義是：

·φxvar(t)項確保離合器主從動盤轉速差在慣性相結束時刻儘可能接近期望值，且在換擋過程中離合器主從動盤轉速差不斷向期望值靠近。這有利於減小離合器滑磨功，同時對於升擋過程來說為離合器接下來的平順結合提供保障。

·γ1u1var(t)項確保電機在實現協調調速時其輸出轉矩儘可能接近期望值。

·γ2u2var(t)項確保離合器在實現協調轉速時其輸出力矩和傳遞力矩儘可能接近期望值。

·γ3u3var(t)項確保儘可能小的換擋過程滑磨功。

由於換擋慣性相需要電機和離合器的協調控制，因此目標函數中的γ1u1var和γ2u2var的實現程度顯然是存在矛盾需要權衡的。增大權重係數γ2的值，可以更大地滿足對舒適性的要求，即期望離合器輸出力矩變化更小，離合器輸出力矩儘可能保持恆值，主要通過電機的調節作用實現轉速調節；當電動車配置的電機合理工作範圍較窄時，相對的讓離合器的調節作用增大更為合理，此時需要增大電機力矩權重係數γ1。同時，xr和ur的取值是由部分汽車運行狀態以及汽車處於升擋或者降擋工況所決定的。xr可以表示為：

ur可以表示為：

ur＝α0tm_max(7)

其中，ωm0和α0分別是換擋慣性相開始時刻的電機轉速和汽車加速命令值，i1是1擋齒輪組的速比，tm_max是電機最大輸出力矩。

同時系統存在以下約束，包括換擋初始狀態，離合器和電機的工作範圍±tm_max，u2_min，u2_max及響應速度δu1_max，δu2_max帶來的約束，如下表達：

至此，該約束最優控制問題描述為：求解最優控制輸入u：＝{tm,fn}，使得目標方程(4)在滿足約束條件(8)下達到最小。

(2)優化問題求解過程

由於換擋時間很短，為了實現換擋過程的實時滾動優化控制，要求優化問題的求解具有快速性，本發明選取了結合極小值原理和二分法的求解方法。具體來說，利用極小值原理得到最優解的必要條件，並利用二分法求解最優拉格朗日算子，從而得出最優控制問題的解。求解過程如下：

取哈密頓函數為：

h(x,u,λ,t)

＝γ1u1var(t)+γ2u2var(t)+γ3u3var(t)+λ[au1(t)-bu2(t)-kx(t)+d](9)

為了便於描述，將方程(9)整理為控制變量u1(t)和u2(t)的二次多項式形式：

h(x,u,λ,t)＝au1(t)2+bu1(t)+cu2(t)2+du2(t)+e(10)

其中，

並且沿著最優控制軌線滿足正則方程：

由式(12)，由於實際系統存在採樣和求解過程，在第k個採樣時刻，可以表示為：

其中δt為採樣間隔，由於約束要求，在每一採樣時刻(k時刻)，u1(k)和u2(k)的取值上下界可表示為：

u1(k)max＝min{u1(k-1)-δu1_max,tm_max}，

u1(k)min＝max{u1(k-1)-δu1_max,-tm_max}，

u2(k)max＝min{u2(k-1)-δu2_max,u2_max},

u2(k)min＝max{u2(k-1)+δu2_max,u2_min}.(14)

其中，λ為拉格朗日算子。根據極小值原理，使得哈密頓函數取最小值的控制輸入序列u*(t)為最優控制輸入，如下式所示：

{u*(t)}＝argminh(x,u,λ,t)(15)

可以據此得出優化問題的顯示解為：

以上討論均是基於在每一採樣時刻最優拉格朗日算子λ(k)和系統狀態x(k)已知的假設上得出的。下一步工作為得出滿足(14)的最優拉格朗日算子。分析可知，最優控制率的得到僅僅依賴於系統拉格朗日算子λ，以及系統初始狀態。因此，如果在每一採樣時刻，若選取合適的拉格朗日算子初值λ(1)，使其終值滿足邊界條件λ(n+1)-2φ(x-xr)＝0，則可求解此優化問題。

求解過程如圖4所示，具體實施流程如下。首先初始化當前預測時域n，以及優化模型需要的參數值並對當前換擋狀態及目標函數各權重進行賦值。接下來結合極小值原理和二分法求控制最優序列的過程。首先計算λ(1)的最小值λl，最大值λu，令ap＝λl，bp＝λu，初始化迭代次數p＝1並分別求得t0時刻λ(1)分別取最大最小值時，令哈密頓函數取最小值對應的邊界函數值f(ap)，f(bp)。接下來，令λp(1)取[ap,bp]區間中值，計算此時對應的邊界函數值f(λp(1))，若f(λp(1))滿足迭代終值條件，則λ*(1)＝λp(1)，相應可得出此時的最優控制序列。若f(λp(1))不滿足迭代終值條件，則通過f(λp(1))的正負，更新二分區間，並令p＝p+1，返回更新後的二分區間，繼續取區間中值，重複剛才的計算過程，直至邊界函數滿足迭代終值條件。接著，提取控制序列u*(t)第一個元素{mm(1),fn(1)}分別作用於純電動汽車的電機及變速器系統，完成本採樣時刻的控制。接下來更新t0，t0＝t0+δt，並再次回到參數初始化，同時更新n，n＝n-1，開始新的採樣時刻的優化求解循環，直至慣性相結束時刻。

(3)控制效果驗證

為了驗證實驗效果，在amesim中搭建的仿真模型進行了仿真驗證。設計了兩組實驗，一組是100％加速命令，車重1500kg。另一組是50％加速命令，車重1500kg。針對以上兩種情況，考慮在平直路面上的升擋，降擋，有如下仿真結果，其中tsy為同步器傳遞力矩，ω1為1擋主動齒輪轉速。圖5為升擋仿真結果，可以看出，在慣性相，經所設計的時域遞減滾動優化控制器控制，電機力矩先下降後上升，離合器傳遞力矩先上升後下降，在慣性相結束時刻，電機力矩和離合器傳遞力矩基本達到期望值，且電機轉速和離合器轉速差在慣性相階段變化平順，在整個換擋過程中，變速器輸出力矩tout變化平順，換擋衝擊度在[-5,5]m/s3範圍內，具有較好的換擋平順性。圖6為降擋仿真結果，在降擋過程中，首先進入慣性相，與升擋過程相反，電機輸出力矩先上升後下降，離合器轉矩先下降後緩慢上升，換擋衝擊較小，也在舒適性要求範圍之內，控制效果良好。