一种可适用于动力电池互换模块化的PHEV分布式控制方法与流程

本发明涉及汽车控制领域，特别是一种可适用于动力电池互换模块化的phev分布式控制方法。

背景技术

随着汽车控制系统中电控单元组件的增多,控制系统的设计、制造、维护过程的标准化要求也随之提高。汽车控制系统中的组件发生改变时，系统控制器和组件控制器均须重新设计，包括标定的更新。控制系统中采用组件互换模块化(componentswap-pingmodularity,csm)进行设计时，当控制系统组件发生改变时，系统控制器无须重新设计，控制器的再标定工作只需在组件控制器中进行，因此对汽车控制系统进行csm设计可以增加组件之间的互换性，缩短开发时间和降低开发成本。

phev插电式混合动力汽车作为传统汽车向电动汽车的过渡产品，很好的兼顾续航里程和燃油经济性。随着技术的提升，phev的控制策略已经从传统的基于规则控制转向最优控制。phev商业化的一大障碍是电池的成本和可靠性，因此，研究车辆和电池组件的解耦设计是有益的，如果仅通过重新校准电池模块内部的控制器就可以适应电池更换，电池组件将成为可交换模块，从而使车辆性能达到通过重新设计整个集中控制器所能达到的性能。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的是提出一种可适用于动力电池互换模块化的phev分布式控制方法，能够降低车辆系统的耦合风险，扩大时纯电动里程。

本发明采用以下方案实现：一种可适用于动力电池互换模块化的phev分布式控制方法，具体包括以下步骤：

步骤s1：基于当前的汽车控制策略，选择插电式混合动力汽车phev的分布式控制体系结构；

步骤s2：根据epaus06循环，构建应用于phev中的基于电池cs模式的反馈控制器；

步骤s3：采用多约束非线性优化方法，获得步骤s2中反馈控制器的反馈增益；

步骤s4：将步骤s3得到的反馈增益的最优值进行四阶多项式拟合，计算车辆控制信号相对于电池硬件参数的灵敏度；

步骤s5：对控制信号相对于电池硬件参数的灵敏度进行分析，确定整车系统控制器vsc和电池系统控制器bsc之间反馈增益的有效分配；

步骤s6：采用双层优化方法，协调整车系统控制器vsc和电池系统控制器bsc之间的反馈增益；

步骤s7：采用增广拉格朗日分解方法，进一步优化步骤s6中的双层优化方法，实现电池csm。

进一步地，步骤s1中，所述phev的分布式控制体系结构包括与车辆固定的整车系统控制器vsc和电池系统控制器bsc；其中电池系统控制器bsc固定在车辆的电池模块，随着电池一起交换；所述电池模块为一个智能部件，并具有一个嵌入式微控制器来执行控制功能并通过网络与所述整车系统控制器vsc进行通信；所述嵌入式微控制器为电池组件控制器；所述整车系统控制器vsc和百度车载计算平台bcu在同一个微处理器中实现，并且在电池改变时，bcu软件的校准可能够重新布置。

进一步地，步骤s2中，所述构建应用于phev中的基于电池cs模式的反馈控制器具体为：整车系统控制器vsc根据工况计算得到实际需求功率，整车系统控制器vsc根据电池模块的状态反馈信息，在发动机和电池模块之间进行功率分配，并分别向发动机和电动机发送功率需求命令，电动机和发动机根据分配的功率需求命令驱动车辆前进。

进一步地，步骤s3中具体为，将反馈闭环控制的极点配置到处于平面坐标的左半平面内，然后采用多约束非线性优化方法来获得反馈控制器的反馈增益。

进一步地，所述多约束非线性优化方法中的优化约束条件包括：

cs模式的线性控制器闭环系统的稳定性，由闭环极点位置确定；闭环系统极点pi的位置处于左半平面real(pi)＜0,i＝1,2,3；

发动机的功率pe上限和下限满足：pemin＜pe(t)＜pemax；式中，pemin与pemax根据具体需求设置；

在发动机持续运转期间，限制发动机功率变化率以平稳发动机功率；发动机功率变化率需满足:式中，为发动机功率变化率的阈值，一般根据发动机外特性曲线获得，可根据发动机的型号和相关参数作出发动机外特性曲线进行获取；也可根据经验确定；

电池的功率pb上限和下限满足：pbmin＜pb(t)＜pbmax，pbmin与pbmax根据具体需求设置；

电池soc的上限和下限：socmin＜soc(t)＜socmax，式中，socmin与socmax根据具体需求设置；

在行驶周期结束时的电池soc需满足：socfmin＜socf＜socfmax，式中，socf为行驶周期结束时的电池soc值，socfmin与socfmax根据具体需求设置。

较佳的，步骤s4中，vsc和bsc之间的反馈增益的有效分配决定了基于反馈的cs模式控制器的性能和实现简单性(在计算和校准工作方面)之间的折衷，通常控制器的性能和简单性与控制器的顺序和增益联系紧密，通过将基于反馈的cs模式控制器增益的最优值进行四阶多项式拟合，进而计算车辆控制信号相对于电池参数的灵敏度，分析控制信号相对于电池参数的灵敏度，确定vsc和bsc之间反馈增益的有效分配。

进一步地，步骤s4中，将反馈增益的最优值进行四阶多项式拟合具体包括以下步骤：

步骤s41：采用matlab软件获取反馈增益的最优值：

xi^*(bs)＝[xi,1(bs),xi,2(bs),...xi,n(bs)]；

式中，xi^*(bs)为反馈增益的最优值,xi,1(bs)、xi,2(bs)至xi,n(bs)分别表示电池模块中某一变量下的n个反馈增益，某一变量比如：电流、电压、温度、电池soc等变量；

步骤s42：通过下式对所述反馈增益的最优值进行四阶多项式拟合：

式中，bs为电池硬件参数，cj,i(j＝1,2,3,4)为多项式常数项系数。

进一步地，步骤s4中，所述车辆控制信号相对于电池参数的灵敏度的计算采用下式：

式中，bs为电池硬件参数，u(bs,q,y,xi)为车辆控制信号，q为输入信号，y为反馈信号，xi为步骤s2中反馈控制器的反馈增益。

进一步地，步骤s5具体为：将使车辆控制信号相对于电池硬件参数的灵敏度高的反馈增益连同相应的计算分配到电池系统控制器bsc中，而整车系统控制器vsc中保留cs模式的反馈控制器的其余部分，连同cd模式和再生制动控制；电池系统控制器bsc内置在电池模块中，通过将与电池变量相关的控制功能分配到电池系统控制器bsc中的电池组件控制器，进而引入整车系统控制器vsc和电池系统控制器bsc之间的双向通信，实现vsc和bsc之间的反馈增益的有效分配。

进一步地，步骤s6包括两个迭代阶段：第一个迭代阶段为外层阶段：外层主控问题产生整车系统控制器vsc中的反馈增益；第二个迭代阶段为内层阶段：内层子问题是指在电池系统控制器bsc中，对应于电池模块的不同变量，基于电池cs模式的反馈控制器生成的与电池参数变量有关的灵敏度较高的反馈增益；在每次迭代时，外层优化问题产生的整车系统控制器vsc中的反馈增益作为内层优化问题的参数是固定不变的，内层问题是相互独立的，能够并行求解。

进一步地，步骤s7包括两个阶段，外层阶段，在每次迭代中，产生新的整车系统控制器vsc中的反馈增益的估计值并且作为参数来解决每个内层阶段问题；内层阶段，通过重新赋值惩罚权重vi和wi，使惩罚函数逐渐趋于零，以保证和趋近于相同的值；重复此过程，直到达到惩罚函数估计的最大值为止；其中，表示电池系统控制器bsc中的反馈增益的估计值；

其中，所述惩罚函数φ采用增广拉格朗日分解方法的数值算法构建：

式中，xs、xs,i分别为整车系统控制器vsc中的反馈增益和电池系统控制器bsc中的反馈增益，是拉格朗日乘子估计矢量；是惩罚权重向量，符号表示hadamard乘积。

特别的，步骤s7中，对于双层优化的内部阶段的所有变量，即电池系统控制器bsc中的反馈增益，通过使用增广拉格朗日分解方法构造惩罚函数，并使之趋近于0，以允许全局变量，即整车系统控制器vsc中的反馈增益在针对每个不同的子问题(bsc中的反馈增益)时可以采取不同的值。

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明在基于反馈的cs模式控制器基础上，采用控制信号相对于电池参数灵敏度的分析方法，提出vsc和bsc之间的一种控制器分布结构，最后通过求解一个双层优化问题，获得实现电池csm的分布式控制器，从而降低车辆系统的耦合风险，扩大时纯电动里程，同时满足闭环系统稳定性，电池电荷可持续性和部件可靠性的限制。

附图说明

图1为本发明实施例的分布式控制体系结构示意图。

图2为本发明实施例的基于反馈的cs模式控制器的原理示意图。

图3为本发明实施例的双层优化求解算法的流程示意图。

图4为本发明实施例的插电式混合动力汽车电池互换模块化的分布式控制器设计架构图。

图1中，q1、q2表示输入信号，y1、y2表示反馈信号，u1、u2表示控制信号，s1、s2表示：通信网络信号；

图2中，pre表示发动机需求功率，pe表示发动机输出功率，prw表示车辆实际需求功率，prb表示电动机需求功率，pb表示电动机输出功率(电动机输出给电池的功率)，pw表示车辆实际输出功率，y表示反馈信息；

图4中，prw表示车辆实际需求功率，socr表示电池soc参考值，q表示输入信号。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

如图4所示，本实施例提供了一种可适用于动力电池互换模块化的phev分布式控制方法，具体包括以下步骤：

步骤s1：基于当前的汽车控制策略，选择插电式混合动力汽车phev的分布式控制体系结构，如图1所示；

步骤s2：根据epaus06循环，构建应用于phev中的基于电池cs模式的反馈控制器，如图2所示；

步骤s3：采用多约束非线性优化方法，获得步骤s2中反馈控制器的反馈增益；

步骤s4：将步骤s3得到的反馈增益的最优值进行四阶多项式拟合，计算车辆控制信号相对于电池硬件参数的灵敏度；

步骤s5：对控制信号相对于电池硬件参数的灵敏度进行分析，确定整车系统控制器vsc和电池系统控制器bsc之间反馈增益的有效分配；

步骤s6：采用双层优化方法，协调整车系统控制器vsc和电池系统控制器bsc之间的反馈增益；

步骤s7：采用增广拉格朗日分解方法，进一步优化步骤s6中的双层优化方法，实现电池csm。

在本实施例中，步骤s1中，所述phev的分布式控制体系结构包括与车辆固定的整车系统控制器vsc和电池系统控制器bsc；其中电池系统控制器bsc固定在车辆的电池模块，随着电池一起交换；所述电池模块为一个智能部件，并具有一个嵌入式微控制器来执行控制功能并通过网络与所述整车系统控制器vsc进行通信；所述嵌入式微控制器为电池组件控制器；所述整车系统控制器vsc和百度车载计算平台bcu在同一个微处理器中实现，并且在电池改变时，bcu软件的校准可能够重新布置。

在本实施例中，步骤s2中，所述构建应用于phev中的基于电池cs模式的反馈控制器具体为：整车系统控制器vsc根据工况计算得到实际需求功率，整车系统控制器vsc根据电池模块的状态反馈信息，在发动机和电池模块之间进行功率分配，并分别向发动机和电动机发送功率需求命令，电动机和发动机根据分配的功率需求命令驱动车辆前进。

在本实施例中，步骤s3中具体为，将反馈闭环控制的极点配置到处于平面坐标的左半平面内，然后采用多约束非线性优化方法来获得反馈控制器的反馈增益。

在本实施例中，所述多约束非线性优化方法中的优化约束条件包括：

cs模式的线性控制器闭环系统的稳定性，由闭环极点位置确定；闭环系统极点pi的位置处于左半平面real(pi)＜0,i＝1,2,3；

发动机的功率pe上限和下限满足：pemin＜pe(t)＜pemax，式中，pemin与pemax根据具体需求设置；

在发动机持续运转期间，限制发动机功率变化率以平稳发动机功率；发动机功率变化率需满足：式中，为发动机功率变化率的阈值。

电池的功率pb上限和下限满足：pbmin＜pb(t)＜pbmax，pbmin与pbmax根据具体需求设置；

电池soc的上限和下限：socmin＜soc(t)＜socmax，式中，socmin与socmax根据具体需求设置；

在行驶周期结束时的电池soc需满足：socfmin＜socf＜socfmax，式中，socf为行驶周期结束时的电池soc值，socfmin与socfmax根据具体需求设置。

较佳的，步骤s4中，vsc和bsc之间的反馈增益的有效分配决定了基于反馈的cs模式控制器的性能和实现简单性(在计算和校准工作方面)之间的折衷，通常控制器的性能和简单性与控制器的顺序和增益联系紧密，通过将基于反馈的cs模式控制器增益的最优值进行四阶多项式拟合，进而计算车辆控制信号相对于电池参数的灵敏度，分析控制信号相对于电池参数的灵敏度，确定vsc和bsc之间反馈增益的有效分配。

在本实施例中，步骤s4中，将反馈增益的最优值进行四阶多项式拟合具体包括以下步骤：

步骤s41：采用matlab软件获取反馈增益的最优值：

xi^*(bs)＝[xi,1(bs),xi,2(bs),...xi,n(bs)]；

式中，xi^*(bs)为反馈增益的最优值，xi,1(bs)、xi,2(bs)至xi,n(bs)分别表示电池模块中某一变量下的n个反馈增益，某一变量比如：电流、电压、温度、电池soc等变量；

步骤s42：通过下式对所述反馈增益的最优值进行四阶多项式拟合：

式中，bs为电池硬件参数，cj,i(j＝1,2,3,4)为多项式常数项系数。

在本实施例中，步骤s4中，所述车辆控制信号相对于电池参数的灵敏度的计算采用下式：

式中，bs为电池硬件参数，u(bs,q,y,xi)为车辆控制信号，q为输入信号，y为反馈信号，xi为步骤s2中反馈控制器的反馈增益。

在本实施例中，步骤s5具体为：将使车辆控制信号相对于电池硬件参数的灵敏度高的反馈增益连同相应的计算分配到电池系统控制器bsc中，而整车系统控制器vsc中保留cs模式的反馈控制器的其余部分，连同cd模式和再生制动控制；电池系统控制器bsc内置在电池模块中，通过将与电池变量相关的控制功能分配到电池系统控制器bsc中的电池组件控制器，进而引入整车系统控制器vsc和电池系统控制器bsc之间的双向通信，实现vsc和bsc之间的反馈增益的有效分配。

在本实施例中，步骤s6包括两个迭代阶段：第一个迭代阶段为外层阶段：外层主控问题产生整车系统控制器vsc中的反馈增益；第二个迭代阶段为内层阶段：内层子问题指在电池系统控制器bsc中，对应于电池模块的不同变量，基于电池cs模式的反馈控制器生成的与电池参数变量有关的反馈增益；在每次迭代时，外层优化问题产生的整车系统控制器vsc中的反馈增益作为内层优化问题的参数是固定不变的，内层问题是相互独立的，能够并行求解。

在本实施例中，如图3所示，步骤s7包括两个阶段，外层阶段，在每次迭代中，产生新的整车系统控制器vsc中的反馈增益的估计值并且作为参数来解决每个内层阶段问题；内层阶段，通过重新赋值惩罚权重vi和wi，使惩罚函数逐渐趋于零，以保证和趋近于相同的值；重复此过程，直到达到惩罚函数估计的最大值为止；其中，表示电池系统控制器bsc中的反馈增益的估计值。

其中，所述惩罚函数φ采用增广拉格朗日分解方法的数值算法构建：

式中，xs、xs,i分别为整车系统控制器vsc中的反馈增益和电池系统控制器bsc中的反馈增益，是拉格朗日乘子估计矢量；是惩罚权重向量，符号表示hadamard乘积。

特别的，步骤s7中，对于双层优化的内部阶段的所有变量，即电池系统控制器bsc中的反馈增益，通过使用增广拉格朗日分解方法构造惩罚函数，并使之趋近于0，以允许全局变量，即整车系统控制器vsc中的反馈增益在针对每个不同的子问题(bsc中的反馈增益)时可以采取不同的值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。