一种插电式混合动力汽车CAN网络控制系统及其方法与流程

本发明涉及一种插电式混合动力汽车can网络控制系统及其方法，属于混合动力汽车技术领域。

背景技术：

传统汽车工业正面临着环境保护、能源资源短缺、道路交通安全等多方面的挑战。应对挑战，世界各国政府和汽车厂商都把目光聚焦在新能源汽车。新能源汽车中，插电式混合动力汽车不仅具有传统混合动力汽车低油耗、低排放的优点，而且具有更长的纯电动续驶里程，还可以利用外部电网对电池组进行充电，因此成为当前发展的重点。插电式混合动力汽车具有两个动力源，采用基于can总线的动力驱动网络控制系统，不仅能够减少线束的数量，降低整车的质量和成本，还能实现数据共享。然而，动力驱动can网络控制系统中存在着网络诱导延时，使得插电式混合动力汽车动力驱动系统的控制效果变差，甚至造成控制系统不稳定，不能满足插电式混合动力汽车动力驱动系统各控制器的实时性和系统稳定性要求，进而也会对插电式混合动力汽车的动力性、经济性和排放性造成不利影响。

技术实现要素：

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种插电式混合动力汽车can网络控制系统及其方法，提高了插电式混合动力汽车动力驱动系统控制效果，使得控制系统实时性、稳定性更好，有利于改善插电式混合动力汽车动力性、经济性和排放性。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

本发明的一种插电式混合动力汽车can网络控制系统，包括动力网络管理系统节点、电机传感器节点、电机执行器节点、发动机传感器节点、发动机执行器节点、动力电池管理系统节点和实现各节点通信的can总线；所述发动机传感器节点、电机传感器节点、动力电池管理系统节点实时采集发动机、电机、动力电池的输出信号并通过can总线发送到动力网络管理系统节点，所述动力网络管理系统节点利用接收到的发动机、电机、动力电池组的输出信号经过基于规则的插电式混合动力汽车动力系统双模式控制策略(比较成熟的基于规则的插电式混合动力汽车动力系统双模式控制策略，全文说的都是这个控制策略)计算得到控制信号，并通过can总线发送到发动机执行器节点和电机执行器节点，从而实现发动机和电机的闭环控制。

上述动力网络管理系统节点实时地采集插电式混合动力汽车启停信号、加速踏板信号，并从can总线接收电机传感器节点发送的电机转速、转矩信号，所述发动机传感器节点发送的发动机转速、转矩信号，动力电池管理系统节点发送的电池soc值；每当所述动力网络管理系统节点从can总线接收到信号，就会调用内部的基于规则的插电式混合动力汽车动力系统双模式控制策略，计算出电机启停信号、电机所需负荷信号并通过can总线发送到所述电机执行器节点，同时计算出发动机启停信号、发动机所需负荷信号并通过can总线发送到所述发动机执行器节点，从而协调插电式混合动力汽车动力驱动系统各个部件正常工作。

上述电机传感器节点周期性地采集电机转速、转矩信号，并通过can总线传送到所述动力网络管理系统节点。

上述电机执行器节点从can总线接收动力网络管理系统节点发送的电机启停信号、电机所需负荷信号；每当所述电机执行器节点接收到动力网络管理系统节点发送的信号，就会控制电机按照所需负荷状态工作。

上述发动机传感器节点周期性地采集发动机转速、转矩信号，并通过can总线传送到所述动力网络管理系统节点。

上述发动机执行器节点从can总线接收动力网络管理系统节点发送的发动机启停信号、发动机所需负荷信号，每当所述发动机执行器节点接收到动力网络管理系统节点发送的信号，就会控制发动机按照所需负荷状态工作。

上述动力电池管理系统节点周期性地采集电池荷电状态soc值，并通过can总线传送到动力网络管理系统节点。

本发明的控制系统的控制方法，包括以下步骤：

(1)基于建整车模型cruise软件建立插电式混合动力汽车整车仿真模型；

(2)采用径直结构的形式构建插电式混合动力汽车can网络控制系统，并确定基于最小二乘递推算法的预测补偿算法；

(3)插电式混合动力汽车的控制策略采用基于规则的插电式混合动力汽车动力系统双模式控制策略，控制策略分为电量消耗模式下控制策略和电量保持模式下控制策略；

(4)搭建插电式混合动力汽车can网络控制系统的仿真模型，并联合cruise软件中的整车仿真模型，基于中国典型城市公交循环工况进行联合仿真。

步骤(1)中，基于cruise软件建立插电式混合动力汽车整车仿真模型，具体方法如下：

1-1)采用单轴并联型插电式混合动力汽车的动力驱动系统结构及整车参数；

1-2)选取四冲程6缸直喷式柴油发动机及参数；

1-3)选用国内新能源汽车使用的主流电机为交流异步电动机及参数；

1-4)选用锂离子动力电池及参数；

1-5)确定传统系统选型及参数；

1-6)基于以上步骤所确定的整车各部件参数，利用cruise软件建立插电式混合动力汽车整车仿真模型。

步骤(2)中，确定基于最小二乘递推算法的预测补偿方法，具体方法如下：

根据被控对象的先验知识，得到can网络控制系统中被控对象的差分方程数学模型：

其中，u(k)为被控对象输入序列，z(k)为被控对象输出序列；ai和bj为常系数，i＝1,2,...,na，j＝1,2,...,nb，na为控制对象输出序列的阶数，nb为控制输入序列的阶数，e(k)为修正项；

进一步，上式写为：

z(k)＝h^t(k)θ+e(k)

其中：

h(k)＝[-z(k-1),...,-z(k-na),u(k-1),...,u(k-nb)]

对于l次观测数据，上式构成一个线性方程组：

zl＝hlθ+nl

其中：

zl＝[z(1),z(2),...,z(l)]^t

nl＝[e(1),e(2),...,e(l)]^t

当l＞na+nb时，根据最小二乘算法估算出模型的参数值：

在系统运行过程中，控制器每接收到新的传感器信号，就在上一次估计值的基础上，利用新的预测数据，根据递推算法对上一次估计值进行修正，从而得到新的估计值，直到达到定义的精度为止，最小二乘递推算法如下：

p(k)＝p(k-1)-k(k)h^t(k)p(k-1)

利用模型参数的估计值、输入序列u(k)、输出序列z(k)，就可以预测下一采样时刻被控制对象的输出值z(k+1)；则由于网络诱导延时而使得被控对象输出值的增量为：

该增量加上控制器当前接收到的传感器信号用于控制算法反馈计算控制量，执行器得到的控制量就消除了网络诱导延时的影响，其中τsc(k)、τca(k)分别为传感器到控制器时延和控制器到执行器时延。

本发明所达到的有益效果：

本发明的用于插电式混合动力汽车动力驱动can网络控制系统，解决了其can网络控制系统中网络诱导延时问题，提高了插电式混合动力汽车动力驱动系统控制效果，使得控制系统实时性、稳定性更好，有利于改善插电式混合动力汽车动力性、经济性和排放性。

附图说明

图1是本发明的插电式混合动力汽车can网络控制系统结构示意图；

图2是本发明的插电式混合动力汽车can网络控制方法流程示意图；

图3是本发明的单轴并联型插电式混合动力汽车动力驱动系统结构示意图；

图4是本发明的径直结构控制系统结构示意图；

图5是本发明的can网络控制系统网络诱导延时结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

如图1所示：本实施例公开了一种插电式混合动力汽车can网络控制系统，包括动力网络管理系统节点、电机传感器节点、电机执行器节点、发动机传感器节点、发动机执行器节点、动力电池管理系统节点及实现这些节点通信的can总线。发动机传感器节点、电机传感器节点、动力电池管理系统节点实时采集发动机、电机、动力电池的输出信号并通过can网络发送到动力网络管理系统节点，动力网络管理系统节点利用接收到的发动机、电机、动力电池组的输出信号经过计算得到控制信号并通过can网络发送到发动机执行器节点和电机执行器节点，从而实现发动机和电机的闭环控制。

动力网络管理系统节点实时地采集插电式混合动力汽车启停信号，加速踏板信号，并从can网络接收电机传感器节点发送的电机转速、转矩信号，发动机传感器节点发送的发动机转速、转矩信号，动力电池管理系统节点发送的电池soc值。每当动力网络管理系统节点从can网络接收到信号，就会调用内部的基于规则的插电式混合动力汽车动力系统双模式控制策略，计算出电机启停信号、电机所需负荷信号并通过can网络发送到电机执行器节点，同时计算出发动机启停信号、发动机所需负荷信号并通过can网络发送到发动机执行器节点，从而协调插电式混合动力汽车动力驱动系统各个部件正常工作。

电机传感器节点周期性地采集电机转速、转矩信号，并通过can网络传送到动力网络管理系统节点。

电机执行器节点从can网络接收动力网络管理系统节点发送的电机启停信号、电机所需负荷信号。每当电机执行器节点接收到动力网络管理系统节点发送的信号，就会控制电机按照所需负荷状态工作。

发动机传感器节点周期性地采集发动机转速、转矩信号，并通过can网络传送到动力网络管理系统节点。

发动机执行器节点从can网络接收动力网络管理系统节点发送的发动机启停信号、发动机所需负荷信号。每当发动机执行器节点接收到动力网络管理系统节点发送的信号，就会控制发动机按照所需负荷状态工作。

动力电池管理系统节点周期性地采集电池荷电状态soc值，并通过can网络传送到动力网络管理系统节点。

本实施例还公开了上述插电式混合动力汽车can网络控制方法实现流程示意图，如图2所示：

1、基于cruise建立插电式混合动力汽车整车仿真模型。具体步骤为：

1)确定插电式混合动力汽车驱动系统结构及整车参数。

插电式混合动力汽车的动力驱动系统结构也有三种型式：串联型、并联型、混联型。串联型的动力驱动系统结构虽然简单，但能量利用率不高，在燃油经济性方面没有并联型的高；而混联型驱动系统结构虽然综合了串联型和并联型的优点，但结构过于复杂，而且控制策略和整车控制难于实现。因此本文采用单轴并联型插电式混合动力汽车的动力驱动系统结构，如图3所示。本发明的整车参数是基于一款具体插电式混合动力公交客车，具体参数如下：

整备质量m(kg)：10755，最大总质量m(kg)：18000，最大载客量(人)：103，迎风面积a/m2：8.28，空气阻力系数cd：0.65，轴距l/m：6.1，滚动阻力系数f：0.0137，车轮半径r/m：0.515，传动效率η：0.85。

2)确定发动机选型及参数。

发动机功率的选择应该满足插电式混合动力电动客车动力性指标中最高车速的要求。根据汽车理论的相关知识，发动机的功率应满足如下方程。

式中，pemax为发动机最大功率，ηt为传动系效率，g为整车重量，f为滚动阻力系数，cd为空气阻力系数，a为迎风面积，uamax为最高车速。

由上式计算得到发动机的需求功率为118.2kw，考虑到客车在行驶过程中还要驱动附件以及给动力电池组充电，增加25kw的额外需求功率。并考虑保留一定的功率储备，本文选取四冲程6缸直喷式柴油发动机，其参数具体为：最大功率(kw)：172，最大扭矩(n.m)：673，最大扭矩转速(r/min)：1700，怠速(r/min)：700，最高转速(r/min)：2700。

3)确定电机的选型及参数。

插电式混合动力公交客车在城市工况经常处于电量消耗-纯电动工作模式下，因此取其纯电动的最高车速为60km/h。

电机峰值功率的选择应该满足其纯电动工作模式下的最高车速。类似于发动机功率的选择，电机的峰值功率应该满足如下方程。

式中，pmmax为电机峰值功率，ηt为传动系效率，g为整车重量，f为滚动阻力系数，cd为空气阻力系数，a为迎风面积，ummax为纯电动最高车速。

由上式计算得到电机的需求峰值功率为66kw，考虑保留一定的功率储备，选取电机的峰值功率为75kw。

电机的峰值功率与额定功率之间存在着以下的经验公式。

式中，pmmax为电机峰值功率，p为电机额定功率，λ为电机过载系数，一般取1.5～2。由此可得电机额定功率取值范围为33～44kw，选取电机额定功率为42kw。

电机根据转速可以分为普通电机和高速电机，高速电机的转速一般在6000r/min以上，并且由于高速电机制造工艺复杂，成本高，一般只在轿车上使用，很少在公交客车上使用，因此本发明选用的电机为普通电机。

电机的最高转速与额定转速存在以下关系。

式中，nmax为电机最高转速，n为电机额定转速，β为电机扩大恒功率区系数。

考虑到在中国客车城市综合工况中，电机的需求转速基本上在2000r/min以下。并且由于电机在额定转速范围工作时效率最高，因此选取电机的额定转速为2000r/min。选取电机扩大恒功率区系数为2，则电机的最高转速为4000r/min。

最终本发明选用的是国内新能源汽车使用的主流电机为交流异步电动机，其具体参数为：

额定功率(kw)：42，峰值功率(kw)：75，额定电压(v)：320，最大转矩(n.m)：271，额定转速(r/min)：2000，最大转速(r/min)：4000。

4)确定动力电池的选型及参数。

动力电池选用锂离子动力电池，因电机的额定电压为320v，故动力电池组的额定电压定为320v。

设定插电式混合动力电动客车纯电动模式下的平均车速为20km/h，则电机的输出功率由下式确定。

式中，pm为电机输出功率，ηt为传动系效率，g为整车重量，f为滚动阻力系数，cd为空气阻力系数，a为迎风面积，ue为纯电动平均车速。由此可计算得电机的输出功率为16.5kw。

则电池的输出功率可由下式确定。

式中，pm为电机输出功率，pb为电池输出功率，ηm为电机平均效率，取0.81。由此可计算得电池输出功率为20.3kw。

电池的额定总能量由下式确定。

式中，w为电池总能量，pb为电池输出功率，s为纯电动行驶里程，ue为纯电动平均车速。将pb＝20.3kw，s＝50km，ue＝20km/h代入上式，可计算得电池的额定总能量为50.8kwh。

电池的容量可由下式确定。

式中，q为电池容量，w为电池总能量，u为电池电压。为了延长电池的使用寿命，动力电池组不能100％放电，设定动力电池组的利用率为50％，则可计算得电池容量为318ah。考虑驱动附件的需要，增加22ah。则最终确定电池电量为340ah。锂离子电池的具体参数为：额定电压(v)：320，容量(ah)：340。

5)确定传统系统选型及参数。

传动系由变速器与主减速器组成。变速器采用五挡手动变速器，其最小传动比为1。主减速器速比的选择根据客车最高车速等于或者稍微小于发动机最大功率点所对应的车速确定。变速器最大传动比的选择要考虑客车的最大爬坡度，即

式中，g为整车重量，f为滚动阻力系数，αmax为最大爬坡度，r为滚动半径，ttqmax为发动机最大扭矩，i0为主减速器速比，ηt为传动系效率。

其余各挡传动比的选择根据下面的关系确定。

经计算，主减速比的速比为4.1，五挡手动变速器各档的变速比为：1挡速比8.11，2挡速比4.18，3挡速比2.27，4挡速比1.32，5挡速1。

6)基于以上步骤所确定的整车各部件参数，利用cruise软件建立插电式混合动力汽车整车仿真模型。

2、采用径直结构的形式构建插电式混合动力汽车can网络控制系统，针对其诱导延时问题提出了基于最小二乘递推算法的预测补偿算法。

1)采用径直结构的形式构建插电式混合动力汽车can网络控制系统。

一般来说，网络控制系统存在两种结构：径直结构和分层结构。本发明采用径直结构的形式构建插电式混合动力汽车的动力驱动can网络控制系统如图1所示。径直结构控制系统结构示意图如图4所示。其原理为传感器周期性地对被控对象的输出进行采样，然后将采集到的测量信号封装成帧通过网络传输给控制器，控制器根据传感器采集到的信号按照预定的算法计算出控制信号封装成帧通过网络传输给执行器，执行器根据控制信号控制被控对象运行。径直结构的典型应用包括：远程学习实验室、直流电机的速度控制。实际应用中可将多个控制器封装在一个主控制器中，实现多个网络控制回路的管理。

2)并针对网络控制系统中存在的网络诱导延时问题，提出了基于最小二乘递推算法的预测补偿方法。

can网络控制系统通讯延时结构示意图如图5所示。控制器接收到的传感器反馈信号不是被控对象当前的输出量，而是经过一定延时之后的输出量；执行器接收到的控制器控制信号不是当前控制量，而是经过一定延时之后的控制量，由于引入can通讯网络而使得信号的传输产生延时，这种延时称为网络诱导延时。

网络诱导延时的存在，使得执行器当前接收到的控制信号为延时τca+τsc之后的控制信号，从而使得网络控制系统的控制效果变差，甚至造成系统的不稳定。

信号之间是具有相关性的，由信号的过去值与当前值能够预测信号的未来值。一种消除网络诱导延时的方案是由被控对象当前的输出信号预测未来的输出信号，从而预测被控对象网络诱导延时(反馈延时与前向延时之和)内的输出信号增量，该增量加上控制器当前接收到的传感器信号用于控制算法反馈计算控制量，由此执行器得到的控制量可以认为消除了网络诱导延时的影响。

由上述思想，本文提出基于最小二乘递推算法的预测补偿方法，该方法适用于网络诱导延时小于一个采样周期的情况。该方法原理如下：

根据被控对象的先验知识，可以得到can网络控制系统中被控对象的差分方程数学模型：

其中，u(k)为被控对象输入序列，z(k)为被控对象输出序列；ai和bj为常系数，i＝1,2,...,na，j＝1,2,...,nb，na为控制对象输出序列的阶数，nb为控制输入序列的阶数，e(k)为修正项；

进一步，上式可以写为：

z(k)＝h^t(k)θ+e(k)

其中：

h(k)＝[-z(k-1),...,-z(k-na),u(k-1),...,u(k-nb)]

对于l次观测数据，上式构成一个线性方程组：

zl＝hlθ+nl

其中：

zl＝[z(1),z(2),...,z(l)]^t

nl＝[e(1),e(2),...,e(l)]^t

当l＞na+nb时，根据最小二乘算法就可以估算出模型的参数值：

在系统运行过程中，控制器每接收到新的传感器信号，就在上一次估计值的基础上，利用新的预测数据，根据递推算法对上一次估计值进行修正，从而得到新的估计值，直到达到定义的精度为止。最小二乘递推算法如下：

p(k)＝p(k-1)-k(k)h^t(k)p(k-1)

利用模型参数的估计值、输入序列u(k)、输出序列z(k)，就可以预测下一采样时刻被控制对象的输出值z(k+1)。则由于网络诱导延时而使得被控对象输出值的增量为：

该增量加上控制器当前接收到的传感器信号用于控制算法反馈计算控制量，执行器得到的控制量就消除了网络诱导延时的影响。其中τsc(k)、τca(k)分别为传感器到控制器时延和控制器到执行器时延。

3、设计插电式混合动力汽车can网络控制系统及控制策略。

根据步骤2插电式混合动力汽车动力驱动系统can网络控制原理，设计插电式混合动力汽车动力驱动can网络控制系统结构原理示意图如图1所示。插电式混合动力汽车的控制策略采用基于规则的插电式混合动力汽车动力系统双模式控制策略，控制策略分为电量消耗模式下控制策略和电量保持模式下控制策略。

4、基于matlab/simulink-truetime建立插电式混合动力汽车can网络控制系统并与cruise中的整车仿真模型进行联合仿真，分析仿真结果。

基于matlab/simulink-truetime搭建插电式混合动力汽车动力驱动can网络控制系统的仿真模型，并联合cruise软件中的整车仿真模型，基于中国典型城市公交循环工况进行联合仿真。仿真结果表明：当控制信号有网络诱导延时，实际车速滞后需求车速至少1.7s，电机实际负荷信号滞后电机需求负荷信号至少1.2s，发动机实际负荷信号滞后发动机需求负荷信号大约2s；当控制信号有网络诱导延时经过预测补偿后，实际车速能较好跟随需求车速，电机实际负荷信号滞后电机需求负荷信号时间减少最大不超过0.5s，发动机实际负荷信号滞后发动机需求负荷信号时间减少约为1.5s。进一步说明基于最小二乘递推算法的预测补偿方法能够改善can网络控制系统的控制效果，提高了插电式混合动力汽车动力驱动系统各控制器的实时性和系统稳定性。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。