一种基于模型预测控制的无级变速器综合优化控制策略的制作方法
本发明涉及变速器控制领域，具体涉及一种基于模型预测控制的无级变速器综合优化控制策略。
背景技术：
近年来，随着社会经济的不断发展和人们生活水平的提高，汽车的数量也在逐渐增加。汽车虽然方便了人们的日常出行，但尾气排放严重影响空气质量，进一步加剧了环境污染。因此，提高车辆传动效率和燃油经济性对改善空气质量起着至关重要的作用。
在以往的众多研究中，为了提高车辆的燃油经济性，只对发动机效率进行优化，忽略了传动效率对车辆油耗的影响，未能达到最佳优化结果。因此，为了达到最佳的优化效果，需要综合考虑发动机和变速器的最优效率，即整车传动系统的综合效率最优。
cvt作为一种汽车自动变速器，以其卓越的平顺性和良好的燃油经济性而受到全世界的关注。研究表明，在相同条件下，cvt车辆的燃油效率可提高10％～15％，有害物质排放可减少10％以上。同时，由于无级变速器具有独特的带式结构，可以实现速比的连续变化。与其他类型的变速器相比，cvt能更好地与发动机匹配，使发动机始终工作在理想的区域，减少车辆的传动损失和污染排放。无级变速器的传动机构为：通过对金属滑轮的夹紧力来改变带轮的工作半径，实现传动速比的连续变化。因此，夹紧力的变化是否准确合理，将直接影响无级变速器的传动效率和整车的燃油经济性。夹紧力控制系统作为无级变速器的关键技术，一直是研究人员关注的焦点和热点。传统的夹紧力控制策略通常乘以一个常系数，以保证无级变速器在任何极端条件下都能正常工作。但是在车辆的日常行驶过程中，由于夹紧力的安全裕度过大，导致传动损失增加，加重了金属带与带轮之间的磨损消耗，降低了cvt的传动效率和使用寿命。
mpc是一种实时在线最优控制，具有实时预测、滚动优化和反馈校正等特点，适用于解决复杂非线性系统的多目标控制问题。近年来，mpc在许多工程领域得到了广泛的应用，但还没有出现汽车发动机与变速器联合控制的情况。因此，本文针对某品牌汽车提出了基于mpc的发动机与cvt综合效率优化策略。以车辆传动系统的最优综合效率为优化目标，发动机转矩和cvt夹紧力为具体优化对象，通过在线解决优化问题获得发动机转矩和夹紧力的最优输入序列,从而使车辆传动系统效率达到最佳，提高车辆的燃油经济性。
技术实现要素：
本发明公开了一种基于模型预测控制的无级变速器综合优化控制策略，综合考虑发动机和变速器的传动效率，使车辆传动系统效率达到最佳，提高车辆的燃油经济性。
本发明所采取的技术方案为：
一种基于模型预测控制的无级变速器综合优化控制策略，包括如下步骤：
步骤s1、根据传动系统动力学原理建立cvt动态方程：
式中，ωp为主动带轮的角速度，ωs为从动带轮的角速度，te为发动机稳态状态下的输出转矩，fax为加载在从动带轮的轴向推力，rp、rs分别为主、从动轮工作半径，μ为金属带轮与主动带轮间的摩擦因数，tr为车辆行驶阻力转换到cvt从动轴上的阻力矩，cp、cs分别为主、从动轴阻尼系数，η为cvt传动效率，λ为锥盘母线与带轮轴线垂面夹角，jp、js分别为cvt输入端、输出端转动惯量。
步骤s2、设计基于mpc的综合控制器，其过程包括如下子步骤：
步骤s2.1、根据cvt动态方程及控制需求，定义主、从动带轮的角速度ωp、ωs为状态变量，发动机稳态转矩te、从动带轮的轴向推力fax为输入变量，从动带轮角速度ωs为输出变量,tr为车辆行驶阻力转换到cvt从动轴上的阻力矩。因此，cvt状态空间表达式可以表示为：
y＝cx(4)
式中：x＝[ωpωs]t
u＝[tefax]t
y＝ωs
d＝tr
c＝[01]
步骤s2.2、为提高控制系统的控制精度，对步骤s2.1的状态空间表达式进行离散化和增量化，ts为控制器采样周期，增量化模型如公式(5)(6)所示：
δx(k+1)＝acδx(k)+bcδu(k)+bdcδd(k)(5)
y(k)＝cδx(k)+y(k-1)(6)
式中：
步骤s2.3、预测时域np和控制时域nu分别取值10和2，以δx(k)作为预测的起点，由公式可以预测k+1时刻的状态如下：
δx(k+1|k)＝acδx(k)+bcδu(k)+bdcδd(k)(7)
其中，k+1|k表示在k时刻对k+1时刻做出的预测，并且进一步预测k+np时刻的状态：
δx(k+np|k)＝acδx(k+np-1|k)+bcδu(k+np-1)+bdcδd(k+np-1)(8)
同理，由公式预测k+1至k+np的被控输出为
y(k+1|k)＝cδx(k+1|k)+y(k)(9)
y(k+np|k)＝cδx(k+np|k)+y(k+np-1|k)(10)
在k时刻，定义系统的优化控制输入序列δu(k)和预测输出y(k+1|k)分别为
其中，
那么，对系统未来np步的输出预测可以由下面的预测方程计算：
y(k+1|k)＝sxδx(k)+icy(k)+suδu(k)+sdδd(k)(13)
式中：ic＝[ii…i]t
步骤s2.4、车辆传动系统的最优控制属于多目标协调控制问题。本文以发动机转矩te和夹紧力fax为系统的最优控制对象，实现对整车发动机和无级变速器的综合优化控制。因此，优化问题可以描述为一个具体的目标函数:
j＝||γy(y(k+1|k)-re(k+1))||2+||γuδu(k)||2+ρε2(15)
式中：
在仿真过程中，设定γy,i＝0.13，i＝1,2,…np；γu,i＝1，i＝1,2,…nu。为减少运算的复杂程度，保证控制的实时性，在目标函数中引入松弛因子ε，ρ为ε的权重系数，当系统跟踪误差较大时取较小值，反之取较大值。
设j1＝||γy(y(k+1|k)-re(k+1))||2(16)
j2＝||γuδu(k)||2(17)
式中，γy、γu分别表示误差权系数和控制权系数；re(k+1)为从动带轮角速度参考序列，因公式(12)中共有np个对不同时刻的预测，所以定义re(k+1)＝[r(k+1)r(k+2)…r(k+np)]τ，其中
步骤s2.5、在车辆实际行驶过程中，发动机转矩te、cvt速比i及其夹紧力fax不能任意改变，因此需要设置约束范围，以保证各变量始终保持在正常范围内。具体约束条件如下：
te_min≤te≤te_max
i_min≤i≤i_max
fax_min≤fax≤fax_max
其中，发动机转矩极值和速比极值是由发动机和无级变速器的具体参数决定的。在夹紧力优化中，将可靠转矩传递的最小值和液压管路夹紧力控制阀所能传递的最大值分别作为下限值和上限值。
因此，将目标函数转化为二次规划问题，并考虑车辆行驶过程中的约束因素进行求解。对不同采样时间的优化问题进行滚动求解，将得到的最优控制序列的第一个分量应用于控制系统，得到最终的优化结果。
本发明所具有的有益效果：
提出了基于mpc的发动机与cvt综合效率优化策略，以车辆传动系统的最优综合效率为优化目标，发动机转矩和cvt夹紧力为具体优化对象，通过在线解决优化问题获得发动机转矩和夹紧力的最优输入序列,从而使车辆传动系统效率达到最佳，提高车辆的燃油经济性。
附图说明
图1为本发明所述的发动机和cvt综合控制框图
图2为本发明所述的cvt传动系统框图
图3为本发明所述的cvt结构示意图
图4为本发明所述的夹紧力试验台结构图
图5为本发明所述的发动机和cvt综合控制策略示意图
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明。
本发明公开了一种基于模型预测控制的无级变速器综合优化控制策略，如图1所示，包括：
在不同的行驶条件下，车辆的油耗是不同的。因此，为了提高油耗的科学性和准确性，分别计算了等速、等加速、等减速和怠速工况下的车辆油耗。不同工况下的计算公式如下：
车辆恒速行驶时，发动机有效功率如下:
此时的油耗(ml/s)为：
式中b为燃油耗率[g/(kw·h)]；ρ为燃油密度(kg/l)；g为重力加速度；νa是行驶速度。
在车辆等加速度时，发动机克服加速度阻力所消耗的功率如下：
t2时间内的油耗是车辆在匀速状态下每一小段时间δt的油耗累积值。
式中
车辆等减速时，t3时间内的燃料消耗为：
q3＝qit3(5)
式中qi是车辆怠速燃油消耗率。
车辆怠速过程中，t4时间内的燃油消耗如下：
q4＝qit4(6)
上述公式可用于不同工况下的车辆油耗计算，为后续车辆油耗计算提供理论支持。
根据金属带式cvt摩擦学原理及传动系统动力学原理建立cvt动态方程，cvt传动系统框图及结构示意图分别如图2、3所示。
由公式(1)、(2)得
fax＝fncosλ(10)
由公式(3)、(4)得
式中，ft为金属带与主动带轮之间的摩擦力；fn为主动带轮端面垂直夹紧力；
tin,p,tout,s分别为作用于主、从动轮上的转矩；rp,rs分别为主、从动轮工作半径；μ为金属带轮与主动带轮间的摩擦因数；fax为加载在从动带轮的轴向推力；λ为锥盘母线与带轮轴线垂面夹角。
根据金属带式cvt摩擦学原理及传动系统动力学原理建立cvt动态方程：
式中，ωp为主动带轮的角速度，ωs为从动带轮的角速度，te为发动机稳态状态下的输出转矩，fax为加载在从动带轮的轴向推力，rp、rs分别为主、从动轮工作半径，μ为金属带轮与主动带轮间的摩擦因数，tr为车辆行驶阻力转换到cvt从动轴上的阻力矩，cp、cs分别为主、从动轴阻尼系数，η为cvt传动效率，λ为锥盘母线与带轮轴线垂面夹角，jp、js分别为cvt输入端、输出端转动惯量。
搭建夹紧力试验台架，夹紧力试验台结构简图如图4所示。其中，驱动电动机和负载电动机分别代表发动机以及路面负载，转矩转速传感器能够采集cvt主、从动轮的转矩tp、ts及转速ωp、ωs，激光位移传感器和压力传感器能够分别获得主动可移动缸的位移量xp以及主、从动缸压力pp、ps。
设计基于mpc的综合控制器，其过程包括如下子步骤：
子步骤1、根据cvt动态方程及控制需求，定义主、从动带轮的角速度ωp、ωs为状态变量，发动机稳态转矩te、从动带轮的轴向推力fax为输入变量，从动带轮角速度ωs为输出变量,tr为车辆行驶阻力转换到cvt从动轴上的阻力矩，控制策略示意图如图4所示。因此，cvt状态空间表达式可以表示为：
y＝cx(16)
式中：x＝[ωpωs]t
u＝[tefax]t
y＝ωs
d＝tr
c＝[01]
子步骤2、为提高控制系统的控制精度，对子步骤1的状态空间表达式进行离散化和增量化，ts为控制器采样周期，增量化模型如公式(17)(18)所示：
δx(k+1)＝acδx(k)+bcδu(k)+bdcδd(k)(17)
y(k)＝cδx(k)+y(k-1)(18)
式中：
子步骤3、预测时域np和控制时域nu分别取值10和2，以δx(k)作为预测的起点，由公式可以预测k+1时刻的状态如下：
δx(k+1|k)＝acδx(k)+bcδu(k)+bdcδd(k)(19)
其中，k+1|k表示在k时刻对k+1时刻做出的预测，并且进一步预测k+np时刻的状态：
δx(k+np|k)＝acδx(k+np-1|k)+bcδu(k+np-1)+bdcδd(k+np-1)(20)
同理，由公式预测k+1至k+np的被控输出为
y(k+1|k)＝cδx(k+1|k)+y(k)(21)
y(k+np|k)＝cδx(k+np|k)+y(k+np-1|k)(22)
在k时刻，定义系统的优化控制输入序列δu(k)和预测输出y(k+1|k)分别为
其中，
那么，对系统未来np步的输出预测可以由下面的预测方程计算：
y(k+1|k)＝sxδx(k)+icy(k)+suδu(k)+sdδd(k)(25)
式中：ic＝[ii…i]t
子步骤4、车辆传动系统的最优控制属于多目标协调控制问题。本文以发动机转矩te和夹紧力fax为系统的最优控制对象，实现对整车发动机和无级变速器的综合优化控制。因此，优化问题可以描述为一个具体的目标函数:
j＝||γy(y(k+1|k)-re(k+1))||2+||γuδu(k)||2+ρε2(27)
式中：
在仿真过程中，设定γy,i＝0.13，i＝1,2,…np；γu,i＝1，i＝1,2,…nu。为减少运算的复杂程度，保证控制的实时性，在目标函数中引入松弛因子ε，ρ为ε的权重系数，当系统跟踪误差较大时取较小值，反之取较大值。
设j1＝||γy(y(k+1|k)-re(k+1))||2(28)
j2＝||γuδu(k)||2(29)
式中，γy、γu分别表示误差权系数和控制权系数；re(k+1)为从动带轮角速度参考序列，因公式(12)中共有np个对不同时刻的预测，所以定义re(k+1)＝[r(k+1)r(k+2)…r(k+np)]τ，其中
子步骤5、在车辆实际行驶过程中，发动机转矩te、cvt速比i及其夹紧力fax不能
任意改变，因此需要设置约束范围，以保证各变量始终保持在正常范围内。具体约束条件如下：
te_min≤te≤te_max
i_min≤i≤i_max
fax_min≤fax≤fax_max
其中，发动机转矩极值和速比极值是由发动机和无级变速器的具体参数决定的。在夹紧力优化中，将可靠转矩传递的最小值和液压管路夹紧力控制阀所能传递的最大值分别作为下限值和上限值。
因此，将目标函数转化为二次规划问题，并考虑车辆行驶过程中的约束因素进行求解。对不同采样时间的优化问题进行滚动求解，将得到的最优控制序列的第一个分量应用于控制系统，得到最终的优化结果。
同时，借助simulink和amesim仿真平台对控制策略有效性进行验证，其中，amesim中包括cvt模块、整车模块和系统液压模块，simulink中包括cvt控制模块、发动机模块和油门、制动踏板模块，建模过程中所需具体参数如表1所示。
表1模型仿真参数
上述内容为本发明的具体实施方案，但本发明并不限于说明书和具体实施方案中的操作运动，对于熟悉本领域的人员来说，本发明可以实现众多变化。
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