一种双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制方法技术

本发明专利技术提供了一种双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制方法，该方法基于预测到的整车转速、转矩需求，利用非线性优化算法对预测时间间隔内的目标函数进行优化求解，并获得控制量的最优控制序列，通过结合控制序列的第一个控制量和双行星排式混合动力汽车各模式下的动力学方程，确定动力系统发动机、电机、发电机以及制动系统的需求转矩。本发明专利技术针对双行星排式混合动力汽车工作模式多的特点，采用非线性模型预测优化控制，能够有效地控制动力耦合机构中各离合器和制动力的结合、断开状态，实现不同工作模式的优选和不同动力部件间能量的优化分配，充分发挥双行星排式混合动力汽车工作模式多的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种混合动力汽车能量管理实时优化方法，尤其涉及一种双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制方法。
技术介绍
随着全球能源危机和环境污染的加剧，发展新能源汽车成为当今汽车工业的发展主题之一。相较与纯电动汽车，混合动力汽车由于拥有传统汽车上的发动机系统，能够保证更高的动力性和续驶里程，同时又由于电机、发电机等对发动机功率的调节，具有多种动力源的混合动力汽车有效地提高了发动机地工作效率，降低了整车油耗。目前，具有更多模式的双行星排式混合动力汽车得到了快速发展，由于采用双行星排式动力耦合机构，加上引入离合器、制动器等手段，使得双行星排式混合动力汽车相较于串联或者并联式混合动力汽车具有了更多可以选择的模式。与此同时，双行星排式混合动力汽车工作模式的增多也对其控制策略提出了更高的要求，为了充分发挥双行星排式混合动力汽车的性能优势，如何设计实时高效的能量管理优化控制策略成为了关键。目前，混合动力汽车应用常用的能量管理策略主要是基于规则的控制策略，但其设计目标单一，不能适用于多工况和多驾驶条件的灵活控制，基于全局优化算法的控制策略虽然能获得全局最优控制序列，但其计算量大，无法满足混合动力汽车的实时性控制要求，其求解必须基于已知的运行工况也限制了全局优化算法的实际应用。基于瞬时优化的控制算法能够满足混合动力汽车的实时控制需求，目前得到了较好的应用，但其控制参数仍然受工况影响较大，其控制效果有待进一步提高。模型预测控制虽然无法满足全局最优的控制要求，但其能够实现对特定时间间隔内的运行工况进行优化控制，随着GPS和交通信息交互的进一步发展，对未来一段时间内的运行工况进行预测成为了可能，采用模型预测控制也能更好地实现双行星排式混合动力汽车的优化控制。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：充分发挥双行星排式混合动力汽车工作模式多的性能优势，提高双行星排式混合动力汽车的能量利用率和燃油经济性。针对该技术问题，本专利技术提出一种利用非线性优化算法对预测时间间隔内的目标函数进行优化求解的非线性模型预测控制方法。该模型预测控制方法包括以下步骤：(1)确定双行星排式混合动力汽车的工作模式及各模式下双行星排动力耦合机构中离合器和制动器的结合状态；(2)基于双行星排式混合动力汽车各工作模式下发动机、电机、发电机以及需求转矩的准静态模型，建立各个模式下的动力学方程；(3)构建双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制的目标函数和约束条件；(4)基于当前和过去的车速信息预测未来固定时间间隔内的车速，并求得相应时间间隔内的需求转矩；(5)确定系统的控制变量和状态变量，通过对预测区间内目标函数的非线性优化，得到控制变量的最优控制序列，并选取控制序列的第一个控制量；(6)基于求得的最优当前控制量，并结合步骤(2)中建立的各模式下的动力学方程和求得的确定动力系统发动机、电机、发电机以及制动系统的需求转矩，实现混合动力汽车动力传动系统各部件功率流的优化分配。优选地，在步骤(3)中，系统控制目标为保证燃油消耗最小，同时满足蓄电池的充放电平衡约束，目标函数L描述为： L ( S O C ( k ) , u ( k ) ) = m · f _ e n g T + α ( S O C ( k + 1 ) - SOC r e f ) 2 ]]>其中，SOC(k)为蓄电池k时刻的荷电状态，SOC(k+1)为蓄电池k+1时刻的荷电状态，SOCref为蓄电池荷电状态的参考值，T为预测时域内的采样周期，α为蓄电池实际荷电状态与参考值差值的权重因子，为发动机燃油消耗率；约束条件包括发动机、发电机、电机的最大转矩、转速约束，以及蓄电池的充放电功率约束，表示为：ωE，min≤ωE≤ωE，max，TE，min≤TE≤TE，maxωM，min≤ωM≤ωM，max，TM，min≤TM≤TM，maxωG，min≤ωG≤ωG，max，TG，min≤TG≤TG，maxPbat，min≤Pbat≤Pbat，max其中，ωE，ωM，ωG分别为发动机、电动机和发电机的转速，TE，TM，TG分别为发动机、电动机和发电机的转矩，Pbat为蓄电池的充放电功率，·，max和·，min分别表示相应变量的最大值和最小值。优选地，在步骤(4)中，基于当前和过去的车速信息预测未来固定时间间隔内的车速，预测模型可以采用自回归模型或者马尔科夫概率转移模型。优选地，在步骤(5)中，混合动力汽车能量管理系统的状态变量选为蓄电池SOC，控制变量包括发动机转矩、发动机转速和双行星排式动力耦合机构中各个离合器、制动器的开关信号；各个离合器、制动器的结合、断开状态分别由1和0表示，离合器、制动器的不同模式组合纳入到对混合动力汽车工作模式的划分中，通过非线性模型预测优化控制决策出混合动力汽车最优工作模式和发动机转速、转矩，离合器和制动器的控制信号由决策出的工作模式推导得到。优选地，在步骤(5)中，采用的非线性优化方法为可以为基于active-set算法的非线性规划方法或基于有限预测时域的动态规划算法。优选地，在步骤(5)中，当采用基于有限预测时域的动态规划算法求解最优控制量时，需要对状态变量和控制变量中的发动机转矩和转速进行离散化处理，为了降低优化过程的计算量，提高计算速度，结合双行星排式混合动力汽车发动机转速与整车转速解耦的优点，基于发动机最优功率曲线对控制变量中的发动机转矩和转速进行离散化处理，利用贝尔曼最优原理对预测时域内离散的状态变量和控制变量进行逆向递推，在满足约束条件的情况下，求得最优控制序列。本专利技术具有以下技术效果：双行星排式混合动力汽车由于采用双行星排式结构，使动力耦合机构具有两个自由度，同时，制动器和离合器的引入使双行星排式混合动力汽车具有更多地工作模式，不结合高效的能量管理策略，双行星排式混合动力汽车无法充分发挥其性能优势，采用本专利技术技术方案后，通过对双行星排式混合动力汽车不同工作模式和各工作模式下发动机转矩、转速在有限时域内的规划，能够得到双行星排式混合动力汽车在有限预测时域内的最优控制序列，一方面，通过在有限时域内进行控制需求预测并采用动态规划求解，避免了全局动态规划计算量大、工况依赖、以及无法实现实时控制的缺点；另一方面，相较于其他等效燃油消耗等实时优化控制策略，本专利技术实施例所提出的算法也具有更好的鲁棒性和节能效果，能够本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制方法，其特征在于，该控制方法包括以下步骤：(1)确定双行星排式混合动力汽车的工作模式及各模式下双行星排动力耦合机构中离合器和制动器的结合状态；(2)基于双行星排式混合动力汽车各工作模式下发动机、电机、发电机以及需求转矩的准静态模型，建立各个模式下的动力学方程；(3)构建双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制的目标函数和约束条件；(4)基于当前和过去的车速信息预测未来固定时间间隔内的车速，并求得相应时间间隔内的需求转矩；(5)确定系统的控制变量和状态变量，通过对预测区间内目标函数的非线性优化，得到控制变量的最优控制序列，并选取控制序列的第一个控制量；(6)基于求得的最优当前控制量，并结合步骤(2)中建立的各模式下的动力学方程，确定动力系统发动机、电机、发电机以及制动系统的需求转矩，实现混合动力汽车动力传动系统各部件功率流的优化分配。

【技术特征摘要】
1.一种双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制方法，其特征在于，该控制方法包括以下步骤：(1)确定双行星排式混合动力汽车的工作模式及各模式下双行星排动力耦合机构中离合器和制动器的结合状态；(2)基于双行星排式混合动力汽车各工作模式下发动机、电机、发电机以及需求转矩的准静态模型，建立各个模式下的动力学方程；(3)构建双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制的目标函数和约束条件；(4)基于当前和过去的车速信息预测未来固定时间间隔内的车速，并求得相应时间间隔内的需求转矩；(5)确定系统的控制变量和状态变量，通过对预测区间内目标函数的非线性优化，得到控制变量的最优控制序列，并选取控制序列的第一个控制量；(6)基于求得的最优当前控制量，并结合步骤(2)中建立的各模式下的动力学方程，确定动力系统发动机、电机、发电机以及制动系统的需求转矩，实现混合动力汽车动力传动系统各部件功率流的优化分配。2.根据权利要求1所述的一种双行星排式混合动力汽车非线性模型预测控制方法，其特征在于，所述步骤(3)中，为了使系统控制目标为保证燃油消耗最小，同时满足蓄电池的充放电平衡约束，目标函数L描述为：其中，SOC(k)为蓄电池k时刻的荷电状态，SOC(k+1)为蓄电池k+1时刻的荷电状态，SOCref为蓄电池荷电状态的参考值，T为预测时域内的采样周期，α为蓄电池实际荷电状态与参考值差值的权重因子，为发动机燃油消耗率；约束条件包括发动机、发电机、电机的最大转矩、转速约束，以及蓄电池的充放电功率约束，表示为：ωE，min≤ωE≤ωE，max，TE，min≤TE≤TE，maxωM，min≤ωM≤ωM，max，TM，min≤TM≤TM，maxωG，min≤ωG≤ωG，max，TG，min≤TG≤TG，maxPbat，min≤Pbat≤Pbat，max其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：施德华，陈龙，汪少华，贺春荣，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32