[发明专利]基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及汽车领域，尤其涉及基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法。

背景技术

能源短缺、环境污染以及汽车保有量的持续大幅度增长，使“节能减排”日益成为汽车界关注的焦点。混合动力汽车相对于单一内燃动力汽车具有节能和低排放的优势，但要充分发挥出节能和低排放的潜力，则需要对整车多能源控制策略进行优化，使发动机和电机尽可能都工作在高效区，使其燃油经济性和排放性能得到提高。

混合动力车辆的控制策略对提高混合动力系统燃油经济性和排放性能十分重要。常见的混合动力车辆控制策略有基于规则的控制策略、模糊控制策略、等效油耗最低控制策略、神经网络模型控制策略、基于遗传算法或最优控制法的控制策略、全局优化等。其中，全局优化方法由于要求事先知道行驶过程中的所有参数，而且计算量大，因此在车辆的实时控制中无法应用。

现有通过结合GPS信号对转矩进行预测，从而实现对车辆的控制。但是控制成本比较高。

发明内容

本发明提出一种基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法，以解决现有技术中混合动力汽车实时控制存在的计算量大和设备成本高的技术问题。

本发明的实施例提供一种基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法，包括：基于数学模型预测经过预定时间间隔时的需求转矩；获得优化参数；根据需求转矩和优化参数，确定发动机转矩和电机转矩；将发动机转矩和电机转矩分别发送给发动机控制器和电机控制器。

基于数学模型预测需求转矩包括：基于数学模型预测预定时间间隔内的加速踏板位置；以及根据加速踏板位置确定需求转矩。

数学模型为指数衰减模型或马尔科夫链型模型

指数衰减型模型包括：

Δτ(k+i+1|k)＝Δτ(k+i|k)-K_τt_k，Δτ(k+i|k)＞0；

τ(k+i+j|k)＝2τ(k+i|k)-2τ(k+i|k)exp[jt_k/K_d]，Δτ(k+i|k)＜0；

其中，Δτ(k+i/k)表示k时刻经过第i时间间隔时的加速踏板位置变化量，τ(k+i/k)表示k时刻起经过第i时间间隔时的加速脚踏板位置，k_τ表示第一变化常数，k_d表述第二变化常数，t_k表示单个时间间隔。

马尔科夫链型模型包括：

其中，P(k)表示第k时刻加速打扮位置，T_M表示马尔科夫链用转移概率矩阵。

所述加速踏板位置确定所述需求转矩的计算公式为T_r(k+1)＝τ(k)T_max(N_e)，T_r(k+1)表示第k+1时刻的需求转矩，τ(k)表示第k时刻的加速踏板位置，T_max(N_e)表示转速为Ne时发动机的最大转矩。

根据需求转矩和优化参数确定发动机转矩命令和电机转矩命令包括：根据优化参数确定等效油耗目标和优化约束条件；根据发动机动态瞬态模型、等效油耗目标和优化约束条件，通过线性规划算法计算发动机瞬态转矩和电机转矩。

优化参数包括车辆在下一预定时间间隔内的车速和发动机转速；等效油耗目标为预定时间间隔内的等效油耗最低；约束条件包括：预定时间间隔内每个时刻，发动机瞬态转矩和电机转矩之和等于需求转矩，发动机转矩大于零且小于或等于需求转矩，电机转矩小于或等于发动机转速下的电机最大转矩(当发动机曲轴与电机输出轴同轴驱动时)，发动机转矩命令变化率小于预定值。

本发明借鉴全局优化的控制方法，采用模型预测控制(Model Predictivecontrol，MPC)的方法，对驾驶员操作加速踏板的情况进行预测，利用获取的预测信息对混合动力汽车能量分配进行实时优化，能实现混合动力汽车的更加节油。

附图说明

本发明的发明构思将在下面通过结合附图详细说明和介绍，其中附图包括：

图1为本发明实施例基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，本部分描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施例提供一种基于模型预测控制的混合动力汽车控制方法。如图1所示，该方法包括：

步骤S101：基于数学模型预测经过预定时间间隔时的需求转矩；