[发明专利]一种用于发动机油耗优化的快速迭代求解方法

权利要求书

1.一种用于发动机油耗优化的快速迭代求解方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、确定非线性系统优化算法基础，将非线性系统转化为具有时变扰动的线性系统，并确定其优化目标函数和控制律；所述步骤一确定非线性系统优化算法基础包括以下过程：

对于非线性系统：

将其转化为一个具有时变扰动的线性方程：

其中，x∈R^n×1和u∈R^m×1分别为状态变量和控制变量；d∈R^l×1为时变扰动；y∈R^s×1为输出变量；A∈R^n×n和B_u∈R^n×m分别为状态矩阵和控制矩阵，B_d∈R^n×l和C∈R^s×n分别为扰动矩阵和输出矩阵；

定义目标函数为：

其中，Q∈R^s×s和R∈R^m×m是正定加权矩阵；

控制律表示为系统状态、扰动及其导数的反馈形式：

K_x＝-R^-1B_u^TP

K_d＝-R^-1B_u^Th₀′

K_di＝-R^-1B_u^Th_i′

i＝1,2,...

步骤二、在非线性系统优化算法基础上提出快速迭代算法：在第一次迭代中去除扰动，结合控制律获得控制变量和状态变量；在第二次迭代中，用上一次迭代的控制变量和状态变量更新原非线性系统，结合控制律得到第二次迭代的控制变量和状态变量；依次对非线性系统进行更新，最终得到迭代的优化轨迹并找到规律；所述步骤二中，快速迭代算法包括以下步骤：

2.1)在第一次迭代中，将非线性系统中的时变扰动去除，即将非线性系统转化为线性系统选择控制律为u₁＝K_xx₁，得到控制变量u₁和状态变量x₁；

2.2)在第二次迭代中，通过将控制变量u₁和状态变量x₁代入原非线性系统，得到第一次迭代的扰动为B_dd₁＝f(x₁,u₁)-Ax₁+B_uu₁，然后将非线性系统更新，并转化为：

2.3)将转化后的系统与控制律结合，得到第二次迭代的控制变量u₂和状态变量x₂；

2.4)通过不断对非线性系统进行更新，得到多次迭代的最优解，最终得到迭代的优化轨迹并找到规律；

步骤三、建立发动机油耗模型；发动机油耗模型建立过程包括：

发动机油耗与发动机转速和扭矩有关，因此发动机油耗目标函数表示为：

式中，n_e为发动机转速；T_e为发动机转矩；h₂₀、h₁₁、h₀₂、h₁₀、h₀₁为系数；

将转速换算为速度，在目标函数中加入速度跟踪函数并引入一个理想速度作为目标函数，得到新的目标函数公式：

式中，p₂₀、p₁₁、p₀₂、p₁₀、p₀₁为系数；v为速度；w_r为速度跟踪系数；v_r为期望速度；T_e为发动机转矩；

设置：

目标函数可以写为：

根据车辆动力学模型：

设：

那么：

为了保证目标函数保持正定，通过矩阵运算的变换引入一个常数矩阵Δx：

式中，C_d为空气阻力系数；A_f为迎风面积；ρ为空气密度；M为车辆质量；η_t为传动系总效率；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；i_g为总传动比；r_w为动态轮胎半径；

步骤四、将步骤二提出的快速迭代算法应用于步骤三建立的发动机油耗模型，进行发动机油耗优化；将快速迭代算法应用于步骤三建立的发动机油耗模型包括以下过程：

将发动机油耗问题描述为：

对于非线性系统：

y＝Cx

目标函数为：

C＝[1 0]

d＝ax₁²+cc,

q₁＝p₂₀,q₂＝p₀₂,c₁₀＝p₁₀,c₀₁＝p₀₁

R＝0.01,β＝0.001,aa＝-2aΔx₁,bb＝b

cc＝aΔx₁²-bΔx₂+c

其中：

设定初值为并给定期望速度。