[发明专利]一种轮毂液压马达辅助驱动系统的模型预测控制方法

摘要

本发明旨在解决现有轮毂液驱系统控制方法忽略系统效率的时变特性、控制参数标定繁琐、控制精度差以及无法保证系统实现自适应控制等问题，提出了一种轮毂液压马达辅助驱动系统的模型预测控制方法，属于汽车控制系统。该控制方法根据轮毂液驱车辆传动系统动力学方程和实际控制需求，同时考虑液压系统效率随温度、压力、转速等参量时变的特性，建立整车传动系统动力学模型，通过推导反馈控制律，求解作用于系统模型预测控制的控制增量，完成基于时变效率的模型预测控制器设计。本发明的优点是通过考虑系统的效率时变问题优化控制参量，同时发掘反馈控制律提高控制算法的准确性和系统控制的自适应能力，实现系统快速自我调节，保证整车牵引性能最佳。

主权项

1.一种轮毂液压马达辅助驱动系统的模型预测控制方法，其特征在于，包括下列步骤：第一步，计算变量泵和液压马达效率液压泵组件包含主泵和补油泵，主泵采用斜盘式变量柱塞泵；变量泵效率受油液粘度、工作压力、斜盘开度及变量泵转速的影响，液压马达效率受油液粘度、工作压力及马达转速的影响，二者均为时变参量；假设液压油为牛顿流体，油液流动均为层流状态，忽略工作时部件间隙的变化和液体压缩性的影响，变量泵的容积效率和机械效率由下式(1)、(2)计算式中：η_pv——变量泵容积效率η_pm——变量泵机械效率C_ps——变量泵层流泄露系数C_pv——变量泵层流阻力系数C_pf——变量泵机械阻力系数T_c——扭矩损失μ——油液动力粘度D_p——变量泵斜盘开度Δp——变量泵进出口压差n_p——变量泵转速V_pmax——变量泵最大排量液压马达容积效率和机械效率由下式(3)、(4)计算式中：η_mv——液压马达容积效率η_mm——液压马达机械效率C_ms——液压马达层流泄露系数C_mf——液压马达机械阻力系数C_mv——液压马达层流阻力系数n_m——马达转速公式(1)、(2)、(3)、(4)中的油液动力粘度μ由下式(5)计算μ_t＝μ_t0e^{‑λ(t‑t0)}··························(5)式中：μ_t——液压油t温度下的动力粘度μ_t0——油液在t＝t0时的动力粘度λ——液压油粘温系数第二步，计算液压路径输入输出转矩根据公式(6)计算得变量泵的理论输入转矩式中：T_{p_th}——变量泵理论转矩根据公式(7)计算得补油泵的理论输入转矩式中：T_{pc_th}——补油泵理论转矩V_pc——补油泵定排量Δp_pc——补油泵进出口压差利用公式(6)、(7)，得到发动机传递至液压路径的扭矩式中：T_eH——发动机传递至液压路径的扭矩i_p——取力器速比考虑液压系统容积效率的流量连续性原理，可得D_pn_pV_pmaxη_pvη_mv＝2n_mV_m···················(9)式中：V_m——马达排量发动机转速n_e和泵转速n_p的关系n_p＝n_e/i_p········(10)忽略管道内的流量损失，利用公式(9)、(10)可得前轮转速与液压马达转速式中：n_f——前轮转速系统中两个液压马达的总输出转矩为利用公式(11)、(12),可得两个马达的总转矩为根据现有公开技术中的前后轮速跟随思想，即保证搭载轮毂液压马达辅助驱动系统的车辆的前轮轮速与后轮轮速相等的控制思想，可得n_f＝n_r···············(14)式中：n_r——后轮转速后轮轮速与发动机转速关系n_r＝n_e/i_gi₀··························(15)式中：i_g——变速箱速比i₀——主减速器速比利用式(13)、(14)、(15)，液压马达总转矩可推导为第三步，搭建整车传动系统动力学模型发动机输出扭矩T_e分别传递给前轴液压路径T_eH和后轴机械路径T_eM，即T_e＝T_eH+T_eM······················(17)利用式(8)可得发动机传递至机械路径的扭矩后轮机械路径动力学方程为前轮液压路径动力学方程为式中：T_vr——后轮阻力矩J_ωr——后轮转动惯量C_vr——后轮阻尼ω_r——后轮转速T_vf——前轮阻力矩J_ωf——前轮转动惯量C_vf——前轮阻尼ω_f——前轮转速结合式(16)和式(18)，得到传动系统动力学微分方程为式中：系统动力学模型的微分方程表达式为式中，η_pv、η_pm、η_mv和η_mm分别通过理论公式(1)、(2)、(3)、(4)计算获取，其余各系数为定常系数；第四步，建立预测模型选取前后轮轮速ω_f、ω_r为状态变量，D_pΔp、T_e‑V_pcΔp_pc/(20πi_p)为控制变量，前后轮轮速差ω_f‑ω_r为输出量，并对控制量u₁、u₂进行归一化处理，建立面向控制的系统状态空间方程式中：y_c＝Δω＝ω_f‑ω_r这里阻力矩T_vf、T_vr是可测扰动，可以通过现有技术获取；选择采样周期T_s，将系统模型式(23)离散化为其中：将模型改为获取控制增量的增量形式，如式(25)所示第五步，推导预测输出方程推导预测输出方程之前，需做以下假设(1)控制时域之外，控制量不变Δu(k+i|k)＝0,i＝u,u+1,......,p‑1············(26)(2)可测干扰在k时刻之后不变Δd(k+i|k)＝0,i＝1,2,......,p‑1·······(27)式中：p——预测时域u——控制时域，且u≤p根据k时刻检测到的系统状态x(k)，计算预测系统未来动态的起点Δx(k)，如式(28)所示，并根据Δx(k)来预测模型输出Δx(k)＝x(k)‑x(k‑1)······(28)首先，计算模型状态的未来变化接着，根据系统未来状态预测系统的未来输出Y(k+1|k)＝S_xΔx(k)‑S_uΔU(k)+S_dΔd(k)‑I_cy(k)······(30)其中系数矩阵为第六步，求解反馈控制律定义参考序列R_c(k+1)＝[αΔω(k) α²Δω(k) α³Δω(k) ... ... αⁱΔω(k) ... α^pΔω(k)]^T_(p)×1····(32)根据轮毂液压马达辅助驱动系统的多目标需求制定优化问题式中：Q、R为权重系数矩阵，性能指标J由以下两部分组成(1)J₁＝||Q(Y(k+1|k)‑R_c(k+1))||²将预测输出和参考值的差值最小作为优化控制的目标，该项使系统朝前后轮速差尽量小的方向优化，Q越大，轮速跟随响应越快；(2)J₂＝||RΔU(k)||²是包含控制量动作变化量的部分，用来惩罚控制动作的变化量，将控制量的动作变化率控制在较低范围作为优化目标，R越大，系统冲击越小；求解上述如式(33)所示优化问题，实际上就是寻找最优的ΔU(k)使得性能指标J最小；首先定义辅助量然后将预测输出方程式(30)带入式(34)，得到其中，所以上述性能指标J的表达式(33)可推导为为了寻找使J最小的ΔU(k)，对上式(37)求解一阶导数和二阶导数由上式(38)可知，性能指标J的二阶导数大于0，则J的一阶导数为零的点即为使其取得最小值的解；因此上述优化问题的解，即k时刻的最优控制序列为其中，E_p(k+1|k)由式(36)计算得到；将上述最优控制序列的第一个分量作用于系统，得到系统闭环控制律为定义预测控制增益K_mpc＝[I 0 ··· 0](S_u^TQ^TQS_u+R^TR)^‑1S_u^TQ^TQ··············(41)则控制增量计算式为ΔU(k)＝K_mpcE_p(k+1|k)············(42)其中，E_p(k+1|k)可由式(36)在线计算，K_mpc采用在线求解方式；在下一采样时刻，获取新的观测值，又由预测方程重新计算未来输出，从而得到新的最优控制序列，如此重复上述优化计算过程。