基於駕駛員意圖的汽車無級變速器滑移模式下傳動效率優化

淩漢^1，2，
回族張²，
Ruoyu方²＆
…
鴻祥劉²

bwin900手机版體積34，文章號:102（2021)引用本文

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摘要

本文提出了一種基於模型預測控製(MPC)控製汽車無級變速器(CVT)的最優集成係統，並進行了實驗驗證，以達到預期的傳動效率範圍。控製係統框架由頂層和底層組成。在頂層，基於模糊控製策略設計了駕駛意圖識別係統，以確定相應時刻駕駛員意圖與CVT目標比之間的關係。在底層，考慮滑移特性及其相關約束，建立了新的滑移狀態動力學方程，並建立了夾緊力台。創新性地以內燃機轉矩和金屬帶與皮帶輪之間的滑移為雙優化目標，設計了基於模型預測控製的關節控製器。通過求解優化目標，實時獲得最優發動機轉矩和輸入滑差，從而得到一個循環。此外，該控製器具有良好的魯棒性。最後通過實際CVT車輛進行了性能測試。結果表明，與傳統控製相比，該控製方法提高了車輛傳動效率約9.12% ~ 9.35%，且控製精度較高。

簡介

近十年來，提高傳動效率、優化功率匹配已成為全球自動傳動技術的主要發展趨勢[1］．在這種情況下，與其他變速器相比，無級變速器(CVT)有三個優點。2，3.］．首先，高效能通過減少傳動損耗來獲得最佳的燃油經濟性曲線。其次，小變速器降低了整車重量。第三，零傳動比間隙可以在一定範圍內連續改變速比[4］．同時，CVT車輛燃油效率可提高10% - 15%，汽車尾氣中有害排放物質減少至少10% [5］．因此，CVT是一種理想的汽車傳動設備，在傳統汽車和混合動力汽車上都得到了廣泛的重視和應用[6］．因此，2015年，本田、豐田、福特、大眾等車企紛紛公布了以CVT技術為未來15年核心發展方向的新技術路線圖。2019年，CVT全球綜合總銷量從2015年的178萬輛增加到2019年的200萬輛。在未來20年，經過對現有技術的改進，預計將有超過260萬輛汽車配備CVT，如圖所示1［7］．然而，目前汽車金屬帶式無級變速器的燃油經濟性無法達到預期的75%-90%的傳動效率範圍。CVT的幾個優勢被作用在滑輪上的夾緊力所需的額外液壓功率消耗所抵消，這是低效率的根本原因[8］．多年來，夾緊力控製策略一般采用安全係數法，將係統乘以一個常數因子${}\beta {}$滿足任何工況下無級變速器的運行。但在行駛過程中，這種固定的控製範圍不能滿足實時路況，增加了摩擦副之間的磨損[9］．

“滑移模式”是指為了保證CVT的可靠運行，夾緊力可以有一定的餘量。夾緊力過大會降低液壓係統的效率，增加金屬帶的摩擦損失。滑移控製是一種新的夾緊力控製方法，在新一代無級變速器中采用，允許皮帶和皮帶輪之間的相對滑動。一定程度的滑移不損壞金屬帶，增加摩擦係數，有效降低夾緊力，提高傳動效率，延長CVT的使用壽命(圖2) [10］．因此，CVT不僅容易在金屬帶內造成功率損失，而且(為清楚起見，放大)嚴重影響行車安全和車輛使用壽命。確定合適的滑移目標是必要的，否則，過大的滑移率會引起摩擦因子的突變，增加金屬板的磨損，甚至引起滑輪滑移失效。因此，在理想區域內控製金屬帶的滑移率是提高無級變速器效率的關鍵。

由於這些原因，最近關於提高汽車燃油經濟性的研究大相徑庭。11］．劉介紹了一個多量程液壓機械變速器，以擴大傳動比[12］．通過理論模型和實驗分析了固定夾緊力作用下的轉矩極限[13]，然後研究了滑移率的特性。將滑移率控製在適當範圍內，有望提高金屬帶的傳動效率，但僅從工程角度考慮[14］．雷等人。[15]在台架試驗的基礎上建立了無級變速器效率模型，采用低油耗汽油進行試驗，但忽略了滑移的影響。摩擦係數表示為運動圓弧與滑輪繞角之比的函數。Hiroyuki著重研究了輸入轉矩波動下的滑移邊界[16］．同時也檢查了由滑移引起的傳動損失[17，18]作為滑移特性的應用，但沒有研究深入滑移控製理論。因此，本研究開發了一種非線性時變PID控製係統[19]，模糊控製[20.]和極值尋求控製[21]基於最優滑移點，實時獲得理想夾緊力。實際駕駛條件複雜多變，如何使車輛保持在最佳狀態。因此，準確識別駕駛員意圖是必要的。然而，許多因素沒有充分考慮，控製效果不是特別理想。可以提高優化效果，即根據代表駕駛員意圖的加速踏板打開度確定目標速比，根據不同類型的駕駛員增加跟蹤控製，驗證駕駛體驗[22，23，24，25］．這種優化方法在一定程度上提高了傳動效率，但忽略了CVT可以與發動機結合實現聯合優化控製，大幅度提高傳動性能的優點。

目前，汽車研究中複雜非線性係統的多目標控製問題被廣泛采用模型預測控製(MPC)方法來解決[26，27，28]，因為它的在線預測[29]，滾動實時優化[30.]和反饋修正前後[31，32］．

在本研究中，主要貢獻可以總結如下。

(1)考慮轉差率和驅動意圖，提出了一種新的發動機與變速器聯合控製思想，設計了基於MPC的聯合控製器，提高了傳動效率。

(2)在控製器中，創造性地以比值變化率和滑移率變化率為狀態變量，以理想滑移率為優化跟蹤目標。

(3)采用MPC智能優化方法可使無級變速器的車用效率提高9.12% ~ 9.35%。

本文的結構如下。部分2介紹了帶式無級變速器的模型和實驗。部分3.討論驅動意圖。部分4提出了滑模綜合優化方法5介紹滾筒試驗。最後,部分6提出結論。總體控製策略示意圖如圖所示3.．

模型與實驗係統的配置

無級變速器的原理包括變速機構和液壓係統，變速機構由兩個皮帶輪和金屬帶組成，金屬帶在液壓驅動力的作用下夾緊傳遞扭矩。如果工作半徑固定，那麼傳動機構傳遞扭矩的能力是由摩擦係數和滑輪決定的。如果夾緊力繼續減小，則金屬帶與滑輪錐麵之間的摩擦不能滿足轉矩傳遞要求，導致滑輪之間發生滑移。滑移程度用滑移率來描述。

無級變速器滑動動力學模型

車輛傳動係統被簡化以方便建模。將連接兩個錐盤的傳動軸視為杆，箭頭方向為無級變速器的正方向。數字4顯示無級變速器。

左側為動力係統和車輛的慣性變化，右側為輸出軸的淨扭矩。建立了動力學方程，並考慮了齒輪傳動比變化率，進行了精確控製。

$$T_{e} - T_{in} = I_{e} \dot{\omega}_{e}，$$

(1）

$$T_{out} = T_{in} i_{cvt} \eta_{cvt}，$$

（2）

$$T_{d} = T_{out} i_{0} \eta_{0}，$$

（3）

$$T_{d} - T_{r} = I_{v} \dot{\omega}_{v}，$$

（4）

$$T_{in} - T_{p} = J_{p} \dot{\omega}_{p}，$$

（5）

$$T_{s} - T_{out} = J_{s} \dot{\omega}_{s}，$$

(6）

$$\omega_{e} = \omega_{v} i_{cvt} i_{0} .$$

(7）

對式求導，可得到車輛加速度與速比變化率的關係。7下麵)。

$ $ \點{\ω}_ {e} = i_ {cvt} i_{0} \點{\ω}_ {v} + i_ {0} \ omega_ {v}{我}_ {cvt} \點。$ $

（8）

以下式(8)顯示了CVT模型與方程式的轉換。（1), (2)及(4)執行，

$ $ \點{我}_ {cvt} = \壓裂{{T_ {e} - T_{}中識別識別}}{{I_ {e} I_ {0} \ omega_ {v}}} - I_ {cvt} \離開({\壓裂{{T_ {d} - T_ {r}識別識別}}{{I_ {v} \ omega_ {v}}}} \右),$ $

（9)

在哪裏\ (T_ {e} \識別)表示發動機扭矩;\ (T_{} \識別)為傳動的輸入扭矩;\ (T_{出}\識別)是傳動的輸出扭矩;\ (I_ {e} \)是飛輪的轉動慣量;\ (i_ {cvt} \)為無級變速比;\ (i_ {0} \)主減速機的比例是多少\ (\ eta_ {cvt} \)為無級變速器的傳動效率;\ (\ eta_ {0} \)傳動效率是主減速器;\ (T_ {r} \識別)是從動軸;\ (T_ {d} \識別)為車輪的驅動扭矩;\ (I_ {v} \)為輸出軸的等效慣性矩;而且\ (\ omega_ {v} \)是車輪角速度。\ (\ omega_ {e} \)是發動機曲軸的角速度;而且$\點{\ω}_ {e} $是發動機曲軸的角加速度。

實際速度比我\ \ ()和理論速比\ (i_ {g} \)無級變速器的定義由方程。（10) - (12)：

$$i = \frac{{\omega_{p}}}{{\omega_{s}}}，$$

（10）

$$i_{g} = \frac{{R_{s}}}{{R_{p}}.$$

（11）

結合方程式。（10)及(11)，滑移率可表示為

$ $ s = \壓裂{{\ omega_ {p} R_ {p} - \ omega_{年代}R_{年代}}}{{\ omega_ {p} R_ {p}}} = 1 - \壓裂{{i_ {g}}} {}, $ $

（12）

在哪裏\ (R_ p {} \)而且\ (R_{年代}\)分別為被動和主動滑輪的半徑;\ (i_ {g} \)而且我\ \ ()分別為理論速比和實際速比;而且\ (\ omega_{年代}\)是驅動皮帶輪的角速度;\ (\ omega_ p {} \)是主滑輪的角速度。

通過對方程的推導得到了滑移率和速比。（13)及(14),分別。

$ $ \壓裂{{{文本\ d{}}年代}}{{t{文本\ d{}}}} = \壓裂{{i_ {g}}}{{我^{2}}}\壓裂{{我{文本\ d {}}}} {{t{文本\ d {}}}}, $ $

（13）

$ $ \壓裂{{我{文本\ d {}}}} {{t{文本\ d{}}}} = \壓裂{{\點{\ω}_ {p} \ omega_{年代}- \ omega_ p{} \點{\ω}_{年代}}}{{\ omega_{年代}^{2}}}。$ $

(14）

建立了無源式和有源式無級變速器的動力學方程

$ $ \點{\ω}_ {p} = \壓裂{{T_{} -識別T_ {p}識別}}{{J_ {p}}}, $ $

(15）

$ $ \點{\ω}_{年代}= \壓裂{{T_{年代}- T_}{出識別識別}}{{J_{年代}}}。$ $

（16）

摩擦理論假設

$ $ T_ {p} = \識別裂縫分析{{2 f{年代}R_ p{} \μ}}{\因為\λ},$ $

(17)

$ $ T_{年代}= \識別裂縫分析{{2 f{年代}R_{年代}\μ}}{\因為\λ}$ $

（18)

代入方程式。（14) - (16)和方程式。（17), (18)代入Eq. (13)可得Eq. (19),如

$ $ \壓裂{{{文本\ d{}}年代}}{{t{文本\ d{}}}} = \壓裂{1}{{\ omega_ {p}}}左\[{- \壓裂{{2 f{年代}R_{年代}\μ\離開(s \右)i_ {g}}} {{J_{年代}\ cos(\λ)}}+ \壓裂{{T_}{出識別i_ {g}}} {{J_{年代}}}}\右]+ \壓裂{{\離開({1,}\右)}}{{\ omega_ {p}}}左\[{- \壓裂{{2 f{年代}R_{年代}\μ\離開(s \右)}}{{J_ p {} \ cos(\λ)}}+ \壓裂{{T_{}中識別}}{{J_ {p}}}} \正確),$ $

(19)

在哪裏\ (T_ {p} \識別)被動滑輪的輸入扭矩和\ (T_{年代}\識別)為驅動皮帶輪的輸出扭矩;\ (J_ P {} \)輸入的慣性矩和\ (J_{年代}\)是輸出的轉動慣量;\λ(\ \)為母線垂直於滑輪麵軸線之間的錐角;\ (f{年代}\)是驅動皮帶輪的夾緊力;\ (\)為滑移率;而且\ (\ mu_{{\文本{年代}}}\)為摩擦係數隨滑移率的變化函數。

實驗的程序

以中國自主研製的無級變速係統為研究對象。數字5展示了所設計的夾緊力試驗台。試驗過程中，假定被動和從動滑輪的氣缸壓力均為閉環，控製頻率為100 Hz，周期為20 ms。測試基於以下步驟。

(1)驅動電機的目標轉速為1000 r/min，目標扭矩為40 N·m。幾何速比采用機械極限法，固定速比位置為2.432。

(2)從動氣缸壓力從4.1 MPa間隔降低到0.1 MPa間隔。然後記錄實際速比、幾何速比、傳動效率和滑移率。TCU軟件檢測到滑移率超過4.5%時，係統自動進入保護程序狀態。

(3)固定幾何比，由2.432降低到0.419。然後重複步驟(2)。

(4)將驅動電機的轉速從1000 r/min到6000 r/min，間隔400 r/min。然後，重複步驟(1)-(3)。

(5)將驅動電機的轉矩從40n·m設置為130n·m，間隔為20n·m。然後重複步驟(1)-(4)。

通過上述試驗對整個過程進行分析，擬合各點的最佳滑移率和比值，形成圖中最佳滑移曲線6．

當滑移率較小時，滑移率與摩擦係數呈線性正比關係，即摩擦係數隨滑移率的增大而增大。當摩擦係數達到峰值並逐漸下降時，滑移率繼續增大。因此，最優滑移率對應於不同速比下的最大摩擦係數，可以將整個速比區間交叉，等分，擬合出不同速比下的最優滑移率數據。

驅動意圖決策

發動機模型

本研究采用1.48 L 4缸發動機。發動機效率和扭矩分別在500-6000 r/min和30-134 N·m範圍內。從發動機穩態試驗中獲得相關數據，並用於確定燃油消耗圖的形狀。數字7顯示了穩態發動機輸出扭矩模型的3D表示。為了避免初始數據集中出現多個局部極大值，采用三次樣條插值方法對參數進行平滑處理，在數值優化過程中保持真實特征的同時獲得工作曲麵。數字8顯示引擎地圖的3D表示。

然而，混合氣濃度的變化會影響發動機的輸出特性。發動機在非穩態工況下與穩態工況下不同，因此修正係數也不同γ介紹了調整發動機扭矩的方法。情商。20.)得到修正後的動態輸出扭矩為

$ $ T_ {e} = T_{電子戰}\識別識別左({1 -γ\ \壓裂{{{文本\ d {}} \ omega_ {e}}} {{t{文本\ d{}}}}} \右),$ $

(20)

在哪裏\ (T_{電子戰}\識別)發動機的穩態輸出扭矩和\γ(\ \)為轉矩降係數(0.08)。

識別司機意圖

CVT效率由台架試驗數據確定，主要依賴於CVT比。在車輛節氣門開度一定的情況下，精確控製比例，確保發動機輸出功率和運行阻力能夠實時根據駕駛員意圖進行最優匹配。情商。21)得到無級變速比為

$ $ i = \壓裂{{R_{年代}}}{{R_ {p}}} = \壓裂{{n_{在}}}{{n_{出來}}},$ $

(21）

在哪裏\ (n_的{}\)輸入軸轉速和\ (n_{出}\)為輸出軸轉速。應用於CVT的最大和最小比率為

$ $ i = \壓裂{{R_{年代\ _max}}} {{R_ {p \ _min}}} _{馬克斯},$ $

(22)

$ $ i = \壓裂{{R_{年代\ _min}}} {{R_ {p \ _max}}} _{分鍾}$ $

(23）

限製CVT靶比有三個約束條件，分別是

$ $ i_ {obj} = \ \{{\離開開始{數組}{* c {20}} {i_{馬克斯},\離開({n_ {} / n_{出}> i_{馬克斯})}\。} \ \ {n_ {} / n_ {}, (i_{馬克斯}> n_ {} / n_{出}> i_{分鍾})}\ \ {i_{分鍾},(n_ {} / n_{出}< i_{馬克斯})}\ \ \{數組}}結束\ $ $

(24）

比值也可表示為式(25)，

$$i = \frac{{0.377r_{w} n_{e}}{{vi_{0}}}，$$

(25)

在哪裏\ (r_ {w} \)為車輪半徑;\ (n_ {e} \)是發動機轉速;而且\ \ (v)就是駕駛速度。

運動結構中應用的目標速率約束方程和移速限製方程是CVT比的函數，如圖所示9．

因此，發動機節流閥的開度和車速是固定的。數據10，11顯示兩個最佳經濟和動態目標比率地圖的3D表示。

駕駛員對車輛行駛性能的評價是主觀的，反映的是與實際車輛反應和駕駛員期望的符合程度。不同的駕駛習慣和工況對車輛的駕駛性能有不同的要求。但總體而言，駕駛員對車輛反應的預期可以描述為對油門打開的平穩快速的輸入響應，與預期的心理預期一致，且可重複。因此，僅靠動態經濟的模式並不能完全實時反映駕駛員的意圖。確定標準模式下車輛的目標比例是必要的。標準模式下的目標發動機轉速可表示為Eq. (26)

$ $ n_{我}= k \離開({n_ {se} - n_ {ee}} \右)+ n_ {ee}, $ $

(26)

在哪裏\ (n_{我}\)是發動機在標準模式下的目標比例;\ (n_ {se} \)為發動機在動態模式下的目標比;\ (n_ {ee} \)是發動機在經濟模式下的目標比例;而且\ (k \)意圖驅動設置在0-1之間的參數連續變化。數字12顯示目標引擎轉速。

在實際駕駛中，油門踏板打開變化率更能反映駕駛員對車輛動態的實時需求。因此，駕駛意圖參數可以表示為

$ $ k = f \離開({{文本\ d{}} \θ/{文本\ d {}} t} \右),左\ ({0 < k < 1} \右)$ $

(27）

在哪裏\θ(\ \)是油門踏板打開。

車輛加速緩慢時$k = 0$一般情況下$0 < k < 1$．數字13顯示車輛加速時駕駛員的操作意圖$k = 1$．

選擇油門踏板打開度及其變化率作為加速意圖識別的依據。當車輛刹車或減速時，駕駛員對車輛動力沒有需求，假設發動機工作曲線等效於最佳經濟曲線。輸入油門踏板開度、變化率和輸出可變加速意圖模糊化。設油門踏板開度定域為[0,100]，對應的模糊子集為{PS, PM, PB}。設油門踏板開度變化率的定域為[- 100,100]，對應的模糊子集為{N, PS, PM, PB}。輸入油門踏板開度及其變化率對應的模糊子集為{PS, PM, PB}。數字13顯示隸屬函數。最後的模糊推理係統采用Mamdani算法和重心法進行反模糊。表格1顯示了模糊推理規則。

表1模糊推理規則

全尺寸表

數據14，15分別顯示油門踏板開度曲線的車輛變化率和駕駛員意圖識別結果，對駕駛意圖模型進行仿真驗證。數字11結果表明，在0-25 s內，油門踏板開度由0%增加到30%，然後在0-15 s內保持穩定，速率變化保持在5%/s。加速踏板開口保持不變，並在15-25秒內恢複到0%/s。在25-34 s內，油門踏板開度由30%增加到45%，然後在25-28 s內保持穩定，速率變化保持在12.5%/s。加速踏板開口保持不變，並在15-25秒內恢複到0%/s。在34-35.5 s內，油門踏板開度由45%下降至15%，速率變化保持在−48%/s，之後保持不變。在44-50秒，加速踏板開度增加到57%，然後穩定在35.5%/s，然後下降到0%/s。

車輛加速踏板開度及其變化率為:0-25 s ~ 34-44 s間小，加速慢;在25-34秒之間增加，一般加速;在44-50秒之間，有緊急加速。根據上述加速度識別結果，控製器準確地識別了駕駛員意圖，模糊控製器具有較好的效果。

提出了滑移模式下的綜合優化方法

無級變速器的狀態空間方程

的滑\ (\)和比例我\ \ ()定義為狀態變量\ \ (x)；鎖模力\ (f{年代}\)和發動機扭矩\ (T_ {e} \識別)控製輸出為\ (u \)；滑\ (\)和比例我\ \ ()預測輸出為\ (y \)；和輸入扭矩\ (T_{} \識別)輸出扭矩\ (T_{出}\識別)為擾動變量\ (d \)．增量模型如下:

$ $ {x} \ \點左(t \右)= Ax \左(t \右)+布魯裏潰瘍\左(t \右)+ B_ \ d {} d (t \右),$ $

(28)

$$y\left(t \right) = Cx\left(t \right)，$$

(29)

在哪裏

左$ $ x = \[{\開始{數組}{* c{20}}我& s \ \ \{數組}}\右]^{{\文本{T}}}, $ $

左$ $ u = \[{\開始{數組}{* c {20}} {f{年代}}和{T_ {e}}識別結束\ \ \{數組}}\右]^{{\文本{T}}}, $ $

左$ $ y = \[{\開始{數組}{* c{20}}我& s \ \ \{數組}}\右]^{{\文本{T}}}, $ $

左$ $ d = \[{\開始{數組}{* c {20}} {T_{}中識別}和{T_{出來}}識別結束\ \ \{數組}}\右]^{{\文本{T}}}, $ $

$ $ = \[{\開始離開數組{}{* c{20}}{\壓裂{{T_ {r} - T_ {d}識別識別}}{{I_ {v} \ omega_ {v}}}} & 0 \ \ 0 &{\壓裂{{2 f{年代}R_{年代}\μ\離開(s \右)}}{{J_ p {} \ omega_ p{} \因為\λ}}- \壓裂{{T_{}中識別}}{{J_ {p} \ omega_ {p } }}} \\ \ 結束{數組}}\],美元美元

$ $ B = \[{\開始離開數組{}{* c{20}} 0 &{\壓裂{1}{{I_ {e} I_ {0} \ omega_ {v } }}} \\ {\ 壓裂{{- 2 r_{年代}\μ\離開(s \右)i_ {g}}} {{J_{年代}\ omega_ p{} \因為\λ}}+ \壓裂{{- 2 r_{年代}\μ\離開(s \右)}}{{J_ p {} \ omega_ p{} \因為\λ}}}& 0 \ \ \{數組}}結束\],美元美元

$ $ B_ {d} = \[{\離開開始{數組}{* c{20}}{- \壓裂{1}{{I_ {e} I_ {0} \ omega_ {v}}}} & 0 \ \{\壓裂{1}{{J_ {p} \ omega_ {p } }}} & {\ 壓裂{{i_ {g}}} {{J_{年代}\ omega_ {p } }}} \\ \ 結束{數組}}\],美元美元

左$ $ C = \[{\開始數組{}{* C{20}} 1 & 0 0 & 1 \ \ \ \ \{數組}}結束\右]。$ $

線性化的摩擦係數$\mu \左(s \右)$可表示為式(28)以方便控製器設計:

$$\mu \left(s \right) = k_{1} s + k_{2} .$$

(30）

對CVT狀態空間方程進行線性化$x = s_{0}$作為操作點，

$$ {x}\左(t \右)= A_{0} \ x\左(t \右)+ B_{0} \ u\左(t \右)+ B_ d0} \d \左(t \右)，$$

(31)

左(t $ $ \δy \ \右)= C_{0} \δx \離開(t \右)$ $

（32)

在哪裏${}\delta x = x - x_{0}$，$\delta u = u - u_{0}$，$\delta d = d - d_{0}$．

聯合控製器設計

控製器是通過離散采樣周期的狀態空間方程來實現的\ (T_{年代}\識別)，

$ $ x \離開({k + 1} \右)=現代c} {x \左(k \右)+ B_ {c} u \左(k \右)+ B_{直流}d \離開(k \右),$ $

（33）

$$y\左(k \右)= Cx\左(k \右)，$$

(34)

在哪裏${}A_{c} = e^{{AT_{s}}$，\ (B_ {c} = \ mathop \ smallint \ limits_ {0} ^ {{T_{年代}識別}}e ^{\τ}{文本\ d{}}年代\ cdot B \)

$ $ B_{直流}= \ mathop \ smallint \ limits_ {0} ^ {{T_{年代}識別}}e ^{\τ}{文本\ d{}}年代\ cdot B_ $ $ {d}

引入積分來消除夾緊力控製過程中產生的靜態誤差，將離散狀態模型改寫為增量模型形式為:

δ}x $ ${\ \離開({k + 1} \右)=現代c{}{\三角洲}x \左(k \右)+ B_ {c}{\三角洲}u \左(k \右)+ B_{直流}{\三角洲}d \離開(k \右),$ $

(35）

$ $ y \左(k \右)= C{\三角洲}x \左(k \右)+ y \左({k - 1} \右),$ $

（36)

在哪裏

δ}x $ ${\ \左(k \右)= x \左(k \右)- x \左({k - 1} \右);$ $

$ ${\三角洲}u左(k \右)= \ \左(k \右)- u \左({k - 1} \右);$ $

$ ${\三角洲}d \左(k \右)= d \左(k \右)- d \左({k - 1} \右),$ $

預測時域NP包含了對象的主要動態部分。NP越小，速度越快，越不穩定，實時性越低，響應越慢。考慮到穩定性和實時性，NP值為10。控製時域NC越小，控製速度越慢，魯棒性越好。機動性越大，穩定性越強。考慮到魯棒性和可操作性，預測和控製時域定義為$N_{p} = 10$，$N_{u} = 2$,分別。

使用${\Delta}x\左(k \右)$作為係統預測的起點，係統的狀態時刻$k + 1$來$k + N_{p}$可以預測為:

$ $ \{聚集}{\三角洲}開始x (k + 1 | k) =現代c{}{\三角洲}\離開(k \右)+ B_ {c}{\三角洲}u \左(k \右)+ B_{直流}{\三角洲}d \離開(k \右),\ hfill \ \{\三角洲}x (k + 2 | k) =現代c{}{\三角洲}(k + 1 | k) + B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + 1} \右)+ B_{直流}{\三角洲}d \離開({k + 1} \) \ hfill \ \ \四=現代c{} ^{2}{\三角洲}x \左(k \右)+現代c {} B_ {c}{\三角洲}u \左(k \右)+ B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + 1} \右)+現代c {} B_{直流}{\三角洲}d \離開(k \右),\ hfill \ \{\δ}x (k + 3 | k) =現代c{}{\三角洲}x (k + 2 | k) + B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + 2} \右)+ B_{直流}{\三角洲}d \離開({k + 2} \) \ hfill \ \ \四=現代c{} ^{3}{\三角洲}x \左(k \右)+現代c {} ^ {2} B_ {c}{\三角洲}u \左(k \右)+現代c {} B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + 1} \右)+ B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + 2} \右)+現代c {} ^ {2} B_{直流}{\三角洲}d \離開(k \右),\ hfill \ \ \四\ vdots \ hfill \ \{\三角洲}x (k + N_{你}| k) =現代c{}{\三角洲}x (k + N_{你}- 1 | k) + B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + N_{你}- 1}\右)+ B_{直流}{\三角洲}d \離開({k + N_{你}- 1}\)\ hfill \ \ \四=現代c {} ^ {{N_{你}}}{\三角洲}x \左(k \右)+現代c {} ^ {{N_{你}- 1}}B_ {c}{\三角洲}u \左(k \右)+現代c {} ^ {{N_{你}- 2}}B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + 1} \右)+ \ cdots \ hfill \ \ \四\四+ B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + m - 1} \右)+現代c {} ^ {{N_{你}- 1}}B_{直流}{\三角洲}d \左(k右),\ hfill \ \ \四\ vdots \ hfill \ \{\三角洲}x (k + N_ {p} | k) =現代c{}{\三角洲}x (k + N_ {p} - 1 | k) + B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + N_ {p} - 1} \右)+ B_{直流}{\三角洲}d \離開({k + N_ {p} - 1} \) \ hfill \ \ \四=現代c {} ^ {{N_ {p}}}{\三角洲}x \左(k \右)+ ^ {{N_ {p} - 1}} B_ {c}{\三角洲}u \左(k \右)+現代c {} ^ {{N_ {p} - 2}} B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + 1} \右)+ \ cdots \ hfill \ \ \四\四+現代c {} ^ {{N_ {p} - N_{你}}}B_ {c}{\三角洲}u \離開({k + N_{你}- 1}\右)+現代c {} ^ {{N_ {p} - 1}} B_{直流}{\Delta }d\left( k \right), \hfill \\ \end{gathered}$$

(37）

在哪裏$k + i|k$表示預測$k + i$采樣時間\ (k \),\ (k \)符號後麵的“|”表示當前采樣時間。

同樣的,

$ $ \{對齊}開始y (k + 1 | k) = C{\三角洲}x (k + 1 | k) + y左(k \) \ \ hfill \ \ \四= CA_ {C}{\三角洲}x \左(k \右)+ CB_ {C}{\三角洲}u (k) + CB_{直流}{\三角洲}d \左(k \右)+ y \左(k \右),\ hfill \ \ \四y (k + 2 | k) = C \δx (k + 2 | k) + y (k + 1 | k) \ hfill \ \ \四= \離開({CA_ {C} ^ {2} + CA_ {C}} \右){\三角洲}x \左(k \右)+ \左({CA_ {C} B_ {C} + CB_ {C}} \右)δ}{\ u \左(k \右)+ \ hfill \ \ \四\四CB_ {C}{\三角洲}u \離開({k + 1} \右)+ \離開({CA_ {C} B_{直流}+ CB_{直流}}\右)δ}{\ d \左(k \右)+ y \左(k \右),\ hfill \ \ \四\四\ vdots \ hfill \ \ \四y (k + N_{你}| k) = C{\三角洲}x (k + N_{你}| k) + y (k + N_{你}- 1 | k) \ hfill \ \ \四= \ mathop \ \ limits_總和{i = 1} ^ {{N_{你}}}CA_ {C} ^{我}{\三角洲}x \左(k \右)+ \ mathop \總和\ limits_ {i = 1} ^ {{N_{你}}}CA_ {C} ^ {i - 1} B_ {C}{\三角洲}u (k + \ mathop \總和\ limits_ {i = 1} ^ {{N_{你}- 1}}CA_ {C} ^ {i - 1} B_ {C}{\三角洲}u \離開({k + 1} \右)+ \ cdots \ hfill \ \ \四\四+ CB_ {C}{\三角洲}u \離開({k + N_{你}- 1}\右)+ \ mathop \總和\ limits_ {i = 1} ^ {{N_{你}}} CA_{c}^{i - 1} B_{dc} {\Delta }d\left( k \right) + y\left( k \right), \hfill \\ \quad \quad \vdots \hfill \\ \quad \quad y(k + N_{p} |k) = C{\Delta }x(k + N_{p} |k) + y(k + N_{p} - 1|k) \hfill \\ \quad = \mathop \sum \limits_{i = 1}^{{N_{p} }} CA_{c}^{i} {\Delta }x\left( k \right) + \mathop \sum \limits_{i = 1}^{{N_{p} }} CA_{c}^{i - 1} B_{c} {\Delta }u\left( k \right) + \mathop \sum \limits_{i = 1}^{{N_{p} - 1}} CA_{c}^{i - 1} B_{c} {\Delta }u\left( {k + 1} \right) + \cdots \hfill \\ \quad \quad + \mathop \sum \limits_{i = 1}^{{N_{p} - N_{u} + 1}} CA_{c}^{i - 1} B_{c} {\Delta }u(k + N_{u} - 1) + \mathop \sum \limits_{i = 1}^{{N_{p} }} CA_{c}^{i - 1} B_{dc} {\Delta }d\left( k \right) + y\left( k \right). \hfill \\ \end{aligned}$$

(38)

采樣時間k為控製輸入向量${\Delta}U\左(k \右)$和預測的輸出向量$Y\左({k + 1{|}k} \右)$定義為:

$ $ \{聚集}{\三角洲}開始U \離開(k \右)= \[{\開始{數組}{* c{20}}{{\三角洲}U \離開({k {|} k} \右)}\ \{{\三角洲}U \離開({k + 1 k{|}} \右)}\ \ \ vdots \ \{{\三角洲}U \離開({k + N_{你}k - 1{|}} \右)}\ \ \{數組}}結束\右],\ hfill \ \左Y (k + 1 | k) \[{\開始{數組}{* c {20}} {Y (k + 1 | k)} \ \ {Y (k + 2 | k)} \ \ \ vdots \ \ {Y (k + N_ {p} | k)} \ \ \{數組}}結束\右],\ hfill \ \ \{聚集}$ $

（39)

在那裏,

$ ${{\三角洲}}u (k + i | k) =左\[{\開始數組{}{* c {20}} {f{年代}{\三角洲}(k + i | k)} \ \{{\三角洲}T_ {e}識別(k + i | k)} \ \ \{數組}}結束\右]\四我= 1,2 \ cdots N_{你}- 1;$ $

\ (y (k + i | k) =左\[{\開始{數組}{* c{20}}{我(k + i | k)} \ \{年代(k + i | k)} \ \ \{數組}}結束\右]\四我= 1,2 \ cdots N_ p{} \)。

參考輸入序列可以定義為

$ $ R_ {e} \離開({k + 1} \右)左= \[{\開始{數組}{* c {20}} {r \離開({k + 1} \右)}和{r \離開({k + 2} \右)}& \ cdots & r \{左({k + N_ {p}} \右)}\ \ \{數組}}結束\右]^{{\文本{T}}}, $ $

(40）

在哪裏({} \ r \離開({k + i} \右)= s \離開({k + i} \右)\)，$i = 1,2， \cdots,N_{p}$．

給定模型預測控製的理論基礎，鎖緊力優化問題可以描述為以下目標函數:

$ $ \ mathop{{\文本{分鍾}}}\ limits_{{{三角洲\}\ U左(k \右)}}J \離開({y \離開(k \右),δ}{\ \ U (k \右),N_{你},N_ {p}} \右),$ $

(41)

$ $ J = | | \ Gamma_ {y} (y (k + 1 | k) - R_ {e} \離開({k + 1} \右))| | ^ {2}+ | | \ Gamma_{你}{\三角洲}u \離開(k \右)| | ^ {2},$ $

(42)

在哪裏

$ $ {} \ Gamma_ {y} ={\文本{診斷接頭}}\左\ {{\ Gamma_ {y, 1} \ cdots \ Gamma_ {{y, N_ {p}}}} \右\};\;\ Gamma_{你}={\文本{診斷接頭}}\左\ {{\ Gamma_ {u, 1}, \ cdots \ Gamma_ {{u, N_{你}}}}\右\}。$ $

通過調整誤差權重係數，可以改變夾緊力控製器的滑移率跟蹤效果\ (\ Gamma_ {y} \),設置$\gamma_{y,i} = 0.13$，$i = 1,2， \cdots,N_{p}$．通過調節控製權重係數，可以控製夾緊力的變化率，防止執行機構達到飽和狀態\ (\ Gamma_{你}\)．集x作為參考輸入的滑移率為$\gamma_{u,i} = 1$，$i = 1,2， \cdots,N_{u}$，$R_{e} \左({k + 1} \右)$．

定義,

$ $ J_ {1} = | | \ Gamma_ {y} (y (k + 1 | k) - R_ {e} \離開({k + 1} \右)| | ^ {2},$ $

(43）

$ $ J_ {2} = | | \ Gamma_{你}{\三角洲}u \離開(k \右)| | ^ {2},$ $

(44)

在哪裏\ (J_ {1} \)表示在預測時域內實際測量的滑移率與參考輸入和之間的差的平方加權值\ (J_ {2} \)表示控製時域內夾緊力變化量的平方加權值。

將夾緊力控製器限製在最大和最小預定義變量之間產生了另外三個約束。

$ $ \{聚集}開始T_ {e \ _min} \識別le T_ {e} \識別le T_ {e \ _max}識別\ hfill \ \ i_ le i_ le我{\ _min} \ \ {\ _max}, f {ax \ _min} \ hfill \ \ f {ax} \ \勒勒f {ax \ _max}, \ hfill \ \ s_ {\ _min} \ s \ le s_ {\ _max}。\hfill \\ \end{collected}$$

（45)

應用約束目標函數得到最終優化結果。

關節控製器設計仿真模型

數據16而且17展示在MATLAB/SIMULINK和AMESim平台上建立的仿真模型。Simulink包括夾緊力控製、速比控製和發動機。AMESim包括CVT、車輛、滑移和液壓。仿真模型表明，基於MPC的夾緊力控製模塊通過旋轉接口將優化後的夾緊力控製信號輸入到閥門。夾緊是通過控製二次皮帶輪氣缸控製精確受力來實現的。基於pid的速比控製模塊將優化後的速比信號應用到閥門上。

基於上述控製器設計原理，對夾緊力係統進行了閉環控製實驗。在圖18，驅動電機轉矩為45 N·m，速比為0.45，穩定轉速為1600 r/min。

在階躍響應試驗中，保持泵轉速和傳動軸恒定，實際轉速在圖中控製目標值附近波動。18a.由結果可知，隨著先導電磁閥驅動電流的階躍輸入，主皮帶軸轉速呈類似正弦曲線的鋸齒形變化(圖2)。18b).此外，對比液壓係統的壓力響應，試驗結果與仿真結果具有較好的一致性(圖。18c)。

健壯的驗證

基於MPC控製策略，主動側力矩幹擾主要取決於發動機工況和路麵工況，分為連續幹擾和非連續幹擾。連續幹擾的典型工況包括車輛從平坦路麵過渡到爬坡路段，或從平坦路麵過渡到粗糙路麵。非連續擾動包括車輛通過坑洞或躲避障礙物時引起的扭矩衝擊。

無級變速器係統的魯棒性分析主要依賴於係統擾動後的穩定性。因此，在非穩態條件下對控製係統進行魯棒驗證是必要的。通過模擬駕駛員快速踩下油門踏板保持速度，然後抬起油門踏板，實現魯棒性驗證。發動機產生的步進扭矩保持不變並減小，可通過發動機MAP直接讀取該值。

進一步分析了控製係統的魯棒性。數字19說明外部施加了一定的力矩擾動因子。(a)中輸入側轉矩階躍擾動表明，在100 ~ 101 s之間，轉矩相對穩定，無明顯波動。當t= 101 s時，施加13 N·m的步進衝擊力矩。輸入側轉矩產生相應的階躍變化，轉矩從初始值50 ~ 63 N·m上升。在102s時，CVT輸入端減小7 N·m階躍扭矩，使轉矩保持在53 N·m。在MPC下，根據扭矩的突然變化加載一定的夾緊力來預控製夾緊力。傳動機構可以提供額外的扭矩。因此，主動側速度在控製係統中首先上升，然後迅速穩定。數字19B表示主滑輪的速度。氣缸壓力變化後，實際響應更快地跟隨動態響應，並隨著外部扭矩幹擾的變化而穩定運行。數字19C、d分別為輸入側扭矩擾動時的轉差率變化和傳動效率變化。當無級變速器輸入端受到轉矩擾動時，傳動效率和轉差總體表現平穩，在轉矩階躍處傳動效率隻有輕微波動，轉差始終保持在安全閾值以內，傳動係統保持穩定。綜合上述試驗結果，采用MPC設計的無級變速器控製係統具有良好的魯棒性。

控製係統仿真與分析“，

在魯棒性能測試分析的基礎上，對基於模型預測控製策略和安全係數法控製策略設計的控製器在新歐洲行駛周期(NEDC)工況下進行了對比測試，確保了控製器的可靠性和一致性。NEDC循環工況作為一種主流的整車試驗工況，被廣泛應用於整車性能試驗。試驗內容包括CVT皮帶輪轉速、滑差、車輛瞬時耗油率、比、二次皮帶輪壓力和發動機扭矩，試驗結果如圖所示20.．NEDC循環由城區、郊區和高速公路組成。試驗總時間為18000 s，其中城區循環試驗周期為0-6000 s，郊區循環試驗周期為6000-12000 s，剩餘時間為公路循環試驗。數字20.a和f分別為NEDC循環工況下不同時刻CVT主副滑輪轉速和發動機扭矩。觀察轉速和發動機扭矩的變化。數字20.B為滑移，在試驗過程中實際滑移能更好地跟蹤目標滑移，滿足車輛控製要求。數字20.C為瞬時車輛油耗率。基於MPC的控製器對應的油耗為7.26 L/100 km，與傳統安全係數相比降低了約5.4%。數字20.d為NEDC周期下實際CVT比與目標比的跟蹤狀態。雖然有幾個時間段的實際比例大於目標比例，但差距並不大。總體而言，所設計的控製器優化後的CVT實際比能夠很好地跟蹤目標，滿足車輛的控製需求。數字20.e比較了基於MPC和安全係數控製策略的CVT二次滑輪壓力。結果表明，與傳統安全係數控製策略相比，MPC鎖緊力控製器優化的二次滑輪壓力比安全係數控製策略獲得了更好的數值。該控製器可以更準確合理地優化CVT鎖緊力。

為了驗證MPC的控製效果，對MPC控製策略與傳統控製策略進行了仿真比較。試驗內容包括綜合工況、加速工況和製動工況下的二次缸壓力模擬試驗。數字21給出了綜合工況下二次缸壓力的對比結果。MPC控製策略和傳統控製策略的副缸平均壓力分別約為1.9 MPa和2.1 MPa。當副缸壓力變化較快時，MPC優化策略的控製效果仍優於傳統控製策略。因此，MPC控製策略具有更優的控製效果。

當龍門驅動電機轉速為3000 r/min，速比為1.2，轉矩達到110 ~ 120 N·m時，傳動效率達到峰值並趨於穩定。與傳統控製策略相比，采用MPC控製策略的係統傳輸效率可提高約9.12%-9.35%，如圖所示22．

轉鼓試驗

在綜合條件下進行了整車鼓式試驗，驗證了控製效果。將設計的控製器移植到實車進行驗證，並使用標定工具CANape進行數據采集和記錄。試驗平台采用中國自主品牌汽車無級變速器，試驗參數見表2而且3.,分別。

表2機箱測功機參數

全尺寸表

表3試驗參數

全尺寸表

數字23給出了無級變速器在加速、快速減速和綜合工況下的響應變化。改進後的控製軟件速比和壓力跟蹤滿足了車輛運行要求，在滑移率控製器的作用下，夾緊力大大降低。

因此，控製軟件在真實車輛上運行良好。發動機轉速範圍在1000-3000 r/min，比範圍在0.44-2.432，扭矩範圍在40-120 N·m。數字24顯示了基於MPC控製和傳統安全係數控製的CVT試驗結果的傳動效率提高。三維圖顯示，當發動機扭矩和轉速增加時，無級變速器的效率也增加。與傳統安全係數相比，基於MPC的CVT車輛效率提高了約9.12% ~ 9.35%。

結論

提出了一種新的集成優化控製方法，以滿足無級變速器的預期傳動效率範圍，這是傳統控製無法達到的。得到了新的滑移狀態動力學方程，建立了夾緊力台。得到駕駛員意圖與目標比之間的關係，實時控製實際目標比。在此基礎上，提出了基於駕駛員意圖和滑移的基於發動機和變速器的綜合優化控製策略。最後，將該控製器移植到國產CVT車輛的轉台上，進行綜合工況下的效率測試。主要發現可以總結如下。

(1)考慮了滑移特性及相關約束，建立了新的滑移動力學數學模型和夾緊力試驗台。發動機的工作特性決定了車輛的經濟工作曲線。

(2)基於模糊控製策略對輸入變量油門踏板開度及其變化率進行分析處理，得到相應時刻駕駛員意圖與CVT目標比之間的關係。

(3)首先以內燃機轉矩和金屬帶與皮帶輪之間的滑移為優化目標;然後，設計了基於MPC的聯合控製器，使控製器能夠實時重複求解優化問題。

(4)新控製器具有較好的魯棒性，驗證了NEDC綜合工況下整車性能。與傳統控製相比，該控製方法可提高效率約9.12% ~ 9.35%。

數據和材料的可用性

支持本文結論的數據集包含在本文中。

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下載參考

確認

不適用。

資金

國家自然科學基金項目(No. 51905044)、博士後科學基金項目(No. 2017M611316)資助。

作者信息

作者及隸屬關係

吉林大學機械與航天工程學院，吉林長春130025
淩漢
長春工業大學機電工程學院，吉林長春130012
韓玲，張慧，方若玉，劉紅祥

作者

淩漢

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貢獻

LH負責整個試驗;HL寫了手稿;HZ和RF協助采樣和實驗室分析。所有作者都閱讀並批準了最終的手稿。

作者的信息

韓淩，1984年生，現任北京大學副教授中國長春工業大學。她獲得了博士學位吉林大學，中國2015年。主要研究方向為機電工程、機械傳動係統。

張輝，1995年出生，現任碩士中國長春工業大學．他獲得機電一體化碩士學位中國長春工業大學2018年。

方若玉，出生於1995年，現任藝術碩士中國長春工業大學．他獲得機電一體化碩士學位吉林大學，中國2018年。

劉宏翔，1995年出生，現任藝術碩士中國長春工業大學．他獲得機電一體化碩士學位中國長春工業大學2019年。

相應的作者

對應到淩漢．

道德聲明

相互競爭的利益

作者聲明沒有相互競爭的經濟利益。

權利和權限

開放獲取本文遵循知識共享署名4.0國際許可協議，允許以任何媒介或格式使用、分享、改編、分發和複製，隻要您對原作者和來源給予適當的署名，提供知識共享許可協議的鏈接，並注明是否有更改。本文中的圖像或其他第三方材料包含在文章的創作共用許可協議中，除非在材料的信用額度中另有說明。如果材料未包含在文章的創作共用許可協議中，並且您的預期使用不被法定法規所允許或超出了允許的使用範圍，您將需要直接獲得版權所有者的許可。如欲查看本牌照的副本，請瀏覽http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/．

轉載及權限

關於本文

引用本文

韓麗麗，張宏斌，方榮，張誌強。et al。基於駕駛員意圖的汽車無級變速器滑移模式下傳動效率優化。下巴。j .機械工程。Eng。34， 102(2021)。https://doi.org/10.1186/s10033-021-00620-0

下載引用

收到了：2020年11月19日
修改後的：2021年9月1日
接受：2021年9月26日
發表：2021年11月6日
DOI：https://doi.org/10.1186/s10033-021-00620-0

關鍵字

三角帶無級變速器
模型預測控製
駕駛意圖
滑動模式
傳輸效率

基於駕駛員意圖的汽車無級變速器滑移模式下傳動效率優化

摘要

簡介

模型與實驗係統的配置

無級變速器滑動動力學模型

實驗的程序

驅動意圖決策

發動機模型

識別司機意圖

提出了滑移模式下的綜合優化方法

無級變速器的狀態空間方程

聯合控製器設計

關節控製器設計仿真模型

健壯的驗證

控製係統仿真與分析“，

轉鼓試驗

結論

數據和材料的可用性

參考文獻

確認

資金

作者信息

作者及隸屬關係

貢獻

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相互競爭的利益

權利和權限

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