考慮換擋損失的發(fā)動機與AMT多工況高效協(xié)同控制

孫曉鵬， 李傳友， 趙 朕， 劉玉博， 鄭大偉

（濰柴動力股份有限公司， 山東 濰坊 261061）

傳統(tǒng)卡車主要以柴油為燃料，隨著化石能源的日益消耗與匱乏，整車廠家對整車燃油經(jīng)濟性越來越重視，國家法規(guī)也不斷提高對汽車油耗與排放的要求，本文基于某款A(yù)MT整車進行協(xié)同控制策略的開發(fā)及仿真。

擋位決策是AMT的核心技術(shù)之一，其優(yōu)劣性直接影響到整車最優(yōu)性能的發(fā)揮，最佳擋位決策主要受車輛工況參數(shù)與車輛行駛狀態(tài)的影響，對這些影響因素進行估算識別，可以制定適應(yīng)性強的擋位決策策略。目前基本換擋規(guī)律是基于換擋動力中斷過程中車速不變的假設(shè)完成的，而實際換擋過程中驅(qū)動力為0，阻力較大時車速會下降很多，換擋后的發(fā)動機轉(zhuǎn)速也會比預(yù)期值低很多，使得發(fā)動機處于不理想的區(qū)域工作[1]。本文通過考慮換擋后的車速損失，決策出最佳換入擋位。

開發(fā)的策略如果直接采取實車測試方式，就需要開發(fā)多種不同方案的測試車輛，同時進行實車驗證，多任務(wù)并行，不但要投入大量的人力、物力，而且周期長、成本高。

AMESIM軟件是多學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)建模仿真平臺，為機械、車輛、控制等工程系統(tǒng)提供了一個較完整的綜合仿真環(huán)境。但是它的控制系統(tǒng)仿真功能模塊相對較少，不具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等工具箱。因此本文采用SIMULINK和AMESIM的聯(lián)合仿真技術(shù)，可以充分發(fā)揮二者的長處，建立準確快捷的仿真模型。

1 控制策略開發(fā)

1.1 整車行駛阻力模型

發(fā)動機為整車提供動力源，經(jīng)干式離合器、AMT變速器、后橋等將動力傳遞到車輪，車輪驅(qū)動力克服行駛阻力，驅(qū)動整車行駛。車輛行駛阻力為：

式中：FRes——行駛阻力之和；FRol——滾動阻力；FGrv——坡道阻力；FAir——空氣阻力。計算公式如下[2]：

式中：M——車重；g——重力加速度；Ccof——滾阻系數(shù)；α——坡度；Cd——空氣阻力系數(shù)；ρ——空氣密度；A——迎風面積；v——車速。

1.2 根據(jù)卡爾曼濾波求解整車加速度

將實際車速和加速度傳感器采集的縱向加速度作為輸入量，經(jīng)卡爾曼濾波后得到預(yù)估車速，預(yù)估車速求導(dǎo)得到整車加速度。

卡爾曼濾波以狀態(tài)估計值的均方誤差最小為最優(yōu)估計，基于帶有高斯白噪聲的狀態(tài)空間模型，采取前一時刻的估計量與當前時刻的觀測量更新對狀態(tài)變量的估計，求取當前時刻的估計量[3]。

系統(tǒng)狀態(tài)方程為：

式中：xk——卡爾曼濾波的預(yù)估車速；uk——傳感器采集的縱向加速度；Wk——系統(tǒng)過程激勵噪聲；k——表示第k時刻。

量測方程為：

式中：zk——車速測量值；Vk——測量噪聲。

給定車速估計值的初值和估計誤差方差的初值后，通過時間更新方程與測量更新方程的不斷循環(huán)迭代，即可求得預(yù)估車速，預(yù)估車速求導(dǎo)即得到整車加速度a。

1.3 道路彎度計算模型

根據(jù)左右車輪速度差與單輪最大速度比值超過閾值，判斷整車是否在彎道行駛。

式中：v左——左輪速度；v右——右輪速度；Jth——閾值。

當整車在彎道行駛，則可根據(jù)左輪和右輪速差，計算道路彎度。設(shè)：

則可得角速度為：

道路彎度半徑r為：

最后可根據(jù)弧長與曲率公式，求得整車彎度[4]：

式中：ω——整車角速度；r——道路彎度半徑；Lwidth——整車寬度；L——整車長度；θ——道路彎度。根據(jù)道路彎度、車重，可得整車彎道阻力；如判斷整車未在彎道行駛，則整車彎道阻力為0。

1.4 考慮換擋損失的擋位決策

整車制動時，整車加速度即為損失加速度；非制動工況下，可根據(jù)整車行駛阻力、彎道阻力、車重計算損失加速度：

式中：Fcrv——整車彎道阻力。

換擋車速損失為：

式中：t——換擋時間；Vloss——換擋車速損失。

根據(jù)下列公式計算出輸出軸轉(zhuǎn)速損失：

式中：nloss——輸出軸轉(zhuǎn)速損失；RRat——主減速器速比。

根據(jù)輸出軸實際轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)速損失，可計算換擋后輸出軸轉(zhuǎn)速，再根據(jù)變速器各擋位速比，計算換擋后輸入軸轉(zhuǎn)速：

式中：nin——換擋后輸入軸轉(zhuǎn)速；nout——輸出軸轉(zhuǎn)速；Rgear——變速器速比。

通過查發(fā)動機外特性曲線，可求得發(fā)動機最大扭矩，并根據(jù)下列公式求得換擋后最大牽引力：

式中：T——發(fā)動機最大扭矩；F——換擋后最大牽引力。根據(jù)動力學(xué)方程，換擋后擋位需滿足下列條件[1]：

在滿足式（18）所示條件的同時使得不等式兩邊偏差最小，求得換入最佳擋位。

2 整車建模與驗證

本文基于某款A(yù)MT車型進行優(yōu)化策略驗證，利用AMESIM和SIMULINK聯(lián)合仿真軟件[5]進行控制策略、算法邏輯和整車仿真模型的搭建，整車配置參數(shù)見表1。

表1 整車配置表

由于搭建整車行駛阻力模型需要用到滾阻系數(shù)、空氣阻力系數(shù)等參數(shù)，這些參數(shù)在實際工況中很難直接獲取。本文依據(jù)GB_T 12536—2017汽車滑行試驗方法進行整車滑行實驗，得到的車輛滑行系數(shù)如表2所示。

表2 整車滑行阻力系數(shù)

將滑行系數(shù)與汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)、迎風面積等參數(shù)結(jié)合可以算出滾阻系數(shù)和空氣阻力系數(shù)。

發(fā)動機萬有特性數(shù)據(jù)如圖1所示。

圖1 發(fā)動機萬有特性

2.1 模型搭建

基于SIMULINK進行算法開發(fā)、邏輯搭建等工作，最終搭建完成的協(xié)同控制策略模型如圖2所示，其中包括行駛阻力計算、道路彎度計算、擋位決策等模塊，最終輸出決策的最佳擋位。

圖2 控制策略SIMULINK模型

基于AMESIM軟件建立AMT整車物理模型，根據(jù)整車構(gòu)造加載發(fā)動機、變速器、后橋、整車、駕駛員模型和動力學(xué)模型，并輸入整車基本參數(shù)，在模型中嵌入開發(fā)的SIMULINK邏輯控制模塊，通過決策的最佳擋位控制整車模型的換擋動作，最終集成的整車模型如圖3所示。

圖3 整車模型

2.2 仿真結(jié)果

根據(jù)GB/T 27840—2011重型商用車燃油消耗量測量辦法，以發(fā)動機試驗為基礎(chǔ)，采用由市區(qū)郊區(qū)和高速組成的C-WTVC循環(huán)工況，通過計算機模擬整車在循環(huán)工況下的運行來確定車輛燃油消耗量，最終循環(huán)工況數(shù)據(jù)如表3所示，分別統(tǒng)計了市區(qū)、公路和高速三類不同的道路工況，其中平均車速，最大加速度等參數(shù)差異明顯，對比性強。

表3 C-WTVC循環(huán)工況

通過以上參數(shù)可以估計出策略優(yōu)化前后的油耗量對比，計算結(jié)果見表4。

表4 優(yōu)化前后油耗對比

協(xié)同優(yōu)化策略在市區(qū)、公路和高速的節(jié)油率分別為：7.1%、5%和0.8%，總體來說節(jié)油效果明顯。

3 結(jié)論

本文開發(fā)的控制策略可有效提高整車工況的燃油經(jīng)濟性，提升產(chǎn)品性能。該方法開發(fā)周期短、效率高，可快速實現(xiàn)控制策略的開發(fā)，并通過搭建整車物理模型對多種方案進行快速仿真驗證，規(guī)避了現(xiàn)場試驗隨機性大、周期長的缺陷。