基于预测行驶工况动态寻优的车辆自动变速器越级换挡决策方法

本发明涉及汽车自动变速器控制系统，特别是涉及一种基于预测行驶工况动态寻优的车辆自动变速器越级换挡决策方法。

背景技术：

1、自动变速箱挡位的优化控制是重型商用车调节发动机运行工况点分布，实现动力性、经济性和驾驶舒适性多目标折中的重要环节。

2、重型商用车由于车辆载荷变化范围大，行驶环境复杂，更加注重燃油经济性等特征，与其匹配的自动变速器的挡位数量往往较多。挡位数量多一方面能使车辆表现更好的牵引性能，提高车辆的加速和爬坡能力，另一方面可以增加发动机在低燃油消耗率区工作的概率，从而降低商用车的运输成本。

3、但是，重型商用车自动变速器的挡位数量较多在带来优点的同时也带来了一些不利影响，例如在相同的车速变化区间内，具有更多挡位的重型商用车比普通汽车换挡次数更多，换挡更频繁。目前，重型商用车匹配的自动变速器多为电控机械式自动变速器(amt)，由于amt在换挡过程中存在动力中断，频繁换挡会带来动力损失问题，这种动力损失在车辆行驶在坡道中时会尤为严重，另外换挡频繁还会导致驾驶员的驾驶舒适性大大降低。因此当车速急速变化时车辆维持在某一挡位的时间较短，发动机工作于该挡位下的优势转速区间的时间也较短，与频繁换挡造成的不利影响相比，如果此时一次换挡可以跨越几个挡位，则可以减少换挡次数从而减少换挡过程中的动力损失，另外还可以提高驾驶员的驾驶舒适性。

4、越级换挡在减少换挡次数，减少动力损失上显有成效，但在每一次越级换挡后，发动机的转速工作区间相对于逐级换挡被拉大，这可能带来的隐患是部分转速区间下燃油消耗率和扭矩出现恶化，具体与否取决于发动机的扭矩特性和油耗特性。因此越级换挡的决策至关重要，其需要综合考虑车辆的燃油经济性、动力性和驾驶员的驾驶舒适性，以做出合理且满足预期的决策结果。

5、目前越级换挡的决策方法多是基于规则的决策方式。譬如，文献(丛晓妍.重卡amt自动换挡策略及关键参数研究[d].山东大学,2017.)以加速度为依据建立起了不同载荷下的越级换挡决策方法，通过在不同载荷下标定形成不同的加速度规则，来决策是否越级换挡。车辆加速度表征了车辆速度变化的快慢，在加速度较大时车速变化快，车辆维持在某一挡位的时间短，此时的确适合越级换挡，因此根据加速度建立规则来指导越级换挡的决策是一种可行方案，但是加速过程的加速度受车辆载荷及挡位的影响很大，若通过标定不同载荷下的加速度阈值来作为决策依据，会导致工作量大，且标定过程的优化目标过于主观，可能导致标定结果未能实现预期提升动力性、减少动力损失的目标。因此，若试图从车辆纵向动力学理论出发，综合对比越级换挡与逐级换挡在经济性、动力性、驾驶舒适性上的表现，发明一种基于模型的越级换挡决策方法，对于解决重型商用车多挡位amt逐级换挡带来的问题具有重要意义。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对现有技术中存在的越级换挡决策过程复杂，标定工作量大的问题，而提供一种基于预测行驶工况动态寻优的车辆自动变速器越级换挡决策方法。需要说明的是，换挡逻辑模块的功能是解决车辆在行驶过程中何时换挡，换到几挡的问题，其根据实时的驾驶员油门踏板开度、车速、实际挡位等信息，来判断当前车辆行驶状况是否满足了换挡条件。本发明针对的是加速过程中的越级换挡行为，且设定越级等级为1级，即一次性换2挡。所以，本发明判断当前车辆行驶状况是否满足了升挡条件。在本发明中，决定是越级换挡还是逐级换挡，是通过对比车辆在不同方案下的经济性、动力性、驾驶舒适性上的综合表现，具体是以在相同的时间内比较不同方案的综合性能优劣(在本专利中用成本函数，cost function表达)进行决策的。具体的，在经济性层面，以预测行驶工况内的百公里油耗为量化指标；在动力性层面，以预测行驶工况内的终端车速为量化指标；在驾驶舒适性上，通过给予逐级换挡方案一定的频繁换挡惩罚为量化指标。最终目标函数j是预测行驶工况内的百公里油耗、终端车速、频繁换挡惩罚的加权和。其中，各量化指标有各自对应的权重系数，可以方便实现预期优化方向的越级换挡决策。

2、为实现本发明的目的所采用的技术方案是：

3、一种基于预测行驶工况动态寻优的车辆自动变速器越级换挡决策方法，包括以下步骤：

4、步骤一，在某一时刻t0，越级换挡决策模块接受到换挡逻辑模块发送的值为1的换挡使能信号，越级换挡决策模块被使能，开始计算；

5、步骤二，越级换挡决策模块计算未来行驶工况的预测终止时刻tf；

6、步骤三，求得预测终止时刻tf后，越级换挡决策模块开始计算这段预测时间内越级换挡方案和逐级换挡方案的目标函数j，越级换挡方案的目标函数为joverride，逐级换挡方案的目标函数为jstep；

7、步骤四，若越级换挡方案的目标函数joverride小于逐级换挡方案的目标函数jstep，则越级换挡决策模块决策出需要越级换挡，输出值为1的越级换挡使能信号于换挡逻辑模块；若越级换挡方案的目标函数joverride大于逐级换挡方案的目标函数jstep，则越级换挡决策模块决策出需要逐级换挡，输出值为0的越级换挡信号于换挡逻辑模块，换挡逻辑模块在接受到不同值的越级换挡使能信号后，便开始采取相对应的升挡措施，越级升挡或是逐级升挡，最终输出相对应的目标挡位。

8、在上述技术方案中，所述步骤一中，若在t0时刻换挡逻辑模块判断满足了升挡条件，则开始发送值为1的换挡使能信号给越级换挡决策模块，以使能越级换挡决策模块；在其它未满足升挡条件的时刻，换挡使能信号值为0，无法使能换挡决策模块。

9、在上述技术方案中，所述步骤二中，终止时刻tf通过以下步骤计算：

10、通过时刻t0的车速v0计算预测初始时刻t0+x的车速车速v0可直接实时获取，为方便计算，时刻t0到时刻t0+x的动力中断过程中因车速下降导致的风阻变小量忽略不计，直接用车速v0计算出的空气阻力作为未来xs动力中断时的空气阻力，则有：

11、

12、式中，δ为旋转质量系数，其主要与车重、车轮、发动机飞轮转动惯量以及变速器传动比有关，m为车辆质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，θ为道路坡度，cd为风阻系数，a为迎风面积；

13、利用车辆纵向动力学方程迭代求解再进一步求解v(t)：

14、车辆纵向动力学方程为：

15、

16、其中，δ为旋转质量系数，te(t)为t时刻发动机输出扭矩，ig为挡位n+1下的传动比，i0为主减速器传动比，η为传动系统传动效率，r为车轮滚动半径，v(t)为t时刻车速，单位m/s，在预测初始时刻t0+x，为t时刻加速度；

17、每一次迭代求解过程中，车速v(t)的计算方式为：

18、

19、其中，dt为车速迭代求解的迭代步长；

20、发动机输出扭矩te(t)是由油门踏板操纵表达的参数，油门踏板的预测模型为：

21、

22、式中，α(t)为油门踏板信息，α(0)为预测初始时刻的油门踏板开度，可直接实时获取，等于换挡逻辑模块在时刻t0所采集到的油门开度，αc为初始时刻的油门开度变化率，根据α(0)实时求得，等于(α(0)-α(0-δt))/δt，δt为换挡逻辑模块的调度周期，α(0-δt)为时刻(t0-δt)采集到的油门开度。μ为衰减率，定义为μ＝αc/(2t′f)，其中t′f为油门开度预测的终止时间，油门开度预测算法的离散步长ts与车速的迭代步长dt相同；

23、发动机输出扭矩te(t)还取决于发动机转速ne(t)，有：

24、te(t)＝f(ne(t)，α(t))

25、发动机转速ne(t)可通过每一次迭代过程的车速v(t)计算求得，有：

26、

27、式中，ig为逐级换挡方案的挡位对应的传动比，即n+1挡对应的传动比，i0为主减速器传动比，r为车轮滚动半径，0.1047为π/30的结果，π为圆周率。

28、在每一次车速迭代时都会将车速结果v(t)与n+1挡升n+2挡的车速阈值v(n+1)-(n+2)作比较，直到某一次迭代结束后，车速结果v(t)≥v(n+1)-(n+2)，记录从开始迭代至此时的迭代次数m，则时刻tf-x便可求得，为：tf-x＝m*dt+t0+x；

29、从而，得到预测终止时刻tf：tf＝m*dt+t0+x+x。

30、在上述技术方案中，步骤三中，目标函数的具体表达式为：

31、

32、式中，jeco为百公里油耗，为终端车速，jshift为针对逐级换挡方案的换挡惩罚，本发明中设jshift为1，越级换挡方案的jshift为0，分别为经济性、动力性、驾驶舒适性的权重系数。

33、在上述技术方案中，迭代计算完成后，在预测终止时刻tf，可得到越级换挡方案的终端车速

34、在上述技术方案中，

35、式中，qfuel(t)为t时刻到t+dt时刻时间范围内发动机所消耗的燃油，单位为g，ldist(t)为t时刻到t+dt时刻时间范围内车辆所行驶的里程，单位为m。

36、在上述技术方案中，对于越级换挡方案，在预测时间范围内一直保持着驱动状态，以驱动过程的动力学和能效模型完成迭代计算并带入jeco表达式中，即可求得越级换挡方案下的jeco，越级换挡方案下的ig为n+2挡对应的传动比。

37、在上述技术方案中，对于逐级换挡方案，在预测时间范围内存在驱动过程和非驱动过程，将驱动过程和非驱动过程对应动力学和能效模型完成迭代计算并带入表达式jeco中，即可求得逐级换挡方案下的jeco，逐级换挡方案下的ig为n+1挡对应的传动比。

38、在上述技术方案中，在预测时间范围内，针对驱动过程，有动力学和能效模型：

39、

40、在上述技术方案中，在预测时间范围内，针对非驱动过程，有动力学和能效模型：

41、

42、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

43、1)本发明提出了通过比较未来时间窗口内，基于动力学和能效模型滚动预测的不同换挡策略的收益对比进行越级换挡决策的思路，有效考虑了换挡过程驱动力中断造成的动力性损失问题，使越级换挡的决策针对性更强。

44、2)提出了未来时间窗口内综合动力性、经济性，以及驾驶舒适性的多目标成本函数，进行实现基于模型自动寻优的思路，有效解决了传统算法依赖于大量换挡表格(map)标定且适应性弱的问题。