CN109635433A - 一种改进灰色预测的混合动力汽车自适应pid动态控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,包括如下步骤:(1)建立改进灰色预测模型GM(1,1);(2)建立自适应PID控制模型;(3)建立HEV动力驱动模型;(4)以典型工况(NEDC新欧洲行驶工况)的车速要求作为输入,基于Matlab/Simulink分别建立基于改进灰色预测的自适应PID闭环控制HEV行驶仿真模型和基于常规PID闭环控制的HEV行驶仿真模型,并分别对两个模型进行对比仿真分析。本发明通过建立改进的灰色预测模型,对HEV实际车速进行有效预测,同时建立参数可自动修正的自适应PID控制器,对HEV动力***进行实时优化控制,使车速快速平稳上升,真正实现节能的目标。
Description
技术领域
本发明涉及混合动力汽车控制技术领域,特别是涉及一种改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法。
背景技术
节能与环保是当前汽车工业发展的主题,因此研究高效节能的新能源汽车就成为了热点。传统混合动力汽车(HEV)在行驶过程中因***惯性和滞后性严重影响车速的动态响应,不能满足车速响应对行驶工况的要求,并且由于HEV整车***的非线性以及车速的时变性,要通过建立精确模型进行控制很难实现。另外,传统的并联式HEV动力***控制策略并未考虑HEV实际行驶过程中控制策略的实现问题,忽略了HEV的动态特性,这些导致实际控制效果与预期差别较大,不仅不能实现能量在多能源动力***中的合理分配,甚至可能导致动力***整体效率的恶化,严重影响整车的动力性、经济性和排放性。
目前被广泛采用的控制策略大多从优化目标函数出发,或以发动机油耗最小、或以汽车排放最小、或以综合发动机油耗及电动机等效油耗最小为优化目标,对各动力子***的理论最优工作点进行计算,力求使HEV具有优良的环保与节能的性能。尽管各种控制策略的优化目标及优化方法有所侧重,但它们均较少考虑HEV的动态特性对其控制策略的反作用,其结果将可能导致HEV动态特性指标变坏,甚至出现难以实现HEV控制策略优化目标的状况。
通过采用常规的车速PID闭环控制,提高了HEV的动态特性,但过分追求HEV的动态特性,会造成HEV动力***驱动能力与其动态响应能力不足,使HEV控制策略能耗优化目标变差。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明目的是提供一种改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,对HEV动力***进行实时优化控制,使车速快速平稳上升,真正实现节能的目标;HEV车速响应有了明显提高,且动力***动态控制效果得到明显改善。
为了实现上述目的,本发明是通过如下的技术方案来实现:
本发明将改进后的灰色预测与自适应PID控制结合,并将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中,加权系数自动可调,实现了自适应PID的最优控制律。用HEV动力驱动模型输出的车速历史数据,预测未来几步的车速,并将预测车速作为反馈信号与工况设定值进行比较得出偏差,作为自适应PID控制器的输入。从而使被延迟了的被控量超前反映到控制器,同时PID控制器的输出值直接反馈回来,作为自适应PID的修正参数,使控制器提前动作,实现动力***的事先调节,从而减少超调量和加速调节过程,消除时滞对动态响应的影响,提高HEV车速响应和动力***控制效果。
本发明的一种改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,包括如下步骤:
(1)建立改进的灰色预测模型GM(1,1);
(2)建立自适应PID控制模型;
(3)建立HEV动力驱动模型;
(4)以典型工况(NEDC新欧洲行驶工况)的车速要求作为输入,分别建立基于灰色自适应PID闭环控制的HEV行驶仿真模型和基于常规PID闭环控制的HEV行驶仿真模型,并分别对两个模型进行对比仿真分析。
步骤(1)中,所述改进的灰色预测模型GM(1,1)具体的建立方法如下:
普通灰色预测序列:
GM(1,1)建模过程:
以V(0)为原始数据序列V(0)=(v(0)(1),v(0)(2),...,v(0)(n)),对V(0)进行一次累加生成操作(AGO),得到V(0)的1-AGO序列V(1)=(v(1)(1),v(1)(2),...,v(1)(n)),其中
设V(1)的紧邻均值生成序列为Z(1),其中
z(1)(k)=0.5[v(1)(k)+v(1)(k-1)],k=2,3,...,n;
发展系数a和灰色作用量b由下式求得:
其中,Vn=[v(0)(2)v(0)(3)K v(0)(n)]T。
所述普通灰色预测序列知GM(1,1)模型的预测精度取决于:
(1-1)a和b的值,而a和b的值依赖于原始序列V(0)和背景值Z(1)的构造形式;
(1-2)原GM(1,1)模型以为初始条件;根据GM(1,1)灰色模型的指数特性,利用在区间内[k,k+1]积分的方法,令
优化了背景值,根据新信息优先原理提出了以y(1)(n)为初始条件的GM(1,1)模型:
根据上式进行k+d时刻的预测,其中d为d步长,然后对累加后的数据进行还原,得到还原数据对k+d时刻的预测为:
步骤(2)中,所述自适应PID控制模型的建立方法如下:
PID离散控制式子为:
式中,Ts为采样周期,k为采样序号,Kp为比例系数,Ti为积分时间,Td为积分时间,e(k+d)为工况需求车速vr(k+d)与预测车速之间的偏差,j表示采样时刻;
设
由上式可知,Δu(k)=Kp(k)x1+Ki(k)x2+Kd(k)x3,根据已有研究成果知:
式中,np、ni、nd分别表示比例、积分、微分项的学习速度,利用符号信息近似代替由此所带来的影响通过调整学习速度来补偿。
步骤(3)中,所述HEV动力驱动模型的建立方法如下:
根据汽车理论知识,将汽车行驶方程式作变形,得出相应的HEV动力驱动模型:
其中,T为汽车需求转矩,ig为变速器传动比,i0为主减速器传动比,η表示传动***的机械效率,r表示车轮滚动半径,m表示整车质量,g表示重力加速度,f为道路滚动阻力系数,α为道路行驶时的道路坡度角,CD为行驶过程中的空气阻力系数,A为车辆迎风面积,v为车辆行驶速度,t为混合动力汽车行驶时间,δ为汽车旋转质量换算系数;
其中,上述公式中的第一项是在有坡度路面行驶才存在,第四项是在非匀速行驶条件下才存在,当车辆在水平道路上匀速行驶时是不存在上述两项阻力的。
步骤(4)中,所述基于灰色自适应PID闭环控制的HEV行驶仿真模型仿真建模时,以典型工况的车速要求作为输入,通过自适应PID控制,得出汽车行驶过程中作用于车轮的驱动力矩,并经过汽车动力驱动模型,得到实际的汽车车速,最后由所述灰色预测模型将预测车速反馈。
上述基于常规PID闭环控制的HEV行驶仿真模型仿真建模时,与灰色自适应PID闭环控制相比,常规PID闭环控制无自适应模块和灰色预测模块。
本发明所能达到的有益效果:
本发明的一种改进的灰色预测模型的自适应PID控制方法,通过建立改进的灰色预测模型,对HEV实际车速进行有效预测,同时建立参数可自动修正的自适应PID控制器,对HEV动力***进行实时优化控制,使车速快速平稳上升,真正实现节能的目标;HEV车速响应有了明显提高,且动力***动态控制效果得到明显改善。解决了HEV动态特性的提高受限于HEV动力***驱动能力和响应能力的问题。
附图说明
图1是本发明的一种改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法的工作流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
如图1所示。本发明是一种改进灰色预测的HEV动力***自适应PID动态控制方法,该方法将灰色预测与自适应PID控制结合,并将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中,加权系数自动可调,实现了自适应PID的最优控制律。用HEV动力驱动模型输出的车速历史数据,预测未来几步的车速,并将预测车速作为反馈信号与工况设定值进行比较得出偏差,作为自适应PID控制器的输入。从而使被延迟了的被控量超前反映到控制器,同时PID控制器的输出值直接反馈回来,作为自适应PID的修正参数,使控制器提前动作,实现动力***的事先调节,从而减少超调量和加速调节过程,消除时滞对动态响应的影响,提高HEV车速响应和动力***控制效果。
本发明的方法包括如下具体步骤:
1、建立改进的灰色预测模型GM(1,1)。
普通灰色预测序列:
GM(1,1)建模过程:以V(0)为原始数据序列V(0)=(v(0)(1),v(0)(2),...,v(0)(n)),对V(0)进行一次累加生成操作(AGO),得到V(0)的1-AGO序列V(1)=(v(1)(1),v(1)(2),...,v(1)(n)),其中
设V(1)的紧邻均值生成序列为Z(1),其中
z(1)(k)=0.5[v(1)(k)+v(1)(k-1)],k=2,3,...,n
发展系数a和灰色作用量b可由下式求得:
其中,Vn=[v(0)(2)v(0)(3)K v(0)(n)]T。
普通灰色预测序列可知GM(1,1)模型的预测精度取决于:(1)a和b的值,而a和b的值依赖于原始序列和背景值Z(1)的构造形式;(2)灰色微分方程模型初始条件的选取,原GM(1,1)模型以为初始条件。根据GM(1,1)灰色模型的指数特性,利用在区间内[k,k+1]积分的方法,令
优化了背景值。根据新信息优先原理提出了以y(1)(n)为初始条件的GM(1,1)模型:
根据上式进行k+d时刻的预测,然后对累加后的数据进行还原,得到还原数据对k+d时刻的预测为:
上述两种方法能各自独立的提高GM(1,1)的精度,本发明同时运用这两类改进方法,同时优化背景值和初始条件,提高GM(1,1)模型的预测精度。
2、建立自适应PID控制模型。
PID离散控制式子为:
式中,Ts为采样周期,k为采样序号,Kp为比例系数,Ti为积分时间,Td为积分时间,e(k+d)为工况需求车速vr(k+d)与预测车速之间的偏差,j表示采样时刻;
若设
由上式可知,Δu(k)=Kp(k)x1+Ki(k)x2+Kd(k)x3,根据已有研究成果可知:
式中,np、ni、nd分别表示比例、积分、微分项的学习速度,通常未知,利用符号信息近似代替,由此所带来的影响可通过调整学习速度来补偿。
3、建立HEV动力驱动模型。
参考汽车理论,将汽车行驶方程式作变形,得出相应的HEV动力驱动模型。
其中,T为汽车需求转矩,ig为变速器传动比,i0为主减速器传动比,η表示传动***的机械效率,r表示车轮滚动半径,m表示整车质量,g表示重力加速度,f为道路滚动阻力系数,α为道路行驶时的道路坡度角,CD为行驶过程中的空气阻力系数,A为车辆迎风面积,v为车辆行驶速度;t为混合动力汽车行驶时间,δ为汽车旋转质量换算系数。其中上述公式中的第一项和第四项是在特定行驶条件下才存在的,当车辆在水平道路上匀速行驶时是不存在上述两项阻力的。
4、以NEDC(新欧洲行驶工况)典型工况的车速要求作为输入,基于Matlab/Simulink分别建立基于灰色自适应PID闭环控制的HEV行驶仿真模型和基于常规PID闭环控制的HEV行驶仿真模型,并分别对两个模型进行对比仿真分析。
基于灰色自适应PID控制的HEV行驶模型仿真建模时,以NEDC(新欧洲行驶工况)典型工况的车速要求作为输入,通过自适应PID控制,得出汽车行驶过程中作用于车轮的驱动力矩,并经过汽车动力驱动模型,得到实际的汽车车速,最后由改进的灰色预测模型将预测车速反馈。常规PID控制闭环仿真无自适应模块和灰色预测模块,其它类似。选取NEDC工况中一段,要求汽车车速在4s内从0加速到4.17m/s。控制***的性能指标为:上升时间tr<4s,最大超调量Mp<5%,稳态误差eεε<2%。车辆参数取自Cruise软件中某车型。具体实施例子如下:
针对上述工况段,调整两种PID控制器参数,设定灰色自适应PID控制器Kp=580,Ki=2,Kd=10,常规PID控制器Kp=1700,Ki=0.8,Kd=10,此时灰色自适应PID控制能达到与常规PID控制一样的效果,HEV实际车速均能在2s内加速到设定车速,且满足控制***性能指标。但是对比此时所需的总输入力矩,采用灰色自适应PID控制时,所需总输入力矩瞬时达到最大值3.25kN·m后,经较小波动在2s内逐渐降为0;采用常规PID控制时,所需总输入力矩瞬时达到最大值7.67kN·m后,在2s内迅速降为0。虽然两种PID控制均实现了HEV车速的动态响应,满足了工况要求,但采用常规PID控制时,对瞬时转矩的需求过大,已超出发动机及电动机的驱动能力,在实际中难以实现,而采用灰色自适应PID控制时,大大降低了对HEV动力驱动***的要求。
再针对同一工况段,当设定两种PID控制器参数相同时,都为Kp=580,Ki=2,Kd=10时,采用常规PID控制的HEV实际车速响应曲线上升时间超过4s,不能满足急加速工况的要求。
综上所述,通过在Matlab/Simulink平台建模仿真,通过调整灰色自适应PID控制器和常规PID控制器的参数,两种控制器均可以提高HEV实际车速的动态响应特性,满足实际工况的需求车速,而采用灰色自适应PID控制在实现车速动态响应的同时,大幅降低了对HEV动力***的要求,满足HEV动力***的驱动能力,优于常规PID控制。故采用灰色预测的HEV动力***自适应PID动态控制方法能够提高HEV车速响应速度,降低对混合动力汽车动力***驱动能力的要求,提高了混合动力汽车动力***控制效果,有利于提高混合动力汽车整车动力性、经济性和排放性。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)建立改进的灰色预测模型GM(1,1);
(2)建立自适应PID控制模型;
(3)建立HEV动力驱动模型;
(4)以典型工况的车速要求作为输入,分别建立基于灰色自适应PID闭环控制的HEV行驶仿真模型和基于常规PID闭环控制的HEV行驶仿真模型,并分别对两个模型进行对比仿真分析。
2.根据权利要求1所述的改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,其特征在于,步骤(1)中,所述改进的灰色预测模型GM(1,1)具体的建立方法如下:
普通灰色预测序列:
GM(1,1)建模过程:
以V(0)为原始数据序列V(0)=(v(0)(1),v(0)(2),...,v(0)(n)),对V(0)进行一次累加生成操作(AGO),得到V(0)的1-AGO序列V(1)=(v(1)(1),v(1)(2),...,v(1)(n)),其中
设V(1)的紧邻均值生成序列为Z(1),其中
z(1)(k)=0.5[v(1)(k)+v(1)(k-1)],k=2,3,...,n;
发展系数a和灰色作用量b由下式求得:
其中,Vn=[v(0)(2) v(0)(3) K v(0)(n)]T。
3.根据权利要求2所述的改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,其特征在于,所述普通灰色预测序列知GM(1,1)模型的预测精度取决于:
(1-1)a和b的值,而a和b的值依赖于原始序列V(0)和背景值Z(1)的构造形式;
(1-2)原GM(1,1)模型以为初始条件;根据GM(1,1)灰色模型的指数特性,利用在区间内[k,k+1]积分的方法,令
优化了背景值,根据新信息优先原理提出了以y(1)(n)为初始条件的GM(1,1)模型:
根据上式进行k+d时刻的预测,其中d为步长,然后对累加后的数据进行还原,得到还原数据对k+d时刻的预测为:
4.根据权利要求3所述的改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,其特征在于,步骤(2)中,所述自适应PID控制模型的建立方法如下:
PID离散控制式子为:
式中,Ts为采样周期,k为采样序号,Kp为比例系数,Ti为积分时间,Td为积分时间,e(k+d)为工况需求车速vr(k+d)与预测车速之间的偏差,j表示采样时刻;
设
由上式可知,Δu(k)=Kp(k)x1+Ki(k)x2+Kd(k)x3,根据已有研究成果知:
式中,np、ni、nd分别表示比例、积分、微分项的学习速度,利用符号信息近似代替由此所带来的影响通过调整学习速度来补偿。
5.根据权利要求1所述的改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,其特征在于,步骤(3)中,所述HEV动力驱动模型的建立方法如下:
根据汽车理论知识,将汽车行驶方程式作变形,得出相应的HEV动力驱动模型:
其中,T为汽车需求转矩,ig为变速器传动比,i0为主减速器传动比,η表示传动***的机械效率,r表示车轮滚动半径,m表示整车质量,g表示重力加速度,f为道路滚动阻力系数,α为道路行驶时的道路坡度角,CD为行驶过程中的空气阻力系数,A为车辆迎风面积,v为车辆行驶速度,t为混合动力汽车行驶时间,δ为汽车旋转质量换算系数;
其中,上述公式中的第一项是在有坡度路面行驶才存在,第四项是在非匀速行驶条件下才存在,当车辆在水平道路上匀速行驶时是不存在上述两项阻力的。
6.根据权利要求1所述的改进灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,其特征在于,步骤(4)中,所述基于灰色自适应PID闭环控制的HEV行驶仿真模型仿真建模时,以典型工况的车速要求作为输入,通过自适应PID控制,得出汽车行驶过程中作用于车轮的驱动力矩,并经过汽车动力驱动模型,得到实际的汽车车速,最后由所述灰色预测模型将预测车速反馈。
7.根据权利要求6所述的灰色预测的混合动力汽车自适应PID动态控制方法,其特征在于,
所述基于常规PID闭环控制的HEV行驶仿真模型仿真建模时,与灰色自适应PID闭环控制相比,常规PID闭环控制无自适应模块和灰色预测模块。
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