CN113859214B - 混合动力***发动机动态能效控制方法及装置 - Google Patents

混合动力***发动机动态能效控制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种混合动力***发动机动态能效控制方法及装置，通过全局优化算法能够针对复杂行驶工况求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，作为控制轨迹参考值，基于控制轨迹参考值采用瞬时优化算法对发动机燃烧模式进行实时控制，以整车能耗与排放为目标，确定当前状态下最优的燃烧模式，提高发动机燃烧模式决策的最优性与鲁棒性，通过对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制，使发动机在稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式之间进行最优切换，实现了对发动机燃烧模式的智能化和精细化控制，提升了混合动力***的节能减排效果。

Description

混合动力***发动机动态能效控制方法及装置
技术领域
本发明涉及发动机控制技术领域，尤其涉及一种混合动力***发动机动态能效控制方法及装置。
背景技术
随着节能减排理念的逐步深入，先进的混合动力专用发动机将搭载稀薄燃烧技术，这种混合动力发动机具备当量比燃烧和稀薄燃烧两种燃烧模式，在对混合动力***进行控制时，必须考虑发动机的燃烧模式选择。
目前针对双模式稀薄燃烧发动机的控制方法大多基于门限逻辑层面，不具备基于实时交通信息对发动机燃烧模式进行动态寻优的能力，使得发动机高效燃烧的优势难以充分发挥。且发动机在混动工作模式下会出现燃烧模式的频繁浓稀切换，这个过程中发动机会频繁在空燃比过渡区域(即1.3≤lambda≤1.6)运行，导致油耗和排放恶化。
对于具备稀薄燃烧和当量比燃烧双燃烧模式的混合动力专用发动机，可以分别在两种燃烧模式对应的发动机万有特性图(MAP)下工作，其发动机MAP具有显著的“非凸”特性，大大提升了能效优化的复杂度。而现有的能量管理优化算法恰恰不考虑双燃烧模式混合动力专用发动机的燃烧特性，不存在发动机燃烧模式优化选择和动态切换的问题，即发动机仅在单一MAP下工作，所以这类能量管理策略无法处理搭载双燃烧模式发动机的混合动力能量管理问题。
因此，现在亟需一种能够兼顾发动机当量比燃烧模式与稀薄燃烧模式最优切换的混合动力***发动机动态能效控制方法来解决上述问题。
发明内容
本发明提供一种混合动力***发动机动态能效控制方法及装置，用以解决现有技术中能量管理优化算法无法处理当量比燃烧模式与稀薄燃烧模式最优切换问题的缺陷。
第一方面，本发明提供一种混合动力***发动机动态能效控制方法，该方法包括：
在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值；
获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***的动力源状态信息；
将所述动力源状态信息和所述控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值；
获取发动机当前时刻下的燃烧模式实际值，判断所述当前燃烧模式实际值与所述最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式；
根据所述电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制。
根据本发明提供的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值，包括：
构建混合动力***模型；其中，所述混合动力***模型包括具备稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式的双燃烧模式发动机模型、电池模型以及传动***模型；
获取全局驾驶工况信息，将所述全局驾驶工况信息作为输入数据，以电池模型的电池SOC值为状态变量，以所述双燃烧模式发动机模型的发动机输出功率、燃烧模式以及传动***模型的电机转矩为控制变量，构建以混合动力***能耗最小为目标的优化函数；
对所述优化函数施加动力***零部件约束条件和/或发动机全局污染物总排放量约束条件，构建得到动态规划模型；
在滚动时域内，通过所述动态规划模型求解最优控制轨迹，将得到的全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹输出，得到控制轨迹参考值。
根据本发明提供的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，所述发动机排放特性约束条件包括：双燃烧模式发动机在整个循环工况内的NOx排放量约束条件、双燃烧模式发动机在整个循环工况内的HC排放量约束条件以及双燃烧模式发动机在整个循环工况内的CO排放量约束条件。
根据本发明提供的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，所述双燃烧模式发动机在整个循环工况内的NOx排放量约束条件为：
Figure BDA0003285722310000031
所述双燃烧模式发动机在整个循环工况内的HC排放量约束条件为：
Figure BDA0003285722310000032
所述双燃烧模式发动机在整个循环工况内的CO排放量约束条件为：
Figure BDA0003285722310000041
其中，BSNOx(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时NOx排放量，BSHC(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时HC排放量，BSCO(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时CO排放量，Δt为时间步长
根据本发明提供的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，所述动力源状态信息包括发动机燃烧模式误差、瞬时驱动功率需求值、当前发动机转速、当前发动机转矩以及动力电池SOC值。
根据本发明提供的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，根据所述电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制，包括：
获取电流转矩分量实际值，将所述电流转矩分量给定值与所述电流转矩分量实际值作差，得到电流转矩分量差值，将所述电流转矩分量差值输入电流转矩分量PI调节器进行电流转矩分量调控；
根据所述发动机节气门开度和所述发动机空燃比给定值，分别控制发动机的节气门和燃料供给量。
第二方面，本发明还提供一种混合动力***发动机动态能效控制装置，该装置包括：
全局优化模块，用于在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值；
状态量获取模块，用于获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***的动力源状态信息；
瞬时优化模块，用于将所述动力源状态信息和所述控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值；
模式控制模块，用于获取发动机当前时刻下的当前燃烧模式实际值，判断所述当前燃烧模式实际值与所述最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式；
协同控制模块，用于根据所述电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制。
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述混合动力***发动机动态能效控制方法的步骤。
第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述混合动力***发动机动态能效控制方法的步骤。
第五方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述混合动力***发动机动态能效控制方法的步骤。
本发明提供的混合动力***发动机动态能效控制方法及装置，通过全局优化算法能够针对复杂行驶工况求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，作为控制轨迹参考值，基于控制轨迹参考值采用瞬时优化算法对发动机燃烧模式进行实时控制，以整车能耗与排放为目标，确定当前状态下最优的燃烧模式，提高发动机燃烧模式决策的最优性与鲁棒性，通过对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制，使发动机在稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式之间进行最优切换，实现了对发动机燃烧模式的智能化和精细化控制，提升了混合动力***的节能减排效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的混合动力***发动机动态能效控制方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的混合动力***发动机动态能效控制方法的流程示意图之二；
图3是双燃烧模式混合动力***底层控制器的优化求解原理示意图；
图4是本发明提供的混合动力***发动机动态能效控制装置的结构示意图；
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1和图2示出了本发明提供的混合动力***发动机动态能效控制方法，该方法包括：
S110：在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值。
此过程主要实现滚动时域内的全局优化，需要输入全局驱动功率需求、电池SOC起始值和终端值，在发动机全局污染物总排放量约束下，以混合动力***能耗最小为目标，求解全局最优燃烧模式，输出发动机燃烧模式全局最优控制轨迹的参考值。
S120：获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹的实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***中的动力源状态信息。
本实施例中动力源状态信息包括发动机燃烧模式误差、瞬时驱动功率需求值、当前发动机转速、当前发动机转矩以及动力电池SOC值等信息。
S130：将动力源状态信息和控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值。
本实施例中瞬时优化算法在求解时，以混合动力***能耗最小为目标。
S140：获取发动机当前时刻下的当前燃烧模式实际值，判断当前燃烧模式实际值与最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式。
该步骤通过判断当前燃烧模式实际值与最优燃烧模式给定值是否一致，从而确定是否有运转模式切换需求，有模式切换需求时，需要先将混动模式切换为串联模式，然后再进行稀薄燃烧模式与当量比燃烧模式之间的切换。
S150：根据电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制。
可以理解的是，本实施例中提到的全局优化算法可以采用动态规划算法和庞氏极小值原理等全局优化方案实现，通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹的环节，具体在顶层控制器中完成，利用瞬时优化算法实现燃烧模式控制以及电机、发动机空燃比和节气门开度协同控制的环节具体在底层控制器中完成。
在本实施例中，全局优化算法采用动态规划算法实现，动态规划(DynamicProgramming，DP)算法作为一种全局优化方法，已广泛应用于汽车控制领域。由于DP算法需要预知全局工况信息，全局工况信息可以通过现有的智能交通***(ITS)、智能网联信息、GPS、数字地图以及工况预测方法获取。
由于DP算法求解的是全局最优解，其运行速度较慢，因此本实施例采用分层控制方法，用于指导底层控制器跟随全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹。
具体地，采用动态规划算法对全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹进行求解的过程，包括：
首先，构建混合动力***模型；其中，混合动力***模型包括具备稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式的双燃烧模式发动机模型、电池模型以及传动***模型；
双燃烧模式发动机模型的表达式如下：
Figure BDA0003285722310000081
其中，kp为燃烧模式切换的燃料惩罚系数，当燃烧模式切换过程完成后，kp设为1。qBSFC为燃料消耗率，单位为g/kWh。TICE、ωICE、MICE和PICE分别表示发动机的转矩、速度、燃烧模式和输出功率，Fst为启动过程产生的油耗惩罚，可以根据实验结果确定，Λ为发动机启动过程标识符，其表达式如下：
Figure BDA0003285722310000082
其中，t为时间。当发动机处于启动过程中Λ为1，启动完成或停机状态则Λ为0。
电池模型的表达式如下：
Figure BDA0003285722310000091
Figure BDA0003285722310000092
Pbat＝UocIbat-RbatIbat 2 (5)
其中，SOC和SOC0分别为电池的电流和初始充电状态，C为电池组的容量。t为时间，Ibat、Uoc分别为电池组的电流和开路电压，Rbat为电池电阻，Pbat为电池功率。
传动***模型的表达式如下：
Figure BDA0003285722310000093
当离合器接合时，存在：
Teng+Tmot+TISG＝T (7)
Weng＝Tmot＝WISG＝W (8)
当离合器断开时，存在：
Teng＝TISG，Tmot＝T (9)
Weng＝WISG，Wmot＝W (10)
此外，还存在：
PISG+Pmot＝Pbat/μ (11)
其中，其中T、W、P分别表示转矩、转速和功率。不带角标的T表示驱动轴上最终输出的转矩，W表示驱动轴的转速。角标eng、mot、ISG、bat分别表示发动机、驱动电机、启动/发电机、电池。μ为电池的充放电效率，r表示车轮半径，v、m、A分别表示车速、总质量和迎风面积，f表示滚动阻力系数，σ表示道路倾斜度，g表示重力加速度，ρ和CD分别表示空气密度和空气阻力系数。
根据通过预先构建的全局驾驶工况，采用逆序迭代法求解使成本函数最小的最优控制律。本实施例考虑实际车辆传动***响应时间，将对速度信号的采样时间设为T＝10s，采用逆向动态求解算法，将采样的速度曲线离散成N份，从第N步开始向前逐步计算。本实施例将发动机的运行策略设计为沿最优燃油消耗曲线运行，即在给定输出功率的情况下，发动机的转矩和转速可以唯一确定。
然后，将全局驾驶工况信息，即所需的速度和转矩，作为输入数据，以电池模型的电池SOC值为状态变量x(n)，以双燃烧模式发动机模型的发动机输出功率PICE、燃烧模式MICE以及传动***模型的驱动电机转矩Tmot为控制变量u(n)，即：
x(n)＝SOC(n) (12)
u(n)＝[PICE(n),MICE(n),Tmot(n)]T (13)
通过上述信息，可以构建得到以混合动力***能耗最小为目标的优化函数，该优化函数的表达式为：
Figure BDA0003285722310000101
其中，J(x,u,t)为混合动力***能耗，PICE(n)为发动机输出功率，BSFC(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时燃油消耗量，Δt为时间步长。
之后，对能耗约束优化函数施加***零部件约束条件和/或发动机全局污染物总排放量约束条件，构建得到动态规划模型；本实施例采用***零部件约束条件和发动机全局污染物总排放量约束条件对优化函数进行约束。
一方面，对上述优化函数施加***零部件约束条件，如下：
ωICE_min≤ωICE(n)≤ωICE_max (15)
TICE_min≤TICE(n)≤TICE_max (16)
ωmot_min≤ωmot(n)≤ωmot_max (17)
Tmot_min≤Tmot(n)≤Tmot_max (18)
-Pbat_Cmax≤Pbat(n)≤Pbat_Dmax (19)
SOCmin≤SOC(n)≤SOCmax (20)
其中，ωICE、ωmot分别表示发动机的转速和电机的转速，TICE、Tmot分别表示发动机的转矩和电机的转矩。下标min和max分别表示每个变量的最小值和最大值。Pbat为电池输出功率，Pbat_Cmax、Pbat_Dmax分别表示电池最大充、放电功率。
对上述优化函数额外施加针对发动机排放特性的约束条件，以保证双燃烧模式发动机在整个循环工况内的总排放量在规定限值以下，此部分具体约束条件如下：
Figure BDA0003285722310000111
Figure BDA0003285722310000112
Figure BDA0003285722310000113
其中，BSNOx(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时NOx排放量，BSHC(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时HC排放量，BSCO(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时CO排放量，Δt为时间步长。
最后，在滚动时域内，通过动态规划模型求解得到发动机燃烧模式全局最优控制轨迹的参考值。
由于全程工况是随时间变化的，动态规划算法不能只进行一次，需要每隔一段时间重复计算并进行更新。即在滚动时域内进行DP运算，实现对最优发动机燃烧模式的参考控制轨迹进行定时更新。
在获得最优发动机燃烧模式控制轨迹的参考值后，进一步将最优发动机燃烧模式控制轨迹的参考值输入底层控制器进行优化求解，底层控制器的瞬时优化求解可以采用强化学习、模型预测控制等方案实现，比如可以采用DQN算法、DDPG算法、A3C算法、PPO算法等。
参见附图3，本实施例以DQN算法为例，对底层控制器的优化求解方案进行详细说明。需要说明的是，图3中带箭头的线段表示信号流传递，两个横线的线段表示电气连接，三个横线的线段表示机械连接。
首先建立DQN框架，本实施例的DQN算法采用两个神经网络，分别是当前值Q网络和目标值
Figure BDA0003285722310000121
网络。它们是两个结构完全一致但参数不同的全连接网络，其参数分别用θ和θ-表示，通过训练可以建立其输出Q值与状态及动作之间的映射关系。DQN的损失函数定义为当前值Q网络和目标值
Figure BDA0003285722310000122
网络输出的Q值之差，如下所示：
Figure BDA0003285722310000123
Figure BDA0003285722310000124
其中，Q为智能体动作at的期望价值函数，即在状态st下执行at动作预计获得的价值，rt为实际价值，t为时间步，α为学习率，γ为对未来潜在奖励的衰减率。
在不损失经验多样性的前提下，优先使用具有较大回报的经验，进一步提高经验数据的利用率，为此，本实施例引入了排序优先经验回放算法。定义时序误差δ(t)、经验优先级pt和采样概率p(t)如下：
Figure BDA0003285722310000125
pt＝1/rank(t) (27)
Figure BDA0003285722310000126
其中，rank(t)为时序误差按绝对值由大到小排序后的序号，n为记忆存储空间的大小，β为控制优先采样的程度，取值为[0,1]，当β＝0时表示均匀采样。
以混合动力***作为环境，与能量管理智能体进行交互。在奖励函数设计方面，底层控制器以能耗与排放最小为目标，同时兼顾电池SOC值在指定范围内。由于以上两者均为对***产生不利影响的指标，因此在定义奖励函数时，均设置为惩罚系数，即设为负值，惩罚权重分别用a、b、c表示，如下式所示：
r＝-(a(Fuel_cont)+b(NOx_out)+c(SOC_difft)2) (29)
式中：r为奖励，Fuel_cont为动作at持续时间内的燃油消耗量，NOx_outt为动作at持续时间内的NOx排放量，SOC_diff为电池SOC实际值与参考值之差。
提供给智能体用于决策的状态信息包括发动机燃烧模式实际值、动力电池SOC值、瞬时驱动功率需求值以及当前发动机功率信息。
根据顶层控制器输出的发动机燃烧模式控制轨迹的参考值，定义燃烧模式误差
Figure BDA0003285722310000131
具体地，燃烧模式误差
Figure BDA0003285722310000132
定义为发动机燃烧模式t时刻实际值
Figure BDA0003285722310000133
与参考值在t+1时刻的值
Figure BDA0003285722310000134
之差，即：
Figure BDA0003285722310000135
由此可定义混合动力***模型的状态空间S，其表达式如下：
Figure BDA0003285722310000136
其中，SOCt表示动力电池SOC值，
Figure BDA0003285722310000137
表示燃烧模式误差，
Figure BDA0003285722310000138
表示瞬时驱动功率需求值，
Figure BDA0003285722310000139
表示当前发动机转速，
Figure BDA00032857223100001310
表示转矩。
底层控制器的输出用于调整混合动力发动机的燃烧模式，因此定义DQN瞬时优化算法的动作变量为：最优燃烧模式参考值MICE(可以通过argmax算法获得)、矢量控制的电流转矩分量给定值Iq、发动机节气门开度θthrtl以及空燃比给定值λ。能量管理策略的动作空间A如下式所示：
A＝[MICE,Iq,θthrtl,λ] (32)
之后，判断最优燃烧模式参考值MICE与实际值是否一致，若一致，则不进行切换；若不一致，则进行燃烧模式切换。若进行燃烧模式切换，则先将混合动力运行模式调整为串联模式。将瞬时优化算法输出的电流转矩分量Iq的给定值与实际值作差后，输入电流转矩分量PI调节器，配合电流励磁分量PI调节器、电流传感器、变频器以及SVPVM算法，可以实现永磁同步电机的控制，具体控制原理为现有方案，在此不做过多赘述。永磁同步电机与双模式混合动力专用发动机之间通过曲轴位置/转速传感器连接。
根据输出的节气门开度θthrtl和空燃比给定值λ，分别控制节气门和燃料供给量。空燃比给定值最终用于调控喷油器，节气门开度最终用于调控双模式混合动力专用发动机，实际应用时还通过氧传感器检测氧含量。
通过控制电机，将发动机转速调整至给定燃烧模式所对应的高效转速区间；通过控制空燃比，使发动机运行于指定燃烧模式；通过控制节气门开度，将发动机转速调整至给定燃烧模式所对应的高效转矩区间。上述方案在优化整车能耗的前提下，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制，实现发动机在稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式之间切换。
需要说明的是，本发明给出的上述方案顶层控制器采用动态规划算法实现，底层控制器采用深度强化学习算法实现，在实际应用过程中也可以采用其他全局优化算法与瞬时优化算法的组合方式。
由此可见，本发明实施例提供的混合动力***发动机动态能效控制方法，根据全局交通信息控制发动机在稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式之间进行动态切换，实现发动机最优能效与排放控制。通过带有发动机全局污染物排放量约束的全局优化算法，能够针对复杂行驶工况求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，作为控制轨迹参考值，基于控制轨迹参考值采用瞬时优化算法对发动机燃烧模式进行实时控制，以整车能耗与排放为目标，确定当前状态下最优的燃烧模式，提高发动机燃烧模式决策的最优性与鲁棒性，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制，使发动机运行于稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式之间进行最优切换，实现了对发动机燃烧模式的智能化和精细化控制，提升了混合动力***的节能减排效果。
下面对本发明提供的混合动力***发动机动态能效控制装置进行描述，下文描述的混合动力***发动机动态能效控制装置与上文描述的混合动力***发动机动态能效控制方法可相互对应参照。
图4示出了本发明实施例提供的混合动力***发动机动态能效控制装置，该装置包括：
全局优化模块410，用于在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值；
状态量获取模块420，用于获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***的动力源状态信息；
瞬时优化模块430，用于将动力源状态信息和控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值；
模式控制模块440，用于获取发动机当前时刻下的当前燃烧模式实际值，判断当前燃烧模式实际值与最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式；
协同控制模块450，用于根据电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制。
本实施例提供的混合动力***发动机动态能效控制装置，通过带有发动机排放特性约束的全局优化算法，能够针对复杂行驶工况确定全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹的参考值，采用瞬时优化算法对发动机燃烧模式进行实时控制，确定当前状态下最优的燃烧模式，提高燃烧模式最优决策的鲁棒性，同时以整车能效为目标，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制，使混合动力专用发动机运行于最优的燃烧模式下，实现了对发动机燃烧模式的精细化控制，提升了混合动力***的节能效果，同时也为搭载稀薄燃烧发动机的混合动力汽车提供了一种能量管理控制方案。
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行混合动力***发动机动态能效控制方法，该方法包括：在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值；获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***的动力源状态信息；将动力源状态信息和控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值；获取发动机当前时刻下的燃烧模式实际值，判断当前燃烧模式实际值与最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式；根据电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的混合动力***发动机动态能效控制方法，该方法包括：在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值；获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***的动力源状态信息；将动力源状态信息和控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值；获取发动机当前时刻下的燃烧模式实际值，判断当前燃烧模式实际值与最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式；根据电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的混合动力***发动机动态能效控制方法，该方法包括：在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值；获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***的动力源状态信息；将动力源状态信息和控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值；获取发动机当前时刻下的燃烧模式实际值，判断当前燃烧模式实际值与最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式；根据电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种混合动力***发动机动态能效控制方法，其特征在于，包括：
在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值；
获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***的动力源状态信息；
将所述动力源状态信息和所述控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值；
获取发动机当前时刻下的燃烧模式实际值，判断所述当前燃烧模式实际值与所述最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式；
根据所述电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制；
在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值，包括：
构建混合动力***模型；其中，所述混合动力***模型包括具备稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式的双燃烧模式发动机模型、电池模型以及传动***模型；
获取全局驾驶工况信息，将所述全局驾驶工况信息作为输入数据，以电池模型的电池SOC值为状态变量，以所述双燃烧模式发动机模型的发动机输出功率、燃烧模式以及传动***模型的电机转矩为控制变量，构建以混合动力***能耗最小为目标的优化函数；
对所述优化函数施加动力***零部件约束条件和/或发动机全局污染物总排放量约束条件，以及对所述优化函数额外施加发动机排放特性的约束条件，构建得到动态规划模型；
在滚动时域内，通过所述动态规划模型求解最优控制轨迹，将得到的全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹输出，得到控制轨迹参考值。
2.根据权利要求1所述的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，其特征在于，所述发动机排放特性的约束条件包括：双燃烧模式发动机在整个循环工况内的NOx排放量约束条件、双燃烧模式发动机在整个循环工况内的HC排放量约束条件以及双燃烧模式发动机在整个循环工况内的CO排放量约束条件。
3.根据权利要求2所述的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，其特征在于，所述双燃烧模式发动机在整个循环工况内的NOx排放量约束条件为：
Figure FDA0004034676730000021
所述双燃烧模式发动机在整个循环工况内的HC排放量约束条件为：
Figure FDA0004034676730000022
所述双燃烧模式发动机在整个循环工况内的CO排放量约束条件为：
Figure FDA0004034676730000023
其中，BSNOx(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时NOx排放量，BSHC(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时HC排放量，BSCO(PICE(n))为发动机输出功率为PICE(n)时刻的瞬时CO排放量，Δt为时间步长。
4.根据权利要求1所述的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，其特征在于，所述动力源状态信息包括发动机燃烧模式误差、瞬时驱动功率需求值、当前发动机转速、当前发动机转矩以及动力电池SOC值。
5.根据权利要求1所述的一种混合动力***发动机动态能效控制方法，其特征在于，根据所述电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制，包括：
获取电流转矩分量实际值，将所述电流转矩分量给定值与所述电流转矩分量实际值作差，得到电流转矩分量差值，将所述电流转矩分量差值输入电流转矩分量PI调节器进行电流转矩分量调控；
根据所述发动机节气门开度和所述发动机空燃比给定值，分别控制发动机的节气门和燃料供给量。
6.一种混合动力***发动机动态能效控制装置，其特征在于，包括：
全局优化模块，用于在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值；
状态量获取模块，用于获取发动机当前燃烧模式下的控制轨迹实际值，求取控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值，并获取混合动力***的动力源状态信息；
瞬时优化模块，用于将所述动力源状态信息和所述控制轨迹参考值与控制轨迹实际值的差值作为状态变量，通过瞬时优化算法求解当前时刻下发动机的最优燃烧模式给定值、电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值；
模式控制模块，用于获取发动机当前时刻下的当前燃烧模式实际值，判断所述当前燃烧模式实际值与所述最优燃烧模式给定值是否一致，若一致，则保持当前燃烧模式，否则，则进行燃烧模式切换，并将混合动力运行模式调整为串联模式；
协同控制模块，用于根据所述电流转矩分量给定值、发动机节气门开度以及空燃比给定值，对电机、发动机空燃比以及节气门开度进行协同控制；
在滚动时域内通过全局优化算法求解全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹，得到控制轨迹参考值，包括：
构建混合动力***模型；其中，所述混合动力***模型包括具备稀薄燃烧模式和当量比燃烧模式的双燃烧模式发动机模型、电池模型以及传动***模型；
获取全局驾驶工况信息，将所述全局驾驶工况信息作为输入数据，以电池模型的电池SOC值为状态变量，以所述双燃烧模式发动机模型的发动机输出功率、燃烧模式以及传动***模型的电机转矩为控制变量，构建以混合动力***能耗最小为目标的优化函数；
对所述优化函数施加动力***零部件约束条件和/或发动机全局污染物总排放量约束条件，以及对所述优化函数额外施加发动机排放特性的约束条件，构建得到动态规划模型；
在滚动时域内，通过所述动态规划模型求解最优控制轨迹，将得到的全局最优的发动机燃烧模式控制轨迹输出，得到控制轨迹参考值。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述混合动力***发动机动态能效控制方法的步骤。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述混合动力***发动机动态能效控制方法的步骤。
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