基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统及方法与流程

1.本发明属于混合动力汽车扭矩偏差补偿技术领域，具体涉及基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统及方法。


背景技术：

2.当前混合动力汽车对扭矩控制精度要求特别高，但会存在实际扭矩与需求扭矩之间偏差较大的问题，在不同的驾驶工况下，这种偏差主要来自于单一零件偏差、传动系统偏差和因为使用、磨损等因素造成的偏差，整车全传动系统部件包括发动机、变速箱、发电机、传动电机齿轮等等。由于各种偏差类型不一，工况不同，导致对扭矩偏差进行精准的补偿十分困难，对扭矩进行精准的控制也十分困难。


技术实现要素：

3.针对现有技术中存在的实际扭矩与需求扭矩之间偏差较大的问题，本发明提供了基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统及方法，该控制系统及方法通过实时的自学习修正，将单一零件偏差、传动系统偏差、因为磨损等因素造成的偏差进行补偿，保证了扭矩控制系统的精度，同时在扭矩计算中由于提前进行补偿，使得扭矩控制系统能够更快、更有效率的调节扭矩。
4.本发明通过如下技术方案实现：
5.基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，包括工况区域模块、扭矩pi调节模块、扭矩补偿计算模块、扭矩补偿存储模块及扭矩需求补偿模块；所述工况区域模块的输出分别与扭矩补偿存储模块及扭矩补偿计算模块的输入连接，所述扭矩pi调节模块的输出与扭矩补偿计算模块的输入连接，所述扭矩补偿计算模块的输出分别与扭矩补偿存储模块及扭矩需求补偿模块的输入连接。
6.进一步地，所述工况区域模块，用于获取实际扭矩及实际转速，通过实际扭矩及转速进一步确定当前所处工况区域，并将存储在当前工况下的扭矩补偿值读取输出给扭矩补偿计算模块。
7.进一步地，所述扭矩pi调节模块，用于获取需求扭矩、需求转速、实际扭矩及实际转速，通过pi调节将系统调节至目标区域，并将pi调节中计算出来的i调节扭矩值输出给扭矩补偿计算模块。
8.进一步地，所述扭矩补偿计算模块，用于获取当前工况下的扭矩补偿值、i调节扭矩值、实际扭矩及实际转速，调用上一次补偿值作为当前循环初始补偿值，由于整个系统偏差随着使用会发生变化，需要系统通过自学习来不断更新扭矩补偿值，此时通过判断当前状态下是否稳定来更新当前扭矩补偿值，同时输出当前补偿扭矩。
9.进一步地，所述扭矩补偿存储模块，用于获取当前工况区域、当前扭矩补偿值，判断当前状态下是否达到稳定状态，状态稳定后将扭矩补偿值更新储存。
10.进一步地，所述扭矩需求补偿模块，用于获取当前扭矩补偿值与需求扭矩，同时输
出补偿后的需求扭矩。
11.另一方面，本发明提供了基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制方法，具体包括如下步骤：
12.s1：获取实际扭矩及实际转速，并根据实际扭矩及实际转速确定当前所处工况区域，进一步判断系统是否处于正常状态，若是，继续s2；
13.s2：获取之前驾驶循环中该工况区域存储的补偿扭矩t
x_old
及i调节扭矩ti；
14.s3：采用之前驾驶循环中该工况区域存储的补偿扭矩t
x_old
作为当前循环初始补偿值；
15.s4：实时判断实际转速、实际扭矩与目标转速、目标扭矩的差值，当不再变化趋于稳定时，采用i调节扭矩更新扭矩补偿值作为当前工况下的扭矩补偿值，即t
co
＝ti；
16.s5：将更新后的扭矩补偿值t
co
补偿到需求扭矩t
req_old
上，得到补偿后的需求扭矩：
17.t
req
＝t
req_old
+t
co
18.并将更新后的需求扭矩输出。
19.进一步地，步骤s1中，非正常状态包括当前工况区域超出设定的工况区域范围、发动机、电机温度过高或过低、转速过高。
20.与现有技术相比，本发明的优点如下：
21.本发明提供的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统及方法，将单一零件偏差、传动系统偏差、因为磨损等因素造成的偏差进行补偿，保证了扭矩控制系统的精度，同时在扭矩计算中由于提前进行补偿，使得扭矩控制系统能够更快、更有效率的调节扭矩。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
23.图1为本发明提供的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统的结构框图；
24.图2为本发明提供的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制方法的整车工况区域图。
具体实施方式
25.为清楚、完整地描述本发明所述技术方案及其具体工作过程，结合说明书附图，本发明的具体实施方式如下：
26.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
27.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以
是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
28.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
29.实施例1
30.如图1所示，本实施例提供了一种基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，包括工况区域模块、扭矩pi调节模块、扭矩补偿计算模块、扭矩补偿存储模块及扭矩需求补偿模块；所述工况区域模块的输出分别与扭矩补偿存储模块及扭矩补偿计算模块的输入连接，所述扭矩pi调节模块的输出与扭矩补偿计算模块的输入连接，所述扭矩补偿计算模块的输出分别与扭矩补偿存储模块及扭矩需求补偿模块的输入连接。
31.所述工况区域模块，用于获取实际扭矩及实际转速，通过实际扭矩及转速进一步确定当前所处工况区域，并将存储在当前工况下的扭矩补偿值读取输出给扭矩补偿计算模块。
32.所述扭矩pi调节模块，用于获取需求扭矩、需求转速、实际扭矩及实际转速，通过pi调节将系统调节至目标区域，并将pi调节中计算出来的i调节扭矩值输出给扭矩补偿计算模块。
33.所述扭矩补偿计算模块，用于获取当前工况下的扭矩补偿值、i调节扭矩值、实际扭矩及实际转速，调用上一次补偿值作为当前循环初始补偿值，由于整个系统偏差随着使用会发生变化，需要系统通过自学习来不断更新扭矩补偿值，此时通过判断当前状态下是否稳定来更新当前扭矩补偿值，同时输出当前补偿扭矩。
34.所述扭矩补偿存储模块，用于获取当前工况区域、当前扭矩补偿值，判断当前状态下是否达到稳定状态，状态稳定后将扭矩补偿值更新储存。
35.所述扭矩需求补偿模块，用于获取当前扭矩补偿值与需求扭矩，同时输出补偿后的需求扭矩。
36.实施例2
37.如图2所示，本实施例提供了基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制方法，具体包括如下步骤：
38.s1：获取实际扭矩及实际转速，并根据实际扭矩及实际转速确定当前所处工况区域，进一步判断系统是否处于正常状态，若是，继续s2；
39.s2：获取之前驾驶循环中该工况区域存储的补偿扭矩t
x_old
及i调节扭矩ti；
40.s3：采用之前驾驶循环中该工况区域存储的补偿扭矩t
x_old
作为当前循环初始补偿值；
41.s4：实时判断实际转速、实际扭矩与目标转速、目标扭矩的差值，当不再变化趋于稳定时，采用i调节扭矩更新扭矩补偿值作为当前工况下的扭矩补偿值，即t
co
＝ti；
42.s5：将更新后的扭矩补偿值t
co
补偿到需求扭矩t
req_old
上，得到补偿后的需求扭矩：
43.t
req
＝t
req_old
+t
co
44.并将更新后的需求扭矩输出。
45.步骤s1中，非正常状态包括当前工况区域超出设定的工况区域范围、发动机、电机温度过高或过低、转速过高。
46.实施例3
47.在混合动力汽车处于混动工作模式时，将系统根据转速扭矩分为如图2的工况区，每50nm，1000rpm为一个工况区，假定此时系统计算的目标转速为3500rpm，目标扭矩t
req
＝120nm，此时系统的实际转速达到为3500rpm，实际扭矩为125nm，pi调节中i调节扭矩为ti＝5nm，且混动系统维持稳定，则说明此时整个混动系统上存在5nm的偏差，则补偿扭矩t
co
＝ti＝5nm,此时处于转速3000-4000rpm，扭矩100-150nm的工况区，将t
co
存储到这个工况区对应的位置，同时更新目标扭矩为t
req
＝t
req_new
+t
co
＝120nm+5nm＝125nm，此时，混动系统稳定在实际转速3500rpm，扭矩125nm的工况下。
48.在车辆退出当前工况后，再次进入转速3000-4000rpm，扭矩100-150nm的工况区，系统调用存储的补偿扭矩t
co
＝5nm，计算需求扭矩时将补偿扭矩补偿到需求扭矩上t
req
＝t
req_new
+t
co
，此时系统目标转速3500rpm，目标扭矩125nm，混动系统稳定在实际转速3500rpm，扭矩125nm的工况下，达到了更高精度的控制，同时缩短了系统调节时间。
49.本实施例可说明本发明所提扭矩偏差自学习补偿的方法对混动车辆控制精度及调节效率的优化上有效。
50.以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
51.另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
52.此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

技术特征：
1.基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，其特征在于，包括工况区域模块、扭矩pi调节模块、扭矩补偿计算模块、扭矩补偿存储模块及扭矩需求补偿模块；所述工况区域模块的输出分别与扭矩补偿存储模块及扭矩补偿计算模块的输入连接，所述扭矩pi调节模块的输出与扭矩补偿计算模块的输入连接，所述扭矩补偿计算模块的输出分别与扭矩补偿存储模块及扭矩需求补偿模块的输入连接。2.如权利要求1所述的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，其特征在于，所述工况区域模块，用于获取实际扭矩及实际转速，通过实际扭矩及转速进一步确定当前所处工况区域，并将存储在当前工况下的扭矩补偿值读取输出给扭矩补偿计算模块。3.如权利要求1所述的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，其特征在于，所述扭矩pi调节模块，用于获取需求扭矩、需求转速、实际扭矩及实际转速，通过pi调节将系统调节至目标区域，并将pi调节中计算出来的i调节扭矩值输出给扭矩补偿计算模块。4.如权利要求1所述的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，其特征在于，所述扭矩补偿计算模块，用于获取当前工况下的扭矩补偿值、i调节扭矩值、实际扭矩及实际转速，调用上一次补偿值作为当前循环初始补偿值，由于整个系统偏差随着使用会发生变化，需要系统通过自学习来不断更新扭矩补偿值，此时通过判断当前状态下是否稳定来更新当前扭矩补偿值，同时输出当前补偿扭矩。5.如权利要求1所述的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，其特征在于，所述扭矩补偿存储模块，用于获取当前工况区域、当前扭矩补偿值，判断当前状态下是否达到稳定状态，状态稳定后将扭矩补偿值更新储存。6.如权利要求1所述的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，其特征在于，所述扭矩需求补偿模块，用于获取当前扭矩补偿值与需求扭矩，同时输出补偿后的需求扭矩。7.如权利要求1所述的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统的控制方法，其特征在于，具体包括如下步骤：s1：获取实际扭矩及实际转速，并根据实际扭矩及实际转速确定当前所处工况区域，进一步判断系统是否处于正常状态，若是，继续s2；s2：获取之前驾驶循环中该工况区域存储的补偿扭矩t
x_old
及i调节扭矩t
i
；s3：采用之前驾驶循环中该工况区域存储的补偿扭矩t
x_old
作为当前循环初始补偿值；s4：实时判断实际转速、实际扭矩与目标转速、目标扭矩的差值，当不再变化趋于稳定时，采用i调节扭矩更新扭矩补偿值作为当前工况下的扭矩补偿值，即t
co
＝t
i
；s5：将更新后的扭矩补偿值t
co
补偿到需求扭矩t
req_old
上，得到补偿后的需求扭矩：t
req
＝t
req_old
+t
co
并将更新后的需求扭矩输出。8.如权利要求7所述的基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制方法，其特征在于，步骤s1中，非正常状态包括当前工况区域超出设定的工况区域范围、发动机、电机温度过高或过低、转速过高。

技术总结
本发明公开了基于自学习的混合动力汽车扭矩偏差补偿的控制系统，属于混合动力汽车扭矩偏差补偿技术领域，包括工况区域模块、扭矩PI调节模块、扭矩补偿计算模块、扭矩补偿存储模块及扭矩需求补偿模块；所述工况区域模块的输出分别与扭矩补偿存储模块及扭矩补偿计算模块的输入连接，所述扭矩PI调节模块的输出与扭矩补偿计算模块的输入连接，所述扭矩补偿计算模块的输出分别与扭矩补偿存储模块及扭矩需求补偿模块的输入连接。该控制系统及方法通过实时的自学习修正，将单一零件偏差、传动系统偏差、因为磨损等因素造成的偏差进行补偿，保证了扭矩控制系统的精度，同时在扭矩计算中由于提前进行补偿，使得扭矩控制系统能够更快、更有效率的调节扭矩。更有效率的调节扭矩。更有效率的调节扭矩。


技术研发人员：陈震杰 范广丽 张鹏飞 马程翔 葛林杉 潘禹澎 刘浩 白鹍鹏 周广利
受保护的技术使用者：一汽奔腾轿车有限公司
技术研发日：2023.03.21
技术公布日：2023/7/12