混合动力汽车的转速转矩双同步换挡控制*

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2018.09.011

汽车工程 ›› 2018, Vol. 40 ›› Issue (9): 1076-1082.doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2018.09.011

混合动力汽车的转速转矩双同步换挡控制^*

胡宇辉¹,乐新宇²,吴洪振²,席军强¹

1.北京理工大学智能车辆研究所,北京 100081;
2.北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081

收稿日期:2017-08-02 出版日期:2018-09-25 发布日期:2018-09-25
通讯作者: 胡宇辉,副教授,硕士生导师,E-mail:huyuhui@bit.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金青年科学基金(51505029)资助

Gear-shifting Control with Speed / Torque
Double-synchronization for Hybrid Electric Vehicles

Hu Yuhui¹, Yue Xinyu², Wu Hongzhen² & Xi Junqiang¹

1.Research Center of Intelligent Vehicle,Beijing Institute of Technology, Beijing 100081;
2.School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081

Received:2017-08-02 Online:2018-09-25 Published:2018-09-25

摘要/Abstract

摘要： 针对常规的混合动力汽车换挡控制存在同步速差和挂挡冲击的问题,提出了一种转速转矩双同步的换挡控制方法。在转速同步过程中,通过从动端的转速变化来实时调整目标转速,并根据同步速差来调节电机输出转矩,使主从动端转速同步,且具有相同的运动趋势,从而减小换挡冲击。为改善转矩闭环PID控制的性能,采用模糊RBF神经网络来调整PID控制参数,提高电机转矩跟踪的快速性和准确性。实验结果表明,与常规方法相比,转速转矩双同步换挡不仅可减少换挡时间,还能显著减小换挡冲击。

关键词: 混合动力汽车, 换挡控制, 模糊RBF神经网络, 转速转矩双同步, 换挡冲击

Abstract: Aiming at the existing problems of synchronizing speed difference and shifting shock in conventional gear-shifting control for hybrid electric vehicle, a new way of gear-shifting control with speed / torque double-synchronization is proposed. During speed synchronization, the target speed is adjusted based on the speed change at driven end, and the output torque of motor is adjusted according to synchronizing speed difference so as to make the speeds at both driving and driven ends synchronize, with same moving tendency, for reducing shifting shock. To improve the performance of torque closed-loop PID control, fuzzy RBF neural network is adopted to tune the parameters of PID control, with the rapidity and accuracy of motor torque tracing enhanced. The results of experiment show that compared with conventional control, the gear-shifting control with speed/torque double-synchronization can not only shorten shifting time but also significantly reduce shifting shock

Key words: hybrid electric vehicles, gear-shifting control, fuzzy RBF neural network, speed/torque double-synchronization, shifting shock

胡宇辉,乐新宇,吴洪振,席军强. 混合动力汽车的转速转矩双同步换挡控制^*[J]. 汽车工程, 2018, 40(9): 1076-1082.

Hu Yuhui, Yue Xinyu, Wu Hongzhen & Xi Junqiang. Gear-shifting Control with Speed / Torque
Double-synchronization for Hybrid Electric Vehicles[J]. , 2018, 40(9): 1076-1082.

参考文献

[1] 董翔宇,席军强,陈慧岩.并联混合动力汽车AMT无离合器换挡同步过程控制[J] .汽车工程,2011,33(12):1047-1050.
[2] 欧阳瑞璟.并联混合动力汽车AMT无离合器操作换挡过程的研究[D] .长春:吉林大学,2006.
[3] 陈红旭,田光宇.电机变速器直连系统换挡过程建模及仿真[J] .清华大学学报(自然科学版),2016,56(2):144-151.
[4] 沈文臣,胡宇辉,于会龙,等.基于“虚拟离合器”的混合动力车辆AMT换挡过程控制[J] .机械工程学报,2014(18):108-117.
[5] 傅洪,田光宇,陈红旭,等.电机变速器集成驱动系统扭转振动控制的研究[J] .汽车工程,2010,32(7):596-600.
[6] ZITO G. AMT control for parallel hybrid electric vehicles[C] . Proceedings of the FISITA 2012 World Automotive Congress. Springer Berlin Heidelberg,2013:457-468.
[7] ALIZADEH H, et al. Synchromesh torque estimation in an electric vehicle's clutchless automated manual transmission using unknown input observer[C] . Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC),2015 IEEE. IEEE,2015:1-5.
[8] 沈文臣,胡宇辉,席军强,等.混合动力车辆自动机械变速器换挡过程分析与控制[J] .汽车工程,2016,38(3):337-343.
[9] ZHU X, ZHANG H, XI J, et al. Optimal speed synchronization control for clutchless AMT systems in electric vehicles with preview actions[C] . American Control Conference (ACC),2014.IEEE,2014:4611-4616.
[10] 王雷,席军强.无离合器纯电动客车机械式自动变速器换挡评价的研究[J] .汽车工程学报,2012(1):35-39.
[11] 程潇骁,陈红旭,田光宇,等.换挡力对电机变速器耦合系统换挡冲击的影响[J] .汽车技术,2014(4):1-5.
[12] ZHANG F Q, HU Y H, XI J Q, et al. The coordinate control strategy of torque recovery for the parallel hybrid electric vehicle[J] . Asian Journal of Control,2016,18(1):40-54.
[13] YU H, XIE T, PASZCZYNSKI S, et al. Advantages of radial basis function networks for dynamic system design[J] . IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,58(12):5438-5450.
[14] JANG J S R, SUN C T. Functional equivalence between radial basis function networks and fuzzy inference systems[J] . IEEE Transactions on Neural Networks,1993,4(1):156-159.

[1]	李亚鹏,唐小林,胡晓松. 基于分层式控制的混合动力汽车生态驾驶研究[J]. 汽车工程, 2023, 45(4): 551-560.
[2]	齐春阳,宋传学,宋世欣,靳立强,王达,肖峰. 基于逆强化学习的混合动力汽车能量管理策略研究[J]. 汽车工程, 2023, 45(10): 1954-1964.
[3]	刘志超,郑天雷,柳邵辉,龚慧明. 插电式混合动力乘用车能耗和续驶里程评价方法研究[J]. 汽车工程, 2022, 44(2): 161-170.
[4]	施德华,容香伟,汪少华,张开美,陈龙,李春. 双离合器协同的功率分流式混合动力汽车动态协调优化控制研究[J]. 汽车工程, 2022, 44(12): 1877-1888.
[5]	钱立军,陈健,吴冰,宣亮,陈晨,陈亮亮. 考虑驾驶员操作误差的混合动力汽车队列生态驾驶控制[J]. 汽车工程, 2021, 43(7): 1037-1045.
[6]	解少博,罗慧冉,张乾坤,张康康. 智能网联混合动力车辆速度规划的多目标协同控制研究[J]. 汽车工程, 2021, 43(7): 953-961.
[7]	解少博,张康康,张乾坤,罗慧冉. 考虑电池电-热-放电深度的并联PHEV能量管理策略研究[J]. 汽车工程, 2021, 43(6): 791-798.
[8]	刘永刚,张静晨,万有刚,孙冬野,秦大同. 基于数据驱动的双离合器自动变速器换挡过程自适应控制[J]. 汽车工程, 2021, 43(6): 891-898.
[9]	王长卉,刘泽民,李雁飞,帅石金,邵慧芳,王银辉. 电量保持阶段增程器的排放与工作特性的试验研究[J]. 汽车工程, 2021, 43(5): 667-674.
[10]	张昊,范钦灏,王巍,黄晋,王志. 基于强化学习的多燃烧模式混合动力能量管理策略[J]. 汽车工程, 2021, 43(5): 683-691.
[11]	李跃娟,齐巍,王成,张博,卢强. 并联混合动力汽车ECMS的时变等效因子提取算法的研究[J]. 汽车工程, 2021, 43(2): 181-188.
[12]	张岩, 段炼, 袁侠义, 江亮, 徐仰汇, 兰凤崇. 插电式混合动力汽车低SOC能量流试验研究^*[J]. 汽车工程, 2020, 42(5): 688-693.
[13]	金辉, 张子豪. 基于自适应动态规划的HEV能量管理研究综述^*[J]. 汽车工程, 2020, 42(11): 1490-1496.
[14]	郭景华, 王班, 王靖瑶, 罗禹贡, 李克强. 智能网联混合动力汽车队列模型预测分层控制^*[J]. 汽车工程, 2020, 42(10): 1293-1301.
[15]	张渊博,王伟达,项昌乐,黄琨,马越,魏超,李子龙. 基于模型预测控制的混合动力汽车模式切换中的转矩协调控制策略^*[J]. 汽车工程, 2018, 40(9): 1040-1047.

混合动力汽车的转速转矩双同步换挡控制^*

Gear-shifting Control with Speed / Torque
Double-synchronization for Hybrid Electric Vehicles

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 10

混合动力汽车的转速转矩双同步换挡控制*

Gear-shifting Control with Speed / TorqueDouble-synchronization for Hybrid Electric Vehicles

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 10

混合动力汽车的转速转矩双同步换挡控制^*

Gear-shifting Control with Speed / Torque
Double-synchronization for Hybrid Electric Vehicles