胡 瓊

(陜西省煤炭科學(xué)研究所，陜西 西安 710001)

0 引言

無級變速器(continuously variable transmission，CVT)傳動系統(tǒng)的最佳經(jīng)濟(jì)性控制策略可使發(fā)動機(jī)工作在高效率區(qū)域[1-2]，使汽車獲得最佳的燃油經(jīng)濟(jì)性和動力性，同時(shí)無級變速器具有操控簡單、舒適性高和排放低等優(yōu)點(diǎn)[3-4]。目前為止，國際上有關(guān)學(xué)者們對擺銷鏈?zhǔn)綗o級變速器方面的研究還不太多。Ryu等[5]通過進(jìn)行實(shí)驗(yàn)建立了基于壓力控制方法的CVT的實(shí)驗(yàn)控制模型，并在此基礎(chǔ)上提出了一種控制方法來提高整個(gè)控制系統(tǒng)的魯棒性。Bonsen等[6]提出了通過提高CVT帶輪的夾緊力來消除帶輪之間的滑動現(xiàn)象從而提高傳動效率的方法，并且進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。Zhang等[7-8]采用模糊算法和PID控制相結(jié)合的方法來對CVT傳動系統(tǒng)進(jìn)行控制，并將該方法分別應(yīng)用于其它類型的CVT上，且取得較好的結(jié)果。薛殿倫等[9]、曹成龍等[10]對CVT液壓系統(tǒng)中夾緊力的控制等問題進(jìn)行了研究，但是其固定的控制參數(shù)和規(guī)律不能適應(yīng)不同的工況，工作受到工作環(huán)境的影響本身具有滯后性和耦合性，很難達(dá)到令人滿意的控制效果[4，11]。

合肥工業(yè)大學(xué)的曹文霞等人將RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制方法相結(jié)合用于同步電機(jī)的控制系統(tǒng)中，結(jié)果表明有很好的效果，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法的驅(qū)動系統(tǒng)響應(yīng)信號速度很快，且輸出無超調(diào)現(xiàn)象[12]。哈爾濱理工大學(xué)的裴雪紅等人把RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法用在電磁懸浮控制系統(tǒng)上，設(shè)計(jì)了PID參數(shù)在線自整定的控制器，結(jié)果顯示控制效果有很大的改善[13]。

根據(jù)以上學(xué)者們所做的一些研究可以得出，如果被控對象的組成系統(tǒng)比較復(fù)雜且工作狀態(tài)具有非線性的特點(diǎn)，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法所取得的控制效果要好過常規(guī)的PID控制方法。因?yàn)樽兯倨鱾鲃酉到y(tǒng)本身就有滯后性、時(shí)變性等問題，一般的PID控制方法難以達(dá)到令人滿意的控制效果；而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加入可對常規(guī)的PID控制方法進(jìn)行優(yōu)化，可以為CVT速比控制提供一種新的解決方法。

1 擺銷鏈?zhǔn)紺VT工作原理和目標(biāo)速比

1.1 擺銷鏈?zhǔn)紺VT結(jié)構(gòu)及工作原理

擺銷鏈?zhǔn)紺VT主要由以下幾個(gè)部分組成：主動錐盤、從動錐盤、擺銷鏈、主動錐盤液壓缸、從動錐盤液壓缸和油泵。主動錐盤和從動錐盤分別由一個(gè)固定錐盤及一個(gè)可移動錐盤組成，固定錐盤和可移動錐盤之間通過擺銷鏈傳遞動力，發(fā)動機(jī)的動力從主動錐盤輸入，從動錐盤與輸出軸相連輸出動力到差速器，然后再分別傳遞到車輪上面，擺銷鏈?zhǔn)紺VT結(jié)構(gòu)如圖1所示。

擺銷鏈由數(shù)百個(gè)長短鏈片和對擺插銷組成。在鏈片設(shè)計(jì)的時(shí)候，為了降低鏈傳動過程中的多邊形效應(yīng)，長短鏈片的尺寸被設(shè)計(jì)成不完全相同的，可以很大程度上降低工作過程中的噪聲，降低多邊形效應(yīng)，提高擺銷鏈傳動的工作性能[14]。

擺銷鏈?zhǔn)綗o級變速器的重要組成部分主要是主動錐盤和從動錐盤，主動錐盤和從動錐盤一樣，都是由固定錐盤和可移動錐盤兩部分組成。工作原理為：發(fā)動機(jī)輸出的扭矩經(jīng)輸入軸傳遞到主動錐盤上，然后由主動錐盤和鏈條間的摩擦力傳給鏈條，帶動鏈條轉(zhuǎn)動，主動錐盤和鏈條之間產(chǎn)生推壓力，由于力的作用是相互的，此時(shí)從動錐盤也從反方向開始擠壓鏈條，推壓力經(jīng)鏈條傳給從動錐盤，帶動從動錐盤旋轉(zhuǎn)，動力就從發(fā)動機(jī)傳到了從動軸上。

變速器的中心距是一個(gè)固定不變的常數(shù)。在工作時(shí)，主動錐盤的可移動錐盤進(jìn)行軸向移動，鏈條的徑向工作半徑開始變化，從而實(shí)現(xiàn)傳動比的連續(xù)變化，即無級變速，主動錐盤的移動量是根據(jù)汽車行駛中動力性的需求來通過壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)調(diào)整主從動錐盤上的軸向壓力來實(shí)現(xiàn)的[15]。

1.2 目標(biāo)速比

汽車行駛環(huán)境復(fù)雜多變，因此對于變速器速比控制也要求在不同工況下有著不同的控制策略。為了使發(fā)動機(jī)工作在期望的轉(zhuǎn)速下(最佳動力性或最佳經(jīng)濟(jì)性)，要求CVT速比滿足公式(1)

(1)

式中：rw—車輪滾動半徑，m；ne—最佳動力性或最佳經(jīng)濟(jì)性轉(zhuǎn)速，r/min；v—汽車速度，m/s；ig—主減速器傳動比；imax，imin—由CVT結(jié)構(gòu)決定的最大與最小傳動比。

將發(fā)動機(jī)最佳動力性轉(zhuǎn)速與最佳經(jīng)濟(jì)性轉(zhuǎn)速分別輸入公式(1)可得到發(fā)動機(jī)最佳經(jīng)濟(jì)性速比與最佳動力性速比，曲線圖分別如圖2、圖3所示，最佳動力性速比與最佳經(jīng)濟(jì)性速比分別代表在節(jié)氣門開度與車速確定的情況下，CVT分別按照動力性以及燃油經(jīng)濟(jì)性所應(yīng)變化的范圍，當(dāng)駕駛員踩下油門踏板時(shí)，在不同的節(jié)氣門開度下，為了滿足汽車在任意的道路下行駛時(shí)都能滿足動力性或者經(jīng)濟(jì)性要求，速比均應(yīng)保持在發(fā)動機(jī)的最佳工作點(diǎn)，成速比變化率對整車燃油經(jīng)濟(jì)性的影響規(guī)律。

圖3 最佳動力性速比MAP圖

2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法

RBF網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖4所示，信息在網(wǎng)絡(luò)中從輸入層一直向前傳遞。RBF網(wǎng)絡(luò)中的感覺神經(jīng)元層S最先接收到外界的信號，然后將信號傳遞給聯(lián)想神經(jīng)元層A, 聯(lián)想神經(jīng)元層A將接收到的信號進(jìn)行相關(guān)處理，最后將處理后的信號輸出給反應(yīng)神經(jīng)元層R，反應(yīng)神經(jīng)元層R對接收到的信息進(jìn)行線性組合后對外輸出，整個(gè)工作過程如RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。

圖4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID相結(jié)合作為控制器應(yīng)用于控制系統(tǒng)中。在該控制系統(tǒng)中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用就是對被控對象進(jìn)行辨識，獲得PID積分、微分、比例參數(shù)在線整定所需要的信息，也就是被控對象的輸出對輸入的靈敏度信息。系統(tǒng)的控制誤差e(k)為期望值r(k)和輸出值y(k)的差值

e(k)=r(k)-y(k)

(2)

PID的輸入為

xc(1)=e(k)-e(k-1)

(3)

xc(2)=e(k)

(4)

xc(3)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)

(5)

在整個(gè)系統(tǒng)中采用的控制算法為增量式PID控制算法，簡單來說，PID控制器輸出的為控制量的增量，控制示意圖如圖5所示。

圖5 增量式PID控制示意圖

增量式PID的控制算法為

u(k)=KPxc(1)+KIxc(2)+KDxc(3)

(6)

u(k)=u(k-1)+KPxc(1)+KIxc(2)+KDxc(3)

(7)

其中：KP—比例系數(shù)；KI=KPT/TI—積分系數(shù)；KD=KDTD/T—微分系數(shù)。

由公式(6)可知道，如果要計(jì)算出第K次的輸入值u(k),只需要知道u(k-1)、e(k)、e(k-1)、e(k-2)即可，然后再確定KP、KI、KD三者的值，就可以計(jì)算出控制量的增量Δu(k)。

在整個(gè)控制系統(tǒng)中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于建立無級變速系統(tǒng)的辨識模型如圖6所示。獲得被控對象的信息，PID控制器的作用依然是對CVT傳動系統(tǒng)進(jìn)行閉環(huán)控制，為了保證跟隨CVT速比的動態(tài)變化，控制系統(tǒng)中PID的參數(shù)KP、KI、KD是在線實(shí)時(shí)調(diào)整的。

3 CURISE和Simulink聯(lián)合仿真

3.1 CRUISE整車模型的建立

AVL Cruise軟件是一款用來研究汽車動力性和燃油經(jīng)濟(jì)性的仿真軟件，包含的汽車零部件模塊可以對任何汽車的動力系統(tǒng)進(jìn)行模擬和仿真，Cruise軟件還提供了豐富的接口，可以和Matlab/Simulink的控制策略集成，實(shí)現(xiàn)Cruise調(diào)用Simulink控制策略的仿真計(jì)算，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合仿真，圖7是CRUISE所建立的一個(gè)整車模型。

整車模型中主要包括整車參數(shù)、輪胎模塊、發(fā)動機(jī)模塊、CVT控制模塊、駕駛員模塊、ASC輔助系統(tǒng)、差速器模塊、制動器模塊等。每個(gè)模塊之間通過機(jī)械連接和信號連接起來。

圖6 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器仿真結(jié)構(gòu)圖

圖7 CRUISE整車模型

3.2 Simulink控制策略模型的建立

在對速比進(jìn)行控制的同時(shí)還要考慮速比變化率的影響。在對速比進(jìn)行直接控制的時(shí)候，速比變化率的階躍影響會使汽車的加速性和平順性變差。為了避免產(chǎn)生這種情況，采用合理的控制策略對速比變化率進(jìn)行控制是CVT速比控制的關(guān)鍵部分，控制策略示意圖如圖8所示。

根據(jù)圖8在Simulink中建立PID控制器仿真模型，通過PID控制器計(jì)算出速比變化率 。對速比變化率的控制是按比例、積分和微分的函數(shù)關(guān)系對實(shí)際速比和目標(biāo)速比的偏差值進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果用以輸出控制。將發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和車速輸入函數(shù)模塊(Fcn)中計(jì)算出實(shí)際速比，將目標(biāo)轉(zhuǎn)速和車速輸入函數(shù)模塊計(jì)算出目標(biāo)速比，即可得到目標(biāo)速比和實(shí)際速比的偏差值，即速比變化率。PID控制器仿真模型如圖9所示。

圖8 速比控制策略示意圖

圖9 PID控制器仿真模型

為了驗(yàn)證控制方法的有效性，將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID速比控制器子模塊與駕駛員模塊、發(fā)動機(jī)模塊、CVT傳動系統(tǒng)模塊和車輛動力學(xué)模塊通過信號的流動方向連結(jié)在一起構(gòu)建速比控制仿真平臺，如圖10所示。

圖10 CVT速比控制仿真平臺

4 仿真結(jié)果分析

將在Matlab/Simulink中建立的控制策略模型轉(zhuǎn)換成DLL文件通過Cruise中的Matlab/DLL接口導(dǎo)入到Cruise仿真模型，進(jìn)行聯(lián)合仿真。

4.1 車輛起步過程

圖11為模擬車輛起步過程，圖11(a)、圖11(b)分別為起步階段節(jié)氣門開度輸入、速比仿真結(jié)果。在10 s的仿真時(shí)間內(nèi)，節(jié)氣門開度從0%線性增加到40%，此時(shí)根據(jù)發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)特性與節(jié)氣門開度信號調(diào)節(jié)CVT速比。由仿真結(jié)果可知，起步過程中在0～1.2 s內(nèi)CVT保持最大速比，此時(shí)發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)速還未達(dá)到最佳經(jīng)濟(jì)性轉(zhuǎn)速；為了使發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速向最佳經(jīng)濟(jì)性轉(zhuǎn)速靠近，1.2～6 s內(nèi)速比開始逐漸減小，此時(shí)車速由于發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的增加開始逐漸增加；在6～10 s內(nèi)，速比沒有明顯的變化，節(jié)氣門開度繼續(xù)加大，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速開始增加，車速開始逐漸增大到目標(biāo)車速。由圖11(b)可看出，起步階段實(shí)際速比與目標(biāo)速比之差逐漸變小并保持穩(wěn)定。

a-起步階段節(jié)氣門開度輸入;b-起步階段速比仿真結(jié)果圖11 起步階段仿真結(jié)果

4.2 車輛制動過程

圖12為模擬車輛制動過程，圖12(a)、圖12(b)分別為制動工況下節(jié)氣門開度輸入和速比仿真結(jié)果。在第15～20 s時(shí)踩下制動踏板開始制動，此時(shí)速比迅速增加到最大速比，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和車速迅速下降，且速比保持在最大值，便于車輛啟動。由圖11(b)可以看出制動工況實(shí)際速比與目標(biāo)速比之差在剛起步時(shí)較大后逐漸變小后穩(wěn)定在0，并在制動時(shí)出現(xiàn)誤差并迅速保持穩(wěn)定。

a-制動工況節(jié)氣門開度輸入;b-制動工況速比仿真結(jié)果圖12 制動工況仿真結(jié)果

4.3 車輛行駛在不同坡度的工況

圖13為車輛行駛在不同坡度情況下的仿真結(jié)果。在0～5 s，汽車行駛在平直的道路上，節(jié)氣門開度始終保持在20%；5～10 s坡度為16.7°，汽車為了上坡節(jié)氣門開度線性增加到30%；10～15 s坡度為-5.7°，為了穩(wěn)定車速，節(jié)氣門開度下降至15%；15～20 s時(shí)間內(nèi)，坡度為0，節(jié)氣門開度保持不變。在5 s時(shí)汽車行駛在坡度為0.3的路面上，汽車為了獲得較大的牽引力，速比迅速增大，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩增加，因此CVT速比的調(diào)節(jié)使汽車獲得了較大的爬坡能力。在第10 s時(shí)，汽車行駛在-5.7°坡度的路面上，汽車進(jìn)入下緩坡工況。在仿真進(jìn)行到15 s時(shí)，路面坡度為0，節(jié)氣門開度保持不變，車速與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速都下降。由圖13(b)可以看出，坡度綜合變化工況實(shí)際速比與目標(biāo)速比之差在剛起步時(shí)較大后逐漸變小后穩(wěn)定在0，當(dāng)坡度出現(xiàn)變化時(shí)目標(biāo)速比與實(shí)際速比之間存在誤差并迅速穩(wěn)定在0。

a-坡度綜合變化工況節(jié)氣門開度輸入;b-坡度綜合變化工況速比仿真結(jié)果圖13 坡度綜合變化工況仿真結(jié)果

4.4 車輛的循環(huán)工況

圖14為循環(huán)工況仿真結(jié)果。汽車在0 s時(shí)急速起步，節(jié)氣門開度階躍上升為40%。在汽車起步過程中，CVT速比保持在最大值，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速迅速增大，車速隨之增加。在5 s時(shí)汽車行駛在坡度為11.3°的斜坡上面，汽車為了獲得較大的牽引力速比迅速增大，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速基本不變，轉(zhuǎn)矩增加，節(jié)氣門開度從40%線性增加到50%，并在10～15 s內(nèi)節(jié)氣門開度保持不變，此時(shí)由于CVT速比調(diào)節(jié)使汽車獲得較大的爬坡能力，且發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速基本不變維持在效率較高的區(qū)域。10～15 s時(shí)間內(nèi)，汽車以50%的節(jié)氣門開度行駛在水平路面上，此時(shí)速比迅速減小，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速迅速上升至最佳經(jīng)濟(jì)性區(qū)間，車速迅速增加。15 s時(shí)汽車行駛在坡度為-11.3°的道路上，為了降低車速，給汽車一個(gè)制動力矩信號，大小為200 N·m，同時(shí)降低節(jié)氣門開度為10%。15～20 s的時(shí)間內(nèi)汽車下急坡，速比也迅速增加到最大，車速同時(shí)緩慢下降為10 km/h，從而以較低的車速下坡。

a-循環(huán)工況信號輸入; b-循環(huán)工況速比仿真結(jié)果圖14 循環(huán)工況仿真結(jié)果

5 結(jié)語

將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的PID控制器相結(jié)合，設(shè)計(jì)了一種新型CVT速比控制方法，并在Simulink中建立了CVT速比控制策略模型，和Cruise進(jìn)行聯(lián)合仿真來驗(yàn)證控制方法的有效性。對汽車進(jìn)行起步階段、制動工況、坡度綜合變化工況以及循環(huán)工況進(jìn)行仿真。結(jié)果表明：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器能夠滿足速比控制的需求。