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J.Karl Hedrick:复杂动力传动系统的建模

信息来源:chuandong.biz  时间:2011-07-18  浏览次数:225

  Prof.J.Karl?Hedrick:非常高兴,非常感谢大家对我的邀请!我今天想跟大家讲的是设计一个复杂的动力传动系统的建模控制系。我们与丰田汽车研究院进行了很多的合作。
  这是模型基础的控制器的设计。这是一个非常复杂的一个过程,自然就需要一个比较简化的控制系统,使得我们更加有效率。有时候时间花得太长,基本上所有的公司都会遇到这样的问题。现在他们正在进行内部的研究,希望进行纯粹的PID的控制器设计。我们在汽车里面控制器的数目过去几年有逐步的发展。过去在设计和技术方面都会遇到一些情况,基本上我们有一个控制目标。另外我们还有配制,我们需要做怎样的控制系统,在整个的机械和工程设计中提到在设计一个控制系统的时候,要么从一个PID开始,或者从一个参数开始,最近我们开发一个模型控制器。
  我们要从一个工程设计师变成软件设计师,其中包括如何产生一些代码,还有平行的处理器所有这些东西。我们过去做了很多这方面的软件工作,这一点上我们有一个软件验证方面的内容。基本上软件的验证就是说明我们这个软件现在做得怎么样,作为一个控制器设计师要不断地进行验证。我们做的结果是不是正确的?它的一些计算,在一定的时间里面做得怎么样,我们在大多数的情况下会不会出现什么问题,这些都与控制系统的性能相关,而且与软件的性能相关。
  然后就是ECU,我们也要做跟多的第三方方面的工作,这在设计中也要做验证。我们的验证专家,在过去的时候可能要做五到十个参数的验证,现在可能要做几千个这种验证。这些全都是非常好的。但是真正出现灾难的地方,就是我们要做一个确认。也就是说我们做软件的时候,对它进行验证了以后,如果没有办法满足控制目标,就会出现这个问题。在六到九个月之后最好重新开始整个的流程。这也是为什么我们研发一个新的传动器、新变速箱的时候需要花很多的时间。
  基本上来说,动力总成由一些基本的构建组成的,有些人说动力总成是变动机,变速箱。这是美国的第一辆汽车,它是四轮车,有两速的变速箱。在这里我们还可以看到它有一个链条的驱动轴。这是密西根的动力总成图片,这里是早期的车辆样子。通过这样的模型构建,我们可以看到这是一个简单的传动系统,遗憾的是这不是我的汽车。大家可以看到它是有七速的自动离合,目前动力总成已经从非常简单的模式转化到复杂的系统。但是无论是简单还是复杂,我们都必须能够控制。
  我们首先看一下发动机的控制,这里是我们发动机控制所要应对的问题。对于任何国家的车辆来说,我们需要了解这些车载的传感器的实时状态。包括一些巡航控制,我们必须要确保车辆、轮胎与车道保持一致,不会偏离车道。大家越来越关注安全的控制,我们知道安全对于销售来说是非常重要的一个卖点。
  我们也对自动化的体系非常感兴趣,比如说自动巡航控制,还有交通友好型的控制。大家这里可以看到一个实验室的模型,所有的动力总成基本上都会有一个油门体,无论是由驱动器控制的,还是由线圈控制的,由燃料的注射器、喷油器。很多的汽车公司已经从供应商那里购买了自己的组件,从另外一个公司购买油门器,有一些组件自己做,有一些是OEM,不会让供应商做系统的设计。这也是为什么在我们看来不同的品牌汽车有自己不同的特点。我们需要对不同供应商组件进行集成,这是一个非常严峻的问题。
  我们不仅需要考虑发动机,还需要考虑离合器,考虑整车的情况,还有变速器的情况。我们在建模的时候,它必须是适用的,而且是必须实时适用的。我们在设计控制系统的时间,必须确保这个模型使用非常简单,而且它能够涵盖我们关注的点。所以这就是为什么很多人说动力总成不仅是科学,还是艺术。
  我们会有一些物理的模型,基于很多的化学和物理模型之上,比如说能量守恒定律,这个模型非常复杂,这个物理模型往往涉及到很多的等式,而且有可能跟现实的情况不符。另外,我们也开发出来和黑子的模型,就是实验验证的模式,要做很多的实验,要有很多的参数。在某种特殊的工况之外,这种实验的模型几乎不可使用。所以我们知道对于动力总成,对于我们的发动机,以及对于变速箱来说,这种模型具有很大的局限性。所以我们希望建立一种理想的模型,在灰盒子的模型中我们希望找到完美的结合点。这是一个HC实证模型的具体实例,有不同的参数和不同组件。我们需要做一些什么呢?这是另外一个例子,是一个物理模型的例子,我们可以看到我们可以做一个质量的平衡的计算,我们可以计算一下脉冲效应,热转换,计算一下控制流动,以及衡量的守恒情况,我们可以看到对这两种非常简单的模型来说,我们可以一方面有非常完整的物理模型,另外有非常完整的实证模型。都存在一些不同程度的局限性。
  这是一个很简单的例子,我们看到主要的模型都是六个气缸,我在这里假设的是六个气缸的平均值。我不用担心每个气缸的情况,我们考虑一个平均值。这是喷有气,有燃料被喷入气缸,有些被蒸发掉了,我们要计算多少喷入气缸,有些被蒸发了。这是直接油量,这是油门的蒸发量,这是直接进入气缸的量。这是时间的常数,在油进入气缸之后的时间常数。我们可以对这个等式进行不断地扩展,融入不同的参数。这里是一个疲劳值,这里是一个注入阀值。对于许多的动力总成控制来说,这是非常常用的模型。
  在这里是一个动力总成控制的复杂度,我们可以通过这个复杂度了解校准工作人员的工作量日益加大。我们知道现有的PC,尤其对很多的汽车微处理说来说是落后于PC处理器的。还有一点有一些汽车厂商会从不同的供应商那里获得不同型号的组件,他们希望这些组件的输入输出制定出一个统一的模型,加以利用。还有内部的模型,但是公司里面还有一些人需要对所有的模型进行综合,对系统进行整合,就可以对消费者说这个车是来自于我的,而不是来自于供应商的。
  验证与核查是一个非常有趣的领域。这只是一个简单的想法,基本上来说,对于核查来说,他回答的问题,你是不是建造的过程是正确的,而不是建造正确的东西。不仅是控制模型是不是好的问题,还要问我们的软件版本是不是正确。对于核查来说,我们需要了解是不是建立的是正确的,验证是我们建立的东西是不是正确的。所以我们必须进行综合考虑,尤其对动力总成控制来说这是非常必要的。
  另外一种方式,是我们如何做V的方法。如果我们刚开始做的时候,非常复杂。有一些控制的算法,有PID的控制器,需要生成软件,需要生成机器的代码,要了解这个地方发生的事情正是我们控制设计师想要发生的事情。无论简化模式是否,一旦完成了,就需要校准工作人员验证。如果不管用,我们就需要重新开始。这是对于动力总成的设计师来说,这是一个非常长期的耗时耗力的过程。这也是目前我们正在考虑如何进一步加快整个流程。我们提议了一种模型,这个模型提出过程中,有人担心代码的生成和目标代码的生成。在这里我们可以看到去油回路的过程中,我们需要一个圆形的系统。通过这样的模拟模型做整个模拟的过程,之后输入软件中,无论是什么样的计算机辅助系统,我们都可以同时地进行软件的实施回路。这是一种非常有用的模型。我们可以同时开展这两个工作,最后做一个总的测试。
  在这里,大家看这张幻灯片非常拥挤,但是通过这样的设计,我们可以在早期对模型进行简化。我们首先要进一步减少参数的空间,另外我们需要减少工厂的订单数,我们还需要打造灰盒子的模型。最后设计工厂的模型,工作流必须能够最大限度地减少校准工作量。完成了第一阶段工作之后,我们需要建造出来这个模型,建造出来之后,我们就需要对这个模型进行核查。需要不同工作人员参与,了解不同软件的有效性。这是我们所做的核查的步骤,还有我们设计和控制系统不同的流程图。之后我们也会通过虚拟硬件做验证的工作,就像我前面的幻灯片上所介绍的。这个控制器希望能够很好地利用基于模型的控制器,极大地简化校准的工作,而且能够做目标代码的生成工作,之后进行软件的核实。最后进行一些硬件的验证,在发动机之上的硬件验证。
  最后是参数简化,通过与控制相关的灵敏度分析,我们可以来衡量一些模型参数微小的变化所造成的影响。这是我刚才介绍的白盒子和黑盒子的模型,我们如何进行综合,得出一个灰盒子的模型,这对模型的简化来说是非常有益的步骤。物理模型最初是被称之为白盒子,这个是黑盒子,两个加总得出灰盒子模型。这里是一个灰盒子模型的例子,这是我们的冷起动过程,基本上说,我们在过去几年中跟丰田合作做冷启动过程实验,刚开始犯一些错误,有一些参数选择不是很正确。现在我们做了一非常简单的模型,绿色的是灰色的模型,蓝色的是我们白盒子模型。我们发现了这些问题之后,对其进行了修整,最终通过灰色模型,得到了一个更好曲线的走势。
  我们已经开发出了很多的全阶的非线性模型。对于全阶的非线性来说,要对其中一个选中阶段线性化。我们做转换矩阵的时候,也就是T,有几个要求,在C这个坐标处,到底对你的控制影响是多少,整个系统状态在什么程度,特别是对输出系统的影响,这样需要两边达到一个平衡,在这样的分析中可以告诉你一个非常正确的顺序。在其他的一些部分,整个系统处于什么样的状态,这些都非常重要。我们希望把这些状态进行分析,有一定的控制,这对于输出系统有一定的影响。我希望能够把这个系统进行一个分离,然后把两个数值分为大值和小值。为什么需要进行这样的分离?我们需要创建出一个线性的模型。这实际上是一个控制基础之上的一个系统,我们可以看到有系统控制器、速度控制器、喷油系统等等。这个部分有点火提前,我们需要把这些部分进行控制,减少尾气的排放。
  我们曾经做过平衡完好性的模型测试,当然这里不是一个物理性的状态,是C4和C5,但是我们也是进行了控制方面的平衡分析,不0,但是一个非常小的值。这是5态的平衡系统,这是我们最初的一个具体控制模型的状态,你可以看到发动机速度、尾气的温度值都在里面。我们可以看到在冷启动的状态下,我们如果需要控制一下尾气中出现的氮气化物的值,还是可以通过模型实现。我们可以来控制尾气中的量,我们可以只使用我们的一个控制器,把这个部分进行加热。
  我认为这就是两边的一个平衡,得出的答案完全能够达到我们刚才提过的主题。这就是整个系统的非线性控制模型。我们暂时还不能够了解到关于尾气的温度,这也就意味着在Z4和Z5部分要扔出去,尾气的温度,还有其他的催化剂的数值是非常相关的。它对碳气化物没有关系,我们只需要考虑对于催化剂的转化就可以了,但是这是一个非常复杂的过程,这个过程中很可能会犯一些错误。这里我们可以非常清晰地看到它的一个碳氢化物的量。
  这是我们的控制器设计,这是我们暂时得出的结果。最后给大家看一下结果。实际上我们可以看到这种简化的模型,比我们之前全态的模型做得更好。我没有想到这一点,90年代中期我们已经做了很多非常好的全态模型。但是我认为简化的模型做得更好一些。对比你能够看到简化的模型比全态的模型表现更好一些,在全态模型中还是可以控制尾气的温度,是通过点火实现的。简化模型中就把这部分扔掉。
  我们能够看到这里是关于平衡型的现实,我们需要简化模型,帮助控制设计,实现一些最主要任务的完成,并且能够控制轨迹的优化。
  基本上我们这里讲到一个非常复杂的动力总成的建模,我们需要有一个整个系统零件的没基础的分析,还有一些经验,物理的结合,如何把所有系统整合在一起,这是需要我们工程师做的。需要模型尽可能简单,当然也需要平衡实现的专家帮助我们,进行实时验证。
  谢谢大家!
  提问:你提到了以模型为基础的设计,实际中如何控制模型的准确性?第二个问题,你这个图中介绍了模型的验证,如何验证这个模型真正能够正确地建立起来?
  Prof.J.Karl?Hedrick:第二个问题我引入了一个验证的概念,在软件中你需要做一个非常好的控制模型的复制。无论它多好多坏没有关系,但是它是不是一个非常好的模型,非常好的燃烧版本,或者说最初的仿真是什么,这才是一个验证。我们需要对这个系统进行确认,我设计这个控制系统,是不是能够得到确认,是不是能够完成我们控制的目标。如果是这样就是好的系统,如果不能就是一个不好的系统。或者说我们的验证组的人有问题,你原来可能不知道问题在哪儿,现在知道了。
  提问:你能给我们解释一下这张图的细节吗?就是关于控制的目标。我的问题就是如何选择一个不同的控制目标,这个方法是怎样的?
  Prof.J.Karl?Hedrick:我想你问的问题是说我们如何来控制一个我们想要的轨迹是吗?我们这个研究是基于丰田的研究之上,首先我们是从一个全态的引擎发动机开始。我们在设
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