申请/专利权人：苏州大学

申请日：2017-10-10

公开（公告）日：2020-07-24

公开（公告）号：CN107719355B

主分类号：B60W10/10(20120101)

分类号：B60W10/10(20120101);B60W50/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.07.24#授权;2018.03.20#实质审查的生效;2018.02.23#公开

摘要：本申请公开了混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法、系统，该方法包括：确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标；根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。本发明重构了原始整车控制系统，加入闭环状态观测器对重构系统进行跟踪，避免了求解协态变量的边值问题，优化了换挡策略，提高了整车系统的动力性、经济性和行驶平顺性。

主权项：1.一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法，其特征在于，包括：确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标；根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，其中，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。

全文数据：一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法、系统技术领域[0001]本发明涉及优化控制领域，特别涉及一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法、系统。背景技术[0002]混合动力汽车指具备两种或两种以上动力源的汽车，能够通过不同动力源之间的相互协调合作，在保证汽车整车动力性、平稳性及驾驶舒适性的前提下，相较传统汽车来说更加节能。在汽车各个部件结构及效率特性不变的情况下，混合动力汽车的换挡策略对原始整车控制系统的效率起着决定性影响，所以对换挡策略的优化为本领域技术人员的主要研究方向。[0003]现有技术中，采用极小值原理对基于最优控制的能量管理策略进行优化。但极小值原理算法为局限于时间的函数，并且确定最优解的过程还需要解决协态变量的边值问题，而协态变量不易直接测出。即，利用极小值原理确定的最优控制律为关于时间的函数，等同于开环控制，系统的鲁棒性和抗干扰性较差，并且由于协态变量的不确定性，系统的控制效果也较差。发明内容[0004]有鉴于此，本发明的目的在于提供一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法、系统，能够优化换挡策略，提高整车系统的动力性、经济性和行驶平顺性。其具体方案如下：[0005]—种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法，包括：[0006]确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标；[0007]根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；[0008]对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，其中，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；[0009]根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。[0010]优选地，所述确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标的过程，包括：[0011]确定所述原始整车控制系统的与行驶平顺度相关的系统状态变量；[0012]基于所述系统状态变量，建立相应的状态模型；[0013]根据所述状态模型，确定相应的平顺度性能指标函数；[0014]将求解所述平顺度性能指标函数的最小值的函数确定为所述优化控制目标。[0015]优选地，所述闭环状态观测器的表达式，具体为：[0016][0017]式中，f为所述闭环状态观测器的状态变量，ΐ表示观测器系统的状态变量f的一阶导数，y表示所述重构系统的输出，并且，A、K和C满足：[0018]K=GT1R,以及[0019]其中，P、Q和R均为实对称矩阵。[0020]相应地，本发明还提供一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制系统，包括：[0021]目标确定模块，用于确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标；[0022]控制律获取模块，用于根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；[0023]系统重构模块，用于对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，其中，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；[0024]最优解确定模块，用于根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。[0025]优选地，所述目标确定模块包括：[0026]第一确定单元，用于确定所述原始整车控制系统的与行驶平顺度相关的系统状态变量；[0027]模型建立单元，用于基于所述系统状态变量，建立相应的状态模型；[0028]第二确定单元，用于根据所述状态模型，确定相应的平顺度性能指标函数；[0029]第三确定单元，用于将求解所述平顺度性能指标函数的最小值的函数确定为所述优化控制目标。[0030]优选地，所述闭环状态观测器的表达式，具体为：[0031][0032]式中，i为所述闭环状态观测器的状态变量，会表示观测器系统的状态变量i的一阶导数，y表示所述重构系统的输出，并且，A、K和C满足：[0033]K=Q-1R,以及[0034]其中，P、Q和R均为实对称矩阵。[0035]本发明公开的混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法、系统，在采用极小值原理对基于最优控制的能量管理策略中，重构原始整车控制系统，得到了以原始整车控制系统的状态变量与协态变量作为状态变量的重构系统，并加入闭环状态观测器对重构系统进行跟踪，即，能够对协态变量的变化过程进行跟踪，避免了汽车换挡策略中难以解决的协态变量边值问题，优化了换挡策略，提高了整车系统的动力性、经济性和行驶平顺性。附图说明[0036]为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。[0037]图1为本发明实施例公开的一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法的流程图；[0038]图2为本发明实施例公开的混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法的具体实施例一的流程图；[0039]图3为本发明实施例公开的一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制系统的结构图；[0040]图4为本发明实施例中公开的目标确定模块的结构图。具体实施方式[0041]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。[0042]本发明实施例公开了一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法，参见图1所示，图1为本发明实施例公开的一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法的流程图，包括以下步骤：[0043]步骤Sll:确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标；[0044]本发明实施例中，将原始整车控制系统的行驶平顺度作为优化控制指标，在保证行驶平顺度的基础上得到的最优控制律，才能够实际应用，确定的优化控制目标为求解平顺度性能指标函数的最小值的函数。[0045]步骤S12:根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；[0046]其中，步骤S12得到的最优控制律为含有协态参数的表达式，难以直接测出。[0047]步骤S13:对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，其中，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；[0048]其中，闭环状态观测器的表达式，具体为：[0049][0050]式中，i为所述闭环状态观测器的状态变量，i表示观测器系统的状态变量i的一阶导数，y表示所述重构系统的输出，并且，A、K和C满足：[0051]K=Q-1R,以及[0052]其中，P、Q和R均为实对称矩阵；[0053]由于系统控制项u与协态变量相关，同时协态变量不易直接测出，所以将原有状态变量和协态变量一起作为重构系统的状态变量；[0054]下面对闭环状态观测器能够跟踪重构系统作出证明：[0055]设重构系统为：[0056][0057]式中，i表示重构系统状态变量的一阶导数，X表示重构系统的状态变量，y表示重构系统的输出，A表不系统矩阵，表不系统内部状态的联系，C表不输出矩阵；[0058]定义上述闭环状态观测器与重构系统的误差为i=，则误差系统（£为：[0059][0060]定义李雅普诺夫Lyapunov函数：[0061][0062]可得：[0063][0064]式中，所述f表示V的一阶导数，Xt表示X的转置矩阵，茫表示f的转置矩阵；[0065]将K=Q-1R带入上述表达式，得到：[0066][0067]由前述实施例公开的可知，所以重构系统与观测器系统的误差系统I为渐近稳定的，闭环状态观测器能够实现对重构系统的跟踪。[0068]其中，重构系统为一个8*8的状态方程，前四项分别为原始整车控制系统的状态变量，后四项为根据哈密尔顿函数得到的协态变量，即，重构系统包括了反映原始整车控制系统的状态变量和协态变量，所以闭环状态观测器对重构系统进行跟踪，可以实现对协态变量的变化过程的跟踪。[0069]步骤S14:根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。[0070]具体地，利用现代控制原理李雅普诺夫稳定性判据，在保证渐近稳定的前提下，得出了实对称矩阵P、Q和R需要满足的矩阵不等式条件。然后利用matlab和LMI求解矩阵不等式，得到相应矩阵的数值解，然后分别带入重构系统和观测器系统利用matlab和Simulink建模仿真得到观测误差曲线的变化。而要确定状态方程和闭环状态观测器方程的数值解，则可以利用matlab编程求解状态方程，得到重构系统的状态变量的数值解。[0071]本发明实施例公开的混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法，在采用极小值原理对基于最优控制的能量管理策略的优化系统中，重构了原优化系统原始整车控制系统，得到了以原始整车控制系统的状态变量与协态变量作为状态变量的重构系统，并加入闭环状态观测器对重构系统进行跟踪，即，能够对协态变量的变化过程进行跟踪，避免了汽车换挡策略中难以解决的协态变量边值问题，优化了换挡策略，提高了整车系统的动力性、经济性和行驶平顺性。[0072]更具体地，参见图2所示，图2为本发明实施例公开的混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法的具体实施例一的流程图，包括以下步骤：[0073]步骤S21:确定所述原始整车控制系统的与行驶平顺度相关的系统状态变量；[0074]在换挡过程中，车辆的行驶平顺度与换挡后动力恢复时间的长短有着密切关系。所以在实际的原始整车控制系统中，为了改进车辆的行驶平顺性并缩短换挡过程中变速系统输入动力的恢复时间，同时考虑到控制项增加过大会造成系统不稳定的情况，基于行驶平顺性对换挡质量的影响，确定如下所示相关的系统状态变量，即本发明实施例关注的系统参数类型：[0075][0076]式中，0\表示传动系统的变形，〇^表示变速箱输入转速，〇^表示车轮转速，表示变速箱转入转矩减去等效的行驶阻力，其中，T。表示离合器转矩，Tm表示电机转矩，Trwi表示车轮阻力矩，ξ表示变速箱和主减速器的总传动比。[0077]步骤S22:基于所述系统状态变量，建立相应的状态模型；[0078]具体地，基于步骤S21得到的相关系统状态变量，建立相应的状态模型，即系统关于行驶平顺度的状态模型：[0079][0080]式中，Tc表示离合器转矩，1»表示电机转矩，Trwi表示车轮阻力矩，$表示变速箱和主减速器的总传动比，表示总惯量，表示车轮和车身的等效惯量，kd表示传动轴刚度，Cd表示传动轴阻尼，Jm表示电机转动惯量，J。表示离合器的转动惯量，Jt表示变速箱的转动惯量，Jw表示车身的转动惯量，其中，的具体表达形式如下：[0081][0082]式中，Hive3h表示整车质量，^表示汽车的车轮半径。[0083]步骤S23:根据所述状态模型，确定相应的平顺度性能指标函数；[0084]混合动力系统有多个动力源，各个动力源之间的能量匹配以及输出变化对于换挡过程中变速系统的输出有直接的影响，为了协调各个动力源之间的能量匹配和输出变化的控制，使得系统的行驶平顺度和变速系统的输出在容许的控制范围内，建立如下的性能指标函数：[0085][0086]式中，J表示性能指标，为控制作用u的函数，t表示整个换挡过程所用的时间，to表示换挡的初始时间，tf表示换挡的终止时间，即为驱动转矩恢复的时间，V表示车辆的冲击度和换挡的终止时间，即为驱动转矩恢复的时间指标间的权值系数，可以用驾驶员的踏板开度来定义，μ表示与控制相关的权值系数，j表示纵向加速度的变化情况，即行驶平顺度，具体表达形式如下：[0087][0088]其中，W1,W2满足如下条件：[0089][0090]步骤S24:将求解所述平顺度性能指标函数的最小值的函数确定为所述优化控制目标。[0091]本发明实施例中，以行驶平顺度的变化最小为优化控制目标，即求解平顺度性能指标函数的最小值的函数，具体表达式如下：[0092][0093]并且初始状态和终端状态满足以下条件：[0094]；[0095]式中，to表示换挡的初始时间，XQ表示原始整车控制系统状态变量的初始时刻的状态，NXtf，tf为与状态变量相关的向量函数，具体定义为：[0096][0097]式中，tf表示换挡的终止时间，即为驱动转矩恢复的时间，Ϊ表示变速箱与主减速器的总传动比表示车轮与车身的等效惯量，Τ'%表示汽车的需求转矩，TrQ表示车辆滚动阻力矩，kd表示传动轴刚度，Jm表示电机转动惯量，^表示传动系统的变形、X2表示变速箱输入转速、X3表示车轮转速，X4表示变速箱输入转矩减去等效的行驶阻力。[0098]步骤S25:根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；[0099]具体地，根据极小值原理，设系统为无约束控制进行求解，定义如下形式的哈密尔顿函数：[0100]Hx,A,u=j2+V+yu2+ATfx,u；[0101]式中，fx，u为n维连续可微的向量函数，λτα为n维拉格朗日乘子向量函数，λτ⑴=[A1⑴，入2⑴，…，λη⑴];[0102]对上述哈密尔顿函数求导，得到系统的状态方程和协态方程：[0103][0104]式中，$表不原始整车控制系统状态变量的一阶微分，λ表不协态变量，2..表不协态变量的一阶导数；[0105]为了确定系统在上述目标函数下的最优控制律，在te[t0，tf]的任意时刻，均满足存在最优控制变量W⑴eu，使得系统从初始状态Xto转移到终端状态Xtf，此时哈密尔顿函数Η，ft为系统最优解，即：[0106][0107]无约束条件控制系统下，系统在最优控制轨线上满足条件：[0108][0109]综上，利用系统的初始条件、终端条件和横截条件，得到系统的最优控制律的表达式，具体为：[0110][0111]式中，λ4表示第四个协态变量，由于原始整车控制系统为四阶的，所以哈密尔顿函数构造的协态方程也为含有四个协态变量的一阶微分方程组。[0112]步骤S26:对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，其中，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；[0113]闭环状态观测器的表达式，具体为：[0114][0115]式中，S为所述闭环状态观测器的状态变量，I表示观测器系统的状态变量的一阶导数，y表示所述重构系统的输出，并且，Α、κ和C满足：[0116]K=QiR，以及[0117]其中，P、Q和R均为实对称矩阵；[0118]由于系统控制项u与协态变量相关，同时协态变量不易直接测出，所以将原有控制变量和协态变量一起作为重构系统的控制变量；[0119]下面对闭环状态观测器能够跟踪重构系统作出证明：[0120]设重构系统为：[0121][0122]式中，i表示重构系统状态变量的一阶导数，X表示重构系统的状态变量，y表示重构系统的输出，A表不系统矩阵，C表不输出矩阵；[0123]定义上述闭环状态观测器与重构系统的误差为=，则误差系统ί为：[0124]；[0125]定义李雅普诺夫Lyapunov函数：[0126][0127]可得：[0128][0129]式中，所述^表示V的一阶导数，χτ表示X的转置矩阵，if表示5的转置矩阵；[0130]将K=GT1R带入上述表达式，得到：[0131][0132]由前述实施例公开的可知，，所以误差系统S为渐近稳定的，闭环状态观测器能够实现对重构系统的跟踪。[0133]其中，重构系统为一个8*8的状态方程，前四项分别为原始整车控制系统的状态变量，后四项为根据哈密尔顿函数得到的协态变量，即，重构系统包括了反映原始整车控制系统的状态变量和协态变量，所以闭环状态观测器对重构系统进行跟踪，可以实现对协态变量的变化过程的跟踪。[0134]步骤S27:根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。[0135]具体地，利用现代控制原理李雅普诺夫稳定性判据，在保证渐近稳定的前提下，得出了实对称矩阵P、Q和R需要满足的矩阵不等式条件。然后利用matlab和LMI求解矩阵不等式，得到相应矩阵的数值解，然后分别带入重构系统和观测器系统利用matlab和Simulink建模仿真得到观测误差曲线的变化。而要确定状态方程和闭环状态观测器方程的数值解，则可以利用matlab编程求解状态方程，得到重构系统的状态变量的数值解，。[0136]相应地，本发明实施例还提供一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制系统，参见图3所示，图3为本发明实施例公开的一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制系统的结构图，该系统包括：[0137]目标确定模块31，用于确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标；[0138]控制律获取模块32,用于根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；[0139]系统重构模块33,用于对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，其中，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；[0140]最优解确定模块34,用于根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。[0141]其中，所述闭环状态观测器的表达式，具体为：[0142][0143]式中，龙为所述闭环状态观测器的状态变量，ί表示观测器系统的状态变量的一阶导数，y表示所述重构系统的输出，并且，A、K和C满足：[0144]K=Q-1R,以及[0145]其中，P、Q和R均为实对称矩阵。[0146]具体地，参见图4所示，图4为本发明实施例中公开的目标确定模块的结构图，上述目标确定模块31包括：[0147]第一确定单元41，用于确定所述原始整车控制系统的与行驶平顺度相关的系统状态变量；[0148]模型建立单元42,用于基于所述系统状态变量，建立相应的状态模型；[0M9]第二确定单元43,用于根据所述状态模型，确定相应的平顺度性能指标函数；[0150]第三确定单元44,用于将求解所述平顺度性能指标函数的最小值的函数确定为所述优化控制目标。[0151]关于上述混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制系统中的各个模块及单元更加具体的工作过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。[0152]本发明实施例公开的混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法、系统，在采用极小值原理对基于最优控制的能量管理策略的优化系统中，重构了原始整车控制系统，得到了以原始整车控制系统的状态变量与协态变量作为状态变量的重构系统，并加入闭环状态观测器对重构系统进行跟踪，即，能够对协态变量的变化过程进行跟踪，避免了汽车换挡策略中难以解决的协态变量边值问题，优化了换挡策略，提高了整车系统的动力性、经济性和行驶平顺性。[0153]最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。[0154]以上对本发明所提供的混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法、系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

权利要求：1.一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法，其特征在于，包括：确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标；根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，其中，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标的过程，包括：确定所述原始整车控制系统的与行驶平顺度相关的系统状态变量；基于所述系统状态变量，建立相应的状态模型；根据所述状态模型，确定相应的平顺度性能指标函数；将求解所述平顺度性能指标函数的最小值的函数确定为所述优化控制目标。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述闭环状态观测器的表达式，具体为：式中，i为所述闭环状态观测器的状态变量，I表示观测器系统的状态变量2的一阶导数，y表示所述重构系统的输出，并且，Α、κ和C满足：其中，P、Q和R均为实对称矩阵。4.一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制系统，其特征在于，包括：目标确定模块，用于确定与混合动力汽车的原始整车控制系统相关的优化控制目标；控制律获取模块，用于根据极小值原理，得到所述原始整车控制系统在所述优化控制目标下的最优控制律；系统重构模块，用于对所述原始整车控制系统进行重构，得到重构系统，并为所述重构系统构造相应的闭环状态观测器，其中，所述重构系统的状态变量包括所述原始整车控制系统的状态变量与协态变量；最优解确定模块，用于根据所述最优控制律，确定所述重构系统在所述优化控制目标下的最优解，以优化汽车换挡策略。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述目标确定模块包括：第一确定单元，用于确定所述原始整车控制系统的与行驶平顺度相关的系统状态变量；模型建立单元，用于基于所述系统状态变量，建立相应的状态模型；第二确定单元，用于根据所述状态模型，确定相应的平顺度性能指标函数；第三确定单元，用于将求解所述平顺度性能指标函数的最小值的函数确定为所述优化控制目标。6.根据权利要求4或5所述的系统，其特征在于，所述闭环状态观测器的表达式，具体为：式中，$为所述闭环状态观测器的状态变量，i表示观测器系统的状态变量£的一阶导数，y表示所述重构系统的输出，并且，Α、Κ和C满足：其中，P、Q和R均为实对称矩阵。

百度查询： 苏州大学 一种混合动力汽车换挡策略优化及跟踪控制方法、系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD