CN103359107B - 用于混合动力车辆中发动机瞬变减轻的适应性控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种混合动力车辆和运转混合动力车辆的方法。量化了发动机原始动力指令。量化的动力指令被设置为多个量化的动力级别之中的一个。多个量化的动力级别之间的步幅基于原始动力指令而变化。基于设置的量化的动力指令而运转混合动力车辆的发动机。
Description
技术领域
本发明涉及一种混合动力车辆和控制方法。
背景技术
图1说明了用于混合动力电动车辆的传统的“负荷跟踪”发动机动力确定架构(architecture)10的框式图。在传统架构10中，发动机动力指令12确定为驾驶员动力指令14和电池动力指令16的总和。这样，在传统架构10中，发动机直接响应驾驶员动力指令14的任何变化。
相应地，在实际驾驶中，任何杂乱(chaotic)和激进的驾驶员动力指令14可容易地产生发动机动力指令12的扰动。扰动可反应为动力的快速波动和颤动。这样的瞬变不利地影响了发动机燃烧效率并耗费了额外的瞬变燃料。此外，很多发动机控制参数是“断定地”基于发动机动力指令12的变化率所计划的。因此，发动机动力扰动可引起其他非最优化的发动机设置以及恶化空气/燃料误差。即使空气/燃料(A/F)比能够保持在中度至较窄的范围内，由更频繁发生的瞬变引起的燃料富化的整合影响可被放大并累积至较高水平的燃料损失。
发明内容
在至少一个实施例中，提供了一种运转混合动力车辆的方法。所述方法包括量化发动机原始动力指令；以及将量化的动力指令设置为多个量化动力级别(power steps)中的一个。量化的动力级别之间的步幅(step size)可以基于原始动力指令而变化。混合动力车辆的发动机基于该设置的量化的动力指令而运转。
在另一实施例中，提供了一种用于包括电机的混合动力车辆控制系统的控制系统。控制系统包括动力传动系统(powertrain)控制器，其配置用于：量化发动机原始动力指令；以及将量化的动力指令设置为多个量化的动力级别中的一个。量化的动力级别之间的步幅可基于原始动力指令而变化。控制器基于该设置的量化的动力指令而运转混合动力车辆的发动机。
在进一步的实施例中，提供了一种运转混合动力车辆的方法。所述方法包括：量化先前的动力指令；并将先前的量化的动力指令设置为多个先前量化的动力级别中的一个。在该先前的量化的动力级别中，每个先前的量化的动力级别之间具有第一步幅(stepsize)。混合动力车辆发动机基于设置的先前的量化的动力指令来运转。所述方法还包括量化当前动力指令；以及将当前量化的动力指令设置为多个当前量化的动力级别中的一个。当前量化的动力级别可包括在每个当前量化动力级别之间的不同于第一步幅的第二步幅。混合动力车辆发动机基于该设置的当前量化的动力指令而运转。
根据本发明一个方面，提供一种包括电机和发动机的混合动力车辆控制系统，该控制系统包含：动力传动系统控制器，其配置用于：量化发动机原始动力指令；将量化的动力指令设置为多个量化的动力级别中的一个，其中量化的动力级别之间的步幅基于原始发动机动力指令而变化；以及基于设置的量化的动力指令而运转混合动力车辆的发动机。
根据本发明一个实施例，其中，设置量化的动力指令包括如果量化的动力指令落在第一量化的动力级别和第二量化的动力级别之间并且相对第一量化的动力级别的变化高于阈值则将量化的动力指令设置为第二量化的动力级别。
根据本发明另一个实施例，其中，设置量化的动力指令包括如果量化的动力指令落在第一量化的动力级别和第二量化的动力级别之间且相对第一量化的动力级别的变化小于阈值则将量化的动力指令设置为第一量化的动力级别。
根据本发明另一个实施例，其中阈值基于原始动力指令以反比关系而变化使得阈值对于较高的原始动力指令比对于较小的原始动力指令更小。
根据本发明又一个实施例，其中阈值基于原始动力指令而变化。
根据本发明又一个实施例，其中阈值包括基于原始动力指令变化的上限阈值和下限阈值。
根据本发明又一个实施例，其中步幅基于原始动力指令以反比关系而变化使得步幅对于较高的原始动力指令比对于较低的原始动力指令更小。
根据本发明又一个实施例，其中将第一量化动力指令设置为量化的动力级别之中的一个，其中量化的动力级别之间的第一步幅基于第一原始动力指令；以及将第二量化动力指令设置为量化的动力级别之中的一个，其中量化的动力级别之间的第二步幅基于第二原始动力指令且不同于第一步幅。
根据本发明又一方面，提供一种运转混合动力车辆的方法，所述方法包含：量化前次动力指令；将前次量化的动力指令设置为多个前次量化的动力级别之中的一个，前次量化的动力级别之间具有第一步幅；基于设置的前次量化的动力指令运转混合动力车辆的发动机；量化当前动力指令；将当前量化的动力指令设置为多个当前量化的动力级别之中的一个，该当前量化的动力级别在当前量化的动力级别的每者之间具有第二步幅，第二步幅不同于第一步幅；以及基于设置的当前量化的动力指令运转发动机。
根据本发明一个实施例，所述方法进一步包含：如果当前动力指令和量化的前次动力指令之间的幅度高于阈值则维持当前量化的动力指令，否则将当前量化的动力指令设置为等于前次量化的动力指令。
根据本发明一个实施例，其中在踩加速踏板事件期间，如果当前动力指令高于量化的前次动力指令和上限阈值之和则维持当前的量化的动力指令；以及在踩加速踏板事件期间，如果当前发动机动力指令小于量化的前次发动机动力指令和阈值之和则将量化的当前发动机动力指令设置为等于前次量化的发动机动力指令。
根据本发明一个实施例，其中在松加速踏板事件期间，如果当前发动机动力指令小于量化的前次发动机动力指令减去较低阈值则维持当前量化的发动机动力指令；以及在松加速踏板事件期间；如果当前发动机动力指令大于前次量化的动力指令减去较低的阈值则将量化的当前动力指令设置为等于前次量化的动力指令。
附图说明
图1显示了用于混合动力电动车辆的传统“负荷跟踪”发动机动力确定架构的框式图。
图2显示了根据本发明一个实施例的混合动力-电动车辆的示意图。
图3显示了根据本发明一个实施例的改进的发动机动力确定架构的框式图，该架构配置用于实施用于在混合动力电动车辆中发动机瞬变减轻的适应性控制方法。
图4-6显示了用于在图3的发动机动力确定架构中使用的示例校准表格。
图7显示了描述用于发动机瞬变减轻的控制方法的发动机动力指令量化与滞后程序的操作的流程图。
图8显示了描述用于发动机瞬变减轻的控制方法的量化的发动机动力指令滤波程序的操作的流程图。
图9-10显示了说明控制发动机瞬变减轻的方法的模拟结果的图形化代表。
具体实施方式
在此揭示了本发明的具体实施例；然而，应该理解说明的实施例仅仅为可以多种和可替代形式实施的本发明的示例。附图并不必需按照比例绘制，可以放大或缩小一些特征以显示特定部件的细节。此外，一个实施例中任意或者所有特征可以与任何其他实施例组合。因此，在此揭示的具体结构和功能细节并不能被解释为限制，而仅仅是用于作为权利要求的代表性基础和/或用于教导本领域内技术人员以多种方式实施本发明的代表性基础。
参考图2，显示了混合动力车辆20的示意图。混合动力车辆20包括第一车轮组22、第二车轮组24以及车轮驱动系统或传动系26。
传动系26可配置用于驱动或者开动第一和/或第二车轮组22、24。传动系26可具有任意合适的配置，如本领域内技术人员已知的，例如串联驱动、混合动力驱动动力分配、或者双模式动力分配等。传动系26具有图2所示的实施例中的动力分配驱动配置。
传动系26可配置用于驱动或提供扭矩至第一和/或第二车轮组22和24。如图所示的实施例中，第一车轮组22配置用于通过传动系26来驱动而第二车轮组24配置用于通过电机28(例如电动马达)来驱动。可替代地，可以提供第二车轮组24而没有电机28。
混合动力车辆20可包括任意合适数量的动力源。在图2所示的实施例中，混合动力车辆20包括主动力源30和辅助动力源32。
主动力源30可以为任意合适的能量生成装置，例如可以适配用于燃烧任意类型的燃料(例如汽油、柴油或氢气)的内燃发动机。
辅助动力源32可以为任意类型。例如，辅助动力源32可以为电动的、非电动的或者其组合。可以使用电力源例如电池、具有相互电连接的电池单元的电池包、电容器或者燃料电池等。如果采用电池，其可以是任意合适类型的，例如镍-金属氢化物(Ni-MH)、镍-铁(Ni-Fe)、镍-铬(Ni-Cd)、铅酸、锌-溴(Zn-Br)或者基于锂的电池。如果使用电容器，其可以是任意类型的，例如超高电容器(ultra capacitor)、超级电容器(super capacitor)、电化学电容器或者双电层电容器等。非电力动力源可以为能量能够转换为电力或者机械能的装置。例如，液压动力源或者机械动力源(例如飞轮、弹簧、发动机或者压缩气体)可存储能量，而根据需要存储的能量可以转换或者释放为电能或者机械能。为了简洁起见，下面的具体描述将主要涉及采用电力源的本公开的实施例。
主动力源30以及辅助动力源32可适配用于提供动力至动力传输系统34和/或电机28。动力传输系统34适配用于驱动一个或多个车轮。在至少一个实施例中，动力传输系统34可以任何合适的方式连接至差速器36，例如通过驱动轴、链条或者任何其他机械联接。差速器36可以通过一个或多个轴38(例如轴或者半轴)连接至第一车轮组22的每一个车轮。
动力传输系统34可包括多个机械的、电力的、和/或机电的装置。在显示的实施例中，动力传输系统34包括作为主要元件的行星齿轮总成40、第一电机42、动力传输单元44以及第二电机46。
行星齿轮总成40可具有任意合适的配置。在显示的实施例中，行星齿轮总成40包括中心齿轮50、多个行星齿轮52以及齿圈54。
主动力源30可选择性地经由离合器56连接至行星齿轮总成40。离合器56可以为任意合适类型，例如允许主动力源30驱动行星齿轮总成40的单向离合器。如果离合器56为接合的，主动力源30可旋转行星齿轮52。行星齿轮52的旋转可随后旋转齿圈54。齿圈54可以连接至动力传输单元44，而动力传输单元44连接至差速器36用于传输扭矩至车轮以推进混合动力车辆20。动力传输单元44可包括可接合以提供希望的车辆响应的多个传动比(gearratio)。
第一电机42(其可以为马达或者马达-发电机)可连接至中心齿轮50以提供扭矩来补充或者抵消通过主动力源30所提供的扭矩。可以提供制动器58来减小速度和/或从第一电机42到中心齿轮50的传动或者扭矩。
第二电机46可以通过辅助动力源32和/或第一电机42来提供电力。第二电机46(其可以为马达)可以连接至动力传输单元44以推进混合动力车辆20。
一个或多个控制器60可以监视并控制混合动力车辆20的多个方面。为了简洁起见，显示了单个控制器60；然而可以提供多个控制器用于监视和/或控制在此描述的部件、系统和功能。
控制器60可与主动力源30、辅助动力源32以及电机42、46通信以监视和控制它们的运转和性能。控制器60可以本领域技术人员已知的方式接收指示发动机转速、发动机扭矩、车速、电机转速、电机扭矩以及辅助动力源32的运转状态的信号。例如，发动机转速可通过适配用于探测相关部件的旋转速率或旋转速度的发动机转速传感器来探测。可以在主动力源30中采用这样的转速传感器以探测主动力源的输出轴的旋转速率或速度。可替代地，可以在主动力源30下游的传动系26中设置速度传感器。
控制器60可从其他部件或子系统接收输入信号。例如，控制器60可接收指示由驾驶员或车辆系统(例如主动或智能巡航控制系统)请求的车辆加速的信号。可以通过输入装置(例如加速踏板传感器或巡航控制输入装置)或传感器62的信号而提供这样的信号，或者其可以基于来自输入装置或传感器62的信号。
控制器60还可以接收指示由驾驶员或者车辆系统(例如主动或智能巡航控制系统)请求的车辆减速的信号。可以通过输入装置(例如制动器踏板传感器或巡航控制输入装置)或传感器64的信号而提供这样的信号，或者其可以基于来自输入装置或传感器64的信号。
加速和减速请求可用于评估是否发生“踩加速踏板”(tip-in)事件或“松开加速踏板”(tip-out)事件。踩加速踏板事件指示需要额外的动力或者车辆加速。松开加速踏板事件指示需要更少的动力或者车辆减速。例如，踩加速踏板事件可以通过驱动加速踏板来指示。类似地，松开加速踏板事件可以通过制动车辆、松开加速踏板或者其组合来指示。
在混合动力车辆中，加速(踩加速踏板)和减速(松加速踏板)事件导致提供来驱动车轮的动力的变化。通常，加速请求增加动力消耗需求而减速请求减小动力消耗需求。该动力需求的变化可导致瞬变状况或状态，其中至少一个动力源的运转特征改变而提供增加的或减少的动力量。
在具有发动机的混合动力车辆中，发动机动力可以为发动机输出扭矩和发动机转速的函数(例如，动力(功率)＝扭矩×速度)。在瞬变状况期间，如果发动机扭矩和发动机转速没有被智能地控制，可能发生燃料经济性降低。通过伴随着频繁的踩加速踏板和/或松加速踏板的事件的激进的驾驶，可放大燃料经济性的缺点。本发明通过提供改进的控制方法可帮助提供相比现有方法更为改善的燃料经济性。
参考图3，显示了根据本发明的一个实施例的配置用于在混合动力车辆中实施用于发动机瞬变减轻的控制方法的改进的发动机动力确定架构70的框式图。下面将结合具有作为主动力源的发动机以及作为辅助动力源的电池的混合动力车辆来描述改进的架构70；然而，应该理解，在多种实施例中可以如上所述采用其它主和辅助动力源。
通过改进的架构70实施的发动机瞬变减轻的控制方法包括适应性发动机动力指令量化和滤波程序。发动机瞬变减轻方法的一个目标为有效地平滑发动机动力指令的轮廓(profile)并使用电池动力填充驱动动力的高频以及杂乱(chaotic)的部分。基于发动机动力指令的水平而改变和适配适应性程序参数。
与传统架构相比，改进的架构70执行下面额外的程序来描绘发动机动力指令的轮廓：(i)适应性发动机动力指令量化与适应性滞后程序(下面参考图7描述)；以及(ii)量化的发动机动力指令滤波程序(下面参考图8描述)。
可在控制器60中实施的改进的架构70包括适应性发动机动力指令量化和滤波模块72。总体上，模块72接收原始发动机动力指令(Ptot)12作为输入并对发动机动力指令(Ptot)12执行发动机动力指令量化与滞后程序以及量化的发动机动力指令滤波程序以生成平滑的发动机动力指令(Ptot_final)74作为输出。在传统架构10和改进的架构70两者中，发动机动力指令(Ptot)12确定为驾驶员动力指令14和电池动力指令16的总和。然而，在改进的架构70中，取代发动机动力指令(Ptot)12，平滑的发动机动力指令(Ptot_final)74被输出以确定发动机扭矩指令。
适应性量化和滤波模块72包括量化器76和滞后逻辑78。量化器76和滞后逻辑78对发动机动力指令(Ptot)12执行发动机动力指令量化与滞后程序(如下参考图7描述)以生成量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80作为输出。
适应性量化和滤波模块72还包括适应性逻辑模块82。适应性逻辑模块82基于总发动机动力指令(Ptot)12的输入的变化而帮助调节发动机动力的网格尺寸(grid size)。如果量化函数总是使用恒定的动力网格(grid)，或者固定的动力离散水平，固定的水平不仅难以校准，而且可能还不能总是适应不同类型的驾驶状况。例如，当发动机已经处于高效率区域(island)时，通过恒定网格的量化方法可引起不必要的电力再循环损耗，而其会不利地损耗燃料经济性，尤其是当驾驶员动力需求较高时。适应性逻辑模块82可适应性地调节传动系效率以适应所有驾驶状况。
适应性逻辑模块82将在适应性网格尺寸函数(adaptive on grid sizefunction)84中可变动力网格尺寸应用至量化函数76。该适应性逻辑模块82还通过适应性上限阈值函数86以及适应性下限阈值函数88应用可变阈值至滞后逻辑78。还应该指出可以与适应性上限阈值函数86和适应性下限阈值函数88同时地应用适应性网格尺寸函数84。
如图4到图6所示，适应性逻辑模块82可使用基于总发动机动力指令(Ptot)12的校准表格。图4显示了量化网格尺寸查值表90。如图所示，输入92为总发动机动力指令(Ptot)12而输出94为量化步幅。查值表90可包括量化网格尺寸校准曲线96。在一个实施例中，校准曲线96具有单一的形状和降低的趋势。可以确定这样的形状，因为如果发动机动力指令(Ptot)12更大，发动机效率应该相对较高。因此，在较高的发动机动力指令(Ptot)12处，可能不太需要发动机保持在离散的动力网格上，因此量化的网格尺寸减小。换句话说，可能希望允许发动机瞬变处于一定的较高的发动机效率区域。这样，在较高发动机动力指令(Ptot)12处量化网格尺寸可以较小使得发动机可自由地以较宽的动力区域运转来减小电力损耗。
图5和图6分别显示了滞后上限阈值查值表100和下限阈值查值表110。类似于图4，输入102、112为总发动机动力指令(Ptot)12。在图5中，输出104为滞后上限阈值。类似地，在图6中，输出114为滞后下限阈值。滞后阈值查值表100、110分别包括滞后阈值校准曲线106、116。在一个实施例中，滞后校准曲线106、116具有单一形状和降低的趋势。然而，上限阈值校准曲线106可以不同于下限阈值校准曲线116。这样，对于给定的发动机动力指令(Ptot)12，滞后上限阈值可以不同于滞后下限阈值。
适应性量化和滤波模块72进一步包括滤波器120。滤波器120通过经由低通滤波平滑发动机动力指令(Ptot)12和量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80之间的动力差异(ΔP)122来执行量化的发动机动力指令滤波程序(如下参考图8描述)以生成作为输出的滤波的动力差异(ΔPfiltered)124。量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80和滤波的动力差异(ΔPfiltered)124随后被求和以生成平滑的发动机动力指令(Ptot_final)74，其将从量化和滤波模块72输出用于在确定发动机扭矩指令中的使用。
在平滑动力差异(ΔP)122以生成滤波的动力差异(ΔPfiltered)124中，滤波器120使用通过适应性量化和滤波模块72的滤波确定计算表格128提供的滤波器常数(fk)126。如下更详细地描述的，基于动力差异(ΔP)122和燃料损耗％(φ)130而适应性确定滤波器常数(fk)126。基于闭环反馈(λ)空燃比而在线计算燃料损耗％(φ)130。
图7和图8说明了流程图200和250，其分别描述了发动机动力指令适应性量化与适应性滞后程序的操作和用于发动机瞬变减轻的控制方法的量化的发动机动力指令滤波程序。
如本领域内技术人员可以理解的，流程图200和250代表可以使用硬件、软件或者其组合来实施的控制逻辑。例如，可以使用编程的微处理器来执行多个函数。控制逻辑可以使用任意数目已知的编程或处理技术或策略来实施，并且不限于所描述的次序。例如，在实时控制应用中采用中断或事件驱动处理而不是如所说明的纯粹的顺序策略。类似的，可使用对处理、多任务或者多线程系统和方法来完成本发明的目的、特征和优点。
本发明不依赖于用于开发和/或实施所说明的控制逻辑的特定编程语言、操作系统处理器、或者电子电路。类似的，取决于特定的编程语言和处理策略，可以大体同时以说明的序列或者以不同的序列来执行多种功能而同时获得本发明的特征和优点。可以修改所说明的功能或者在某些情形下有所省略而不会背离本发明的精神和范围。
现在参看图7，并继续参看图3中显示的改进的架构70，流程图200描述了发动机瞬变减轻方法的发动机动力指令量化与滞后程序的适应性量化策略。该适应性量化策略200通过适应性量化和滤波模块72的量化器76、滞后逻辑78以及适应性逻辑模块82来执行。
程序提供了设计为将原始发动机动力指令(Ptot)12分散进入适应性(可校准)网格中的动力量化流程。当发动机动力指令(Ptot)12波动时，发动机动力指令基于发动机动力指令(Ptot)12而改变分散的动力网格尺寸。例如，对于12kw的较低的发动机动力指令(Ptot)12，适应性网格尺寸可以为5kw使得具有小于5kw的“改变幅度”的任何发动机指令波动都被滤除。相反，电池动力填充瞬变动力需求。但是对于30kw的较高的发动机动力指令(Ptot)12，例如，适应性网格尺寸可以为1kw使得具有小于仅1kw的“改变幅度”的任何发动机动力指令波动会被滤除。因此，在较高的动力指令处，(Ptot)12可更为紧密地接近量化的动力指令(Ptot_quantized)80。
滞后逻辑还嵌入在发动机动力指令量化与适应性滞后程序中以阻止量化的发动机动力指令在两个相邻量化网格之间的不希望的快速切换。当发动机动力指令(Ptot)12波动时，发动机动力指令还基于发动机动力指令(Ptot)12改变滞后阈值。在踩加速踏板事件期间，在循环(iteration)n处，仅在如果发动机动力指令(Ptot)12的“幅度增加”超出前次量化发动机动力指令(从前次循环(n-1)记录的)高于上限阈值时，则会相应地更新量化的发动机动力指令。否则，量化的发动机动力指令保持与前次循环相同。类似地，在滞后逻辑中使用了下限阈值用于松加速踏板事件。类似于网格尺寸，基于发动机动力指令(Ptot)12适应性地调节上限阈值和下限阈值。
例如，假设动力量化网格步幅为10kw，滞后阈值为具有小于5kw的“变化幅度”波动的任意发动机指令将会被滤除。相反，电池动力会填充瞬变需求。
适应性发动机动力指令量化与适应性滞后程序的操作通过如框202所代表的接收发动机动力指令(Ptot)开始。如框204所代表的，基于发动机动力指令(Ptot)，适应性网格尺寸函数84确定网格尺寸。网格尺寸值指示了每个量化网格的步幅。
在框206处，适应性上限阈值函数86基于发动机动力指令(Ptot)确定上限阈值。上限阈值指示用于踩加速踏板事件的发动机动力指令“幅度增加”阈值。类似地，在框208处，适应性下限阈值函数88基于发动机动力指令(Ptot)确定下限阈值。下限阈值指示用于松加速踏板事件的发动机动力指令“幅度减少”阈值。
在框210处，在当前循环“n”期间，量化器76根据适应性网格尺寸执行量化发动机动力指令(Ptot)12以生成用于当前循环“n”的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)。
在框212处，确定发动机动力指令(Ptot)12是否大于零。如果在框212处发动机动力指令(Ptot)不大于零，则在框214处输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80设置为发动机动力指令(Ptot)12(即Ptot_quantized＝Ptot)。如果在框212处发动机动力指令(Ptot)大于零，则程序持续至框216处。
在框216处确定是否有踩加速踏板事件。如果在框216处有踩加速踏板事件，则如框218所示的，滞后逻辑78确定发动机动力指令(Ptot)12是否大于前次量化的发动机动力指令(Ptot_quantized_last)(在前次循环“n-1”期间通过量化器76所记录的)和从框206处确定的适应性上限阈值的总和(即，Ptot>Ptot_quantized_last+上限阈值)。如果在框218中为是，则如在框220处显示的，输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80设置为在框210中产生的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)用于当前循环“n”(即Ptot_quantized＝Ptot_quantized)。如果在框218中为否，则如在框222处显示的，输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80设置为前次量化的发动机动力指令(Ptot_quantized_last)(即Ptot_quantized＝Ptot_quantized_last)。
返回到框216处，如果在框216处没有踩加速踏板事件，则暗示存在松加速踏板事件，如在框224处所示的，随后滞后逻辑78确定发动机动力指令(Ptot)12是否低于前次量化的发动机动力指令(Ptot_quantized_last)减去适应性下限阈值(即Ptot<Ptot_quantized_last–下限阈值)的差异。如果在框224处为是，则如在框226中所示的，输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80设置为在框210中产生的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)用于当前循环“n”(即Ptot_quantized＝Ptot_quantized)。如果在框224处为否，则如在框228处所示的，输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80设置为前次量化发动机动力指令(Ptot_quantized_last)(即Ptot_quantized＝Ptot_quantized_last)。
最终，在框230处，前次量化发动机动力指令(Ptot_quantized_last)更新为输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80(从框214、220、222、226、228中可适用的一个中获得用于当前循环)(即Ptot_quantized_last＝Ptot_quantized)。这样，依次地，更新的前次量化的发动机动力指令用于在后续时间点的下一循环(即n+1)的发动机动力指令(Ptot)12。
现在参看图8，并继续参考图3中所示的改进的架构70，流程图250描述了发动机瞬变减轻方法的量化发动机动力指令滤波程序的操作。程序通过适应性量化与滤波模块72的滤波器120执行。
原始地，滤波器120可访问输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80和前次量化的发动机动力指令(Ptot_quantized_last)。如上参考图3所描述的，滤波器120接收发动机动力指令(Ptot)12和输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80之间的动力差异(ΔP)122作为输入(即ΔP＝Ptot-Ptot_quantized)。滤波器120还接收由滤波确定计算表格128提供的滤波器常数(fk)126作为输入。
如框252中所示的，量化的发动机动力指令滤波程序的操作通过滤波器120确定输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80和前次量化的发动机动力指令(Ptot_quantized_last)是否具有不同的值而开始(即Ptot_quantized≠Ptot_quantized_last)。如果输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80和前次量化的发动机动力指令(Ptot_quantized_last)具有相同的值，则如框254所示的，滤波器120重设动力差异(ΔP)122为零并将滤波的动力差异(ΔPfiltered)124设置为零(即ΔP＝0且ΔPfiltered＝0)。如果输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80和前次量化的发动机动力指令(Ptot_quantized_last)具有不同的值，则如框256所示的，滤波器120将动力差异(ΔP)122设为发动机动力指令(Ptot)12与输出的量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80之间的差异(ΔP)(即ΔP＝Ptot-Ptot_quantized)。在框258中，滤波器120获取滤波常数(fk)126。在框260中，滤波器120根据滤波常数(fk)126滤波从框256获取的动力差异(ΔP)以生成滤波的动力差异(ΔPfiltered)124。
一旦框254或框260完成，滤波器120将滤波的动力差异(ΔPfiltered)124输出至适应性量化和滤波模块72的求和节点140。如果从框254输出，输出的滤波的动力差异(ΔPfiltered)124为零。如果从框260输出，则输出的滤波的动力差异(ΔPfiltered)124为根据滤波常数(fk)126滤波的来自框256的动力差异(ΔP)。
来自框254和260的程序持续至框262，其中确定发动机动力指令(Ptot)12是否高于零(Ptot＞0？)。如果否，如框264中所示的，则即将从适应性量化和滤波模块72输出的发动机动力指令(Ptot_final)74被设置为发动机动力指令(Ptot)12(即Ptot_final＝Ptot)。如果是，如框266中所示的，则同样将从适应性量化和滤波模块72输出的发动机动力指令(Ptot_final)74被设置为量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80和滤波的动力差异(ΔPfiltered)124的总和(即Ptot_final＝Ptot_quantized+ΔPfiltered)。同样，适应性量化和滤波模块72的求和节点140对量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80和滤波的动力差异(ΔPfiltered)124求和并然后输出发动机动力指令(Ptot_final)74，其为上述两个变量的和。
如图3所示，适应性量化和滤波模块72将发动机动力指令(Ptot_final)74提供至VCS142(例如，控制器60的另一部分)。VCS142基于发动机动力指令(Ptot_final)74确定用于主动力源30的最佳发动机扭矩指令。适应性量化和滤波模块72还可以提供发动机动力指令(Ptot_final)74至EOMS(系统最佳发动机运转管理策略)144(例如，控制器60的另一部分)。EOMS 144基于发动机动力指令(Ptot_final)74确定发动机转速指令。
下面将更详细地解释滤波确定计算表格128的设计原理。当动力差异(ΔP)较小时，应用较快的滤波。这意味着在某种程度上可以允许发动机动力指令变化的较小的幅度，因为其对于触发燃烧瞬变是具有较小影响的。当动力差异(ΔP)较大时，应用较缓慢的滤波使得较大的指令波动和突然的变化可以在开环中重度平滑以减轻潜在燃烧的低效性。在另一方面，燃料损耗％(φ)越高，需要滤波越慢以进一步抑制较快瞬变。一旦探测到较大的富化A/F(空气/燃料)误差，这样的闭环机构保证了平滑的发动机动力。
应该注意，如果Ptot_quantized≠Ptot_quantized_last，即指示了存在来自驾驶员的实际的希望的发动机动力变化，对动力差异(ΔP)和滤波的动力差异(ΔPfiltered)(图8的框254)应用重置。从而，输出的发动机动力指令(Ptot_final)允许跳跃至量化的动力网格上的新点。
总之，在输入的发动机动力指令(Ptot)12进行适应性量化和滤波之后，最终输出的模型化(profiled)的发动机动力指令(Ptot_final)74确定为量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80和滤波的动力差异(ΔPfiltered)124的和(即Ptot_final＝Ptot_quantized+ΔPfiltered)。
现在参考图9和图10，其为显示发动机瞬变减轻的控制方法的模拟结果的图形化代表300和350。图9为说明不包括适应性逻辑模块82的量化和滤波模块72的图形化代表300。图形化代表300比较“原始发动机动力指令”与从量化和滤波模块72输出的“最终模型化的发动机动力指令”。在图9中所示的模拟示例中，在所有动力(包括较高动力)范围内的，该基础量化策略输出量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80，而没有适应性逻辑模块82超越(override)原始发动机动力指令(Ptot)12进入预定(可校准)离散的动力水平。当发动机动力指令(Ptot)12在动力网格周围波动时，量化的动力信号将保持在离散水平以消除瞬时变化。
相反，图10为说明包括适应性逻辑模块82的适应性量化与滤波模块72的图形化代表350。该适应性量化策略基于发动机动力指令(Ptot)12适应性地改变离散的动力网格尺寸。如图10所示的模拟示例中所观察到的，在较高动力水平，量化的发动机动力指令(Ptot_quantized)80非常接近原始发动机动力指令(Ptot)12。
在适应性量化策略中，例如在图10中所示的模拟，电池不需要吸收瞬时动力变化，从而减少了再循环损耗。此外，适应性量化策略可帮助有效地平衡长期电力再循环损耗和瞬时燃料效率之间的权衡，其在当发动机效率相对较高且电力辅助的效益变得不太显著时是尤其重要的。在图10中说明的适应性量化策略还在当动力需求较低时最小化发动机瞬变，而同时允许在发动机的较高效率区域的发动机瞬变。图10中所示的适应性量化策略的效益相比图9种所示的基础量化策略可进一步改善燃料效率。
适应性量化策略还提供了减轻发动机瞬变的总体效益，包括：在开环中平滑发动机运转并消除不必须的发动机燃烧瞬变以温和地减轻A/F富化；使用电池吸收驾驶员动力的扰动并处理驾驶员动力的高频和杂乱的部分；以及适应性地优化负荷调整和负荷跟踪之间的发动机动力以进一步改善燃料经济性。
尽管上面描述了多个实施例，并不意味着这些实施例描述了发明的所有的可能形式。相反，在说明书中使用的词汇是描述性的词汇而非限定，而且应该理解可以作出多种改变而不会背离本发明的精神和范围。额外地，多个实施例的特征可以被组合以形成本发明的进一步的实施例。
Claims (8)
1.一种运转混合动力车辆的方法，包含：
量化发动机原始动力指令；
将所述量化的动力指令设置为多个量化的动力级别中的一个，其中所述量化的动力级别之间的步幅基于所述原始动力指令而变化；以及
基于所述设置的量化的动力指令运转混合动力车辆的发动机。
2.如权利要求1所述的方法，其中：
设置所述量化的动力指令包括如果所述量化的动力指令落在第一量化的动力级别和第二量化的动力级别之间并且相对所述第一量化的动力级别的变化大于阈值则将所述量化的动力指令设置为所述第二量化的动力级别。
3.如权利要求2所述的方法，其中：
设置所述量化的动力指令包括如果所述量化的动力指令落在所述第一量化的动力级别和所述第二量化的动力级别之间并且相对所述第一量化的动力级别的变化小于阈值则将所述量化的动力指令设置为所述第一量化的动力级别。
4.如权利要求2所述的方法，其中：
所述阈值基于所述原始动力指令以反比关系变化使得所述阈值对于较大的原始动力指令比对于较小的原始动力指令更小。
5.如权利要求2所述的方法，其中：
所述阈值基于所述原始动力指令而变化。
6.如权利要求2所述的方法，其中：
所述阈值包括基于所述原始动力指令而变化的上限阈值和下限阈值。
7.如权利要求1所述的方法，其中：
所述步幅基于所述原始动力指令以反比关系变化使得所述步幅对于较大的原始动力指令比对于较小的原始动力指令更小。
8.如权利要求1所述的方法，所述方法进一步包含：
将第一量化的动力指令设置为所述量化的动力级别中的一个，其中所述量化的动力级别之间的第一步幅基于第一原始动力指令；以及
将第二量化的动力指令设置为所述量化的动力级别中的一个，其中所述量化的动力级别之间的第二步幅基于第二原始动力指令并且不同于所述第一步幅。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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Granted publication date: 20170301 |
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