CN104340218B - 实时燃料消耗估算 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了实时燃料消耗估算。在特定示例中，运转车辆的发动机、电机和电池使得大体上保持电池的荷电状态同时实时估算燃料消耗并且通过使用路线分段和预测的平均功率计算将燃料消耗最小化。

Description

实时燃料消耗估算
技术领域
本发明涉及混合动力电动车辆燃料消耗的管理。
背景技术
混合动力电动车辆(HEV)通过使用内燃发动机消耗燃料能量而运转以带动发电机，将产生的电能存储在电池中。HEV系统还可以通过使用车辆的动能带动发电机机来回收动能，随后将产生的电能存储在电池中。在HEV系统中燃料是主要能量源。插电式电动混合动力车辆(PHEV)是现有混合动力电动车辆(HEV)的延伸，具有增加的能量柔性(flexibility)。PHEV利用比标准HEV容量大的电池组并且PHEV具有两个能量源，燃料和来自电力网的电能。
HEV控制系统的目标是最小化能量运转成本和排放且不影响车辆的驾驶性能和系统约束。标准的能量管理控制(EMC)策略传统上设计成以电动驱动模式运转HEV，其中仅以电动马达运转车辆以在以发动机和电动马达两者来运转车辆的混合运转模式中最大化电池电力输出。
发明内容
根据本发明的一个方面，提供一种混合动力电动车辆。该混合动力电动车辆可以包括发动机、电机、电池和至少一个控制器。至少一个控制器可以运转发动机和电机使得大体上保持电池的荷电状态同时优化车辆控制以将预定路线上的燃料消耗最小化。
根据本发明的一个实施例，预测燃料消耗值中的一者是预测燃料消耗值中的最小值。
根据本发明的一个实施例，预测的平均轮上功率需求基于路段的坡度分布。
根据本发明的一个实施例，预测的平均轮上功率需求基于路段预测的车速。
根据本发明的一个实施例，潜在的电池功率需求基于路段开始时电池的荷电状态。
根据本发明的一个实施例，潜在的电池功率需求基于路段结束时电池的荷电状态。
根据本发明的一个实施例，形成路段使得每个路段具有基本恒定的道路坡度、基本恒定的车辆加速度和动力传动系统运转模式。
根据本发明的另一方面，提供一种车辆，包含：发动机；电机；以及至少一个控制器，配置用于对形成车辆的路线的多个路段中的每个路段根据选择的与多个预测燃料消耗值中的最小值关联的电池荷电状态设置点来运转发动机和电机，其中预测燃料消耗值中的每者与足以满足预测总功率需求的发动机功率和电机功率的特定组合相关联，并且其中预测总功率需求基于路段预测的平均轮上功率需求和预测的平均电池功率需求。
根据本发明的一个实施例，预测的平均轮上功率需求基于路段的坡度分布。
根据本发明的一个实施例，预测的平均轮上功率需求基于对路段预测的车速。
根据本发明的一个实施例，进一步包含电池，其中预测的平均电池功率需求基于路段开始时电池的荷电状态和路段结束时电池的荷电状态。
附图说明
图1是基于路线预测的能量管理控制系统的流程图；
图2说明能量管理控制系统的高级控制的框图；
图3说明基于双平均功率的燃料消耗计算的流程图；
图4说明预定路线分段的方法的示例；
图5是示例混合动力电动动力传动系统配置的示意图。
具体实施方式
根据需要，本说明书中公开了本发明的具体实施例；然而，应理解公开的实施例仅为本发明的示例，其可以以多种替代形式实施。附图无需按比例绘制；可放大或缩小一些特征以显示特定部件的细节。所以，此处所公开的具体结构和功能细节不应解释为限定，而仅为教导本领域技术人员以多种形式实施本发明的代表性基础。
可以使用给定路线的路线信息和路线预测通过计划沿线的电池荷电状态(SOC)的设置点(setpoints)来优化HEV的燃料经济性。这种优化的一种策略可以通过查看总体路线、优化路线上的每个点并向动力传动系统控制模块(PCM)提供基于优化运转的信号来执行。
一种沿路线计划电池SOC设置点的方法是用于HEV实时能量管理的取决于路线的滚动时域控制(receding horizon control)。这允许通过最小化代表预定行驶状况中计划路线的燃料消耗的成本函数而使系统获取最优的电池SOC计划。图1说明一种将优化HEV控制的问题分成两个水平的方法。高水平控制(能量管理优化101)基于包括但不限于路线预测、道路信息、物理参数以及整体的系统约束的输入来确定电池SOC沿路线的希望设置点之类的控制。低水平控制(车辆控制102)追踪电池SOC设置点并产生希望的车辆运转参数(例如，电池系统功率、发动机功率、发动机转速和发动机运转)。这些中间变量允许车辆控制102计算发送至车辆103的扭矩需求，并且特别地发送用于控制发动机和电机的扭矩需求，并且提供车辆状态的反馈从而改善燃料经济性。将请求的扭矩(发动机扭矩τeng、发电机扭矩τgen和马达扭矩τmot)通信至车辆并将车辆运转数据至少反馈至能量管理优化101和车辆控制102。车辆运转数据包括但不限于车速Vspd、电池荷电状态SOC和行驶的距离。
优化燃料消耗的方法可能需要高于嵌入的控制模块中可用计算带宽的计算量。解决这种计算不足的一种方法可以是离线使用更强大的远程计算机系统来计算最优操作。可能需要实时实施该控制算法。实时实施可以包括预测并处理交通、道路信息和驾驶员输入并收集当前车辆状态(电池SOC、车速等)的嵌入式控制模块。该实时实施数据的收集和处理使得处理没有缓冲延迟并且其中输出代表并适应实时行驶状况。
对于这种优化的实时实施，由于大量计算的要求使得确定路线中每时每刻的SOC设置点可能不现实。解决该问题的一种方法是将路线划分成多段。一种划分路线的示例方法是基于可用计算带宽按时间划分路线。这种方法的一个问题是没有考虑路线的特征。另一种示例方法是将路线分解成具有相似特征和属性的多段。随后，可以基于优化对每段的端点计划SOC设置点。第二种路线划分的示例显示了对于给定路线部分而言生成实时燃料消耗估算方法的优点。
图2是高水平控制能量管理优化101的方法的框图。给定的路线具有可用的预见信息(preview information)201，预见信息201可以包括但不限于车速、限速、交通数据、时间和道路属性。预见信息201用于计算路线分段202。通过将连续路线分解成分离的路线来执行路线分段202。路线分段之后，路线分段202信息传输至用于获取数据(比如最优的电池SOC设置点204)的滚动时域控制203，滚动时域控制203也解决动态规划(DP)205的问题。随着车辆的行驶，对剩余路线迭代执行滚动时域控制203直到到达目的地。每次迭代时，可以计算用于当前路段的最优SOC设置点204。可以使用包括每个路段起点和终点的电池SOC的状态和控制变量(图3中的SOC1和SOC2)在数值上解决非线性DP问题。这些状态和控制变量量化成有限的网格(finite grid)，并且在每个路段的网格点处计算燃料消耗。
燃料消耗的计算具有多个独特方面。一方面是该计算用于支持实时DP优化。例如，在具有数量为n的路段、SOC网格点为m以及具有预定义的初始和最终维持的SOC值的路线中，需要的实时燃料消耗计算的数量为：
(n-2)*m2+2*m
上述方程式中，n和m的增加改善控制性能。然而，由于大量控制和计划点使得这样的控制改善需要增加计算。图3显示了用于支持实时DP应用的具有显著较小计算负荷的燃料消耗估算的方法。
通过预测的路线信息、车速以及该段起点和终点处可能的电池SOC实时计算路段的燃料消耗是一种高效精确的方法。基于给定的未来路段的信息，该方法相近地复制确定发动机运转点、提供从给定路段信息得出的需要输入来预测未来路段中发动机运转点并且计算燃料消耗的预开发的能量管理策略。
该燃料消耗估算的方法可以优选研究中的每个路段具有一致的加速度和道路坡度。燃料消耗计算优选将每个路段分类成两种可能的动力传动系统模式中的一种，并且每个路段中的动力传动系统运转模式没有转变。如果给定路段不满足这些条件，则在估算燃料消耗之前需要执行路线的重新分段。
如图3中说明的路线分段，至燃料消耗估算的输入301包括但不限于t1、t2、v1、v2、θ、SOC1、SOC2，其中t1是路段开始处的时间、t2是路段结束的时间、v1是路段开始时的车速、v2是路段结束时的车速、θ是该路段的平均道路坡度、SOC1是路段开始时的电池SOC而SOC2是路段结束时的电池SOC。在SOC1处开始且在SOC2处结束的该路段期间电池SOC分布称为电池电荷分布。基于路段的优选，可以合理假设每个路段具有恒定的车辆加速度以及线性的SOC分布。在非线性SOC分布或者二次曲线(quadratic)SOC分布的情况下，可以预见进一步增加或减小的加速度或组合加速度，需要路线的重新分段以简化每个路段的平均功率估算。
一个路段的燃料消耗估算基于301处给定的输入，包括但不限于时间、速率、电池荷电状态以及道路特征(即地图数据、道路属性(道路坡度和道路表面)、实时及历史的交通信息、驾驶员过去的驾驶历史等)。随后在框302处检查该路段的动力传动系统的运转模式。如果运转模式是纯电能推进，那么不执行燃料消耗计算。如果运转模式是通过燃料能量和电能的组合或者纯燃料能量来推进车辆，那么算法继续以计算预测的燃料消耗。执行303处预测的驾驶员需求的平均轮上功率的计算以及304处平均电池功率的计算并将其组合来计算希望的发动机功率。
执行平均功率计算来提供该路段上未来轮上功率需求和可能的电池功率使用的估算。基于车辆动态和电池的等效电路模型来离线获取用于计算每个路段的平均轮上功率和电池功率的分析方程式。
基于上文描述的输入和分段，该方法在305处考虑每个路段的功率平衡从平均轮上功率和平均电池功率估算平均发动机功率。使用平均电池功率和平均轮上功率显著减小了计算负荷并允许实时执行该计算。
用于303处平均轮上功率的示例计算可以基于考虑空气动力阻力、道路坡度、车辆加速度、滚动阻力和车轮轴承损失的车辆动态模型。下面是用于平均轮上功率的分析方程式的示例：
其中
并且，ρ是空气质量密度，CD是空气动力阻力系数，A是车辆前部区域，vi是点i处的车速，vi+1是点i+1处的车速，ti是点i处的时间，ti+1是点i+1处的时间，m是车辆质量，g是重力加速度，θ是道路坡度，Jwheel是一个车轮的惯量，LTireRadius是轮胎半径，a、b、c是滚动阻力系数，abLoss,bbLoss是轴承损失系数，Ptire是充气压力，α和β是指数，FwgtonFrnWhl是前轮上的重量而FwgtonRearWhl是后轮上的重量。该方程式中i可以是路段的开始而i+1可以是路段的结束。
可以通过下面的电池等效电路模型的分量值(component value)来估算304处平均电池功率的示例计算：
其中R是电池内阻，Voc是开路电压，Q是电池容量，SoCi是点i处的电池荷电状态，SoCi+1是点i+1处的电池荷电状态，ti是点i处的时间，ti+1是点i+1处的时间。在该方程式中i可以是路段的开始而i+1可以是路段的结束。
计算303处的平均轮上功率和304处的平均电池功率以在305处获取希望的发动机功率，该发动机功率用于在306处计算发动机转速。
如果选择了不同的发动机运转点(转速和扭矩)则相同发动机输出功率的燃料消耗可能差别很大。为了更加精确地估算给定的未来路段的燃料消耗，能量管理策略(EMS)用于在能量管理优化框内预测该路段中的发动机转速。EMS的一种实施例是使用查值表。
EMS查值表可以是离线生成的用于通过将整体系统效率最大化来确定给定发动机功率请求和车速时发动机运转点的表格。该表格生成是考虑效率以及发动机和电机运转的迭代程序。可以通过与低水平控制102中使用的相同表格的能量管理策略(EMS)表格在306处确定发动机转速。这样的选择使得燃料消耗估算更接近低水平控制实施。
考虑来自不同源(马达、发电机、差速齿轮、电动辅助等)的功率损失，并将其添加至估算的平均发动机功率以获取发动机扭矩。因为功率损失和发动机运转是独立的，计算发动机功率、转速和扭矩可以是迭代程序。通过发动机转速和发动机扭矩两者，可以在307处计算燃料流率。随后，在308处通过对307处的燃料流率求积分来计算燃料消耗308。
图4提供了基于车速拐点(inflection)标准分成多段的并且可以与路段起点或终点401关联的预定路线的说明。使用该方法作为示例来说明分段可以不遵从空间或时间基准，但是可以基于其它标准来确定。
说明了可以利用该技术的混合动力车辆的示例，但是不限于图5说明的功率分流(power split)HEV配置。然而，这仅是出于示例的目的并且不意味着限制，因为本发明可应用至任何适当架构的PHEV。车辆508的控制可以具有多个配置。在图5显示的示例中，车辆系统控制器510与电池和电池控制模块512以及用于传动装置的控制模块(TCM)566通信。通过控制器510控制的发动机516通过扭矩输入轴518将扭矩分配至传动装置514。
传动装置514包括行星齿轮单元520，该单元包含环形齿轮522、中心齿轮524和行星齿轮架总成526。环形齿轮522分配扭矩至包含啮合齿轮元件528、530、532、534和536的阶梯传动比齿轮(step ratiogear)。用于驱动桥的扭矩输出轴538通过差速器及轴(differential-and-axle)机构542可驱动地连接至车辆牵引车轮540。
齿轮530、532和534安装在中间轴上，齿轮532啮合马达驱动的齿轮544。电动马达546驱动齿轮544，该齿轮充当用于中间轴传动的扭矩输入。
模块512的电池通过电力传输路径548传输电力至马达。如显示的552处，发电机550以已知的方式电连接至电池和马达。
在图5中，车辆系统控制器510接收包括但不限于变速器范围选择器输入信号(PRND(泊车挡P倒挡R空挡N行驶挡D))560、加速器踏板位置传感器输入信号(APPS)562、制动踏板位置传感器输入信号(BPPS)564。如568、570、576处显示的，以已知方式电连接至发动机516、传动装置控制模块566以及电池/电池控制模块(BCM)512的车辆系统控制器510输出信号。VSC510还输出信息至驾驶员信息控制台以向操作员通知系统运转。
如前面提到的，有两个动力源用于传动系。第一动力源是发动机和发电机子系统的组合，使用行星齿轮单元520将它们连接在一起。其它的动力源涉及包括马达、发电机和电池的纯电动驱动系统，其中电池充当用于发电机和马达的能量存储媒介。
如上文提到的，插电式混合动力电动车辆(PHEV)是已有的混合动力电动车辆(HEV)技术的扩展，其中通过电池组和电机补充内燃发动机以进一步通过电能代替燃料来行驶并减小车辆排放。PHEV利用比标准混合动力车辆容量更大的电池组并加强电池从标准电力输出再充电的能力以减小车载的燃料消耗，从而以电动驱动模式或以燃料/电力混合的驱动模式进一步改善车辆的燃料经济性。参考图5，如果HEV508是PHEV，它包括连接至电力网或外部的电源并且可以通过电池充电器/转换器582连接至电池512的插座580。
为了适应本发明描述的用于实时HEV能量管理的依赖于路线(path dependent)的控制，可以通过计划电池SOC设置点来扩展VSC510以优化燃料消耗。那么VSC510需要额外的输入558，这包括但不限于计划路线的目的地、道路坡度、道路表面、实时及历史的交通信息、驾驶员过去的驾驶历史、预测的车速以及行驶的距离。
传统的HEV缓存燃料能量并以电力的形式回收动能以改善总体的车辆系统运转效率。燃料是唯一的能量源。对于PHEV，存在额外的能量源(电池充电事件期间从电网存储在电池中的电能量)。用于PHEV的动力管理策略可以在两个能量源之间分配驱动动力需求以实现更好的燃料经济性或改善的驾驶性能同时还满足其它目标。传统的HEV运转为将荷电状态(SOC)保持在恒定水平附近，而PHEV在下次电池充电事件之前尽可能多的使用预先存储的电池电力(电网)能量，即希望在每个插电充电事件之后完全使用相对便宜的电网供应的电能。电池SOC耗尽至最低保存水平之后，PHEV运转为在电池的最低保存水平附近运转的传统HEV。
本发明公开的程序、方法或算法可通过包括任何现有的可编程电子控制单元或专用的电子控制单元的处理装置、控制器或计算机使用/实施。类似地，程序、方法或算法可存储为通过控制器或计算机以多种形式执行的数据和指令，包括但不限于永久存储在不可写的存储媒介(比如ROM设备)中并且可替代地信息可存储在可写的存储媒介(比如软盘、磁数据带存储器、光数据带存储器、CD、RAM设备和其它的磁性和光学媒介)中。程序、方法或算法还可在可执行软件的对象中实施。可替代地，可以使用适当的硬件部件整体地或部分地包含该程序、方法或算法，比如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机(state machine)、控制器或任何其它硬件部件或设备，或者硬件、软件和固件部件的结合。
虽然上文描述了示例实施例，但是并不意味着这些实施例描述了权利要求包含的所有可能的形式。说明书中使用的词语为描述性词语而非限定，并且应理解不脱离本发明的精神和范围可以作出各种改变。如上所述，可以组合多个实施例的特征以形成本发明没有明确描述或说明的进一步的实施例。
尽管已经描述了多个实施例就一个或更多个期望特性来说提供了优点或相较于其他实施例或现有技术应用更为优选，本领域技术人员应该认识到，取决于具体应用和实施，为了达到期望的整体系统属性可以对一个或更多个特征或特性妥协。这些属性可包括但不限于：成本、强度、耐用性、生命周期成本、可销售性、外观、包装、尺寸、可维修性、重量、可制造性、易于装配等。因此，描述的实施例在一个或更多个特性上相对于其他实施例或现有技术应用不令人满意也未超出本发明的范围，并且这些实施例可以满足特定应用。

Claims (8)

1.一种车辆，包含：
发动机；
电机；
电池；以及
至少一个控制器，配置用于对形成所述车辆的路线的多个路段中的每个路段，根据选择的与所述发动机的预测的最小燃料消耗关联的电池荷电状态设置点来运转所述发动机和电机，
其中，所述每个路段具有恒定的道路坡度、恒定的车辆加速度和恒定的动力传动运转模式，所述发动机的预测的最小燃料消耗基于对所述每个路段预测的平均轮上功率需求和潜在的平均电池功率需求。
2.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，所述预测的最小燃料消耗与足以满足所述每个路段中预测的驾驶员需求的发动机功率和电机功率的特定组合相关联。
3.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，所述预测的最小燃料消耗与从能量管理优化中的能量管理策略获取的预测的发动机转速相关联，并且在车辆控制中使用能量管理策略以获取当前的发动机转速。
4.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，所述预测的平均轮上功率需求基于所述每个路段的坡度分布。
5.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，所述预测的平均轮上功率需求基于对所述每个路段预测的车速。
6.根据权利要求1所述的车辆，其中所述潜在的平均电池功率需求基于所述每个路段开始时所述电池的荷电状态。
7.根据权利要求1所述的车辆，其中所述潜在的平均电池功率需求基于所述每个路段结束时所述电池的荷电状态。
8.一种运转混合动力电动动力传动系统的方法，包含：
对于形成路线的多个路段中的每个路段，产生用于足以满足预测总功率需求的发动机功率和电机功率组合的预测的最小燃料消耗值，其中，所述每个路段具有恒定的道路坡度、恒定的车辆加速度和恒定的动力传动运转模式，所述预测总功率需求基于针对所述每个路段的预测的平均轮上功率需求和潜在的电池功率需求；
选择与所述预测的最小燃料消耗值相关联的电池荷电状态设置点；以及
根据所述电池荷电状态设置点来运转电动马达、电动发电机和发动机以减小所述发动机在所述路线上消耗的燃料。
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