CN105083290B - 在能量域中的车辆能量消耗效率学习 - Google Patents
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Abstract
一种根据本发明的示例性方面的方法,除了别的以外包括,基于学习的能量消耗效率来控制车辆。能量消耗效率可以通过定期地过滤行驶距离对消耗的能量的比率在能量域中学习。
Description
技术领域
本发明涉及一种车辆,且更具体地,但不排他地,涉及通过能量触发滤波器在能量域中的能量消耗效率学习。
背景技术
能源必须用来提供动力用于推进车辆。例如,石油基产品,比如汽油或柴油,是包括内燃发动机的传统车辆的主要能源。另一方面,电气化车辆已知利用一个或多个电机和在某些情况下可以单独或结合使用来推进车辆的发动机。高电压电池典型地充当一种用于给这样的电机提供动力的能源。
这可以有益于计算车辆的能量利用是为了显示各种最终使用特征给车辆驾驶员。例如,能量消耗率可以被监测并用来预测剩余燃料可行驶距离(DTE)值,其可以显示给车辆驾驶员来提供用于行程规划,最小化驾驶成本,评估车辆性能等的信息。用来监测车辆的能量使用的一个当前的方法是时域方法。然而,其它的方法可以提供改进给现有的方法。
发明内容
一种根据本发明的示例性方面的方法,除了别的以外包括,基于学习的能量消耗效率来控制车辆。
在前述方法的又一非限制性实施例中,车辆是电气化车辆或传统车辆。
在任一前述方法的又一非限制性实施例中,通过监测能量消耗和基于在能量消耗效率中检测到的变化选择性地调整学习的能量消耗效率来计算学习的能量消耗效率。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,学习的能量消耗效率通过以固定的能量消耗间隔来更新能量消耗效率在能量域中获得。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,学习的能量消耗效率通过以下方式计算,积分车辆的速度来获得行驶距离,积分车辆的功率消耗来获得消耗的能量,和过滤行驶距离对消耗的能量的比率。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括如果自先前的积分器复位以来的消耗的能量大于或等于消耗的能量的阈值,则更新学习的能量消耗效率。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括如果自先前的积分器复位以来的消耗的能量不大于或等于消耗的能量的阈值,则使用先前的能量消耗效率。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括在车辆的某些驾驶条件过程中暂停控制步骤。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,控制步骤包括利用学习的能量消耗效率来计算至少一个与车辆相关联的最终使用特征。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括通过取学习的能量消耗效率的倒数计算能量消耗率。
一种根据本发明的另一示例性方面的方法,除了别的以外包括,通过定期地过滤行驶距离对消耗的能量的比率在能量域中学习车辆的能量消耗效率。
在前述方法的又一非限制性实施例中,学习步骤包括监测能量消耗和定期地调整能量消耗效率预测。
在任一前述方法的又一非限制性实施例中,学习步骤包括积分车辆的速度来获得行驶距离和积分车辆的功率消耗来获得消耗的能量。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,过滤步骤在积分步骤之后选择性地执行。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括将比率乘以滤波常数。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括如果自先前的积分器复位以来的消耗的能量大于或等于消耗的能量的阈值,则更新能量消耗效率。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括如果自先前的积分器复位以来的消耗的能量不大于或等于消耗的能量的阈值,则使用先前的能量消耗效率。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括如果自先前的积分器复位以来的消耗的能量大于或等于消耗的能量的阈值,则复位车辆速度积分和功率消耗积分。
在任意前述方法的又一非限制性实施例中,方法包括利用能量消耗效率来计算至少一个与车辆相关联的最终使用特征。
一种根据本发明的另一示例性方面的车辆,除了别的以外包括,通过变速器耦接到车辆的车轮的推进设备和配置为给推进设备提供动力的能源。控制模块与推进设备和能源电气通信且配置为学习与车辆相关联的能量消耗效率。
前述段落、权利要求书、或下面的描述和附图中的实施例、示例和替代物,包括任何它们的各种方面或各自单独的特征,可以独立地或以任何组合使用。与一个实施例结合描述的特征适用于所有实施例,除非这些特征是不相容的。
附图说明
图1示意性地说明了车辆的动力传动系统。
图2示意性地说明了用于在能量域中学习车辆的能量消耗效率的控制策略。
图3说明了根据本发明的第二个实施例的控制策略。
具体实施方式
本发明涉及车辆的能量消耗效率学习。车辆可以是电气化车辆,传统车辆,或任何其它车辆类型。在一个实施例中,能量消耗效率学习通过能量触发滤波器在能量域中执行。学习的能量消耗效率可以用来计算一个或多个与车辆相关联的最终使用特征。这些和其它特征在本文中更详细地被讨论。
图1示意性地说明了车辆10。本发明适用于任何类型的车辆。例如,车辆10可以是通过内燃发动机提供动力的传统车辆,或可以是除了发动机之外还利用一个或多个电机或利用一个或多个电机替代发动机的电气化车辆。
示例性车辆10包括动力传动系统12。动力传动系统12可以包括推进设备14和通过推进设备14选择性地驱动的变速器16。推进设备14可以被用作可用的车辆10的驱动源。例如,推进设备14可以包括用于传统车辆的发动机,或用于电气化车辆的电机(即,电动马达,发电机或组合的马达/发电机)。
变速器16可以包括具有多个齿轮组(未示出)——其使用通过摩擦元件(比如离合器和制动器)的选择性的接合的不同的齿轮比选择性地操作来创建期望的多个离散或步进驱动比——的变速箱。摩擦元件通过连接和断开齿轮组的某些元件来控制变速器输入轴19和变速器输出轴20之间的比率的换挡规律是可控制的。变速器16可以选择地被控制来实现无限数量的比率。这些比率可以通过如在无级变速器(CVT)中的机械重新配置或通过如在电子无级变速器(eCVT)中电机速度的电协调来实现。变速器16可以通过相关的控制模块28基于各种车辆和环境操作条件从一个比率自动地转移到另一个。变速器16然后提供动力传动系统的输出扭矩给变速器输出轴20。变速器输出轴20可以连接到差速器22。差速器22通过连接到差速器22的各自的车轴26驱动一对轮子24来推进车辆10。
能源18可以提供动力给推进设备14。如果推进设备14是发动机,则能源18可以是燃料系统,或者,如果推进设备14是电机,能源18可以是高电压电池。例如,发动机配置为消耗燃料(即,汽油,柴油等),以产生马达输出,而高电压电池配置为输出和接收通过电机消耗的电能以产生马达输出。
车辆10的动力传动系统12可以额外地包括相关联的控制模块28。尽管示意性地示出为单个模块,但是控制模块28可以是更大控制系统的一部分,并且可以通过整个车辆10中的各种其他的控制器来控制,比如车辆系统控制器(VSC),其包括动力传动系统控制单元,变速器控制单元,发动机控制单元等。因此,应当理解的是,控制模块28和一个或多个其它控制器可以集体地被称为“控制模块”,其响应来自各种传感器的信号通过比如多个集成算法控制各种执行器来控制与车辆10相关联的功能。在一个实施例中,组成VSC的各种控制器可以使用共同的总线协议(例如,CAN(控制器局域网))彼此进行通信。
控制模块28可以包括与各种类型的计算机可读存储设备或介质通信的微处理器或中央处理单元(CPU)。计算机可读存储设备或介质可以包括例如,只读存储器(ROM),随机存取存储器(RAM),和不失效记忆体(KAM)中的易失性和非易失性存储装置。KAM是持久性或非易失性存储器,其可以用来当CPU断电时存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质可以使用任意数量的已知的存储器设备来实施,例如PROM(可编程只读存储器),EPROMs(可擦除可编程只读存储器),EEPROM(电可擦除可编程只读存储器),快闪存储器,或能够存储数据的任何其它电的,磁的,光的,或组合存储器设备,其中的一些提供可执行的指令,通过控制模块28使用来控制车辆10。
控制模块28也可以通过输入/输出(I/O)接口与各种发动机/车辆传感器和执行器通信,其中输入/输出(I/O)接口可以被实施为提供各种原始数据或信号调节,处理,和/或转换,短路保护,等等的单个集成界面。可选择地,一个或多个专用硬件或固件芯片可以用来在提供给CPU之前调节和处理的特定信号。
如图1中示意性地所示,控制模块28可以传递信号到推进设备14,变速器16和能源18和/或从推进设备14,变速器16和能源18中传递信号。换句话说,这些设备彼此电力地通信。尽管未明确示出,但是本领域的普通技术人员将认识到可以在每个上述识别的子系统内通过控制模块28来控制的各种功能或组件。
当然,存储在控制模块28上的控制逻辑可以根据特定应用以一个或多个控制器中的软件,硬件,或软件和硬件的结合来实施。当以软件实施时,控制逻辑可以提供在一个或多个计算机可读存储设备或介质——其具有表示通过计算机执行的代码或指令的存储的数据——中来控制车辆或它的子系统。计算机可读存储设备或介质可以包括许多已知的实体设备——其利用电,磁和/或光存储来保持可执行指令和相关的校准信息,操作变量,等等——中的一个或多个。
在一个非限制性的实施例中,控制模块28配置为基于学习能量消耗效率来控制车辆10。能量消耗效率是“学习的”因为控制模块28连续监测车辆10的能量消耗效率(例如,英里/加仑,英里/千瓦小时,等)和选择性地基于能量消耗效率中检测到的变化调整能量消耗效率。用于学习车辆的能量消耗效率的一个非限制性的方法相对于图2在下面被描述。
图2,并继续参照图1,示意性地说明了控制策略100,其可以通过用于学习车辆10的能量消耗效率的车辆10的控制模块28来执行。控制模块28可以被编程为采用一个或多个算法,以执行示例性控制策略100。在一个非限制性的实施例中,至少,等式(1)至(3)(在下面介绍)可以被编程到控制模块28作为用于学习车辆10的能量消耗效率的算法的一部分。
控制策略100可以表示通过使用硬件,软件,或硬件和软件的组合的控制模块28实施的控制逻辑。例如,各种功能可以使用编程的微处理器来执行。控制逻辑可以使用任何数量的已知的编程或处理技术或策略来实施,并且不限制于所示的顺序或序列。
在一个非限制性实施例中,控制策略100学习在能量域中的车辆10的能量消耗效率。换句话说,能量消耗效率以固定的能量消耗间隔更新(即,每次预定的能量通过车辆10被消耗),而不是以定期的时间间隔在时间域中进行更新。
控制策略100可以分别在积分器框102和104处积分车辆10的车辆速度101(比如以公里/小时(kph)或英里/小时(mph))和功率消耗103(比如以瓦特(W)或每秒燃料的毫克(毫克/秒))来开始。车辆速度101和功率消耗103是已知值。在一个实施例中,在积分器框102,104处执行积分之前,车辆速度101和功率消耗103通过控制模块28或通过与控制模块通信的一些其它组件被测量,感测和/或计算。
功率消耗103不必限制于车辆10的的总功率。功率消耗103可以指的是推进功率。其它负载,比如气候负载,附件负载等,可以在不同域中进行计算,然后与所期望的车辆10的能量消耗效率结合。换句话说,尽管控制策略100在本文中被描述为能量域方法,但是能量域方法可以与时间或距离域方法相结合。
行驶距离105(比如以公里(km)或英里(m))可以通过积分车辆速度101获得。此外,消耗的能量107(比如以千瓦小时或燃料的加仑)可以通过积分车辆10的功率消耗103和基于应用的单位转换缩放来获得。在离散时域中,发生在积分器框102处的车辆速度101的积分可以通过等式(1)表示,和发生在积分器框104处的功率消耗103的积分可以通过等式(2)表示,这些公式被呈现如下:
d行驶的(k)=d行驶的(k-1)+v(k)Δt (1)
E消耗的(k)=E消耗的(k-1)+P(k)Δt (2)
其中:
d行驶的是自先前的积分器复位以来的行驶距离;
E消耗的是自先前的积分器复位以来的消耗的能量;
P是总功率消耗;
v是车辆速度;
k是离散时间指数(即,任意值);以及
Δt是控制模块28的采样时间。
如果自先前的积分器复位以来的消耗的能量107大于或等于消耗的能量的阈值,则能量消耗效率应该被更新。消耗的能量的阈值可以是任何的阈值,并且它的实际值可以取决于多种因素,其包括但不限制于车辆的类型。如果消耗的能量的阈值没有被消耗的能量107超过,则控制策略100结束。换句话说,估计的能量消耗效率保持恒定并且不被更新。
然而,如果控制模块28确定消耗的能量的阈值已经被超过,则积分器框102和104通过复位逻辑框106复位。换句话说,复位逻辑框106复位积分器框102,104为零。通过一个非限制性实施例,如果消耗的能量超过例如10瓦特-小时的能量消耗的阈值,则消耗的能量和距离的阈值被设置为零以便另一10瓦特-小时在下一次更新之前必须被消耗。这个更新基于在间隔期间的行驶距离,在其上特定的10瓦特-小时被消耗。
控制策略100然后进行到框108。在框108处,行驶距离105对消耗的能量107的比率被获得。
来自框108的比率在滤波器框110处被过滤。滤波器框110过滤掉噪声和选择性地调整平均能量消耗效率。在一个非限制性实施例中,对于第一阶离散滤波器,能量消耗效率可以根据下面的等式计算:
其中:
γ是学习的能量消耗效率;
γ输入是当前间隔的能量消耗效率;
E阈值是消耗的能量的阈值;以及
τE是以能量单位的离散滤波器的滤波常数(即,过滤常数)。
滤波器框110计算更新的能量消耗效率112。更新的能量消耗效率112可以用来在框114处控制车辆10。例如,学习的能量消耗效率可以用来计算至少一个与车辆10相关联的最终使用特征。在一个非限制性实施例中,最终使用特征包括剩余燃料可行驶距离估计。然而,其他最终使用特征额外地被考虑,包括但不限制于,瞬时消耗率显示,在里程表上的平均消耗率/效率,用于当前钥匙循环的运行平均消耗率/效率,使用期运行平均消耗率/效率,等级评估,牵引负载评估,能量管理,自适应的ECO(经济性)路线,ECO训练等。
在另一实施例中,一旦更新的能量消耗效率112已经被计算或“学习”,则与车辆10相关联的能量消耗率也可以被计算。能量消耗率是通过取能量消耗效率的倒数被计算。已知能量消耗率也可以有益于控制车辆10或估计各种与车辆10相关联的最终使用特征。
如上面详细说明的在能量域中学习能量消耗效率提供能量消耗效率的无偏估计,其中任意学习率可以被选择。因此,不管时间标度要求,控制策略100可以用于所有应用。
图3示意性说明了根据本发明的另一实施例的控制策略200。在本实施例中,控制策略200包括在框202处在能量域中学习车辆10的能量消耗效率。例如,能量消耗效率可以通过预处理时间域输入且然后智能触发能量域滤波器的更新来学习。
接下来,在框204处,车辆10使用学习的能量消耗效率来控制。例如,多个最终使用特征可以通过使用学习的能量消耗效率计算和显示给车辆驾驶员。
如在框206处所示,控制策略200可以在某些条件下定期地暂停能量消耗效率学习。通过一非限制性实施例,如果车辆10沿陡坡下降行驶,则控制策略200可被临时暂停,且在这样的驾驶情况过程中不反射的车辆的能量消耗效率是期望的。其它条件也可以要求暂停能量消耗效率学习。一旦正常驾驶条件被恢复,控制策略200就可以在框208处恢复学习。
尽管不同的非限制性实施例示出为具有特定的组件或步骤,但是本发明的实施例不限制于这些特定的组合。可能结合使用来自于任何非限制性实施例的组件或特征以及来自于任何其他非限制性的实施例的特征和组件。
应当理解的是,相同的附图标记在所有几个附图中标示相应的类似的元件。应当理解的是,尽管特定的组件布置在这些示例性实施例中被公开和说明,但是其它布置也可以从本发明的教导中受益。
前面的描述应该解释为说明性而非任何限制意义的。本领域技术人员将会理解,某些修改可能落入本发明的范围之内。由于这些原因,下面的权利要求应该被研究来确定本发明的真实范围和内容。
Claims (9)
1.一种基于学习的能量消耗效率来控制车辆的方法,包含:
基于与车辆的高电压电池相关的学习的能量消耗效率来控制车辆,所述控制车辆的步骤由配置以监测所述学习的能量消耗效率的控制模块执行,其中所述控制车辆的步骤在陡坡驾驶情况期间暂停。
2.根据权利要求1所述的方法,其中车辆是电气化车辆。
3.根据权利要求1所述的方法,其中通过监测能量消耗和基于在能量消耗中检测到的变化选择地调整学习的能量消耗效率,来计算学习的能量消耗效率。
4.根据权利要求1所述的方法,其中学习的能量消耗效率通过以固定的能量消耗间隔来更新能量消耗效率在能量域中获得。
5.根据权利要求1所述的方法,其中学习的能量消耗效率通过以下步骤计算:
积分车辆的速度来获得行驶距离;
积分车辆的功率消耗来获得消耗的能量;以及
过滤行驶距离对消耗的能量的比率。
6.根据权利要求5所述的方法,包含如果自先前的积分器复位以来的消耗的能量大于或等于消耗的能量的阈值,则更新学习的能量消耗效率。
7.根据权利要求6所述的方法,包含如果自先前的积分器复位以来的消耗的能量小于消耗的能量的阈值,则使用先前的能量消耗效率。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述控制车辆的步骤包括利用学习的能量消耗效率来计算至少一个与车辆相关联的最终使用特征。
9.根据权利要求1所述的方法,包含通过取学习的能量消耗效率的倒数计算能量消耗率。
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