CN106114490A - 一种智能控制混合动力汽车 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种智能控制混合动力汽车，包括车本体，以及嵌入车本体的各个装置：传感与通信模组，中枢控制模组，直流供蓄电模组，动力与制动执行装置，直流供蓄电算法。通过一种基于动态2‑均值算法的决策树，不断地根据新数据动态更新对超级电容和锂离子蓄电池操作的条件，得到最优的混合动力控制效果。优化了用户对汽车的操控体验，使得汽车在不同环境条件下行驶时稳定性更高，节约了能源，在提高经济效益的同时也获得了较高的环保效益。

Description

一种智能控制混合动力汽车
技术领域
本发明涉及混合动力汽车控制领域，特别涉及一种智能控制混合动力汽车。
背景技术
制动能量回收系统（Braking Energy Recovery System）是指一种应用于汽车或者轨道交通上的，能够将制动时产生的热能转换成机械能，并将其存储在电容器内，在使用时可迅速将能量释放的系统。制动能量回收是现代电动汽车与混合动力车的重要技术之一，也是它们的重要特点。在一般内燃机汽车上，当车辆减速、制动时，车辆的运动能量通过制动系统而转变为热能，并向大气中释放。而在电动汽车与混合动力车上，这种被浪费掉的运动能量已可通过制动能量回收技术转变为电能并储存于蓄电池中，并进一步转化为驱动能量。例如，当车辆起步或加速时，需要增大驱动力时，电机驱动力成为发动机的辅助动力，使电能获得有效应用。
然而当前现有的制动能量回收系统，普遍存在存储方法简单，仅依靠踏板位置来配置能量回收的过程，能量回收不能适应日趋复杂的行车环境，也降低了能量回收的效率。传统的能量回收系统仅依靠简单模拟电子技术的低密度逻辑运算实现分级能量回收，灵活性和适应性较差。
随着电子技术产业的发展，通过将可编程逻辑阵列、微处理器技术、传感器技术、无线通信技术的结合，应用于汽车制动能量的回收，依靠数字电子技术运算快，数据吞吐量大，稳定性高的特点，可以在很大程度上解决上述问题。
同时，随着机器学习，人工智能技术的发展，将智能算法应用于汽车控制系统，也将极大提高用户的体验舒适度，并且获取到更高的经济效益和社会效益。
如何将机器学习人工智能算法，现代数字电子技术应用于汽车制动能量的回收，成为该领域研究的热门课题。
发明内容
为了解决现有技术存在的技术问题，本发明提供一种智能控制混合动力汽车。
本发明提供一种智能控制混合动力汽车，包括车本体，以及嵌入车本体的各个装置：传感与通信模组、中枢控制模组、直流供蓄电模组、动力与制动执行装置、直流供蓄电算法。
所述的车本体，是一种包括但不限于油电混合动力的四轮乘用车。
所述的传感与通信模组，包括档位信息传感器，油门踏板位置传感器，刹车踏板位置传感器，速度传感器，电流传感器，牵引稳定系统与防抱死系统状态信息发送装置以及Wifi网卡与天线；所述的档位信息传感器、油门踏板位置传感器、刹车踏板位置传感器分别依附放置于汽车档位控制器、油门踏板、刹车踏板，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接；所述的速度传感器位于所述的四轮乘用车车轴；所述的电流传感器位于所述的动力与制动执行装置的输出线路上，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接；所述的牵引稳定系统与防抱死系统状态信息发送装置由所述的四轮乘用车配置的牵引稳定系统与防抱死系统提供有线数据接口与所述的中枢控制模组连接；所述的Wifi网卡与天线位于车顶，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接。
所述的中枢控制模组，位于所述的四轮乘用车本体的前面板内，包括现场可编程门阵列(FPGA)，两片HyperBus闪存存储器；所述的现场可编程逻辑门阵列通过有线方式获取来自于所述的传感与通信模组传感数据，通过使用有线方式连接Wifi网卡与天线将计算数据接入互联网，传输至远端的服务器；所述的两片HyperBus闪存存储器，通过HyperBus总线与所述的现场可编程门阵列连接；其中一片闪存存储器存储所述的直流供蓄电算法向量计算代码，另外一片闪存存储器存储历史数据，以备通过所述的Wifi网卡与天线将计算数据接入互联网服务器。
所述的直流供蓄电模组，包括直流供蓄电管理芯片、超级电容、锂离子蓄电池；所述的直流供蓄电管理芯片的输入端通过有线方式与所述的中枢控制模组连接；所述的直流供蓄电管理芯片的输出端以有线方式与所述的超级电容、锂离子蓄电池连接。
所述的动力与制动执行装置，包括动力引擎控制微处理器、逆变电机控制微处理器、隔离器、逆变电机、动力引擎、传动机构；所述的动力引擎控制器的输入端连接所述的中枢控制模组，输出端通过所述的隔离器连接所述的动力引擎；所述的逆变电机控制器的输入端连接所述的中枢控制模组，输出端通过所述的隔离器连接所述的逆变电机；所述的逆变电机通过有线方式与所述的超级电容和所述的锂离子蓄电池连接；所述的动力引擎通过有线方式连接所述的传动机构，所述的传动机构还通过有线方式连接所述的逆变电机。
所述的直流供蓄电算法，其代码存储于远端服务器，是一种基于动态2-均值算法的决策树；所述的直流供蓄电算法的输入是所述的传感与通信模组中所有传感器的数据，输出是所述的超级电容和锂离子蓄电池的供电或蓄电配比。
附图说明
图1是本发明结构拓扑图；
图2是本发明直流供蓄电算法初始化（刹车踏板踩下时）；
图3是本发明直流供蓄电算法初始化（加速踏板踩下时）；
图4是本发明中基于动态2-均值算法流程图；
图5是本发明中基于动态2-均值算法的决策树；
图6是本发明中服务器与终端节点示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
本发明提供一种智能控制混合动力汽车，包括车本体，以及嵌入车本体的各个装置：传感与通信模组、中枢控制模组、直流供蓄电模组、动力与制动执行装置、直流供蓄电算法。
优选地，所述的车本体，是一种包括但不限于油电混合动力的四轮乘用车。
优选地，所述的传感与通信模组，包括档位信息传感器如图一所示(101)，油门踏板位置传感器如图一所示(102)，刹车踏板位置传感器如图一所示(103)，速度传感器如图一所示(105)，电流传感器如图一所示(106)，牵引稳定系统与防抱死系统状态信息发送装置如图一所示(104)以及Wifi网卡与天线如图一所示(107)；所述的档位信息传感器、油门踏板位置传感器、刹车踏板位置传感器分别依附放置于汽车档位控制器、油门踏板、刹车踏板；在车启动、前进、后退、停止时，用于采集汽车实时的档位信息，油门踏板位置深度（0~100%，无踩踏时为0，踩踏至底部时为100%），刹车踏板位置深度（0~100%，无踩踏时为0，踩踏至底部时为100%），该数据可用于所述的中枢控制模组初始化所述的超级电容与锂离子蓄电池的初始状态，实时信息也作为所述的直流供蓄电算法的输入，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接；所述的速度传感器位于所述的四轮乘用车车轴，用于采集汽车的实时速度信息，将速度信息返回给通过有线方式连接的中枢控制模组；所述的电流传感器位于所述的动力与制动执行装置的输出线路上，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接，用于采集所述的逆变电机的实时电流信息；所述的牵引稳定系统与防抱死系统状态信息发送装置由所述的四轮乘用车配置的牵引稳定系统与防抱死系统提供有线数据接口与所述的中枢控制模组连接，所述的牵引稳定系统与防抱死系统状态信息发送装置获取的系统信息发送至所述的中枢控制模块，用做所述的直流供蓄电算法的输入；所述的Wifi网卡与天线位于车顶，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接，可在有Wifi接入的条件下，将所述的直流供蓄电算法向量和历史数据通过互联网发送至服务器，也从互联网服务器将计算后的分类结果下载到所述的四轮乘用车，以供行驶时使用。
优选地，所述的中枢控制模组，位于所述的四轮乘用车本体的前面板内，包括现场可编程门阵列(FPGA)如图一所示(201)，两片HyperBus闪存存储器如图一所示(202)(203)；所述的现场可编程逻辑门阵列通过有线方式获取来自于所述的传感与通信模组传感数据，通过使用有线方式连接Wifi网卡与天线将计算数据接入互联网，传输至远端的服务器；所述的两片HyperBus闪存存储器，通过HyperBus总线与所述的现场可编程门阵列连接，与现有技术相比，HyperBus总线的传输速率更高，更加适用于本发明中所需要的大量实时数据的读写；其中一片闪存存储器存储所述的直流供蓄电算法向量计算代码，用于传感器数据的预处理。所述的现场可编程逻辑门阵列，通过所述的向量计算代码将从不同传感器获取的不同量级与不同单位的数据做归一化处理，以供所述的直流供蓄电算法直接用于计算。另外一片闪存存储器存储历史数据，以备通过所述的Wifi网卡与天线将计算数据接入互联网服务器。
优选地，所述的直流供蓄电模组，包括直流供蓄电管理芯片如图一所示(401)，超级电容如图一所示(402)，锂离子蓄电池如图一所示(403)；所述的直流供蓄电管理芯片的输入端通过有线方式与所述的中枢控制模组连接；所述的直流供蓄电管理芯片的输出端以有线方式与所述的超级电容，锂离子蓄电池连接；所述的超级电容和锂离子蓄电池用于在不同场合下回收制动时由所述的传动机构和所述的逆变电机产生的能量，或在不同的加速场合下用于对所述的逆变电机产生激励，用于提升所述的传动机构的反应速度和动作能量。
优选地，所述的动力与制动执行装置，包括动力引擎控制微处理器如图一所示(301)，逆变电机控制微处理器如图一所示(302)，隔离器如图一所示(303)(304)，逆变电机如图一所示(305)，动力引擎如图一所示(306)，传动机构如图一所示(307)；所述的动力引擎控制器的输入端连接所述的中枢控制模组，输出端通过所述的隔离器连接所述的动力引擎；所述的逆变电机控制器的输入端连接所述的中枢控制模组，输出端通过所述的隔离器连接所述的逆变电机；所述的逆变电机通过有线方式与所述的超级电容和所述的锂离子蓄电池连接；所述的动力引擎通过有线方式连接所述的传动机构，所述的传动机构还通过有线方式连接所述的逆变电机。
优选地，所述的直流供蓄电算法，其代码存储于远端中央服务器，是一种基于动态2-均值算法的决策树；所述的直流供蓄电算法的输入是所述的传感与通信模组中所有传感器的数据向量，该向量由所述的现场可编程逻辑门阵列通过存储与所述的HyperBus闪存存储器如图一(202)存储的向量计算代码计算而得，输出是所述的超级电容和锂离子蓄电池的供电或蓄电配比，所述的直流供蓄电算法，其初始化状态由图2和图3所示的状态决定，刹车踏板的优先级高于加速踏板的优先级，然后在后续的运行中通过所述的基于动态2-均值算法对所述的锂离子蓄电池和超级电容的供蓄电进行智能配置。所述的一种基于动态2-均值算法，其算法流程图如图4所示；图5中动态2-均值分类器A、B、C、D，算法如图2所示，所不同的是：动态2-均值分类器A的分类目标为是否对所述的锂离子蓄电池和超级电容操作；动态2-均值分类器B的分类目标为操作为充电操作还是放电操作；动态2-均值分类器C的分类目标为是锂离子蓄电池放电还是超级电容放电；动态2-均值分类器D的分类目标为是对锂离子蓄电池充电还是对超级电容充电；所述的新数据向量由所述的中枢控制模组通过所述的HyperBus闪存存储器如图一所示(202)中存储的向量计算代码，对由所述的传感与通信模组获取的传感信息归一化计算获得。与在所述的四轮乘用车即终端节点计算相比，在互联网服务器的计算输入数据量更大，计算结果更精确。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：优化了用户对汽车的操控体验，使得汽车在不同环境条件下行驶时稳定性更高，节约了能源，在提高经济效益的同时也获得了较高的环保效益。

Claims (7)

1.本发明提供一种智能控制混合动力汽车，包括车本体，以及嵌入车本体的各个装置：传感与通信模组，中枢控制模组，直流供蓄电模组，动力与制动执行装置，直流供蓄电算法。
2.所述的车本体，是一种包括但不限于油电混合动力的四轮乘用车。
3.所述的传感与通信模组，包括档位信息传感器，油门踏板位置传感器，刹车踏板位置传感器，速度传感器，电流传感器，牵引稳定系统与防抱死系统状态信息发送装置以及Wifi网卡与天线；所述的档位信息传感器，油门踏板位置传感器，刹车踏板位置传感器分别依附放置于汽车档位控制器，油门踏板，刹车踏板，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接；所述的速度传感器位于所述的四轮乘用车车轴；所述的电流传感器位于所述的动力与制动执行装置的输出线路上，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接；所述的牵引稳定系统与防抱死系统状态信息发送装置由所述的四轮乘用车配置的牵引稳定系统与防抱死系统提供有线数据接口与所述的中枢控制模组连接；所述的Wifi网卡与天线位于车顶，通过有线方式与所述的中枢控制模组连接。
4.所述的中枢控制模组，位于所述的四轮乘用车本体的前面板内，包括现场可编程门阵列(FPGA)，两片HyperBus闪存存储器；所述的现场可编程逻辑门阵列通过有线方式获取来自于所述的传感与通信模组传感数据，通过使用有线方式连接Wifi网卡与天线将计算数据接入互联网，传输至远端的服务器；所述的两片HyperBus闪存存储器，通过HyperBus总线与所述的现场可编程门阵列连接；其中一片闪存存储器存储所述的直流供蓄电算法向量计算代码，另外一片闪存存储器存储历史数据，以备通过所述的Wifi网卡与天线将计算得到的输入向量与历史数据接入互联网服务器。
5.所述的直流供蓄电模组，包括直流供蓄电管理芯片，超级电容，锂离子蓄电池；所述的直流供蓄电管理芯片的输入端通过有线方式与所述的中枢控制模组连接；所述的直流供蓄电管理芯片的输出端以有线方式与所述的超级电容，锂离子蓄电池连接。
6.所述的动力与制动执行装置，包括动力引擎控制微处理器，逆变电机控制微处理器，隔离器，逆变电机，动力引擎，传动机构；所述的动力引擎控制器的输入端连接所述的中枢控制模组，输出端通过所述的隔离器连接所述的动力引擎；所述的逆变电机控制器的输入端连接所述的中枢控制模组，输出端通过所述的隔离器连接所述的逆变电机；所述的逆变电机通过有线方式与所述的超级电容和所述的锂离子蓄电池连接；所述的动力引擎通过有线方式连接所述的传动机构，所述的传动机构还通过有线方式连接所述的逆变电机。
7.所述的直流供蓄电算法，其代码存储于远端服务器，是一种基于动态2-均值算法的决策树；所述的直流供蓄电算法的输入是所述的传感与通信模组中所有传感器的数据，输出是所述的超级电容和锂离子蓄电池的供电或蓄电配比。
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