CN107139776B - 一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，该方法除考虑电机外特性以外，还考虑电池低温放电极化现象及高温对输出的限制，且在用电池输出能力限制电机功率输出时，考虑了从电源系统电功率到动力系统机械功率之间的电机工作效率问题；并把加速踏板系数kacc与档位系数综合得到驾驶员操作系数kcab；把3或4级的电机、电池故障综合得到对应的4或6级的电力驱动系统故障系数把电池温度与SOC对其输出能力的限制统一综合为电池状态系数kbat。本方法考虑因素更加全面、细致，通过综合相关因素，减少对功率/转矩的修正计算，使运算速度和准确度得到提高，能快速精确估计驾驶员实时转矩需求，可大大改善纯电动汽车的动力性能和驾驶体验。

Description

一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法
技术领域
本发明属于纯电动汽车技术领域，特别涉及一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法。
背景技术
随着能源与环境问题日益严峻，节能与新能源汽车技术成为政府和企业的焦点。纯电动汽车由于其零排放、噪声小、结构简单成为新能源汽车未来方向。由于其所存储的能量主要来自电网电能，而电网电能可以来自核电、水电、风电、光伏等清洁、高效或可再生能源，因而在节能环保方面具有强大的优势。
现有技术中，针对纯电动汽车的驾驶员需求转矩估计考虑因素仍不够全面，对于汽车的动力性能发挥及驾驶体验不利。同时针对电机、电池状态等对输出能力的限制，对需求转矩估计值进行了多级修正，计算量大。如中国专利公布号为CN102897214A，公布日为2013-01-30，公开了一种驾驶员需求转矩的解析方法，该方法虽然考虑了电源系统最大放电功率对驱动电机转矩输出能力的影响，但是忽略了能量从电源系统电功率到动力系统机械功率之间的电机工作效率问题，不够准确、细致，类似专利也都没有考虑到此问题。中国专利公布号为CN103692987A，公布日为2014-04-02，公开了一种纯电动车扭矩管理控制方法，该方法将档位分成P/N档和前进/倒车档两大类，分别对应目标扭矩0和其他由加速踏板插值所求的具体需求值，求解步骤较多，不够精简。中国专利公布号为CN103661391A，公布日为2014-03-26，公开了一种纯电动客车驱动控制方法，该方法虽然将电机故障分为高中低三个等级，但是不能将电机、电池故障对输出能力的影响一起考虑，使求解步骤较多，不够精简，且大量的数据处理计算对控制器要求较高。
发明内容
为解决现有技术存在的不足，本发明提供一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，通过把加速踏板系数kacc与档位系数综合得到驾驶员操作系数；把3或4级的电机、电池故障综合得到对应的4或6级的电力驱动系统故障系数把电池温度与SOC对其输出能力的限制统一考虑为电池状态系数kbat；并考虑电池低温放电极化现象及高温时对输出的限制；在用电池输出能力限制电机功率输出时，考虑从电源系统电功率到动力系统机械功率之间的电机工作效率问题。故本发明考虑因素更加全面、细致，并且把相关信号进行统一，减少对功率/转矩的修正计算，提高运算速度和准确度，即能保证系统部件在安全状态下工作、延长使用寿命，又能准确估计驾驶员实时转矩需求，将大大改善纯电动汽车的动力性能和驾驶体验。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，包括以下步骤：
步骤1，把电机工作转速从最小值到最大值按一定间隔划分,根据其外特性曲线获得各转速下对应的最大转矩值；根据变速箱/电机减速器速比获得不同档位下动力系统可输出的最大转矩，即与不同档位对应的主减速器输入端各转速下的最大转矩；由不同档位的各条转速-最大转矩曲线的包络线得到动力系统转速-最大转矩曲线，进而求得汽车动力系统的车速-最大功率曲线；
步骤2，根据电机实时温度得到电机温度系数进而获得当前电机温度下动力系统在各车速时可输出的最大功率；
步骤3，根据电池实时温度及SOC值对应的温度系数与SOC系数通过相乘方式得到电池状态系数kbat，进而获得电池当前状态下可输出的最大电功率；
步骤4，把步骤3中所得电池当前状态下可输出的最大电功率与电机实时工作效率ηmot相乘，得到电池最大可供电机输出的机械功率；
步骤5，把步骤2中所得当前电机温度下动力系统各车速时可输出的最大功率与步骤4中所得当前电池最大可供电机输出的机械功率相比较，取最小值，得到当前电机、电池状态下动力系统在各车速的最大功率；
步骤6，根据电机控制器反馈的电机故障映射得到电机故障系数根据电池控制器反馈的电池故障映射得到电池故障系数如式(2)所示，两故障系数以行列向量相乘形式组合得到电力驱动系统故障系数使得不同级别的电机、电池故障组合对系统输出的影响得到合理叠加；把与步骤5中所得当前电机、电池状态下动力系统最大功率相乘即可得到当前电力驱动系统状态下各车速时可输出的最大功率；
步骤7，根据车速与主减速器输入端的转速关系及步骤6中所得当前电力驱动系统状态下各车速时可输出的最大功率可得各车速对应的最大转矩；
步骤8，根据驾驶员加速踏板传感器信号得到加速踏板系数kacc，根据档位信号映射得到档位类别系数kgea，把加速踏板系数及档位类别系数综合，得到对应的驾驶员操作系数kcab；
kcab＝kacc·kgea (3)
步骤9，根据步骤7中所得电力驱动系统在各车速时的最大转矩，通过当前车速插值得到当前电力驱动系统可输出的最大转矩，再乘上驾驶员操作信号kcab得到当前车辆状态及操作状态下驾驶员需求转矩。
由此，根据本发明的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，通过细致、综合考虑电机、电池温度、故障、电池SOC、电机工作效率以及驾驶员档位操作等信息，并对相关信息进行逐层处理并综合统一，最终得到实时需求转矩。因而，本发明的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法细致全面、精炼简洁、准确有效。
另外，根据本发明上述实施例还可以具有如下附加技术特征：
根据本发明的一个实施例，所述步骤1中的汽车若没有配备变速箱或电机减速器，则等同于档位为1，电机外特性曲线即为动力系统转速-最大转矩曲线。
根据本发明的一个实施例，所述步骤3中电池温度及SOC值由电池控制器反馈得到；电池温度与温度系数一一对应，考虑低温极化现象及高温安全性，在高、低温时温度系数均应较小；电池SOC与SOC系数一一对应，在SOC较低时禁止放电系数为0，较高时为1，中间平缓过渡；温度系数与SOC系数通过相乘方式进行综合得到电池状态系数kbat，实现电池状态统一考虑。
根据本发明的一个实施例，所述步骤4中电机实际工作效率ηmot由电机实时转速、转矩根据台架试验测得的电机效率MAP离线数据插值求得。
根据本发明的一个实施例，所述步骤6中电机故障和电池故障均分为相同的3或4个故障等级，每个等级对应一个0、1之间的故障系数值，作为对输出能力的限制，两故障系数排列组合后相乘或以行列向量相乘形式组合得到对应的4或6个级别的电力驱动系统故障系数使得不同级别的电机、电池故障组合对系统输出的影响得到合理叠加，实现电机电池故障影响的统一考虑。
根据本发明的一个实施例，所述步骤8中把前进档、空档和倒车档映射得到的档位类别系数kgea分别为1、0和-1，相应需求转矩为正值、0和负值；再与加速踏板系数kacc相乘得到驾驶员操作系数kcab，实现驾驶员操作信息统一考虑。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法的流程图；
图2为电机外特性曲线图；
图3为根据本发明实施例的各档下动力系统“车速-可输出的最大转矩”曲线图；
图4为电机温度与电机温度系数对应关系曲线图；
图5为电池温度与电池温度系数对应关系曲线图；
图6为电池SOC与电池SOC系数对应关系曲线图；
图7为电池温度、SOC与电池状态系数对应关系曲线图；
图8为驾驶员需求转矩随车速、驾驶员操作信息的变化关系图；
图9为由及综合得到电力系统故障系数的对应关系；
图10为由kgea及kacc综合得到驾驶员操作系数kcab(正/逆向驱动)的对应关系。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的符号表示相同或类似的物理量或具有相同或类似意义的物理量。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“系数”、“综合”、“融合”应做广义理解，例如，可以是某个定值常数，随相关因素实时变化的变量，也可以是可标定量，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
由于纯电动汽车基本结构为本领域技术人员所悉知的，因此在此不再一一赘述。
下面参考附图来描述根据本发明实施例的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，但本发明并不限于这些实施例。
如图1所示，首先由驱动电机外特性曲线获得动力系统最大转矩曲线，进而得到其最大功率曲线；然后由电机温度所得温度系数对动力系统最大可输出功率进行限制；再由电池温度及SOC所得温度系数SOC系数整合得到的电池状态系数kbat对电池最大可输出功率进行限制，进而限制电机机械功率；再后由电机、电池故障状态映射得到对应故障系数通过综合得到电力驱动系统的故障系数通过对动力系统功率输出进行再次限制；最后由加速踏板系数kacc及档位类别系数kgea综合得到驾驶员操作系数kcab，乘上实时车速插值动力系统最大转矩得到的转矩值即为驾驶员实时转矩需求。
如图2所示，为电机各转速下对应的最大转矩值，即外特性曲线。如图3所示，根据不同变速箱/电机减速器速比(若没有则档位及速比视为1)得到不同档位下变速箱/减速器输出端的最大转矩,对不同档位的各条转速-最大转矩曲线取包络线得到动力系统转速-最大转矩曲线。
如图4所示，为电机温度与温度系数的关系曲线，考虑到温度较高时对电机寿命不利且效率较低，应限制其功率输出，故温度系数随温度增高而从1降低至0。如图5所示，为电池温度与温度系数的关系曲线，考虑到电池低温放电极化现象与高温时功率输出限制及安全因素，系数在高、低温下均较小，常温区最大为1。如图6所示，为电池SOC与SOC系数的关系曲线，考虑到SOC低时限制放电功率，故随SOC降低系数减小。以上三幅图所表示的具体关系由生产厂家提供或实验结果得到。如图7所示，由电池温度系数和SOC系数通过相乘方式进行综合得到电池状态系数kbat，三者间的对应关系组成图示三维曲面。
如图9所示，首先把电机故障和电池故障均分为“无”、“限功率级”和“关闭级”三个故障等级，其对应的故障系数分别为1、0.5和0。然后根据电机控制器反馈的三级电机故障映射得到对应的三个电机故障系数根据电池控制器反馈的三级电池故障映射得到对应的三个电池故障系数两故障系数分别以行列向量形式相乘或排列组合后两两相乘可得到电力驱动系统故障系数则所得分为0、0.25、0.5和1四个等级，可对功率输出进行不同程度的限制。若电机电池故障系数为4个级别，则所得电力驱动系统故障系数为6个级别。
如图10所示，由加速踏板传感器信号得到加速踏板系数kacc，并根据档位信号把前进档、P/N档和倒车档映射得到对应的档位类别系数kgea分别为1、0和-1，相应需求转矩为正值、0和负值。再把把kacc及kgea以相乘方式综合，得到对应的驾驶员操作系数kcab。
综上，根据驱动电机外特性及变速箱/电机减速器各档速比得到各车速下动力系统可输出的最大功率，由电机温度状态、电池状态(温度及SOC)对动力系统最大功率进行修正，然后根据电机、电池故障状态进行再次修正，最终通过实时车速、驾驶员操作信息通过插值电力驱动系统最大输出转矩/功率曲线得到驾驶员实时需求转矩的精确值。
本发明中未述及的部分采用或借鉴已有技术即可实现。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、步骤、方法或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、步骤、方法或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管本文中较多的使用了诸如“系数”、“综合”、“映射”、“电力驱动系统”、“动力系统”等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1，把电机工作转速从最小值到最大值按一定间隔划分,根据其外特性曲线获得各转速下对应的最大转矩值；根据变速箱/电机减速器速比获得不同档位下动力系统可输出的最大转矩，即与不同档位对应的主减速器输入端各转速下的最大转矩；由不同档位的各条转速-最大转矩曲线的包络线得到动力系统转速-最大转矩曲线，进而求得汽车动力系统的车速-最大功率曲线；
步骤2，根据电机实时温度得到电机温度系数进而获得当前电机温度下动力系统在各车速时可输出的最大功率；
步骤3，根据电池实时温度及SOC值对应的温度系数与SOC系数通过相乘方式得到电池状态系数kbat，进而获得电池当前状态下可输出的最大电功率；
<mrow> <msub> <mi>k</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>k</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mi>e</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>k</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mrow> <mi>s</mi> <mi>o</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
步骤4，把步骤3中所得电池当前状态下可输出的最大电功率与电机实时工作效率ηmot相乘，得到当前电池最大可供电机输出的机械功率；
步骤5，把步骤2中所得当前电机温度下动力系统在各车速时可输出的最大功率与步骤4中所得当前电池最大可供电机输出的机械功率相比较，取最小值，得到当前电机、电池状态下动力系统在各车速的最大功率；
步骤6，根据电机控制器反馈的电机故障映射得到电机故障系数根据电池控制器反馈的电池故障映射得到电池故障系数如式(2)所示，两故障系数以行列向量相乘形式组合得到电力驱动系统故障系数使得不同级别的电机、电池故障组合对系统输出的影响得到合理叠加；把与步骤5中所得当前电机、电池状态下动力系统在各车速的最大功率相乘即可得到当前电力驱动系统状态下各车速时可输出的最大功率；
<mrow> <msubsup> <mover> <mi>k</mi> <mo>&amp;RightArrow;</mo> </mover> <mrow> <mi>d</mi> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mover> <mi>k</mi> <mo>&amp;RightArrow;</mo> </mover> <mrow> <mi>m</mi> <mi>o</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mrow> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mover> <mi>k</mi> <mo>&amp;RightArrow;</mo> </mover> <mrow> <mi>b</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mrow> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
步骤7，根据车速与主减速器输入端的转速关系及步骤6中所得当前电力驱动系统状态下各车速时可输出的最大功率可得电力驱动系统在各车速时的最大转矩；
步骤8，根据驾驶员加速踏板传感器信号得到加速踏板系数kacc，根据档位信号映射得到档位类别系数kgea，把加速踏板系数及档位类别系数综合，得到对应的驾驶员操作系数kcab；
kcab＝kacc·kgea(3)
步骤9，根据步骤7中所得电力驱动系统在各车速时的最大转矩，通过当前车速插值得到当前电力驱动系统可输出的最大转矩，再乘上驾驶员操作系数kcab得到当前车辆状态及操作状态下驾驶员需求转矩。
2.根据权利要求1所述的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，其特征在于：所述步骤1中的汽车若没有配备变速箱或电机减速器，则等同于档位为1，电机外特性曲线即为动力系统转速-最大转矩曲线。
3.根据权利要求1所述的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，其特征在于：所述步骤3中电池实时温度及SOC值由电池控制器反馈得到；电池实时温度与温度系数一一对应，考虑低温极化现象及高温安全性，在高、低温时温度系数均应较小；SOC值与SOC系数一一对应，在SOC值较低时禁止放电系数为0，较高时为1，中间平缓过渡；温度系数与SOC系数通过相乘方式进行综合得到电池状态系数kbat，实现电池状态统一考虑。
4.根据权利要求1所述的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，其特征在于：所述步骤4中电机实时工作效率ηmot由电机实时转速、转矩根据台架试验测得的电机效率MAP离线数据插值求得。
5.根据权利要求1所述的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，其特征在于：所述步骤6中电机故障和电池故障均分为相同的3或4个故障等级，每个等级对应一个0、1之间的故障系数，作为对输出能力的限制，两故障系数排列组合后两两相乘或以行列向量相乘形式组合得到对应的4或6个级别的电力驱动系统故障系数实现电机电池故障影响的统一考虑。
6.根据权利要求1所述的一种基于信息综合的纯电动汽车驾驶员需求转矩估计方法，其特征在于：所述步骤8中把前进档、空档和倒车档映射得到的档位类别系数kgea分别为1、0和-1，相应需求转矩为正值、0和负值；再与加速踏板系数kacc相乘得到驾驶员操作系数kcab，使得不同级别的电机、电池故障组合对系统输出的影响得到合理叠加，实现驾驶员操作信息统一考虑。
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