CN108016427B - 混合动力车辆和控制变速器的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种混合动力车辆及其变速器控制方法，更具体地，公开了一种控制变速器的方法，其能够预测驾驶员的需求扭矩以减少不必要的变速并提高燃料效率，并且还公开了一种用于实现该方法的混合动力车辆。在本发明的一个方面中，一种控制并联型混合动力车辆的变速器的方法可以包括：确定第一扭矩，第一扭矩是当前需求扭矩；确定第二扭矩，第二扭矩是预期在当前时间之后的近期时间处生成的需求扭矩；当第一扭矩大于或等于第一阈值时，将第二扭矩与根据近期时间设定的第二阈值进行比较；以及根据比较结果，当第二扭矩大于或等于第二阈值时，进行降挡。

Description

混合动力车辆和控制变速器的方法
本申请要求于2016年11月2日提交的第10-2016-0145293号韩国专利申请的优先权，其通过引用并入本文，如同在此完全阐述。
技术领域
本发明涉及一种混合动力车辆和控制其变速器的方法，更具体地，涉及一种控制变速器的方法，其能够预测驾驶员的需求扭矩以减少不必要的变速并提高燃料效率，以及涉及一种用于实现该方法的混合动力车辆。
背景技术
作为在汽车或摩托车中使用的一种变速器的自动变速器能够根据车辆的速度或发动机的每分钟转数(RPM)自动改变齿轮比。通常，变速器在变速器控制单元(TCU)的控制下操作，并且在自动变速器中具有多个固定齿轮比的变速器被称为有级变速器。
当输入级的RPM与输出级的RPM的比率，即，发动机曲轴的RPM 与驱动轴的RPM的比率(即，齿轮比)减小时，有级变速器通常升挡。
当车辆以高恒定速度行驶时，可以将有级变速器保持在发动机高效操作的高速度级。这里，高速度级通常可以指最高速度级和/或下一最高速度级(例如，第5速度级和第6速度级)，并且也被称为巡航挡位(gear stage)或过驱动(OD)级。
在下文中，将参考图1描述挡位与效率之间的相关性。
图1示出挡位与效率之间的相关性。
在图1中，假设第6速度级是有级变速器中最高的驱动级。
参考图1，当假设保持具有特定值的驱动系统输出动力时，在第6 速度级和第5速度级上示出对应的等动力线11。另外，在动力传动系特性方面，相对效率由发动机扭矩与RPM之间的相关性中的椭圆的范围表示。在等动力线11中，使用第6速度级比使用第5速度级更有效，因此将变速器保持在第6速度级。
当在高速恒速行驶期间，由于驾驶员的操作而使需求扭矩变得高于或等于预定值时，有级变速器将变至更低级(在本示例中为第5速度级)以满足需求扭矩。通常，为了防止扭矩输出被降低至直到接合更低齿轮比，设定比更上级齿轮处的最大扭矩低的单独阈值线。将参考图2对此进行描述。
图2示出响应于需求扭矩的变化而进行变速的条件。
在图2中，对照图1，横轴表示车辆速度，纵轴表示驱动轴的需求扭矩。另外，发动机在第5速度级下的最大扭矩大于发动机在第6速度级下的最大扭矩，并且根据驾驶员的加速器踏板快速踩到底(kick down，K/D)的换挡阈值线(以下简称为“换挡阈值线”)被设定为低于发动机在第6速度级下的最大发动机扭矩。这里，针对变速器的每个挡位，换挡阈值线可以是固定值，或者可以根据当前车速可变地设定。
当车辆以恒定速度行驶时，即，以巡航速度，使用效率最高的第6 速度级的挡位。然而，当车轮需求扭矩高于换挡阈值线(由于驾驶员快速踩到底等)时，变换至第5速度级。
根据各国对不断提高燃料效率和加强废气法规的要求，对环保型车辆的需求正在增加。作为满足该需求的实际解决方案，提供混合电动车辆(HEV)/插电式混合电动车辆(PHEV)。
这种混合动力车辆可以根据在使用由发动机和电动机构成的两种动力源行驶的过程中发动机和电动机如何协调操作来提供最佳输出动力和扭矩。特别地，在采用并联型(或变速器安装式电气设备(TMED) 型)混合系统(其中，电动机和发动机离合器(EC)安装在发动机与变速器之间)的混合动力车辆中，发动机和电动机两者的输出动力可以同时传递至驱动轴。当然，由于例如充电状态(SOC)的限制，所以难以始终/永久地生成电动机扭矩，但是临时的发动机输出辅助是可能的。
在下文中，将参考图3描述混合动力车辆的扭矩特性与变速级之间的相关性。
图3示出在并联型混合动力车辆中根据需求扭矩的变化进行变速的条件。
参考图3，与通常的车辆相比，并联型混合动力车辆允许在每个挡位下将电动机的扭矩添加至发动机的最大扭矩，因此可以通过电动机的扭矩(电动机辅助区域)来扩展可以基本上传递至驱动轴的扭矩。
然而，如果以与图2类似的方式将通用换挡阈值线设定为低于对应级的最大发动机扭矩，则在多种情况下可能发生不必要的变速。将参考图4对此进行描述。
图4示出在高速恒速行驶期间，在并联型混合动力车辆中，由于驾驶员对加速器的操纵而导致不必要的变速的情况。
在图4中，横轴和纵轴分别表示时间和需求扭矩，并且假设在TCU 确定有必要变速之后，花费一定时间(以下称为“变速所需时间”) 直到变速器中发生变速(即，实际变速)。另外，在图4中，假设换挡阈值线设定为低于每个挡位的发动机最大扭矩，并且由于驾驶员对加速器的间歇操纵而暂时增加需求扭矩，然后在第6速度级下，在恒速行驶期间，需求扭矩减小至原始需求扭矩。
参考图4，导致不必要变速的需求扭矩增加模式可以大致分为三种情况。
第一，情况①是需求扭矩超过当前挡位的当前Kick-Down(K/D) 换挡阈值线的情形。在这种情况下，如果即使可以通过电动机的扭矩充分满足需求扭矩(即，需求扭矩的增加量和时间在电动机可以使用的范围内)也发生变速，则效率降低。
情况②是需求扭矩超过当前挡位的发动机扭矩极限的情形。在这种情况下，如果即使可以通过电动机的扭矩充分满足需求扭矩也发生变速，则与前述情形一样，效率降低。
情况③是需求扭矩超过当前挡位的电动机可用范围，但是因为时间太短，所以扭矩在实际变速之前减小。在这种情况下，变速基本上是不必要的。
在上述情况下，在变速准备过程中发生滑转损耗等，例如，尽管在通常的并联型混合动力车辆中不需要变速，但是也发生换挡干预和换挡。因此，无效率地消耗能量。
本节的公开内容是为了提供本发明的背景技术。申请人注意到，本节可能包含本申请之前的可用信息。但是，通过提供本节内容，申请人不承认本节中包含的任何信息构成现有技术。
发明内容
因此，本发明涉及一种混合动力车辆和控制变速器的方法，其基本上消除由于相关技术的限制和缺点而引起的一个或多个问题。
本发明的方面在于提供一种有效地控制混合动力车辆中的变速器的方法和实现该方法的车辆。
特别地，本发明的方面提供一种变速器控制方法，其能够通过预测并联型混合动力车辆中的近期需求扭矩来确定是否进行变速，并且还提供一种用于实现该方法的车辆。
本发明的附加优点、目的和特征将在下面的描述中部分地阐述，并且对于本领域的普通技术人员来说，通过对以下内容的查阅将部分地变得显而易见，或者可以从本发明的实践中得知。本发明的目的和其他优点可以通过在书面说明书和权利要求以及附图中特别指出的结构来实现和获得。
为了实现本发明的这些目的和其他优点，如本文所体现和广泛描述的那样，一种控制并联型混合动力车辆的变速器的方法可以包括：确定第一扭矩，第一扭矩是当前需求扭矩；确定第二扭矩，第二扭矩是预期在当前时间之后的近期时间处生成的需求扭矩；当第一扭矩大于或等于第一阈值时，将第二扭矩与根据近期时间设定的第二阈值进行比较；以及根据比较结果，当第二扭矩大于或等于第二阈值时，进行降挡。
在本发明的另一方面中，并联型混合动力车辆可以包括：驱动信息检测单元，配置为与混合动力车辆的各种传感器进行互操作以根据车辆的操作来检测驱动信息；驾驶员加速/减速预测单元，配置为通过利用加速/减速预测模型使用从驱动信息检测单元发送的信息，生成反映车辆行驶环境的驾驶员近期加速/减速意图的预测值；混合控制单元，配置为使用近期加速/减速意图的预测值来确定第一扭矩并确定第二扭矩，第一扭矩是当前需求扭矩，第二扭矩是预期在当前时间之后的近期时间处生成的需求扭矩；以及变速器控制单元，配置为：当第一扭矩大于或等于第一阈值时，将第二扭矩与根据近期时间设定的第二阈值进行比较，并且根据比较结果，当第二扭矩大于或等于第二阈值时，控制变速器进行降挡。
在本发明的另一方面中，并联型混合动力车辆可以包括：驱动信息检测单元，配置为与混合动力车辆的各种传感器进行互操作，以根据车辆的操作来检测驱动信息；驾驶员加速/减速预测单元，配置为通过利用加速/减速预测模型使用从驱动信息检测单元发送的信息，生成反映车辆行驶环境的驾驶员近期加速/减速意图的预测值；混合控制单元，配置为使用近期加速/减速意图的预测值来确定第一扭矩并确定第二扭矩，第一扭矩是当前需求扭矩，第二扭矩是预期在当前时间之后的近期时间处生成的需求扭矩；以及变速器控制单元，配置为：当第一扭矩大于或等于第一阈值时，向变速器发送变速命令以进行降挡。当第一扭矩小于第一阈值时，或者根据第二扭矩与根据近期时间设定的第二阈值之间的比较结果，当第二扭矩小于第二阈值时，混合控制单元可以控制变速器控制单元以保持当前变速器挡位。
应当理解，本发明的实施例的前述总体描述和以下详细描述都是示例性和说明性的，并且旨在提供对所要求保护的本发明的进一步说明。
附图说明
被包括为用于提供对本发明的进一步理解并被并入且构成本申请的一部分的附图示出本发明的实施例，并且与说明书一起用于说明本发明的原理。在附图中：
图1示出挡位与效率之间的相关性；
图2示出响应于需求扭矩的变化而进行变速的条件；
图3示出在并联型混合动力车辆中根据需求扭矩的变化而进行变速的条件；
图4示出在高速恒速行驶期间，在并联型混合动力车辆中，由驾驶员对加速器的操纵而导致的不必要变速的情况；
图5是示意性地示出根据本发明的实施例的混合动力车辆的变速器控制系统的框图；
图6A和图6B示出可以应用于本发明的实施例的预测驾驶员的加速/减速意图的示例性过程；
图7示出根据本发明的实施例的使用近期加速/减速预测模型的变速确定方法；
图8是示出根据本发明的实施例的混合动力车辆的变速器控制方法的流程图；以及
图9示出根据本发明的实施例的针对每个时间点与预测需求扭矩比较的第二阈值。
具体实施方式
现在将详细参考本发明的优选实施例，其示例在附图中示出。然而，本发明的特征可以体现为许多不同的形式，并且不应被解释为限于本文所阐述的实施例。为了在附图中清楚地示出本发明的实施例，省略与描述无关的部分，并且在整个说明书中，相同的部件由相似的附图标记表示。
在整个说明书中，当部件被称为“包括”元件时，除非另有明确说明，否则这意味着部件也可以包括其他元件。另外，在整个说明书中，由相同附图标记表示的部件表示相同的部件。
本发明的方面提供一种用于控制具有并联动力传动系的混合动力车辆中的变速操作的系统和方法。安装在车辆中的控制器监控驾驶员在加速器踏板上的员输入，计算与驾驶员在踏板上的当前输入(需求扭矩)对应的(当前)目标扭矩(需求扭矩)，以及控制车辆的操作 (包括齿轮变化)以提供目标扭矩。
参考图3和图4，当车辆以恒定速度(图3中的当前车辆速度)行驶时，响应于踏板输入(图4中，t＝t0处)，目标扭矩变得大于在当前挡位(第6速度级)可由发动机生成的扭矩。当目标扭矩在当前速度下大于当前挡位下可用的最大扭矩(在图3中的“更高速度级发动机+ 电动机最大值”以上)(在S840中为“是”)时，控制器配置为确定车辆是否换挡至更低挡位(图4中，变速确定时间点t1处)。
为了防止响应于不会持续齿轮变化所需最小时间(图4中的变速所需时间)的偶然踏板输入而不期望地变速至更低挡位，控制器估计在从变速确定时间点(t1)开始的至少在齿轮变化所需最小时间之后的未来时间(t2)处，驾驶员的未来(估计)踏板输入的目标扭矩。在实施例中，使用神经网络、机器学习技术来预测驾驶员的未来输入和未来目标扭矩和/或未来。
在实施例中，使用估计的未来目标扭矩(在t2处)，(1)当未来目标扭矩大于当前挡位(第6速度级)的最大发动机扭矩(没有电动机的辅助扭矩)但小于当前挡位的“发动机+电动机”最大值时，控制器控制电动机生成辅助扭矩而不换挡至更低挡位(第5速度级)，(2)当未来目标扭矩大于当前挡位的“发动机+电动机”最大值时，控制器使车辆的变速器变至更低挡位，或(3)当未来目标扭矩小于当前速度 (或t2处的估计速度)下的最大发动机扭矩时，控制器不控制电动机生成辅助扭矩或使得换挡至更低挡位。
在实施例中，控制器确定未来目标扭矩是否大于表示当前挡位下的扭矩上限的阈值(S850中的阈值2)。如果如此确定，则控制器生成用于将车辆的挡位变化为可提供未来目标扭矩的更低挡位的信号。在实施例中，仅在(1)针对当前车辆速度使用当前踏板输入计算的当前目标扭矩大于当前(更高)挡位下的最大可用扭矩和(2)针对未来时间(至少在变速所需最小时间之后)估计的未来目标扭矩也大于当前挡位下的最大可用扭矩时，控制器才生成用于将车辆的挡位变化为更低挡位的信号。
首先，将参考图5描述可以应用本发明的实施例的混合动力车辆结构。
图5是示意性地示出根据本发明的实施例的混合动力车辆的变速器控制系统的框图。
参考图5，根据本发明的实施例的混合动力车辆的驱动模式切换系统100包括驱动信息检测单元110、驾驶风格确定单元120、驾驶员加速/减速预测单元130和混合控制单元140。该配置仅仅是说明性的，并且变速器控制系统可以配置为包括更少的元件(例如，省略驾驶风格确定单元)或更多的元件。
驱动信息检测单元110根据与车辆速度传感器11、加速器位置传感器(APS)12、制动器踏板传感器(BPS)13、高级驾驶员辅助系统 (ADAS)14和导航单元15中的至少一个操作性连接的车辆的驱动来检测驱动信息。
驱动信息检测单元110通过APS 12检测驾驶员的加速器操作状态，并且通过BPS13检测制动器操作状态。
驱动信息检测单元110通过车辆速度传感器11检测车辆速度，并且通过ADAS 14的雷达传感器、(立体)相机等检测包括相对于前面车辆的相对距离和加速度的前方行为信息。当然，除了雷达和相机之外，取决于ADAS的配置，可以利用例如超声波传感器和激光器的各种传感器。
驱动信息检测单元110检测导航信息(道路环境信息)，例如基于GPS/GIS的车辆位置信息、道路类型、拥挤程度、速度限制、交叉路口、收费站、转弯和坡度信息。为了提供该信息，导航单元15可以参考内置导航地图和通过外部无线通信(例如，远程信息处理、TPEG等)收集的交通信息。
根据驾驶员对车辆的操纵，基于例如平均速度、APS变化量(dAPS) 和BPS变化量(dBPS)的驱动模式，驾驶风格确定单元120确定驾驶员的驾驶风格。
例如，驾驶风格确定单元120可以使用例如由驱动信息检测单元 110检测到的APS变化量、BPS变化量、车辆速度、坡度等的测量因子作为输入参数来配置模糊隶属函数，并且计算短期驾驶风格指数 (SI＝0～100％)。
根据驾驶风格强度，通过基于预定参考比率来划分所计算的短期驾驶风格指数(SI＝0～100％)，驾驶风格确定单元120可以确定驾驶员在多个级别下的驾驶风格。
驾驶员加速/减速预测单元130通过利用机器学习方案来学习根据驾驶风格的加速/减速预测模型，并且通过利用加速/减速预测模型来产生反映车辆行驶环境和驾驶风格的驾驶员近期加速/减速意图的预测值。也就是说，驾驶员加速/减速预测单元130可以使用通过驱动信息检测单元110检测到的车辆速度、雷达信息、导航信息和驾驶员的驾驶风格作为输入信息来定量地数字化以相对较短时间为单位发生的行驶操纵的类型。因此，驾驶员加速/减速预测单元130可以确定驾驶员加速/减速的瞬时意图，并且生成驾驶员近期加速/减速的预测值。可以利用在近期内以预定时间单位内踩踏加速器或制动器踏板的强度和概率来配置预测的加速/减速值。
加速/减速预测单元130的具体预测算法可以包括使用机器学习技术来补充预构建的预测模型的神经网络，下面将对其进行更详细地描述。
根据本发明的实施例，混合控制单元140控制用于混合动力车辆的驱动模式切换的每个部件的操作，并且作为最高控制单元一体地控制通过网络连接的发动机控制单元和电动机控制单元。
混合控制单元140可以分析由驱动信息检测单元110通过APS或 BPS检测到的驾驶员的当前需求扭矩，并将分析出的扭矩发送至TCU。另外，混合控制单元可以基于接收到的预测的近期加速/减速值来预测近期特定时间处的需求扭矩，并将预测的扭矩发送至TCU。
TCU可以从混合控制单元140获取与当前需求扭矩和预测的近期需求扭矩值有关的信息，以确定是否进行变速，并且将与确定结果对应的变速命令发送至变速器。
在一些实施例中，如果加速/减速预测单元130使用预测的近期加速/减速值预测近期需求扭矩，则加速/减速预测单元130可以将近期需求扭矩的值直接发送至TCU。
替代地，TCU可以根据当前需求扭矩来确定是否进行变速，并且混合控制单元140可以基于近期需求扭矩的预测值来确定是否进行变速。混合控制单元140进行确定的结果可以发送至TCU，以便覆盖TCU 的变速确定。
在本实施例中，取决于配置，可以省略驾驶风格确定单元。在这种情况下，驾驶员加速/减速预测单元130可以进行加速/减速预测，不包括与驾驶风格相关的输入值。
在下文中，将参考图6A和图6B描述驾驶员加速/减速预测单元 130预测驾驶员的加速/减速意图的方法。
图6A和图6B示出可以应用于本发明的实施例的预测驾驶员的加速/减速意图的示例性过程。
参考图6A，驾驶员加速/减速预测单元130预测驾驶员的加速/减速意图的过程可以分为三个步骤。具体地，可以首先确定要用作预测的输入值的参数(S61)。可以通过机器学习方案修改预测模型(S62)，可以通过确定的输入值和修改的模型对加速和减速进行分类，以计算近期情况的预测值(S63)。
这里，确定输入值(S61)可以包括：1)提取输入值的候选；2) 通过对输入信号进行积分来预处理输入信号；以及3)使用预处理的候选值来选择最终参数。作为机器学习方案，可以使用基于时间序列模型的技术或基于深度学习的技术。基于时间序列模型的技术的示例可以包括自回归积分移动平均(ARIMA)技术，其利用随机指标符描述随时间推移的行为变化，并且包括多层感知(MLP)技术，其使用非参数回归作为通用逼近器。基于深度学习的技术的示例可以包括：堆叠自动编码器(SAE)技术，其通过尺寸减小使输入/输出数据类似；循环神经网络(RNN)技术，其为处理顺序信息的神经网络算法；以及长期记忆(LSTM)技术，其适用于长期依赖学习。图6B中示出使用神经网络算法来预测驾驶员的近期加速/减速意图的驾驶员加速/减速预测单元的示例。
参考图6B，根据本发明实施例的驾驶员加速/减速预测单元130包括神经网络，其使用机器学习技术来学习驾驶员的每种驾驶风格的加速/减速预测模型。
优选地，驾驶员加速/减速预测单元130具有在车辆交送之前基于利用神经网络通过测试驾驶而累积的大数据来预先构建的针对每种驾驶风格的近期加速/减速预测模型。
此外，在使用神经网络构建的针对每种驾驶风格的近期加速/减速预测模型中，驾驶员加速/减速预测单元130可以反映车辆交送之后通过车辆实际行驶所学习的车辆行为数据，从而针对驾驶员个性化的每种驾驶风格生成近期加速/减速预测模型。此时，驾驶员加速/减速预测单元130可以根据驾驶员的驾驶风格(轻度、一般、运动等)的确定，将学习的行为数据应用于对应驾驶风格的近期加速/减速预测模型。
使用包括车辆速度、雷达信息和导航信息的行驶环境以及驾驶员的驾驶风格作为输入信息，驾驶员加速/减速预测单元130可以根据驾驶员的驾驶风格来计算近期加速/减速意图的预测值。这里，驾驶风格可以分为多种风格类型，如图6B所示，并且可以通过例如平均速度、加速器踏板变化率(dAPS)和制动器踏板变化率(dBPS)的数值来配置。
另外，驾驶员加速/减速预测单元130可以在安装在车辆上时根据通过机器学习方案的驾驶员加速/减速模型学习来实时地进行模型修改，或者可以从外部接收修改模型并且在不学习的情况下使用相同的预测操作。
换句话说，当允许从外部修改模型时，用作学习的输入值的参数可以发送至远程信息处理中心或云服务器，使得从外部进行通过学习进行的模型修改并且只有最终模型发送至车辆。
图7示出根据本发明的实施例的使用近期加速/减速预测模型的变速确定方法。
参考图7，根据本发明的实施例的混合控制单元140根据驾驶员对 APS或BPS的操纵来分析当前操作需求，计算需求扭矩，并将计算出的扭矩发送至TCU(S1)。TCU基于当前需求扭矩是否高于根据车辆速度可变地设定的换挡阈值线来确定是否进行变速(S2)。
然后，根据当前需求扭矩和变速器阈值线，TCU可以将使用驾驶员加速/减速预测单元130中的近期加速/减速预测模型根据驾驶员的加速/减速意图预测信息预测的需求扭矩值附加地应用于变速确定结果，并且最终确定是否进行变速(S3)。取决于确定的结果，TCU可以向变速器发送变速命令。这里，可以通过驾驶员加速/减速预测单元130 或者可以通过混合控制单元140来计算预测的需求扭矩值。尽管图中未示出，但是可以通过用于生成预测的需求扭矩值的单独的控制单元来计算预测的需求扭矩值。
将参考图8更详细地描述根据本发明的实施例的混合动力车辆的驱动模式切换方法，重点在于上述混合动力车辆的驱动模式切换系统 100。
图8是示出根据本发明的实施例的混合动力车辆的变速器控制方法的流程图。
参考图8，混合控制单元首先通过驱动信息检测单元110检测APS 变化量或BPS变化量，并计算当前驾驶员需求扭矩(S810)。计算出的需求扭矩可以发送至TCU。
这里，可以根据当前踏板传感器APS和BPS感测到的踏板位置的函数Pedal(n)来获得需求扭矩。更具体地，当操作加速器踏板APS 时，“(n)”具有正(+)值，并且当操作制动器踏板BPS时，具有负(-)值。
如果由于驾驶员的错误操纵而同时检测到APS和BPS，则混合控制单元可以应用制动覆盖功能来忽略APS变化，并且仅基于BPS变化来计算需求扭矩。
同时，驾驶员加速/减速预测单元130使用车辆速度、雷达信息、导航信息和驾驶员的驾驶风格作为输入信息来生成驾驶员的近期加速/ 减速意图的预测值(S820)。这里，Pedal(n+a)表示“a”秒之后的加速/制动踏板的位置。a的值优选地小于5秒，但是本发明的实施例不限于此。另外，近期加速/减速意图的预测值可以意味着近期在预定时间之后预测的驾驶员的加速意图(APS增加或BPS减小)或减速意图 (APS减小或BPS增加)，以及其变化量或踏板位置。
使用驾驶员加速/减速预测单元130的加速/减速意图的预测值 Pedal(n+a)，混合控制单元可以预测近期需求扭矩并将预测的扭矩发送至TCU(S830)。
TCU可以将从混合控制单元发送的当前需求扭矩与第一阈值进行比较(S840)。这里，第一阈值优选地为换挡阈值线。
如果当前需求扭矩大于或等于第一阈值，则TCU可以将预测的需求扭矩与第二阈值进行比较(S850)。这里，可以根据预测时间点不同地设定第二阈值，并且之后将参考图9进行详细描述。
如果预测的需求扭矩大于第二阈值，则TCU可以确定降挡并将变速命令发送至变速器(S860)。
如果当前需求扭矩小于第一阈值或预测的需求扭矩小于第二阈值，则可以保持当前速度级(S870)。此时，为了在根据当前需求扭矩保持速度级的同时满足需求扭矩，当当前需求扭矩超过对应级的最大发动机扭矩时，混合控制单元可以发送用于指示电动机控制单元生成足够的扭矩来补偿不足扭矩的扭矩命令。
在下文中，将参考图9描述第二阈值。
图9示出根据本发明的实施例的针对每个时间点与预测的需求扭矩进行比较的第二阈值。
参考图9，第二阈值可以是以下之一：1)更高级的最大发动机扭矩与最大电动机扭矩的和，2)更高级的最大发动机扭矩，以及3)换挡阈值线(假设为非混合动力车辆或混合动力车辆中没有电动机辅助)。例如，当近期时间点(图9，预测时间1)处于从变速确定时间点(当前时间)开始的换挡所需时间内时，更高级的最大发动机扭矩与最大电动机扭矩的和可以是第二阈值。当近期预测时间点在换挡所需时间之后的第一预定时间内时(图9，预测时间2)，更高级的最大发动机扭矩可以是第二阈值。当近期预测时间点在第一预定时间之后的第二预定时间内时(图9，预测时间3)，换挡阈值线可以是第二阈值。
然而，上述针对每个近期预测时间点的第二阈值的标准和时间范围是说明性的，并且本发明的实施例不限于此。对于本领域技术人员显而易见的是，针对更多或更少的预测时间点，第二阈值可以设定为各种值。
在上述实施例中，驾驶员的加速/减速意图预测模型已经被描述为基于在车辆实际行驶期间累积的数据，通过与当前行驶状况对应的驾驶员的未来意图的机器学习方案来构建和修改。然而，代替使用这种预测模型，可以通过预建立规则来确定近期加速/减速意图的预测值。这种规则的示例如下表1所示。
表1
Figure BDA0001447406970000131
Figure BDA0001447406970000141
此外，尽管以上已经将未来需求扭矩描述为通过近期预测来预测，但是可以利用通过加速/减速预测单元预测的预期未来加速度值来代替。因此，也可以将第二阈值设定为加速度值而不是需求扭矩。结果，在当前需求扭矩大于或等于第一阈值，并且近期时间点处的预测加速度大于或等于由加速度表示的第二阈值时，可以进行降挡，如果不是，则可以保持当前速度级。
上述本发明的方面可以实施为其上记录有程序的介质上的计算机可读代码。计算机可读介质包括存储可以由计算机系统读取的数据的各种记录设备。计算机可读介质的示例包括硬盘驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)、硅盘驱动器(SDD)、ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘以及光数据存储设备。
从上面的描述显而易见，本发明的实施例的效果如下。
与如上述配置的本发明的至少一个实施例相关的混合动力车辆可以更有效地控制变速器。
特别地，因为通过使用机器学习方案预测的近期需求扭矩并且根据时间与参考阈值进行比较来确定是否进行变速，所以可以最小化不必要的变速。结果，可以减少变速过程中发生的能量消耗，并且可以预期实际道路上的燃料效率的提高。
结合本文公开的实施例描述的逻辑块、模块或单元可以由具有至少一个处理器、至少一个存储器和至少一个通信接口的计算设备来实施或实现。结合本文公开的实施例描述的方法、过程或算法的要素可以直接体现在硬件中、在由至少一个处理器执行的软件模块中或两者的组合中。用于实施结合本文公开的实施例描述的方法、过程或算法的计算机可执行指令可以存储在非暂时性计算机可读存储介质中。
本领域技术人员将理解，本发明的实施例的效果不限于上述内容，并且从以下结合附图的详细描述中将清楚地理解本发明的其他效果。
对于本领域技术人员显而易见的是，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可以在本发明中进行各种修改和变化。因此，本发明旨在涵盖本发明的修改和变化，前提是它们在所附权利要求及其等同物的范围内。

Claims (17)

1.一种控制混合动力车辆的变速器的方法，包括以下步骤：
确定第一扭矩，所述第一扭矩是当前需求扭矩；
确定第二扭矩，所述第二扭矩是预期在当前时间之后的近期时间处生成的需求扭矩；
当所述第一扭矩大于或等于第一阈值时，将所述第二扭矩与根据所述近期时间设定的第二阈值进行比较；以及
根据比较结果，当所述第二扭矩大于或等于所述第二阈值时，进行降挡，
其中，取决于所述近期时间，所述第二阈值被确定为所述第一阈值、与当前变速器挡位对应的最大发动机扭矩和所述最大发动机扭矩与最大电动机扭矩的和中的一个。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：
当所述第一扭矩小于所述第一阈值时或根据比较结果，当所述第二扭矩小于所述第二阈值时，保持当前变速器挡位。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述第一扭矩包括：
确定加速器踏板和制动器踏板的位置；并且
使用确定的位置来确定所述第一扭矩。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述第二扭矩包括：
使用具有驾驶员倾向信息、高级驾驶员辅助系统(ADAS)信息、导航信息和车辆速度信息中的至少一个作为输入值的加速/减速预测模型来确定驾驶员的加速/减速意图的预测值；并且
使用所述加速/减速意图的预测值来确定所述第二扭矩。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，通过基于机器学习的学习来持续修改所述加速/减速预测模型。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述加速/减速意图的预测值包括所述近期时间处的加速器踏板和制动器踏板上的位置信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一阈值根据所述车辆的速度可变，并且设置为低于与当前变速器挡位对应的最大发动机扭矩。
8.根据权利要求2所述的方法，还包括以下步骤：
当保持所述当前变速器挡位并且所述第一扭矩比与所述当前变速器挡位对应的最大发动机扭矩多出第三扭矩时，在电动机中生成所述第三扭矩。
9.一种混合动力车辆，包括：
驱动信息检测单元，配置为与所述混合动力车辆的各种传感器进行互操作以根据车辆的操作来检测驱动信息；
驾驶员加速/减速预测单元，配置为通过利用加速/减速预测模型使用从所述驱动信息检测单元发送的信息，生成反映所述车辆的行驶环境的驾驶员近期加速/减速意图的预测值；
混合控制单元，配置为使用所述近期加速/减速意图的预测值来确定第一扭矩并确定第二扭矩，所述第一扭矩是当前需求扭矩，所述第二扭矩是预期在当前时间之后的近期时间处生成的需求扭矩；以及
变速器控制单元，配置为：当所述第一扭矩大于或等于第一阈值时，将所述第二扭矩与根据所述近期时间设定的第二阈值进行比较，并且根据比较结果，当所述第二扭矩大于或等于所述第二阈值时，控制变速器进行降挡，
其中，取决于所述近期时间，所述第二阈值被确定为所述第一阈值、与当前变速器挡位对应的最大发动机扭矩和所述最大发动机扭矩与最大电动机扭矩的和中的一个。
10.根据权利要求9所述的混合动力车辆，其中，当所述第一扭矩小于所述第一阈值时或者根据比较结果，当所述第二扭矩小于所述第二阈值时，所述变速器控制单元进行控制操作以保持当前变速器挡位。
11.根据权利要求9所述的混合动力车辆，其中，所述混合控制单元使用由所述驱动信息检测单元检测到的加速器踏板和制动器踏板的位置来确定所述第一扭矩。
12.根据权利要求9所述的混合动力车辆，其中，所述驾驶员加速/减速预测单元使用具有驾驶员倾向信息、高级驾驶员辅助系统(ADAS)信息、导航信息和车辆速度信息中的至少一个作为输入值的加速/减速预测模型来生成所述加速/减速意图的预测值。
13.根据权利要求12所述的混合动力车辆，其中，通过基于机器学习的学习来持续修改所述加速/减速预测模型。
14.根据权利要求12所述的混合动力车辆，其中，所述加速/减速意图的预测值包括所述近期时间处的加速器踏板和制动器踏板上的位置信息。
15.根据权利要求9所述的混合动力车辆，其中，所述第一阈值根据所述车辆的速度可变，并且被设定为低于与当前变速器挡位对应的最大发动机扭矩。
16.根据权利要求10所述的混合动力车辆，其中，当保持所述当前变速器挡位并且所述第一扭矩比与所述当前变速器挡位对应的最大发动机扭矩多出第三扭矩时，
所述混合控制单元向电动机控制单元发送用于通过所述电动机生成所述第三扭矩的扭矩命令。
17.一种混合动力车辆，包括：
驱动信息检测单元，配置为与所述混合动力车辆的各种传感器进行互操作，以根据车辆的操作来检测驱动信息；
驾驶员加速/减速预测单元，配置为通过利用加速/减速预测模型使用从所述驱动信息检测单元发送的信息，生成反映所述车辆的行驶环境的驾驶员近期加速/减速意图的预测值；
混合控制单元，配置为使用所述近期加速/减速意图的预测值来确定第一扭矩并确定第二扭矩，所述第一扭矩是当前需求扭矩，所述第二扭矩是预期在当前时间之后的近期时间处生成的需求扭矩；以及
变速器控制单元，配置为：当所述第一扭矩大于或等于第一阈值时，向变速器发送变速命令以进行降挡，
其中，当所述第一扭矩小于所述第一阈值时，或者根据所述第二扭矩与根据所述近期时间设定的第二阈值之间的比较结果，当所述第二扭矩小于所述第二阈值时，所述混合控制单元控制所述变速器控制单元以保持当前变速器挡位，并且
其中，取决于所述近期时间，所述第二阈值被确定为所述第一阈值、与当前变速器挡位对应的最大发动机扭矩和所述最大发动机扭矩与最大电动机扭矩的和中的一个。
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