CN108725425B - 混合动力车辆和控制发动机启动的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种控制混合动力车辆的方法及一种混合动力车辆。方法包括以下步骤：确定第一扭矩，该第一扭矩为当前所需扭矩；确定在近期时间处要生成的第二扭矩或近期时间处的预测加速度；基于当前速度和第二扭矩或预测加速度，确定近期时间处的预测速度；当基于第一扭矩和当前速度中的至少一个确定在当前时间处满足发动机启动条件和换挡条件中的一个时，确定在近期时间处是否满足发动机启动条件和换挡条件中的剩余一个条件；以及当满足剩余一个条件时，控制在当前时间处与所满足的条件对应的事件延迟或者控制在近期时间处与所满足的条件对应的事件提前。

Description

混合动力车辆和控制发动机启动的方法
相关申请的交叉引用
本申请基于并要求于2017年4月17日向韩国知识产权局提交的第10-2017-0049230号韩国专利申请的优先权，其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本发明涉及一种混合动力车辆及其发动机控制方法，并且更具体地，涉及一种混合动力车辆及控制方法，其能够使用在换挡期间回收的驱动轴的能量以用于发动机启动。
背景技术
本部分中的陈述仅提供与本发明相关的背景信息并且可能不构成现有技术。
由于对车辆的燃料效率改进的需求和许多国家废气法规的加强，对环保型车辆的需求日益增加。作为对发动机驱动车辆的实际替代，提供了一种混合动力电动车辆/插入式混合动力电动车辆(HEV/PHEV)。
此类混合动力车辆可以提供最佳输出和扭矩，这取决于发动机和电动机在用两种动力源驱动的过程中和谐操作的程度如何。具体地，在采用电动机和发动机离合器(EC)安装在发动机和变速器之间的并联式混合动力系统的混合动力车辆中，发动机和电动机的输出可以同时输送至驱动轴。
通常，在混合动力车辆中，在初始加速(即，EV模式)期间使用电能。然而，由于电能单独地在满足驾驶员所需动力中存在限制，最后要求发动机作为主动力源使用(即，HEV模式)。在此类情况下，在混合动力车辆中，当电动机的转数和发动机的转速之间的差值在预定范围内时，发动机离合器接合，使得电动机和发动机一起旋转。将参考图1描述这种混合动力车辆结构。
图1示出一般混合动力车辆的动力传动系结构的示例。
图1示出采用电动机(或驱动电动机)40和发动机离合器30安装在内燃机(ICE)10和变速器50之间的并联式混合动力系统的混合动力车辆的动力传动系。
通常，当驾驶员在启动车辆之后压下加速器(例如，加速踏板)时，在发动机离合器30断开的状态下首先使用电池的电力驱动电动机40，并且车轮由经由变速器50从电动机传递至最后驱动器(FD)60的动力移动(即EV模式)。当由于车辆的逐渐加速而需要更大的驱动力时，发动机10可以通过操作辅助电动机(或启动/发电电动机)20驱动。
因此，当发动机10和电动机40的RPM彼此相等时，发动机离合器处于接合状态，使得车辆由发动机10和电动机40两者驱动(即，从EV模式转变为HEV模式)。当满足预定发动机关闭条件(例如，车辆的减速)时，发动机离合器30断开并且发动机10停止(即，从HEV模式转变为EV模式)。在这种情况下，使用车辆中的车轮的驱动力通过电动机对电池充电，这称为制动能量再生或再生制动。因此，在启动发动机时，启动/发电电动机20用作启动电动机，并且在启动之后或在启动期间回收发动机的旋转能量时用作发电机。因此，启动/发电电动机20可以称为混合动力启动发电机(HSG)。
通常，变速器50使用有级变速器或多片式离合器，例如双离合器变速器(DCT)，并且在EV模式下根据第一级启动之后的速度和扭矩变换为第二级。此时，为了在升挡过程中顺利地换挡并保护离合器，控制车辆以减小变速器输入轴速度，例如减小驱动源的扭矩。这种控制可以称为“干预(intervention)控制”。
例如，可以由作为驱动源扭矩减小装置的电动机40施加反向扭矩。在这种情况下，可以在电动机40中生成电力。这将参考图2进行描述。
图2示出在一般混合动力车辆中用于升挡的干预过程的示例。
参考图2，示出了三个曲线图，并且纵轴从上至下分别示出干预的速度、电动机的扭矩和变速器输入轴的速度。
换挡过程可以分类为扭矩阶段和惯性阶段。扭矩阶段可以是指由在电动机中生成的正扭矩而使输入轴的速度上升的阶段。惯性阶段可以是指电动机的扭矩减小并且输入轴的速度减小的阶段。此外，反向(-)扭矩施加至电动机可以是指动力再生。因此，由电动机生成的电力可以用于对电池充电。
另一方面，当在混合动力车辆中，在加速下确定从EV模式切换至HEV模式时，启动发动机。如上所述，发动机启动涉及使用HSG的动力转动曲轴。这将参考图3进行描述。
图3示出在一般混合动力车辆中的发动机启动过程的示例。
在图3中，上曲线图的纵轴表示HSG的扭矩，并且下曲线图的纵轴表示发动机速度。参考图3，发动机由在HSG中生成的扭矩而转动曲轴，并且然后启动发动机。
用于从EV模式切换至HEV模式的条件由各种因素驱动，例如电池的充电状态(SOC)、辅助负载、扭矩需求等。然而，在正常加速情况下，从第一级到第二级的升挡和发动机曲轴转动及时地出现在类似点处。然而，在一般混合动力车辆中，如由图1中的箭头所示，在换挡过程中回收的电能E首先对电池70充电，并且储存在电池70中的电力再次供应至HSG20。因此，仅通过乘以换挡回收能量E的输入效率因子ηin(ηin<1)获得的值ηinE储存在电池70中。此外，当储存在电池70中的电力ηinE从电池70输出时，它可以再次乘以输出效率因子ηout(ηout<1)。因此，存在的问题在于，在换挡时回收的能量E由于路径损耗而只有E*ηin*ηout输送至HSG。
发明内容
本发明涉及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的混合动力车辆和控制模式转变的方法。
本发明提供一种在发动机启动中更有效地使用换挡时回收的能量的方法和一种执行该方法的车辆。
具体地，本发明提供一种方法及用于执行该方法的车辆，其可以改善在换挡中回收的能量的路径损耗。
本发明的附加有点、目的和特征将在随后的描述中部分地进行阐述，并且部分地将在查阅下文时对本领域普通技术人员变得显而易见，或者可以从本发明的实践中学习。本发明的目的和其他优点可以由在书面描述及其权利要求以及随附图中特别指出的结构实现和获得。
本发明提供一种控制混合动力车辆的方法，该方法可以包括以下步骤：通过混合动力控制器确定第一扭矩，该第一扭矩是当前所需扭矩；通过混合动力控制器确定近期(near-future)时间处要生成的第二扭矩或近期时间处的预测加速度；基于当前速度和第二扭矩或预测加速度，通过混合动力控制器确定近期时间处的预测速度；当基于第一扭矩和当前速度中的至少一个确定在当前时间处满足发动机启动条件和换挡条件中的一个时，通过混合动力控制器确定在近期时间处是否满足发动机启动条件和换挡条件中的剩余一个条件；以及当满足该剩余一个条件时，通过混合动力控制器控制在当前时间处与所满足的条件对应的事件延迟或控制在近期时间处与所满足的条件对应的事件提前。
在本发明的另一方面中，一种混合动力车辆可以包括：行驶信息检测系统，配置为与混合动力车辆的各种传感器交互操作并且配置为检测混合动力车辆的行驶信息；驾驶员加速/减速预测处理器，配置为通过利用加速/减速预测模型，基于从行驶信息检测系统发送的信息，生成反映混合动力车辆的行驶环境的驾驶员的近期加速/减速意图的预测值；以及混合动力控制器，配置为确定第一扭矩，该第一扭矩是当前所需扭矩，确定近期时间处要生成的第二扭矩或近期时间处的预测加速度，基于当前速度和第二扭矩或预测加速度来确定近期时间处的预测速度，当至少基于第一扭矩或当前速度确定当前时间处满足发动机启动条件和换挡条件中的一个时，确定在近期时间处是否满足发动机启动条件和换挡条件中的剩余一个，并且当满足剩余一个条件时，控制在当前时间处与所满足的条件对应的事件延迟或者控制在近期时间处与所满足的条件对应的事件提前。
应当理解，本发明的前述一般描述和下列详细描述是示例性的和解释性的，并且旨在提供本发明的进一步解释。
另外可应用的区域将从本文提供的描述变得显而易见。应当理解，描述和具体示例旨在仅用于说明的目的，并且不旨在限制本发明的范围。
附图说明
为了可以很好地理解本发明，现在将参考附图描述以示例的方式给出的本发明的各种实施方式，其中：
图1示出一般混合动力车辆的动力传动系结构的示例；
图2示出在一般混合动力车辆中用于升挡的干预过程的示例；
图3示出在一般混合动力车辆中的发动机启动过程的示例；
图4A示出根据本发明的一个实施方式的换挡时的再生能量可以直接输送至启动发电电动机的情况的示例；
图4B示出根据本发明的一个实施方式的换挡时的动能可以直接输送至发动机的情况的示例；
图5是示意性地示出本发明的一个实施方式中的混合动力车辆的控制系统的框图；
图6A和图6B示出可以应用于本发明的实施方式的预测驾驶员的加速/减速意图的示例性过程；
图7示出根据本发明的另一实施方式的使用近期加速/减速预测模型的模式转变方法；
图8是示出根据本发明的一个实施方式的控制混合动力车辆的模式转变的方法的流程图；
图9是示出根据本发明的另一实施方式的混合动力车辆的控制方法的示例的流程图；以及
图10A和图10B示出根据本形式的实施例的另一方面的使用接近度(proximity)的匹配线的示例。
本文所述的附图仅是为了说明目的，并且不旨在以任何方式限制本发明的范围。
具体实施方式
下列描述在本质上仅是示例性的，并且不旨在限制本发明、应用或用途。应该理解的是，贯穿附图，对应的附图标记指代相同的或对应的部件和特征。
然而，本发明可以以许多不同形式体现，并且不应该解释为本文详细阐述的实施方式。为了在附图中清楚地示出本发明，省略了与本描述不相关的部件。
贯穿本发明，当部件称为“包括”元件时，其是指该部件也可以包括其他元件，除非具体地阐述。另外，贯穿本发明，由相同的附图标记表示的部件指代相同的组件。
另外，诸如“单元”或“模块”等术语应该理解为处理至少一个功能或操作并且可以以硬件方式(例如，处理器)、软件方式或硬件方式和软件方式的组合体现的单元。
在本发明的一个实施方式中，提供一种混合动力车辆控制方法，其能够通过允许发动机在换挡期间使用通过干预控制回收的至少一部分动能启动来减少路径损耗，并且提供一种用于执行该方法的混合动力车辆。也就是说，根据一个实施方式，动力传动系统的动能直接供应至HSG，而不对电池充电，或者动能通过驱动轴直接传递至发动机。
为了使通过干预控制回收的动能直接用于使发动机曲轴转动而不通过电池，换挡时间和发动机启动时间必须在预定时间范围内。例如，在如图4A中所示的干预控制中，当由于应用于电动机的反向扭矩而发生再生的间隔、变速器的惯性阶段和HSG的曲轴转动间隔在时间轴线上彼此重叠时，通过电动机回收的能量可以直接传输至HSG，而不通过电池(即，不发生充电或放电)。
作为另一示例，在如图4B中所示的干预控制中，当由于应用于电动机的反向扭矩而发生再生的间隔和变速器的惯性阶段在时间轴线上彼此重叠时，用于干预的至少部分动能可以经由发动机离合器直接输送至发动机，而不通过对电池充电回收用于干预的所有动能。
换句话说，由于用于发动机启动的发动机曲轴转动，所以电动机的转数(即，变速器输入轴的转数)可以由反向扭矩(即，发动机离合器负载)减小。
为了这个目的，可以在上面描述的重叠时间段期间控制发动机离合器处于滑动状态(即，发动机离合器负载上升时间段)。在这种情况下，由于使用HSG的曲轴转动变得不必要，所以不必要的是，能量沿低效路径传递，其中动能转换为电能并从HSG再次重新转换为动能。
因此，不仅用于发动机曲轴转动的HSG的电能消耗变得不必要，而且干预扭矩可以由曲轴转动扭矩部分地覆盖，从而改进效率。
当然，图4A和图4B中所示的曲线图是最理想的情况。然而，只要由于应用于电动机的反向扭矩而发生再生的间隔和HSG的曲轴转动间隔至少部分地彼此重叠，在换挡过程中回收的至少一部分能量就可以直接用于发动机启动，而不通过电池，不管是首先开始能量回收还是首先开始发动机启动。
因此，本发明的一个实施方式不受换挡干预控制的间隔和发动机启动间隔彼此重叠的程度的限制。
因此，在本实施方式中，当满足用于产生换挡事件或发动机启动事件中的一个的条件时，预测剩余一个发生的时间，并且根据预测结果，即，在从前者发生的时间开始的预设时间内预测到剩余一个发生的时间的情况下，建议延迟满足发生条件的事件或者提前时间预测事件，使得用于两个事件的间隔在时间上至少部分地重叠。
这里，发动机启动条件和(上)换挡发生条件可以设定为车辆速度、电池充电状态(即，SOC)、加速器踏板位置、扭矩需求(即，所需扭矩)或所需驱动动力中的至少一个。稍后将进行更详细的描述。
在本发明的一个实施方式中，可以在当前时间点和近期时间点中的每一个处确定换挡是否发生和发动机是否启动，以便确定换挡时间点和发动机启动时间点。
在本发明的一个实施方式中，可以使用机器学习技术，使用近期预测模型来预测换挡时间点和发动机启动时间点。
在本发明的另一实施方式中，可以根据重叠的程度，通过效率分析，基于时间、扭矩和速度中的至少一个设定预测标准来预测换挡时间点和发动机启动时间点。
首先，将参考图5描述本发明的实施方式可以应用的混合动力车辆结构。
图5是示意性地示出根据本发明的一个实施方式的混合动力车辆的控制系统的框图。
参考图5，混合动力车辆的控制系统100包括：行驶信息检测系统110、处理器170和混合动力控制器140。处理器170具有存储软件指令的相关非暂时性存储器，该软件指令在由处理器170执行时提供驾驶风格确定模块120、驾驶员加速/减速预测模块130的功能。该配置仅是说明性的，并且变速器控制系统可以配置为包括更少的元件(例如，省略驾驶风格确定模块)或更多的元件。根据实施例，处理器170可以包括在混合动力控制器140中。
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、先进驾驶员辅助系统(ADAS)14和导航单元15中的至少一个操作性结合地，行驶信息检测系统110根据车辆的行驶来检测行驶信息。
行驶信息检测系统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。
行驶信息检测系统110通过车辆速度传感器11检测车辆速度并通过ADAS 14的雷达传感器、(立体)摄像头等检测包括相对于前方车辆的相对距离和加速度的前方行为信息。当然，除了雷达和摄像头，可以根据ADAS的配置利用各种传感器，例如超声波传感器和激光器。
行驶信息检测系统110检测导航信息(道路环境信息)，例如关于车辆、道路类型、拥堵程度、速度限制、交叉路口、收费站、转弯和坡度的基于GPS/GIS的位置信息。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。
处理器170的驾驶风格确定模块120根据驾驶员对车辆的操纵，基于行驶模式(例如，平均速度、APS改变量(dAPS)和BPS改变量(dBPS))来确定驾驶员的驾驶风格。
例如，驾驶风格确定模块120可以配置为使用由行驶信息检测系统110检测到的测量因子(例如，APS改变量、BPS改变量、车辆速度、坡度等)作为输入参数的模糊隶属函数，并且计算短期驾驶风格指数(SI＝0至100％)。
驾驶风格确定模块120可以根据驾驶风格强度，基于预定参考比率，通过划分所计算的短期驾驶风格指数(SI＝0至100％)来确定多个等级下的驾驶员的驾驶风格。
处理器170的驾驶员加速/减速预测模块130通过利用机器学习方案，根据驾驶风格来学习加速/减速预测模型，并通过利用加速/减速预测模型来产生反映车辆的行驶环境和驾驶风格的驾驶员的近期加速/减速意图的预测值。也就是说，驾驶员加速/减速预测模块130可以使用通过行驶信息检测系统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，以定量地数字化以相对较短时间为单位发生的驾驶操纵的类型。由此，驾驶员加速/减速预测模块130可以确定驾驶员的短暂加速/减速意图并生成驾驶员的近期加速/减速预测值。加速/减速预测值可以配置有在近期以预定时间为单位在加速器踏板或制动器踏板上踩踏的强度和概率。
加速/减速预测模块130的具体预测算法可以包括使用机器学习技术补充预构建的预测模型的神经网络，稍后将对其进行更详细的描述。
混合动力控制器140是执行软件指令并由此实现下文中描述的各种功能的电路。
根据本发明的一个实施方式，混合动力控制器140控制用于混合动力车辆的行驶模式切换的每个部件的操作，并且作为最高控制器一体地控制通过网络连接的发动机控制器和电动机控制器。
混合动力控制器140可以分析由行驶信息检测系统110通过APS或BPS检测到的驾驶员的当前所需扭矩并将所分析的扭矩发送至TCU。另外，混合动力控制器可以基于接收到的近期加速/减速预测值来预测在近期具体时间处的所需扭矩，并且将预测的扭矩发送至TCU。
TCU可以从混合动力控制器140获取关于当前所需扭矩和近期所需扭矩预测值的信息，以确定是否执行换挡，并且将与确定结果对应的换挡命令发送至变速器。
在一些实施方式中，如果加速/减速预测模块130使用近期加速/减速预测值来预测近期所需扭矩，则加速/减速预测模块130可以将近期所需扭矩的值直接发送至TCU。
替代地，TCU可以根据当前所需扭矩来确定是否执行换挡，并且混合动力控制器140可以基于近期所需扭矩的预测值来确定是否执行换挡。由混合动力控制器140执行的确定的结果可以发送至TCU，以便重写(override)TCU的换挡确定结果。
在该实施方式中，根据配置而可以省略驾驶风格确定模块。在这种情况下，驾驶员加速/减速预测模块130可以执行加速/减速预测，排除与驾驶风格相关的输入值。
在下文中，将参考图6A和图6B描述用于驾驶员加速/减速预测模块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方式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/减速预测模块130预测驾驶员的加速/减速意图的过程可以分成三个步骤。具体地，首先可以确定用作用于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)，以及可以通过所确定的输入值和所修改的模型来对加速和减速进行分类，以计算用于近期情况的预测值(S63)。
这里，确定输入值(S61)可以包括：1)提取输入值的候选项；2)通过整合输入信号来预处理输入信号；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利用随机指标描述行为随时间变化的自回归求和移动平均值(ARIMA)技术和使用非参数回归作为通用逼近器(approximator)的多层感知(MLP)技术。基于深度学习的技术的示例可以包括通过降维使输入/输出数据类似的栈式自编码器(SAE)技术、作为处理连续信息的神经网络算法的递归神经网络(RNN)技术和适合于长期依赖性学习的长短时记忆(LSTM)技术。图6B中示出使用神经网络算法预测驾驶员的近期加速/减速意图的驾驶员加速/减速预测模块130的示例。
参考图6B，根据本发明的一个实施方式的驾驶员加速/减速预测模块130包括神经网络，其使用机器学习技术学习针对驾驶员的每种驾驶风格的加速/减速预测模型。
在一个实施方式中，驾驶员加速/减速预测模块130具有针对基于在车辆交付之前通过利用神经网络经由测试行驶累积的大数据预构建的每种驾驶风格的近期加速/减速预测模型。
此外，驾驶员加速/减速预测模块130可以在针对使用神经网络构建的每种驾驶风格的近期加速/减速预测模型中反映在车辆交付之后通过车辆的实际行驶学习到的车辆行为数据，由此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/减速预测模块130可以根据驾驶员的驾驶风格(温和、正常、运动等)的确定将学习到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。
驾驶员加速/减速预测模块130可以使用包括车辆速度、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，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，驾驶风格可以分类为如图6B所示的多个风格类型，并且可以由数值(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))来配置。
另外，驾驶员加速/减速预测模块130可以在安装在车辆上的情况下根据通过机器学习方案学习的驾驶员加速/减速模型实时进行模型修改，或者可以从外部接收修改的模型并使用该修改的模型用于预测操作，而不进行学习。
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，使得从外部执行通过学习对模型的修改，并且仅将最终模型发送至车辆。
图7示出根据本发明的一个实施方式的使用近期加速/减速预测模型的模式转变方法。
参考图7，混合动力控制器140由于驾驶员的操纵而根据APS或BPS分析当前操作需求，并计算所需扭矩(S1)。混合动力控制器140确定关于当前所需扭矩的当前事件(即，是否发生换挡或发动机启动)(S2)。
同时，驾驶员加速/减速预测模块130使用近期加速/减速预测模型来输出驾驶员的加速/减速意图预测信息，并且然后混合动力控制器140可以预测近期车辆行为(S3)。
通过组合步骤S2和S3的相应确定结果，混合动力控制器140可以预测近期事件(即，将要发生的换挡或发动机启动)(S4)，并且可以延迟当前事件或提前近期要发生的事件(即，近期事件)。当然，尽管事件延迟/提前，但是当确定在一定范围内难以发生换挡时间和发动机启动时间的重叠时，混合动力控制器140也可以执行不应用时间控制的一般控制。
这里，所需扭矩预测值可以由驾驶员加速/减速预测模块130来计算，或者可以由混合动力控制器140来计算。虽然未在图中示出，但是所需扭矩预测值可以由用于生成所需扭矩预测值的单独控制器来计算。
将参考图8更详细地描述根据本发明的一个实施方式的用于混合动力车辆的模式转变方法，重点在于上面描述的混合动力车辆的控制系统100。
图8是示出根据本发明的一个实施方式的控制混合动力车辆的模式转变的方法的流程图。
参考图8，混合动力控制器首先通过行驶信息检测系统110检测APS变化量或BPS变化量，并且确定当前驾驶员所需扭矩(S810)。
这里，可以根据由当前踏板传感器APS和BPS感测到的踏板位置的函数Pedal(n)来获得所需扭矩。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，‘(n)’具有负(-)值。
如果由于驾驶员的误操纵而同时检测APS和BPS，则混合动力控制器可以应用制动重写功能，以忽略APS变化并基于BPS变化来计算所需扭矩。
驾驶员加速/减速预测模块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Pedal(n+a)(S820)。
这里，Pedal(n+a)是指在‘a’秒之后的加速/制动踏板的位置。‘a’的值可以是发动机启动事件和换挡事件可以重叠的时间。例如，假设‘a’为3秒，如果混合动力控制器140确定发动机启动时间点和换挡时间点之间的时间差在3秒内，则其意味着上述事件中的至少一个可以延迟或提前，使得可以通过混合动力控制器140的控制使两个事件充分地重叠。对本领域技术人员显而易见的是，‘a’的值可以根据车辆规格(例如，电动机的电力生成效率、容量和启动/发电电动机的操作特征)而不同地设定。
另外，近期加速/减速意图的预测值可以是指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)及其变化量或踏板位置。当然，关于加速/减速意图的信息、变化量、踏板的位置等可以与其概率信息包括在一起。
使用驾驶员加速/减速预测模块130的加速/减速意图的预测值(Pedal(n+a))，混合动力控制器140可以预测近期所需扭矩(即，“预测扭矩”)和近期车辆速度，即“预测速度”(S830)。
更具体地，混合动力控制器140可以通过近期加速/减速意图的预测值的函数来获得预测扭矩，并且可以通过当前踏板传感器值、近期加速/减速意图的预测值和当前速度的函数来计算预测速度。也就是说，可以通过将由近期踏板操作状态和当前踏板操作状态之间的差异获得的速度变化量与由车辆速度传感器111感测到的当前速度相加来获得预测速度。
当获得当前速度、当前所需扭矩、预测速度和预测扭矩时，混合动力控制器140可以确定当前事件和近期要发生的事件(即，近期事件)。
具体地，混合动力控制器140基于当前所需扭矩或所需动力(所需扭矩＞＝阈值1？)来确定是否发生模式转变至HEV模式，也就是说，发动机是否启动(S840A)。这里，‘阈值1’可以是由车辆速度、电动机最大扭矩、电池可用功率和当前SOC中的至少一个确定发动机启动的参考扭矩。
如果基于当前扭矩确定发动机需要启动，则混合动力控制器140基于预测速度(预测速度＞＝阈值2(预测扭矩)？)来确定近期时间处是否发生换挡(S850A)。这里，‘阈值2(预测扭矩)’可以是指值根据预测扭矩而改变的换挡的参考速度。
作为确定的结果，如果预测当前发生发动机启动并且将在‘a’秒之后的近期时间点处发生换挡，则混合动力控制器140可以确定在‘a’秒范围内延迟发动机启动，或者提前换挡干预控制(S860A)。
相反地，如果在步骤S850A中确定当前发生发动机启动，但是‘a’秒之后不发生换挡，则可以仅启动发动机(S860B)。
如果在步骤S840A中确定在当前时间处不满足发动机启动条件，则混合动力控制器140基于当前所需扭矩和当前速度(当前速度＞＝阈值2(所需扭矩)？)来确定当前时间处是否发生换挡(S840B)。
如果发生换挡，则可以基于预测扭矩(预测扭矩＞＝阈值1？)来确定在近期时间处是否启动发动机(S850B)。
作为确定的结果，混合动力控制器140可以确定当前发生换挡，并且如果预测将在‘a’秒之后的近期时间处发生发动机启动，则混合动力控制器140可以在‘a’秒内提前发动机启动或者延迟换挡干预控制(S860C)。
另一方面，如果在步骤S850B中确定当前发生换挡，但是‘a’秒之后不启动发动机，则可以仅执行换挡(S860B)。如果当前时间处既不发生发动机启动也不发生换挡，则过程可以从步骤810开始重复。
这里，在执行步骤S860A或S860C中，如上所述，混合动力控制器140可以控制驱动轴的动能的至少一部分以直接地输送至发动机作为动能，或者以电能的形式输送至HSG，而不对电池充电。
如目前通过参考图8所述，借助机器学习技术，通过使用近期预测模型来预测近期所需扭矩和速度。根据本实施例的另一方面，代替使用近期预测模型，在当前操作点接近预定映射线时，能够预测将在近期发生事件。
这将参考图9至图10B进行描述。
图9是示出根据本发明的另一实施方式的混合动力车辆的控制方法的示例的流程图；并且图10A和图10B示出根据本实施方式的实施例的另一方面的使用接近度的匹配线的示例。
在图9中，为了简化说明而将仅描述与图8的差异。
参考图9，省略了预测近期驾驶员的加速/减速意图的过程(S820至S830)，并且执行当前事件确定(S840A、S840B)。
在近期预测的情况下，如果在步骤S840A中需要发动机启动，则能够基于用于当前扭矩和换挡的映射线(当前速度＞＝阈值3(所需扭矩)？)来预测近期是否发生换挡(S850A’)。将参考图10A描述用于换挡的映射线。参考图10A，可以预设具有比实际升挡(N-＞N+1)线(对应于阈值2)稍低的车辆速度的映射线(即，对应于阈值3的‘换挡预测线’)。结果，换挡预测线是值根据类似于阈值2的扭矩而改变的参考速度。阈值2是指发生实际换挡的速度，而换挡预测线是指基于当前所需扭矩而在近期可能要发生换挡的速度。
换挡预测线的使用基于如下理论：当目前操作点(由车辆速度和所需扭矩确定)达到换挡预测线时，如果该趋势继续，则近期操作点达到实际升挡线的可能性较高。
如果在步骤S840A中确定不启动发动机但在步骤S840B中确定发生换挡，则混合动力控制器140基于所需扭矩和发动机启动预测线(所需扭矩＞＝阈值4？)来预测是否将在近期发生发动机启动(S850B’)。将参考图10B描述发动机启动预测线。参考图10B，可以预设具有比发动机启动参考线(对应于阈值1)稍低的所需扭矩的发动机启动预测线(对应于阈值4)。发动机启动预测线是值根据扭矩改变为电动机最大扭矩、电池可用功率和与阈值1类似的当前SOC中的至少一个的参考扭矩。阈值1是指引起实际发动机启动的所需扭矩，而发动机启动预测线是指基于当前所需扭矩而在近期可能要发生发动机启动的所需扭矩。
根据每个预测执行的操作(S860A至S860D)与图8中的那些相同，并且将省略重叠描述。
在上述实施方式中，驾驶员的加速/减速意图预测模型已经描述为基于在车辆的实际行驶期间累积的数据通过与当前行驶条件对应的驾驶员的近期意图的机器学习方案而构造和修改。然而，代替使用这种预测模型，近期加速/减速意图的预测值可以通过预建立规则来确定。在下表1中示出这种规则的示例。
表1
Figure BDA0001532235650000151
Figure BDA0001532235650000161
此外，虽然近期所需扭矩已经如上所述被描述为通过近期预测进行预测，但是可以替代为通过加速/减速预测模块预测的预期的近期加速值。由此，第二阈值也可以设定为加速度值，而不是所需扭矩。结果，在当前所需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，可以执行降挡，并且如果为否，则可以保持当前速度级。
上面描述的本发明可以实施为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所有种类的记录装置，其中存储可以由计算机系统读取的数据。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、软盘和光学数据存储装置。
如从上面的描述中显而易见的，本发明具有如下效果。
如上所述配置的与本发明的至少一个实施方式相关的混合动力车辆可以更有效地控制发动机启动。
特别地，由于通过在预定范围内控制换挡时间点和发动机启动时间点，直接使用在换挡时回收的动能，而不通过电池，所以提高了效率。
本领域技术人员将理解，利用本发明可以实现的效果不限于上面描述的那些内容，并且将从结合附图进行的详细描述中清楚地理解本发明的其他效果。
对本领域技术人员而言显而易见的是，可以在本发明中做出各种修改和变型，而不背离本发明的精神和范围。因此，如果本发明的修改和变型落入本发明的范围内，则本发明涵盖这些修改和变型。

Claims (19)

1.一种控制混合动力车辆的方法，所述方法包括以下步骤：
通过混合动力控制器确定第一扭矩，所述第一扭矩为当前所需扭矩；
通过所述混合动力控制器确定在近期时间处要生成的第二扭矩或所述近期时间处的预测加速度；
基于当前速度和所述第二扭矩或所述预测加速度，通过所述混合动力控制器确定所述近期时间处的预测速度；
当基于所述第一扭矩和所述当前速度中的至少一个确定在当前时间处满足发动机启动条件和换挡条件中的一个时，通过所述混合动力控制器确定在所述近期时间处是否满足所述发动机启动条件和所述换挡条件中的剩余一个条件；以及
当满足所述剩余一个条件时，通过所述混合动力控制器控制在所述当前时间处与所满足的条件对应的事件延迟或者控制在所述近期时间处与所满足的条件对应的事件提前，
其中，由于应用于电动机的反向扭矩而发生再生的阶段和混合动力启动发动机(HSG)的曲轴转动阶段至少部分地彼此重叠，在换挡过程中回收的至少一部分能量直接用于发动机启动，而不通过电池。
2.根据权利要求1所述的方法，当执行控制步骤时，所述方法还包括：
执行换挡干预控制；并且
控制在所述换挡干预控制中回收的电力中的至少一部分传递至启动/发电电动机以用于发动机启动，而不对电池充电。
3.根据权利要求1所述的方法，当在所述当前时间处满足所述发动机启动条件并且在所述近期时间处满足所述换挡条件时，
其中，控制步骤包括：
延迟发动机启动，或提前执行换挡。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，当在所述当前时间处满足所述换挡条件并且在所述近期时间处满足所述发动机启动条件时，
控制步骤包括：
延迟换挡，或提前执行发动机启动。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述第一扭矩的步骤包括：
确定加速器踏板和制动器踏板的位置；并且
使用所确定的位置来确定所述第一扭矩。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述第二扭矩的步骤包括：
使用以驾驶员倾向信息、先进驾驶员辅助系统信息、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或所述预测加速度。
7.根据权利要求6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的位置信息。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，当所述第二扭矩等于或大于预定HEV模式转变扭矩时，满足所述近期时间处的发动机启动条件。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，当所述预测速度等于或大于根据所述第二扭矩而改变的换挡发生参考速度时，满足所述近期时间处的换挡条件。
10.一种控制混合动力车辆的方法，所述方法包括以下步骤：
通过混合动力控制器确定是否满足设定为车辆速度、电池充电状态、加速器踏板位置、所需扭矩和所需动力中的至少一个的发动机启动条件；
通过所述混合动力控制器预测在从当前时间开始的预定时间内是否满足设定为所述车辆速度、所述电池充电状态、所述加速器踏板位置、所述所需扭矩和所述所需动力中的至少一个的升挡条件；以及
当在EV模式行驶期间，满足所述发动机启动条件并且预测在所述预定时间内满足换挡条件时，通过延迟发动机启动或者通过提前升挡，由于所述发动机启动而增大发动机速度和由于所述升挡而减小电动机的转速在时间上至少部分地重叠，
其中，由于应用于电动机的反向扭矩而发生再生的阶段和混合动力启动发动机(HSG)的曲轴转动阶段至少部分地彼此重叠，在换挡过程中回收的至少一部分能量直接用于发动机启动，而不通过电池。
11.一种混合动力车辆，包括：
行驶信息检测系统，配置为与所述混合动力车辆的各种传感器交互操作并且配置为检测所述混合动力车辆的行驶信息；
驾驶员加速/减速预测处理器，配置为通过利用加速/减速预测模型，基于从所述行驶信息检测系统发送的信息，生成反映所述混合动力车辆的行驶环境的驾驶员的近期加速/减速意图的预测值；以及
混合动力控制器，配置为：
确定第一扭矩，所述第一扭矩为当前所需扭矩，
确定在近期时间处要生成的第二扭矩或所述近期时间处的预测加速度，
基于当前速度和所述第二扭矩或所述预测加速度，确定所述近期时间处的预测速度，
当至少基于所述第一扭矩或所述当前速度确定在当前时间处满足发动机启动条件和换挡条件中的一个时，确定在所述近期时间处是否满足所述发动机启动条件和所述换挡条件中的剩余一个条件，并且
当满足所述剩余一个条件时，控制在所述当前时间处与所满足的条件对应的事件延迟或者控制在所述近期时间处与所满足的条件对应的事件提前，
其中，由于应用于电动机的反向扭矩而发生再生的阶段和混合动力启动发动机(HSG)的曲轴转动阶段至少部分地彼此重叠，在换挡过程中回收的至少一部分能量直接用于发动机启动，而不通过电池。
12.根据权利要求11所述的混合动力车辆，其中，所述混合动力控制器还配置为：
执行换挡干预控制；并且
控制在所述换挡干预控制中回收的电力中的至少一部分传递至启动/发电电动机以用于发动机启动，而不对电池充电。
13.根据权利要求11所述的混合动力车辆，当在所述当前时间处满足所述发动机启动条件并且在所述近期时间处满足所述换挡条件时，
其中，所述混合动力控制器还配置为延迟发动机启动，或者提前执行换挡。
14.根据权利要求11所述的混合动力车辆，当在所述当前时间处满足所述换挡条件并且在所述近期时间处满足所述发动机启动条件时，
其中，所述混合动力控制器还配置为延迟换挡，或者提前执行发动机启动。
15.根据权利要求11所述的混合动力车辆，其中，所述混合动力控制器还配置为确定加速器踏板和制动器踏板的位置，并且使用所确定的位置来确定所述第一扭矩。
16.根据权利要求11所述的混合动力车辆，其中，所述混合动力控制器还配置为：使用以驾驶员倾向信息、先进驾驶员辅助系统信息、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或所述预测加速度。
17.根据权利要求16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关于加速器踏板和制动器踏板的位置信息。
18.根据权利要求11所述的混合动力车辆，其中，当所述第二扭矩等于或大于预定HEV模式转变扭矩时，满足所述近期时间处的发动机启动条件。
19.根据权利要求11所述的混合动力车辆，其中，当所述预测速度等于或大于根据所述第二扭矩而改变的换挡发生参考速度时，满足所述近期时间处的换挡条件。
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