CN109291934A - 加速踏板最小位置的自学习方法、系统及车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种加速踏板最小位置的自学习方法、系统及车辆，包括以下步骤：包括以下步骤：车辆上电时，获取上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值；获取当前循环中加速踏板开度对应的电压值；比较所述电压值和标定阈值；如果所述电压值小于或等于所述标定阈值，则根据所述电压值的均值进行自学习；如果自学习失败，则根据所述电压值和所述上电时最小位置值的大小关系以及所述电压值和所述下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习。本发明的方法保证了加速踏板最小位置在各种情况计算值的准确，保证了加速踏板开度计算的准确性，提高了车辆扭矩输出的准确性，使车辆行驶更安全。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种加速踏板最小位置的自学习方法、系统及车辆。
背景技术
对于汽车的加速踏板功能安全的问题，一般情况下，对于传统汽车而言，为了保证加速踏板开度扭矩计算的准确，通过节气门最小位置自学习功能间接实现的，也就是说，传统汽车并没有一个直接的算法来保证加速踏板功能的安全性。同时，对于纯电动汽车而言，由于法规不完善和整车厂积累的经验不足，导致很多纯电动汽车在设计时考虑加速踏板功能安全的内容不足。而纯电动汽车中没有节气门总成，这就需要在纯电动汽车的整车控制器软件设计中考虑加速踏板开度最小位置自学习功能的设计。
现在纯电动汽车整车控制器软件中关于加速踏板的最小位置计算都是根据加速踏板总成的技术文档而设计成可标定的固定值。在程序固化后，该值也将被固化不能再做更改。而现实中随着车辆的使用和加速踏板寿命的增加，加速踏板最小位置是变化的。同时车辆在加速踏板总成损坏后更换加速踏板总成后，加速踏板的最小位置值也会因为总成的改变而改变。而此时再使用固定值来计算加速踏板开度会导致开度值计算出现偏差，导致车辆输出的扭矩出现偏差，影响车辆的安全行驶。另外，如果加速踏板出现了卡滞(此时的加速踏板能够回弹的最小的机械位置不再是原有定义的最小的位置)，加速踏板开度值再按照原有的最小值计算开度，会导致开度计算值出现非预期的变大，影响车辆扭矩的输出。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种加速踏板最小位置的自学习方法，该方法保证了加速踏板最小位置在各种情况计算值的准确，保证了加速踏板开度计算的准确性和驾驶员扭矩计算的准确性，提高了车辆扭矩输出的准确性和软件设计的安全性，使车辆行驶更安全。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种加速踏板最小位置的自学习方法，包括以下步骤：车辆上电时，获取上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值；获取当前循环中加速踏板开度对应的电压值；比较所述电压值和标定阈值；如果所述电压值小于或等于所述标定阈值，则根据所述电压值的均值进行自学习；如果自学习失败，则根据所述电压值和所述上电时最小位置值的大小关系以及所述电压值和所述下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习。
进一步的，当自学习失败时，根据电压值和所述上电时最小位置值的大小关系以及所述电压值和所述下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习，包括：计算所述电压值和所述上电时最小位置值的差值的第一绝对值以及所述电压值和所述下电时最小位置值的差值的第二绝对值；如果所述第一绝对值和所述第二绝对值均小于所述预定差值，则当所述下电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述下电时最小位置值进行自学习；如果所述第一绝对值小于所述预定差值而所述第二绝对值大于所述预定差值，则当所述上电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述上电时最小位置值进行自学习；如果所述第一绝对值大于所述预定差值而所述第二绝对值小于所述预定差值，则当所述下电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述下电时最小位置值进行自学习；如果所述第一绝对值和所述第二绝对值均大于所述预定差值，则以默认值进行自学习。
进一步的，还包括：如果所述电压值大于所述标定阈值，则重新采集所述电压值，并进一步判断重新采集的电压值是否小于或等于所述标定阈值；如果是，则根据重新采集的所述电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，如果所述下电时最小位置值小于所述标定阈值，则以所述下电时最小位置值进行自学习；如果重新采集的电压值大于所述标定阈值，则判定加速踏板出现卡滞，并根据重新采集的所述电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，进一步判断所述下电时最小位置值是否大于所述标定阈值；如果是，则以所述下电时最小位置值进行自学习，否则，触发故障模式。
进一步的，其特征在于，还包括：车辆下电时，判断所述均值是否小于所述标定阈值；如果是，则根据所述均值进行自学习，并在自学习失败时，所述上电时最小位置值小于所述标定阈值，则以所述上电时最小位置值进行自学习。
进一步的，还包括：如果所述均值大于所述标定阈值，则进一步判断所述下电时最小位置值是否小于所述标定阈值；如果是根据所述下电时最小位置值进行自学习，否则根据所述均值进行自学习。
本发明的加速踏板最小位置的自学习方法，引入上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并结合当前循环的电压值来对当前循环的上电最小位置值进行自学习，同时，考虑了自学习过程中出现的情况，进而保证了加速踏板最小位置在各种情况计算值的准确，保证了加速踏板开度计算的准确性和驾驶员扭矩计算的准确性，提高了车辆扭矩输出的准确性和软件设计的安全性，使车辆行驶更安全。
本发明的第二个目的在于提出一种加速踏板最小位置的自学习系统，该系统引入上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并结合当前循环的电压值来对当前循环的上电最小位置值进行自学习，同时，考虑了自学习过程中出现的情况，进而保证了加速踏板最小位置在各种情况计算值的准确，保证了加速踏板开度计算的准确性和驾驶员扭矩计算的准确性，提高了车辆扭矩输出的准确性和软件设计的安全性，使车辆行驶更安全。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种加速踏板最小位置的自学习系统，包括：获取模块，用于在车辆上电时，获取上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并获取当前循环中加速踏板开度对应的电压值；自学习模块，用于比较所述电压值和标定阈值，如果所述电压值小于或等于所述标定阈值，则根据所述电压值的均值进行自学习，如果自学习失败，则根据所述电压值和所述上电时最小位置值的大小关系以及所述电压值和所述下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习。
进一步的，当自学习失败时，所述自学习模块用于：计算所述电压值和所述上电时最小位置值的差值的第一绝对值以及所述电压值和所述下电时最小位置值的差值的第二绝对值，如果所述第一绝对值和所述第二绝对值均小于所述预定差值，则当所述下电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述下电时最小位置值进行自学习，如果所述第一绝对值小于所述预定差值而所述第二绝对值大于所述预定差值，则当所述上电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述上电时最小位置值进行自学习，如果所述第一绝对值大于所述预定差值而所述第二绝对值小于所述预定差值，则当所述下电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述下电时最小位置值进行自学习，如果所述第一绝对值和所述第二绝对值均大于所述预定差值，则以默认值进行自学习。
进一步的，所述自学习模块还用于：如果所述电压值大于所述标定阈值，则重新采集所述电压值，并进一步判断重新采集的电压值是否小于或等于所述标定阈值；如果是，则根据重新采集的所述电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，如果所述下电时最小位置值小于所述标定阈值，则以所述下电时最小位置值进行自学习；如果重新采集的电压值大于所述标定阈值，则判定加速踏板出现卡滞，并根据重新采集的所述电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，进一步判断所述下电时最小位置值是否大于所述标定阈值；如果是，则以所述下电时最小位置值进行自学习，否则，触发故障模式。
进一步的，所述自学习模块还用于在车辆下电时，判断所述均值是否小于所述标定阈值，如果是，则根据所述均值进行自学习，并在自学习失败时，所述上电时最小位置值小于所述标定阈值，则以所述上电时最小位置值进行自学习，如果所述均值大于所述标定阈值，则进一步判断所述下电时最小位置值是否小于所述标定阈值，如果是根据所述下电时最小位置值进行自学习，否则根据所述均值进行自学习。
所述的加速踏板最小位置的自学习系统与上述的加速踏板最小位置的自学习方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
本发明的第三个目的在于提出一种车辆，该车辆引入上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并结合当前循环的电压值来对当前循环的上电最小位置值进行自学习，同时，考虑了自学习过程中出现的情况，进而保证了加速踏板最小位置在各种情况计算值的准确，保证了加速踏板开度计算的准确性和驾驶员扭矩计算的准确性，提高了车辆扭矩输出的准确性和软件设计的安全性，使车辆行驶更安全。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种车辆，设置有如上述任意一个实施例所述的加速踏板最小位置的自学习系统。
所述的车辆与上述的加速踏板最小位置的自学习系统相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一个实施例所述的加速踏板最小位置的自学习方法的流程图；
图2为本发明另一个实施例所述的加速踏板最小位置的自学习方法的流程图；
图3为本发明再一个实施例所述的加速踏板最小位置的自学习方法的流程图；
图4为本发明一个实施例所述的加速踏板最小位置的自学习方法的车辆下电时的流程图；
图5为本发明一个实施例所述的加速踏板最小位置的自学习系统的结构框图。
附图标记说明：
加速踏板最小位置的自学习系统200、获取模块210、自学习模块220。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
图1为本发明一个实施例所述的加速踏板最小位置的自学习方法的流程图。
如图1所示，根据本发明一个实施例的加速踏板最小位置的自学习方法，在本发明的加速踏板最小位置的自学习方法可以在整车控制器软件中施行，本方法包括如下步骤：
S101：在车辆上电时，获取上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值。
结合图2所示，上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值分别用上一循环内上电时最小位置值A和下电时最小位置值B来表示。其中，上一循环内上电时最小位置值A和下电时最小位置值B可以存储在EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)中，即获取上一循环内上电时最小位置值A和下电时最小位置值B从EEPROM中读取。
S102：获取当前循环中加速踏板开度对应的电压值。
具体而言，结合图2所示，当前循环中加速踏板开度对应的电压值可以用当前循环中加速踏板开度对应的电压值C来表示。
S103：比较电压值和标定阈值。
其中，标定阈值D作为一个比较的基数，即，以此作为标准比较电压值。
S104：如果电压值小于或等于标定阈值，则根据电压值的均值进行自学习。
具体来说，结合图2所示，C<＝D时，自学习的时间开始计时，在规定的时间内，求取5组采集到的电压值C，求取5组电压值C的均值，如果在规定时间内完成，则自学习完成置位。其中，自学习的时间开始计时的意思是加速踏板最小位置的自学习的时间开始于在驾驶员踩下制动踏板，同时按动钥匙开关至start位置的时候，并且，完成自学习的时间可以进行提前标定，标定时可以参考以往完成自学习的时间。
S105：如果自学习失败，则根据电压值和上电时最小位置值的大小关系以及电压值和下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习。
其中，自学习失败是指没有在规定的时间内完成自学习任务。
结合图2所示，步骤S105具体包括：
S1：计算电压值和上电时最小位置值的差值的第一绝对值以及电压值和下电时最小位置值的差值的第二绝对值。
S2：如果第一绝对值和第二绝对值均小于预定差值，则当下电时最小位置值小于标定阈值时，以下电时最小位置值进行自学习。
具体来说，这种情况为正常的情况，即，在上一个循环的上电时最小位置值和上一个循环的下电时最小位置值均正确，当前循环的上电采集到的电压值也正常，此时加速踏板没有出现卡滞和驾驶员踩下上电的情况。另外，以下电时最小位置值进行自学习，将当前自学习的值存储在EEPROM中，以便下一个循环使用。如果下电时最小位置值大于等于标定阈值时，采用默认值进行自学习。
S3：如果第一绝对值小于预定差值而第二绝对值大于预定差值，则当上电时最小位置值小于标定阈值时，以上电时最小位置值进行自学习。
具体来说，这种情况说明上一个循环的上电时最小位置值是正确的，上一个循环的下电时最小位置值非预期的偏大，所以，上一个循环的下电时最小位置值并不作为参考，如果上电时最小位置值小于标定阈值时，以上电时最小位置值进行自学习，将此值作为当前循环的上电时最小位置值存储在EEPROM中，以便下一个循环使用，如果上电时最小位置值大于等于标定阈值时，则采用默认值作为当前循环的上电时最小位置值。
S4：如果第一绝对值大于预定差值而第二绝对值小于预定差值，则当下电时最小位置值小于标定阈值时，以下电时最小位置值进行自学习。
具体来说，这种情况说明上一个循环的下电时最小位置值是正确的，上一个循环的上电时最小位置值非预期的偏大，可能原因为加速踏板卡滞或者驾驶员踩着加速踏板完成了上高压动作，所以，上一个循环的上电时最小位置值并不作为参考，如果下电时最小位置值小于标定阈值时，以下电时最小位置值进行自学习，将此值作为当前循环的上电时最小位置值存储在EEPROM中，以便下一个循环使用，如果下电时最小位置值大于等于标定阈值时，则采用默认值作为当前循环的上电时最小位置值。
S5：如果第一绝对值和第二绝对值均大于预定差值，则以默认值进行自学习。
具体来说，这种情况说明上一个循环的下电时最小位置值和上一个循环的上电时最小位置值均为非预期的偏大，可能原因为加速踏板卡滞或者驾驶员搓作，所以，上一个循环的下电时最小位置值和上一个循环的上电时最小位置值均不作为参考，采用默认值进行自学习，将此值作为当前循环的上电时最小位置值存储在EEPROM中，以便下一个循环使用。
结合图3所示，还包括：
S106：如果电压值大于标定阈值，则重新采集电压值，并进一步判断重新采集的电压值是否小于或等于标定阈值。
其中，电压值大于标定阈值时，重新采集电压值，即自学习的时间开始计时，自学习需在规定的时间内完成。
S107：如果是，则根据重新采集的电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，如果下电时最小位置值小于标定阈值，则以下电时最小位置值进行自学习。
具体来说，这种情况是驾驶员踩着加速踏板上低压电，此时，根据当前循环上电时重新采集的电压值的均值进行自学习，如果自学时失败或者超时，再次比较下电时最小位置值与标定阈值，如果下电时最小位置值小于标定阈值，则以下电时最小位置值进行自学习，将此值作为当前循环的上电时最小位置值存储在EEPROM中，以便下一个循环使用，否则，则采用默认值作为当前循环的上电时最小位置值。
S108：如果重新采集的电压值大于标定阈值，则判定加速踏板出现卡滞，并根据重新采集的电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，进一步判断下电时最小位置值是否大于所述标定阈值，如果是，则以下电时最小位置值进行自学习，否则，触发故障模式。
具体来说，这种情况是出现加速踏板卡滞，则根据当前循环上电时重新采集的电压值的均值进行自学习，如果自学时失败或者超时，再次比较下电时最小位置值与标定阈值，如果下电时最小位置值大于标定阈值，则以下电时最小位置值进行自学习，将此值作为当前循环的上电时最小位置值存储在EEPROM中，以便下一个循环使用，否则，则触发车辆进入故障模式。
结合图4所示，为车辆下电时，加速踏板最小位置的自学习方法的过程：
S201：车辆下电时，判断均值是否小于标定阈值。
具体来说，在车辆需要进行下电时，此时车辆仍然处于高压状态，可以先进行绝缘检测，绝缘检测完成后断开主正主负继电器，然后开始计时当前循环的加速踏板最小位置的自学习，首先进行均值与标定阈值的比较。
S202：如果是，则根据均值进行自学习，并在自学习失败时，上电时最小位置值小于标定阈值，则以上电时最小位置值进行自学习。
具体来说，如果均值小于标定阈值，则根据均值进行当前循环的自学习，如果自学习失败或者超过自学习时限，则在判断上电时最小位置值小于标定阈值后，将上电时最小位置值作为当前循环下电最小位置值进行自学习，并储存在EEPROM中，以便下一个循环使用。
S203：如果均值大于标定阈值，则进一步判断下电时最小位置值是否小于标定阈值。
S204：如果是，根据下电时最小位置值进行自学习，否则根据均值进行自学习。
具体来说，如果下电时最小位置值小于标定阈值，这种情况可能为：上电的时候自学习正常，当在当前循环过程中的某个时刻，出现加速踏板卡滞，或者，在下电的过程中，加速踏板一直被踩。存储当前循环的下电自学习值，如果在下一次上电自学习时，如果计算的自学习值仍大于标定阈值，则认为加速踏板卡滞，如果在下个循环自学习的值小于标定阈值，则认为当前循环下电自学习的值为驾驶员踩下了加速踏板下电。如果自学习失败或者超时，则以当前循环的上电时最小位置值作为当前循环的下电时最小位置值进行自学习。
如果下电时最小位置值大于标定阈值，这种情况下，上电的时候自学习值异常，下电的时候自学习的值也异常。可能的情况为：整个循环内加速踏板卡滞，根据均值进行自学习，当出现自学习失败或者超时，则以当前循环的上电时最小位置值作为当前循环的下电时最小位置值进行自学习。
根据本发明实施例的加速踏板最小位置的自学习方法，引入上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并结合当前循环的电压值来对当前循环的上电最小位置值进行自学习，同时，考虑了自学习过程中出现的情况，进而保证了加速踏板最小位置在各种情况计算值的准确，保证了加速踏板开度计算的准确性和驾驶员扭矩计算的准确性，提高了车辆扭矩输出的准确性和软件设计的安全性，使车辆行驶更安全。
如图5所示，本发明公开了一种加速踏板最小位置的自学习系统200，包括：获取模块210、自学习模块220。
其中，获取模块210用于在车辆上电时，获取上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并获取当前循环中加速踏板开度对应的电压值。自学习模块220用于比较电压值和标定阈值，如果电压值小于或等于标定阈值，则根据电压值的均值进行自学习，如果自学习失败，则根据电压值和上电时最小位置值的大小关系以及电压值和下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习。
进一步地，当自学习失败时，自学习模块220用于计算电压值和上电时最小位置值的差值的第一绝对值以及电压值和所述下电时最小位置值的差值的第二绝对值，如果第一绝对值和第二绝对值均小于预定差值，则当下电时最小位置值小于标定阈值时，以下电时最小位置值进行自学习，如果第一绝对值小于预定差值而第二绝对值大于预定差值，则当上电时最小位置值小于标定阈值时，以上电时最小位置值进行自学习，如果第一绝对值大于预定差值而第二绝对值小于预定差值，则当下电时最小位置值小于标定阈值时，以下电时最小位置值进行自学习，如果第一绝对值和第二绝对值均大于预定差值，则以默认值进行自学习。
进一步地，自学习模块220还用于如果电压值大于标定阈值，则重新采集电压值，并进一步判断重新采集的电压值是否小于或等于标定阈值；如果是，则根据重新采集的电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，如果下电时最小位置值小于所述标定阈值，则以下电时最小位置值进行自学习；如果重新采集的电压值大于所述标定阈值，则判定加速踏板出现卡滞，并根据重新采集的电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，进一步判断下电时最小位置值是否大于所述标定阈值；如果是，则以下电时最小位置值进行自学习，否则，触发故障模式。
在本发明的一个实施例中，自学习模块220还用于在车辆下电时，判断均值是否小于标定阈值，如果是，则根据均值进行自学习，并在自学习失败时，上电时最小位置值小于所述标定阈值，则以上电时最小位置值进行自学习，如果均值大于标定阈值，则进一步判断下电时最小位置值是否小于标定阈值，如果是根据下电时最小位置值进行自学习，否则根据均值进行自学习。
根据本发明实施例的加速踏板最小位置的自学习系统，引入上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并结合当前循环的电压值来对当前循环的上电最小位置值进行自学习，同时，考虑了自学习过程中出现的情况，进而保证了加速踏板最小位置在各种情况计算值的准确，保证了加速踏板开度计算的准确性和驾驶员扭矩计算的准确性，提高了车辆扭矩输出的准确性和软件设计的安全性，使车辆行驶更安全。
需要说明的是，本发明实施例的加速踏板最小位置的自学习系统的具体实现方式与本发明实施例中的加速踏板最小位置的自学习方法的具体实现方式类似，具体请参见方法部分的描述，为了减少荣誉，此处不做赘述。
进一步地，本发明的实施例公开了一种车辆，包括：上述任意一个实施例中的加速踏板最小位置的自学习系统。该车辆引入上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并结合当前循环的电压值来对当前循环的上电最小位置值进行自学习，同时，考虑了自学习过程中出现的情况，进而保证了加速踏板最小位置在各种情况计算值的准确，保证了加速踏板开度计算的准确性和驾驶员扭矩计算的准确性，提高了车辆扭矩输出的准确性和软件设计的安全性，使车辆行驶更安全。。
另外，根据本发明实施例的车辆的其它构成以及作用对于本领域的普通技术人员而言都是已知的，为了减少冗余，此处不做赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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。
Claims (10)
1.一种加速踏板最小位置的自学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
车辆上电时，获取上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值；
获取当前循环中加速踏板开度对应的电压值；
比较所述电压值和标定阈值；
如果所述电压值小于或等于所述标定阈值，则根据所述电压值的均值进行自学习；
如果自学习失败，则根据所述电压值和所述上电时最小位置值的大小关系以及所述电压值和所述下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习。
2.根据权利要求1所述的加速踏板最小位置的自学习方法，其特征在于，当自学习失败时，根据电压值和所述上电时最小位置值的大小关系以及所述电压值和所述下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习，包括：
计算所述电压值和所述上电时最小位置值的差值的第一绝对值以及所述电压值和所述下电时最小位置值的差值的第二绝对值；
如果所述第一绝对值和所述第二绝对值均小于所述预定差值，则当所述下电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述下电时最小位置值进行自学习；
如果所述第一绝对值小于所述预定差值而所述第二绝对值大于所述预定差值，则当所述上电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述上电时最小位置值进行自学习；
如果所述第一绝对值大于所述预定差值而所述第二绝对值小于所述预定差值，则当所述下电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述下电时最小位置值进行自学习；
如果所述第一绝对值和所述第二绝对值均大于所述预定差值，则以默认值进行自学习。
3.根据权利要求1所述的加速踏板最小位置的自学习方法，其特征在于，还包括：
如果所述电压值大于所述标定阈值，则重新采集所述电压值，并进一步判断重新采集的电压值是否小于或等于所述标定阈值；
如果是，则根据重新采集的所述电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，如果所述下电时最小位置值小于所述标定阈值，则以所述下电时最小位置值进行自学习；
如果重新采集的电压值大于所述标定阈值，则判定加速踏板出现卡滞，并根据重新采集的所述电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，进一步判断所述下电时最小位置值是否大于所述标定阈值；
如果是，则以所述下电时最小位置值进行自学习，否则，触发故障模式。
4.根据权利要求1-3任一项所述的加速踏板最小位置的自学习方法，其特征在于，还包括：
车辆下电时，判断所述均值是否小于所述标定阈值；
如果是，则根据所述均值进行自学习，并在自学习失败时，所述上电时最小位置值小于所述标定阈值，则以所述上电时最小位置值进行自学习。
5.根据权利要求4所述的加速踏板最小位置的自学习方法，其特征在于，还包括：
如果所述均值大于所述标定阈值，则进一步判断所述下电时最小位置值是否小于所述标定阈值；
如果是根据所述下电时最小位置值进行自学习，否则根据所述均值进行自学习。
6.一种加速踏板最小位置的自学习系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于在车辆上电时，获取上一循环内上电时最小位置值和下电时最小位置值，并获取当前循环中加速踏板开度对应的电压值；
自学习模块，用于比较所述电压值和标定阈值，如果所述电压值小于或等于所述标定阈值，则根据所述电压值的均值进行自学习，如果自学习失败，则根据所述电压值和所述上电时最小位置值的大小关系以及所述电压值和所述下电时最小位置值的大小关系选择默认值、上电时最小位置值或下电时最小位置值进行自学习。
7.根据权利要求6所述的加速踏板最小位置的自学习系统，其特征在于，当自学习失败时，所述自学习模块用于：计算所述电压值和所述上电时最小位置值的差值的第一绝对值以及所述电压值和所述下电时最小位置值的差值的第二绝对值，如果所述第一绝对值和所述第二绝对值均小于所述预定差值，则当所述下电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述下电时最小位置值进行自学习，如果所述第一绝对值小于所述预定差值而所述第二绝对值大于所述预定差值，则当所述上电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述上电时最小位置值进行自学习，如果所述第一绝对值大于所述预定差值而所述第二绝对值小于所述预定差值，则当所述下电时最小位置值小于所述标定阈值时，以所述下电时最小位置值进行自学习，如果所述第一绝对值和所述第二绝对值均大于所述预定差值，则以默认值进行自学习。
8.根据权利要求6所述的加速踏板最小位置的自学习系统，其特征在于，所述自学习模块还用于：
如果所述电压值大于所述标定阈值，则重新采集所述电压值，并进一步判断重新采集的电压值是否小于或等于所述标定阈值；
如果是，则根据重新采集的所述电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，如果所述下电时最小位置值小于所述标定阈值，则以所述下电时最小位置值进行自学习；
如果重新采集的电压值大于所述标定阈值，则判定加速踏板出现卡滞，并根据重新采集的所述电压值的均值进行自学习，否则自学习失败时，进一步判断所述下电时最小位置值是否大于所述标定阈值；
如果是，则以所述下电时最小位置值进行自学习，否则，触发故障模式。
9.根据权利要求6-8任一项所述的加速踏板最小位置的自学习系统，其特征在于，所述自学习模块还用于在车辆下电时，判断所述均值是否小于所述标定阈值，如果是，则根据所述均值进行自学习，并在自学习失败时，所述上电时最小位置值小于所述标定阈值，则以所述上电时最小位置值进行自学习，如果所述均值大于所述标定阈值，则进一步判断所述下电时最小位置值是否小于所述标定阈值，如果是根据所述下电时最小位置值进行自学习，否则根据所述均值进行自学习。
10.一种车辆，其特征在于，设置有如权利要求6-9任一项所述的加速踏板最小位置的自学习系统。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109931174A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-06-25 | 江西江铃集团新能源汽车有限公司 | 加速踏板零点位置自适应学习方法、装置及汽车 |
| CN110466495A (zh) * | 2019-09-02 | 2019-11-19 | 浙江鸿吉智能控制有限公司 | 一种智能自动矢量驾驶执行系统及控制方法 |
| CN110608874A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-24 | 潍柴动力股份有限公司 | 油门踏板归位性能的检测方法及设备 |
| CN111022628A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-17 | 西安法士特汽车传动有限公司 | 一种电子加速踏板特性自学习方法及自动变速箱控制单元 |
| CN112158149A (zh) * | 2020-08-26 | 2021-01-01 | 东风汽车集团有限公司 | 加速踏板卡滞识别方法及系统 |
| CN114506211A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-17 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 一种加速踏板零开度自学习方法、装置及汽车 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110040457A1 (en) * | 2008-04-29 | 2011-02-17 | Roger Bernhardt | Method and device for learning the neutral position of the accelerator pedal of a motor vehicle |
| JP2014189150A (ja) * | 2013-03-27 | 2014-10-06 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両用ブレーキの制御装置 |
| CN104276106A (zh) * | 2013-07-03 | 2015-01-14 | 上海汽车集团股份有限公司 | 用于混合动力/纯电动车辆的加速踏板零点值故障诊断方法 |
| CN104793608A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-22 | 安徽江淮汽车股份有限公司 | 一种踏板部件自学习的方法 |
| CN105691404A (zh) * | 2014-11-28 | 2016-06-22 | 上海汽车集团股份有限公司 | 车辆加速踏板零点位置诊断方法及装置 |
| CN106218553A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-12-14 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 加速踏板传感器最小电压学习方法、装置及整车控制器 |
| CN106337751A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-01-18 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 加速踏板零点位置自适应学习方法和装置 |
| CN106671826A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-17 | 无锡同捷汽车设计有限公司 | 一种电动车辆的零油门踏板扭矩控制方法 |
-
2017
- 2017-07-24 CN CN201710607280.6A patent/CN109291934B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110040457A1 (en) * | 2008-04-29 | 2011-02-17 | Roger Bernhardt | Method and device for learning the neutral position of the accelerator pedal of a motor vehicle |
| JP2014189150A (ja) * | 2013-03-27 | 2014-10-06 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両用ブレーキの制御装置 |
| CN104276106A (zh) * | 2013-07-03 | 2015-01-14 | 上海汽车集团股份有限公司 | 用于混合动力/纯电动车辆的加速踏板零点值故障诊断方法 |
| CN105691404A (zh) * | 2014-11-28 | 2016-06-22 | 上海汽车集团股份有限公司 | 车辆加速踏板零点位置诊断方法及装置 |
| CN104793608A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-22 | 安徽江淮汽车股份有限公司 | 一种踏板部件自学习的方法 |
| CN106218553A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-12-14 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 加速踏板传感器最小电压学习方法、装置及整车控制器 |
| CN106337751A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-01-18 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 加速踏板零点位置自适应学习方法和装置 |
| CN106671826A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-17 | 无锡同捷汽车设计有限公司 | 一种电动车辆的零油门踏板扭矩控制方法 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109931174A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-06-25 | 江西江铃集团新能源汽车有限公司 | 加速踏板零点位置自适应学习方法、装置及汽车 |
| CN109931174B (zh) * | 2019-03-22 | 2021-10-26 | 江西江铃集团新能源汽车有限公司 | 加速踏板零点位置自适应学习方法、装置及汽车 |
| CN110466495A (zh) * | 2019-09-02 | 2019-11-19 | 浙江鸿吉智能控制有限公司 | 一种智能自动矢量驾驶执行系统及控制方法 |
| CN110466495B (zh) * | 2019-09-02 | 2024-04-09 | 浙江鸿吉智能控制有限公司 | 一种智能自动矢量驾驶执行系统及控制方法 |
| CN110608874A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-24 | 潍柴动力股份有限公司 | 油门踏板归位性能的检测方法及设备 |
| CN110608874B (zh) * | 2019-09-30 | 2021-10-08 | 潍柴动力股份有限公司 | 油门踏板归位性能的检测方法及设备 |
| CN111022628A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-17 | 西安法士特汽车传动有限公司 | 一种电子加速踏板特性自学习方法及自动变速箱控制单元 |
| CN112158149A (zh) * | 2020-08-26 | 2021-01-01 | 东风汽车集团有限公司 | 加速踏板卡滞识别方法及系统 |
| CN114506211A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-17 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 一种加速踏板零开度自学习方法、装置及汽车 |
| CN114506211B (zh) * | 2022-01-28 | 2023-05-23 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 一种加速踏板零开度自学习方法、装置及汽车 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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