CN109677410A - 一种车辆自适应控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种车辆自适应控制方法及系统，属于车辆控制技术领域。本发明监控车辆运营时间段内司机驾驶行为、驱动系统工作状态和车载电源系统的工作状态，并上传给云端后台，通过云端后台的数据统计，与动力系统标准模型对比，确定区域性标准模型，并根据客户需求和实际工况定义不同区域产品的参量配置，提高产品的区域适应性，实现对车辆的自适应控制。
Description
技术领域
本发明涉及一种车辆自适应控制方法及系统，属于车辆控制技术领域。
背景技术
整车根据其使用需要，往往有多种表现，比如动力性需求较强，舒适性为需求为主导，也有的以经济性为主导，由于新能源客车推广范围大，工况复杂，整车及动力系统往往无法做到全工况的覆盖。综合考虑整车的适应性、实际成本、安装布置、经济性等要求，车辆出厂的标配动力系统模型是一致的。用户根据实际运营往往会提出不同的个性化需求，此时若单纯的更新一部分控制参数往往达不到预期效果，并且周期长，可靠性无法保证。
发明内容
本发明的目的是提供一种车辆自适应控制方法，以解决目前车辆控制过程中无法根据用户的实际需求进行车辆自适应控制的问题，同时，本发明还提供了一种车辆自适应控制系统。
本发明为解决上述技术问题而提供一种车辆自适应控制方法，包括以下六个方案，方法方案一：该控制方法包括以下步骤：
1)采集车辆在设定运营时间段内的司机驾驶行为、驱动系统工作状态和车载电源系统的工作状态，所述司机驾驶行为包括车载设备的开启顺序、油门的踩踏深度和制动的踩踏深度；
2)根据所采集的信息确定与之匹配的车辆控制模型，所述的车辆控制模型包括动力型模型、经济性模型和舒适性模型，动力型模型是以动力性为控制目标，经济性模型是以节能为控制目标，舒适性模型是以整车平顺、车内温度在设定范围内为控制目标；
3)根据用户的需求和实际工况，调整所确定控制模型的控制参量，得到与车辆驾驶习惯相适应的控制模型。
本发明监控车辆运营时间段内司机驾驶行为、驱动系统工作状态和车载电源系统的工作状态，通过云端后台的数据统计，与动力系统标准模型对比，确定区域性标准模型，并根据客户需求和实际工况定义不同区域产品的参量配置，提高产品的区域适应性，实现对车辆的自适应控制。
方法方案二：在方法方案一的基础上，所述车载设备均通过继电器或接触器直接或间接的控制，车载设备的开启顺序通过整车控制器获得。
方法方案三：在方法方案一或二的基础上，所述驱动系统工作状态包括电机的转速和转矩，车载电源系统的工作状态包括电池的放电曲线、充电曲线，以及对应的环境温度和自身实际温度。
方法方案四：在方法方案一的基础上，所述的车辆控制模型还包括季节模型，所述季节模型是根据季节变化，调整整车的车载能源管理、充放电、加热为控制目标。
方法方案五：在方法方案一的基础上，当车辆发生盗抢后，客户通过云端后台发出停车指令，车辆在收到该指令后切断整车的动力系统。本发明实现智能化控制，在车辆出现失盗，滥用的情况下，实现车辆的停车控制，保护客户资产。
方法方案六：在方法方案一、四或五的基础上，所述的控制模型还包括故障自救模型，当检测到车辆发生故障时，主动限制车辆的控制参数，仅保证车辆在设定速度内有转向、应急灯光和制动气源。本发明通过车辆的实际状态，提高了车辆的安全性。
本发明还提供了一种车辆自适应控制系统，包括以下七个方案，系统方案一：该控制系统包括车载智能终端和云端后台，所述车载智能终端和云端后台通信连接，
所述的车载智能终端用于采集车辆在设定运营时间段内的司机驾驶行为、驱动系统工作状态和车载电源系统的工作状态，并将采集到的信息上传给云端后台，所述车载智能终端还用于接收云端后台下发的控制模型，并将接收到控制模型发送给整车，使车辆按照所确定控制模型进行控制，所述司机驾驶行为包括车载设备的开启顺序、油门的踩踏深度和制动的踩踏深度；
所述云端后台用于根据车载智能终端采集到的信息确定与之匹配的车辆控制模型，并根据用户的需求和实际工况，调整所确定控制模型的控制参量，得到与车辆驾驶习惯相适应的控制模型，并将确定的控制模型下发给对应的车载智能终端，所述的车辆控制模型包括动力型模型、经济性模型和舒适性模型，动力型模型是以动力性为控制目标，经济性模型是以节能为控制目标，舒适性模型是以整车平顺、车内温度在设定范围内为控制目标。
系统方案二：在系统方案一的基础上，所述的车载智能终端与整车控制器相连，通过整车控制器获得车载设备的开启顺序。
系统方案三：在系统方案一或二的基础上，所述驱动系统工作状态包括电机的转速和转矩，车载电源系统的工作状态包括电池的放电曲线、充电曲线，以及对应的环境温度和自身实际温度。
系统方案四：在系统方案一的基础上，所述的云端后台还连接有人机交互控制端，所述人机交互控制端用于将接收客户的指令并将其下发给云端后台，云端后台根据客户的指令形成控制信号并下发给车载智能终端，车载智能终端将接收到的控制信号发送给整车控制器。
系统方案五：在系统方案四的基础上，当车辆发生盗抢后，客户通过人机交互控制端发出停车指令，并确定实施时间及锁定周期和唤醒时间，云端后台将停车指令下发给车载智能终端，由车载智能终端发送给整车控制器，整车控制器确认收到该指令后，在锁定周期内切断整车的动力系统。本发明实现智能化控制，在车辆出现失盗，滥用的情况下，通过人机交互指令实现车辆的停车控制，保护客户资产。
系统方案六：在系统方案一的基础上，所述的车辆控制模型还包括季节模型，所述季节模型是根据季节变化，调整整车的车载能源管理、充放电、加热为控制目标。
系统方案七：在系统方案一、二、四、五或六的基础上，所述的控制模型还包括故障自救模型，当检测到车辆发生故障时，主动限制车辆的控制参数，仅保证车辆在设定速度内有转向、应急灯光和制动气源。本发明可以在车辆故障时，根据与用户之间的协议自动触发故障自救，提高了车辆的安全性。
附图说明
图1是本发明自适应车辆控制系统的原理图；
图2是本发明自适应车辆控制系统的正常工作流程图；
图3是本发明自适应车辆控制系统的程序升级流程图；
图4是本发明自适应车辆控制系统的远程管理控制原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的说明。
本发明自适应车辆控制系统的实施例
本发明的自适应车辆控制系统如图1所示，包括车载智能终端、云端后台和人机交互控制端，通过车载智能终端采集车辆的运营情况，包括司机的驾驶习惯(加速、制动、滑行、整车电器使用)、运营的周期、运营里程、充电时间、部件的电耗情况、运营的坡度、电机系统的长期工作点及温度情况，电池的放电倍率、温度情况等，车载智能终端将采集到的上述数据归类到云端后台，云端后台根据上述参数进行模型匹配，并根据工况的实际情况及用户的需求，微调控制参量，建立新的细分模型，以进一步仿真测试和实车验证，保证控制的最优化。
司机驾驶行为包括车载设备的开启顺序、油门的踩踏深度和制动的踩踏深度；其中车载设备的开启及开启顺序可以通过整车控制器获得，因为，这些设备均需要通过继电器或接触器直接或间接的控制，针对内外部的温度的条件可以通过车载的传感器获得，因此首先车辆的开启是可采集的，整车的控制中枢整车控制器均可以获取。司机的油门制动(离合)采集，这两个关键因子是整车确定控制的关键，也是通过整车控制器解析得来的，因此这个因子也是可以获取的。如图1所示，车载智能终端通过整车控制总线与HCU和车辆电气系统连接。
模型匹配所选用的车辆控制模型包括动力型模型、经济型模型和舒适性模型三类。动力型模型：以动力性作为最主要的控制目标，以车载能源的最大输出能力和动力系统的最大输出力两者的外特性中的较小者作为整车的动力输出能力，根据司机的驾驶需求累计油门操作目标曲线，取前60％大斜率曲线平均值为执行轨迹，确定动态响应速度。经济性模型：以整体能耗最优为目标，综合考虑车载能源、动力系统的高效区间，空调、附件的高效工作区间，最大程度的控制部件在这个区间工作，整车的动力性按照动力系统验证经济曲线执行。舒适性模型：以整车平顺，车内温度适宜为控制目标，不考虑高的动力输出及能耗。
云端后台在将确定的控制模型的升级程序下发给对应的车载智能终端时，采用断点续存，点对点的校验，如图3所示，车载智能终端通过整车控制总线将程序发送给HCU、MCU、BMS和车辆其他电气设备。
为了能够根据季节变化主动调整车辆的控制参数，本发明还建立季节模型，该模型能够根据季节变化，主动调整整车的车载能源管理，充放电，加热等策略。电动化部件的工作逻辑，如除霜，空调的逻辑，风速调节等，重点适应季节变化调整控制策略。
为了实现在车辆故障时，提高车辆的安全性，本发明还建立有故障自救模型，该模型根据故障状况执行，跟其他模型无关。当检测到车辆出现故障时，主动限制整车的各项参数，仅保证车辆在20km/h，有转向，应急灯光，有足够制动气源，车辆可龟速行驶到路边或较近的可停车地点。
人机交互控制端用于将接收客户的指令并将其下发给云端后台，云端后台根据客户的指令形成控制信号并下发给车载智能终端，车载智能终端将接收到的控制信号发送给整车控制器，实现车辆的远程控制，如图4所示。当客户根据其调度系统或其它定位系统确定车辆遭盗抢后，通过后台交互界面控制车辆停车，具体操作过程为：客户通过人机界面发出停车指令，并确定实施时间、锁定周期和唤醒时间，并将指令下达到云端后台，云端后台通过车载智能终端传输指令给HCU，HCU在确认收到该指令后，切断整车的动力系统，进一步将HCU状态锁存，在更换硬件或接受唤醒需求之前整车无法实现车辆启动。
运营周期一般是1到2个月，客户从车辆熟悉到最终的习惯的建立，这期间主要通过客户走访、能耗监控确定客户对车辆的预期，这个预期将确定批量车辆的控制方向，也确定了车辆是否适应这个市场的最重要判断依据。车辆在运营周期内，采集整车所有终端设备的数据，其中整车控制器采集司机的基本操作行为，记录司机驾驶习惯，包括油门深度及变化、制动深度及变化率、电器设备的开启周期、开启顺序、关闭习惯，其他电气设备采集整车的需求及实际执行情况，例如电极的长时工作转速、转矩、电池的放电曲线、电池的充电曲线以及对应的环境温度和自身实际温度。后台根据获取的运营数据，确定司机目标趋近模型没具体流程见图2所示，累计3个运营周期或客户回访反馈后，确定优化趋近模型，调整相应的控制参量，或控制逻辑，在通知运营方后，通过云端后台批量更新终端设备的控制程序，再监控1个运营周期，监控能耗、客户反馈情况，进行固化定型。
本发明自适应车辆控制方法的实施例
本发明首先采集车辆在设定运营时间段内的司机驾驶行为、驱动系统工作状态和车载电源系统的工作状态；然后根据所采集的信息确定与之匹配的车辆控制模型；最后根据用户的需求和实际工况，调整所确定控制模型的控制参量，得到与车辆驾驶习惯相适应的控制模型。该方法的具体实现手段已在系统的实施例中进行了详细说明，这里不再赘述。
Claims (10)
1.一种车辆自适应控制方法，其特征在于，该控制方法包括以下步骤：
1)采集车辆在设定运营时间段内的司机驾驶行为、驱动系统工作状态和车载电源系统的工作状态，所述司机驾驶行为包括车载设备的开启顺序、油门的踩踏深度和制动的踩踏深度；
2)根据所采集的信息确定与之匹配的车辆控制模型，所述的车辆控制模型包括动力型模型、经济性模型和舒适性模型，动力型模型是以动力性为控制目标，经济性模型是以节能为控制目标，舒适性模型是以整车平顺、车内温度在设定范围内为控制目标；
3)根据用户的需求和实际工况，调整所确定控制模型的控制参量，得到与车辆驾驶习惯相适应的控制模型。
2.根据权利要求1所述的车辆自适应控制方法，其特征在于，所述车载设备均通过继电器或接触器直接或间接的控制，车载设备的开启顺序通过整车控制器获得。
3.根据权利要求1或2所述的车辆自适应控制方法，其特征在于，所述驱动系统工作状态包括电机的转速和转矩，车载电源系统的工作状态包括电池的放电曲线、充电曲线，以及对应的环境温度和自身实际温度。
4.根据权利要求1所述的车辆自适应控制方法，其特征在于，所述的车辆控制模型还包括季节模型，所述季节模型是根据季节变化，调整整车的车载能源管理、充放电、加热为控制目标。
5.根据权利要求1所述的车辆自适应控制方法，其特征在于，当车辆发生盗抢后，客户通过云端发出停车指令，车辆在收到该指令后切断整车的动力系统。
6.根据权利要求1、2、4或5所述的车辆自适应控制方法，其特征在于，所述的控制模型还包括故障自救模型，当检测到车辆发生故障时，主动限制车辆的控制参数，仅保证车辆在设定速度内有转向、应急灯光和制动气源。
7.一种车辆自适应控制系统，其特征在于，该控制系统包括车载智能终端和云端后台，所述车载智能终端和云端后台通信连接，
所述的车载智能终端用于采集车辆在设定运营时间段内的司机驾驶行为、驱动系统工作状态和车载电源系统的工作状态，并将采集到的信息上传给云端后台，所述车载智能终端还用于接收云端后台下发的控制模型，并将接收到控制模型发送给整车，使车辆按照所确定控制模型进行控制，所述司机驾驶行为包括车载设备的开启顺序、油门的踩踏深度和制动的踩踏深度；
所述云端后台用于根据车载智能终端采集到的信息确定与之匹配的车辆控制模型，并根据用户的需求和实际工况，调整所确定控制模型的控制参量，得到与车辆驾驶习惯相适应的控制模型，并将确定的控制模型下发给对应的车载智能终端，所述的车辆控制模型包括动力型模型、经济性模型和舒适性模型，动力型模型是以动力性为控制目标，经济性模型是以节能为控制目标，舒适性模型是以整车平顺、车内温度在设定范围内为控制目标。
8.根据权利要求7所述的车辆自适应控制系统，其特征在于，所述的车载智能终端与整车控制器相连，通过整车控制器获得车载设备的开启顺序。
9.根据权利要求7或8所述的车辆自适应控制系统，其特征在于，所述驱动系统工作状态包括电机的转速和转矩，车载电源系统的工作状态包括电池的放电曲线、充电曲线，以及对应的环境温度和自身实际温度。
10.根据权利要求7所述的车辆自适应控制系统，其特征在于，所述的云端后台还连接有人机交互控制端，所述人机交互控制端用于将接收客户的指令并将其下发给云端后台，云端后台根据客户的指令形成控制信号并下发给车载智能终端，车载智能终端将接收到的控制信号发送给整车控制器。
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