CN114340963A

CN114340963A - 混合动力车辆中的扭矩分配的管理方法

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Publication number: CN114340963A
Application number: CN202080062106.8A
Authority: CN
Inventors: P·布夏尔
Original assignee: Vitesco Technologies GmbH
Current assignee: Vitesco Technologies GmbH
Priority date: 2019-09-05
Filing date: 2020-08-28
Publication date: 2022-04-12
Anticipated expiration: 2040-08-28
Also published as: CN114340963B; US20220258718A1; FR3100510B1; FR3100510A1; US11685362B2; WO2021043682A1

Abstract

本发明涉及用于管理混合动力车辆的牵引链系（1）的计算机（50），混合动力车辆包括热力发动机（20）、电机（40）和电池（30），所述牵引链系（1）能够以多种电池（30）充电或放电模式运行，所述计算机（50）的特征在于其被配置成：确定所述模式的一组激活概率，确定电机（40）的转速值，针对每种模式，确定电机（40）的一组电功率，计算能量消耗降低指标，确定一对阈值，确定驾驶员请求的扭矩、热力发动机（20）的转速值和车辆的速度，确定要应用于电机（40）的扭矩，基于所确定的要应用于电机（40）的扭矩来操控电机（40）。

Description

混合动力车辆中的扭矩分配的管理方法

技术领域

本发明涉及混合动力车辆的牵引链系（chaîne de traction）的控制领域，尤其涉及用于管理车辆的电机和热力发动机之间的扭矩分配以便优化所述车辆的能量消耗的方法。

背景技术

众所周知，标准混合动力车辆解决方案包括牵引链系，该牵引链系包括热力发动机、电机和蓄电池。

混合动力车辆以本身已知的方式在多种模式下运行。每种运行模式的特征在于电池的充电或放电、电池的充电比率以及热力发动机和电机之间的扭矩分配。

在已知的解决方案中，混合动力车辆以三种运行模式运行：充电并行混合动力模式，其中热力发动机和电机可以并行地运行，以在对电池充电的同时驱动车辆的车轮；放电并行混合动力模式，其中热力发动机和电机可以并行地运行，以在电池供能的辅助下驱动车辆的车轮；以及全电动模式，其中车辆仅基于电池提供的电能来运行。

在该已知解决方案的一个变型中，混合动力车辆包括第二电机。根据该变型，混合动力车辆包括除上述模式之外的两种附加运行模式。因此，混合动力车辆还包括充电串行混合动力模式和放电串行混合动力模式，在充电串行混合动力模式中，热力发动机驱动作为发电机的第二电机，其产生电力以对电池再充电并提供电机驱动车轮所消耗的能量，在放电串行混合动力模式中，电机使用存储在电池中的电能驱动车辆的车轮，并且发动机产生的能量驱动作为发电机的第二电机。

每种运行模式的特征在于热力发动机和电机之间的扭矩分配和成本，扭矩分配是每种运行模式所特有的。成本被定义为燃料量变化，其是电池能量变化的函数。例如，成本表示电池使用一焦耳所节省的燃料量、或电池中存储一焦耳所使用的燃料量。

对于给定的混合动力车辆，为了知道运行模式和热力发动机与电机之间的扭矩分配，首先使用预定的成本表格来确定各混合动力运行模式的成本。根据预定的成本阈值（其与电池的充电状态或放电状态相关联）和所确定的成本来确定要应用于车辆的混合动力运行模式。然后借助于预定的扭矩表格来确定针对要应用的混合动力运行模式的扭矩分配。

然而，使用这样的预定成本阈值可能导致激活不恰当的运行模式，使得车辆的能量消耗不是最优的。因此，需要一种更加优化的解决方案来确定扭矩分配，从而最小化车辆的能量消耗。

发明内容

本发明涉及用于管理混合动力车辆的牵引链系的计算机，混合动力车辆包括至少一个热力发动机、至少一个电机和至少一个电池，所述牵引链系能够以多种模式运行，每种模式是电池充电模式或电池放电模式，所述计算机被配置成：

a. 根据以下各项来确定所述模式的一组激活概率：

i. 一组值的三元组的一组预定的出现概率，所述三元组包括驾驶员请求的扭矩、车辆的热力发动机的转速和车辆的速度，

ii. 成本值的预定表格，所述成本表示在电池充电的情况下电池存储一单位电能消耗的燃料量或在电池放电的情况下电池消耗一单位电能所节省的燃料量，

iii. 以及一对阈值，包括充电成本阈值和放电成本阈值，

b. 确定电机的一组转速值，每个转速值对应于一个三元组，

c. 针对每种模式，根据所确定的该组激活概率、要应用于电机的扭矩值的预定表格以及所确定的电机转速来确定电机的一组电功率，

d. 基于所确定的该组电功率和成本值表格来计算能量消耗降低指标，

e. 确定包括最大化所计算的能量消耗降低指标的充电成本阈值和放电成本阈值的一对阈值，

f. 确定驾驶员请求的扭矩、热力发动机的转速值和车辆的速度，

g. 基于所确定的驾驶员请求的扭矩、所确定的热力发动机的转速值、所确定的车辆的速度、所确定的该对阈值、扭矩值的预定表格和成本值的预定表格来确定要应用于电机的扭矩，

h. 基于所确定的要应用于电机的扭矩来操控电机。

该计算机使得能够根据驾驶员的扭矩请求概率、热力发动机的转速值和混合动力车辆的速度来适配阈值扭矩，以便向电机应用使得能够最大化能量消耗降低的扭矩，并因此尽可能地降低混合动力车辆的燃料消耗。

优选地，该计算机被配置成确定一组预定的出现概率，为此，该计算机被配置成：

a. 定义值的三元组的一组初始的出现概率，

b. 降低三元组的每个出现概率使得若在最大N次迭代期间值的三元组没有被遇到和/或被测量到则它在这N次迭代后为零，其中N是自然数，

c. 确定所有三元组的该组出现概率之和，

d. 调整其中的值最接近驾驶员请求的扭矩、热力发动机的转速和车辆的速度的当前值的三元组的出现概率，使得该组出现概率之和等于1。

这样，该计算机被配置成确定一组预定的出现概率，使得仅将最适合车辆的驾驶和/或驾驶员的值的三元组纳入考虑，其中的值不代表车辆运行的三元组具有非常低乃至于零的出现概率。

本发明还涉及混合动力车辆，其包括至少一个热力发动机、至少一个电机、至少一个电池和如上所述的计算机。

本发明还涉及用于管理混合动力车辆的牵引链系的方法，混合动力车辆包括至少一个热力发动机、至少一个电机和至少一个电池，所述牵引链系能够以多种模式运行，每种模式是电池充电模式或电池放电模式，所述方法由如上所述的计算机来实施，所述方法的值得注意之处在于其包括：

a. 迭代阶段，包括以下步骤：

i. 针对每种模式，根据以下各项来确定所述模式的一组激活概率：

1. 一组值的三元组的一组预定的出现概率，所述值的三元组包括驾驶员请求的扭矩、车辆的热力发动机的转速和车辆的速度，

2. 成本值的预定表格，所述成本表示在电池充电的情况下电池存储一单位电能消耗的燃料量或在电池放电的情况下电池消耗一单位电能所节省的燃料量，

3. 以及一对阈值，包括充电成本阈值和放电成本阈值，

ii. 确定电机的一组转速值，每个转速值对应于一个三元组，

iii. 针对每种模式，根据所确定的该组激活概率、要应用于电机的扭矩值的预定表格以及所确定的电机转速来确定电机的一组电功率，

iv. 基于所确定的该组电功率和成本值表格来计算能量消耗降低指标，

b. 确定阶段，确定包括最大化所计算的能量消耗降低指标的充电成本阈值和放电成本阈值的一对阈值，

c. 操控阶段，包括以下步骤：

i. 确定驾驶员请求的扭矩、热力发动机的转速值和车辆的速度，

ii. 基于所确定的驾驶员请求的扭矩、所确定的热力发动机的转速值、所确定的车辆的速度、所确定的该对阈值、扭矩值的预定表格和成本值的预定表格来确定要应用于电机的扭矩，

iii. 基于所确定的要应用于电机的扭矩来操控电机。

该方法使得能够根据驾驶员请求的扭矩、热力发动机的转速值和混合动力车辆的速度来适配阈值扭矩，以便向电机应用使得能够最大化能量消耗降低的扭矩，并尤其是尽可能地降低混合动力车辆的燃料消耗。

优选地，在确定充电模式的该组激活概率的步骤期间，如果给定三元组的成本值低于充电阈值，则检测到所述充电模式。

仍优选地，在确定放电模式的该组激活概率的步骤期间，如果给定三元组的成本值高于放电阈值，则检测到所述放电模式。

有利地，该方法包括使得能够确定一组预定的出现概率的预备阶段，包括：

a. 初始化步骤，其中，定义值的三元组的一组初始的出现概率，

b. 降低步骤，其中，降低三元组的每个出现概率使得若在最大N次迭代期间值的三元组没有被遇到和/或被测量到则它在这N次迭代后为零，其中N是自然数，

c. 确定步骤，确定所有三元组的该组出现概率之和，

d. 调整步骤，其中，调整其中的值最接近驾驶员请求的扭矩、热力发动机的转速和车辆的速度的当前值的三元组的出现概率，使得该组出现概率之和等于1，使得该组出现概率之和等于1。

这样，该方法使得能够确定一组预定的出现概率，使得仅将最适合车辆的驾驶和/或驾驶员的值的三元组纳入考虑，其中的值不代表车辆运行的三元组具有非常低乃至于零的出现概率。

有利地，该组预定的出现概率也可是预定的，例如由车辆制造商在工厂中预定，并存储在计算机的存储区中。

优选地，根据下式来定义能量消耗降低指标：

【数学式1】

其中，mode = CH、DCH，并且表示电池的充电运行模式或放电运行模式，

P_elec ^mode{i}表示电机针对所考虑的运行模式并针对一三元组消耗或产生的电功率，

【数学式2】

表示在预定采集持续时间内车辆的辅助设备在12V下消耗的来自蓄电池的平均电功率，预定采集持续时间对应于在预备阶段执行的N次迭代，所述辅助设备例如计算机、挡风玻璃刮水器马达、车窗升降器等的电源，

【数学式3】

表示蓄电池使用的电功率，并且

【数学式4】

是条件，当不满足该条件时，使得能够拒绝使电池放电的运行模式，

【数学式5】

表示因选择了要激活的一个或多个模式而导致的预期燃料消耗变化。

优选地，预备阶段、迭代阶段和确定阶段每秒执行一次。

优选地，操控阶段每10毫秒重复一次。

附图说明

通过阅读以下描述，本发明的其他特征和优点将变得更加明显。该描述纯粹是例证性的，并且应参考附图来阅读，其中：

图1示出了根据本发明的牵引链系的一个实施形式。

图2示出了根据本发明的方法的一个实施例。

具体实施方式

装置

将参考图1来介绍根据本发明的车辆的牵引链系的一个实施形式。车辆是混合动力车辆，优选为机动车。

牵引链系1使得能够使车辆的车轮R1、R2旋转，并因此使其移动。图1示出了一对驱动轮，但显然车辆可以包括不止两个驱动轮。

牵引链系1包括燃料箱10、热力发动机20、用于存储电能的电池30、以及电机40、传动系统25和用于管理牵引链系1的计算机50。然而，车辆可以包括不止一个热力发动机、不止一个电机或不止一个电池，而这并不限制本发明的范围。

燃料箱10与热力发动机20相连，并为其提供运行所需的能量。

实际上，热力发动机20使得能够将由燃料箱10供应的燃料燃烧产生的热能转换成使得能够使车轮R1、R2转动的机械能。

蓄电池30连接到电机40，并为其提供运行所需的电能。

电机40是使得能够将电池30提供的电能转换成使得能够使车轮R1、R2转动的机械能的装置。

传动系统25连接在热力发动机20、电机40和车轮R1、R2之间，从而使得能够根据应用在热力发动机20和电机40之间的扭矩分配、并因此根据车辆的运行模式来适配车轮R1、R2的运动。

实际上，车辆以多种模式运行。每种运行模式的特征在于热力发动机20和电机40之间的扭矩分配、电池30的充电比率以及电池30的充电运行或放电运行。

在这里描述的示例中，车辆以三种运行模式运行。

第一模式是充电并行混合动力模式，其中，热力发动机20驱动车辆的车轮R1、R2，并将机械能提供给电机40，电机40然后将接收到的该机械能转换成电能，以对电池30充电。

第二模式是放电并行混合动力模式，其中，热力发动机20和电机40可以并行地运行，以在电池30的供能的辅助下驱动车辆的车轮R1、R2。

第三模式是全电动模式，其中，车辆仅基于电池30提供的电能来运行。

根据另一实施例，牵引链系1包括第二电机40。此外，根据该示例，除了上述三种运行模式之外，车辆还包括两种附加运行模式。

第四模式是充电串行混合动力模式，其中，热力发动机20驱动作为发电机的第二电机40。换言之，所述第二电机40产生电能以对电池30再充电，并且向电机40提供电能以驱动车轮R1、R2。

第五模式是放电串行混合动力模式，其中，电机40使用存储在电池30中的电能来驱动车辆的车轮R1、R2，并且由热力发动机20产生的能量驱动作为发电机的第二电机40。由第二电机40产生的电能完全由驱动车轮R1、R2的电机40使用。

对于充电和放电串行混合动力模式，传动系统25断开热力发动机20和第二电机40与车轮R1、R2的连接。这样，两个电机中只有一个能够向车轮R1、R2提供扭矩。

车辆的每个运行模式的特征在于作为电池的充电状态和电机40的功率的函数的成本值T_c{i}的预定表格、以及要应用于电机40的扭矩值TQ{i}的预定表格。

成本T_C{i}表示在电池30充电的情况下电池30存储一单位电能（尤其以焦耳为单位）消耗的燃料量、或者在电池30放电的情况下电池30消耗一单位电能节省的燃料量。

这样，针对值的三元组{i}来确定每个成本值T_c{i}和每个扭矩值TQ{i}，三元组{i}包括驾驶员请求的扭矩TQ_req、车辆的热力发动机20的转速N_th和车辆的速度V_s，因此{i}= {TQ_req, N_th, V_s}。此外，对于给定的三元组{i}，该三元组{i}的扭矩TQ{i}被预定为优化所述三元组{i}的成本T_c{i}的扭矩。换言之，扭矩值TQ{i}是预定的，以使放电模式的成本T_c{i}最大并使充电模式的成本T_c{i}最小。

为此，计算机50包括能够实施一组指令的处理器，该组指令使得能够控制牵引链系1的致动器、控制电池30的充电水平、以及操控电机40的扭矩整定值和热力发动机20的燃料喷射。致动器可以是传动系统25的驾驶离合器、热力发动机20的喷射器或进气阀、或电机40的逆变器。

计算机50被配置成根据一组值的三元组{i}的一组预定的出现概率p_occ{i}来确定每种充电p_ch{i}和放电p_dch{i}模式的一组激活概率。

每种充电p_ch{i}和放电p_dch{i}模式的该组激活概率还根据成本值T_C{i}的预定表格来确定，每个预定表格对应于所考虑的模式，并且所述表格的每个成本值T_C{i}对应于所考虑的三元组{i}。

这样，计算机50被配置成选择可激活的充电或放电模式。

计算机50还被配置成确定电机40的一组转速值N_elec{i}，每个转速值N_elec{i}与一个值的三元组{i}相关联。

此外，对于每种模式，计算机50被配置成根据所考虑的三元组{i}、每种充电p_ch{i}和放电p_dch{i}模式的该组激活概率、要应用于电机40的扭矩值TQ{i}的预定表格、以及所确定的电机40的转速N_elec{i}来确定电机40的一组充电模式电功率P_elec ^CH{i}和一组放电模式电功率P_elec ^DCH{i}，其中，每个预定表格对应于所考虑的模式并且所述表格的每个扭矩值TQ{i}对应于所考虑的三元组{i}。作为示例，不可激活的充电p_ch{i}或放电p_dch{i}模式的激活概率为零，因此相关联的电功率也为零。

作为信息，针对应用于车辆的一个三元组{i}、针对一种运行模式，需要要应用于电机40的一个扭矩TQ{i}。由于车辆应提供驾驶员请求的扭矩TQ_req，因此热力发动机20的扭矩将根据驾驶员请求的扭矩TQ_req和针对所述三元组{i}的要应用于电机40的扭矩TQ{i}来调整。

计算机50还被配置成计算能量消耗降低指标B，尤其是基于所确定的充电模式或放电模式的该组电功率P_elec ^CH{i}、P_elec ^DCH{i}和成本值T_C{i}的预定表格。

计算机50还被配置成确定一对阈值S_ch、S_dch，该对阈值S_ch、S_dch包括最大化先前计算的能量消耗降低指标B的充电成本阈值S_ch和放电成本阈值S_dch。

计算机50被配置成：确定驾驶员请求的扭矩值TQ_req，尤其是基于驾驶员在加速踏板上的动作；基于车轮R1、R2的旋转速度来确定车辆的速度值V_s；并且从能够测量热力发动机20的转速值N_th的传感器接收所述转速值N_th。

计算机50被配置成基于所确定的驾驶员请求的扭矩TQ_req、所确定的热力发动机20的转速值N_th、所确定的车辆的速度V_s、所确定的该对阈值S_ch、S_dch、扭矩值TQ{i}的预定表格和成本值T_C{i}的预定表格来确定要应用于电机40的扭矩TQ。每个预定表格与一种运行模式相关联，并且每个成本表格用于确定消耗降低指标B。

为此，计算机50被配置成从针对所选的可激活模式的扭矩值TQ{i}的预定表格中选择要应用的扭矩TQ，其对应于其中的值最接近当前值且同时优化成本T_c{i}的三元组{i}。换言之，要应用的扭矩值TQ被选择成使放电模式的成本T_c{i}最大并且使充电模式的成本T_c{i}最小。一般而言，最接近的值的三元组是唯一的。在若干三元组可被认为是最接近的情况下，计算机50被配置成任意地或随机地从中选择一个三元组。

最后，计算机50被配置成基于所确定的要应用于电机40的扭矩TQ来操控电机40。

计算机50包括存储区，其中存储有成本值T_C{i}的预定表格，每个表格与牵引链系1的一种运行模式相关联。

计算机50可以可选地被配置成确定一组预定的出现概率p_occ{i}。

为此，计算机50被配置成定义值的三元组{i}的一组概率p_occ{i}，每个值的三元组{i}包括驾驶员请求的扭矩值TQ_req、车辆的热力发动机20的转速值N_th和车辆的速度值V_s。

计算机50被配置成：降低三元组{i}的每个出现概率p_occ{i}，使得若在最大N次迭代期间值的三元组{i}没有被遇到和/或被测量到，则它在这N次迭代后为零，其中N是自然数。

计算机50还被配置成确定所有三元组{i}的该组出现概率p_occ{i}之和S_p。

最后，计算机50被配置成调整其中的值最接近驾驶员请求的扭矩TQ_req、热力发动机20的转速N_th和车辆的速度V_s的当前值的三元组{i}的出现概率p_occ{i}，使得该组出现概率p_occ{i}之和S_p等于1。

方法

现在将介绍用于管理如上所述的混合动力车辆的牵引链系1的方法的实施例，该方法由所述计算机50来实施。

预备阶段PH1

该方法包括预备阶段，确定一组出现概率p_occ{i}。

该组出现概率p_occ{i}表示值的三元组{i}的一组出现概率p_occ{i}，三元组{i}包括驾驶员请求的扭矩TQ_req、车辆的热力发动机20的转速N_th（换言之，热力发动机20的旋转速度）和在使用该值的三元组{i}的运行区间上的车辆的速度V_s。

该组出现概率p_occ{i}可以例如由车辆制造商在工厂中预定，并存储在计算机50的存储区中。

该组也可在车辆运行期间确定。接下来将描述在车辆寿命期间确定该组出现概率p_occ{i}的示例。

该示例包括四个步骤：初始化步骤E01，随后是选择步骤E02，随后是确定步骤E03，最后是调整步骤E04。

初始化步骤E01

在初始化步骤E01期间，定义值的三元组{i}的一组等可能的初始出现概率p_occ{i}，其中，驾驶员请求的扭矩分配的值TQ_req在作为发电机的电机40的具有负值的最小扭矩与以电动机模式运行的电机40和热力发动机20的最大扭矩和之间变化，热力发动机20的转速值N_th在每分钟0到6000转之间变化，车辆的速度值V_s在0和车辆的最大速度之间变化。

每个参数至少定义十个值。这样，值的三元组{i}的一组出现概率p_occ{i}包括至少一千个概率值。

降低步骤E02

在降低步骤E02期间，降低三元组{i}的每个出现概率p_occ{i}使得若在最大N次迭代期间值的三元组{i}没有被遇到和/或被测量到则它在这N次迭代后为零，其中N是自然数。这样，使得仅将最适合车辆的驾驶和/或驾驶员的值的三元组{i}纳入考虑，其中的值不代表车辆运行的三元组{i}具有非常低乃至于零的出现概率p_occ{i}。

确定步骤E03

在确定步骤E03期间，得到值的三元组{i}的一组降低后的出现概率p_occ{i}之和S_p，所述和S_p因此由下式定义：

【数学式6】

。

由于三元组{i}的该组出现概率p_occ{i}已被降低，因此和S_p小于1。

调整步骤E04

接下来，在调整步骤E04期间，调整其中的值最接近驾驶员请求的扭矩TQ_req、热力发动机20的转速N_th和车辆的速度V_s的当前值的三元组{i}的降低后的出现概率p_occ{i}，使得值的三元组{i}的该组降低后的出现概率p_occ{i}之和S_p等于1。为此，将值(1 – S_p)加到其中的值最接近驾驶员请求的扭矩TQ_req、热力发动机20的转速N_th和车辆的速度V_s的当前值的三元组{i}的出现概率p_occ{i}。

然后将该组出现概率p_occ{i}存储在计算机50的存储区中。

预备阶段PH1例如每秒重复一次。

例如，将介绍预备阶段PH1的实施示例，其中考虑一组四个三元组{i₁}、{i₂}、{i₃}、{i₄}，并且其中迭代次数N等于5。

在初始化步骤E01期间，等可能地初始化所有的出现概率p_occ{i}。由此可得：p_occ(i₁) = p_occ(i₂) = p_occ(i₃) = p_occ(i₄) = ¼ = 0.25。

在降低步骤E02期间，降低该组出现概率p_occ{i}中的值。由于考虑了四个三元组{i}，且N=5，因此降低值1/(4*5) = 0.05。由此可得：p_occ(i₁) = p_occ(i₂) = p_occ(i₃) = p_occ(i₄) = ¼ = 0.2。

在确定步骤E03期间，将该组出现概率p_occ{i}相加，得到：S_p = 0.2+0.2+0.2+0.2= 0.8。

最后，在调整步骤E04期间，例如，如果车辆的运行接近三元组{i₄}，则通过将三元组{i₄}的概率加上值(1-S_p)来调整三元组{i₄}的概率。因此得到，p_occ(i₄) = 0.2+(1-0.8)= 0.4。

如果重复降低步骤E02、确定步骤E03和调整步骤E04并且车辆的运行仍然接近三元组{i₄}，则三元组{i₁}、{i₂}、{i₃}的概率将逐渐降低到0，而三元组{i₄}的概率将趋于1。

迭代阶段PH2

所述方法的特征在于它包括迭代阶段PH2。

确定步骤E1

迭代阶段PH2包括确定步骤E1，确定每种充电p_ch{i}和放电p_dch{i}模式的一组激活概率。

这些组是基于在预备阶段PH1期间或由制造商确定的该组出现概率p_occ{i}以及成本值T_C{i}的预定表格确定的，每个预定表格对应于一种运行模式，并且每个成本值T_C{i}对应于一个值的三元组{i}，所述表格存储在存储区中。

作为回顾，成本T_C表示在电池30充电的情况下电池30存储一单位电能消耗的燃料量或在电池30放电的情况下电池30消耗一单位电能节省的燃料量，并且每个成本值T_c{i}可以定义如下：

【数学式7】

其中，ΔP_fuel{i}表示以下两个消耗之间的变化：一个消耗是，当电机40提供扭矩时提供扭矩的热力发动机20的燃料消耗，该扭矩根据驾驶员请求的扭矩TQ_req和要应用于电机40的扭矩TQ而被调整；另一个消耗是在电机40不提供扭矩而仅由热力发动机20提供驾驶员请求的扭矩TQ_req的情况下热力发动机20的消耗，

ΔP_bat{i}表示在电机40提供扭矩TQ{i}的运行模式和电机40不提供任何扭矩的运行模式之间电池30的功率变化。

在该示例中，充电模式p_ch{i}的该组激活概率是针对该组值的三元组{i}确定的。针对每种充电模式，用下式来确定针对一个三元组{i}的充电模式p_ch{i}的激活概率：

【数学式8】

其中，S_ch表示预定充电阈值，

T_c{i} < S_ch是成本值和预定充电阈值S_ch之间的比较。

所进行的比较是使得能够确定是否可针对该值的三元组{i}激活充电运行模式的条件。

针对每个给定的三元组{i}，如果满足该条件，则可激活充电运行模式，并且所述充电模式p_ch{i}的激活概率等于该三元组{i}的出现概率p_occ{i}。

否则，当成本值T_C{i}大于或等于充电成本阈值S_ch时，则这意味着电池30在放电模式或被动模式下运行，换言之，当没有任何电流在电池30中流动时。因此，充电运行模式不可激活，并且相关联的充电模式p_ch{i}的激活概率值被设置为零。

另一方面，放电模式p_dch{i}的该组激活概率是针对该组值的三元组{i}确定的。针对每种放电模式，用下式来确定针对一个三元组{i}的放电模式p_dch{i}的激活概率：

【数学式9】

其中，S_dch表示预定放电阈值，

T_c{i} > S_dch是成本值和预定放电阈值S_dch之间的比较。

所进行的比较是使得能够确定是否可针对该三元组{i}激活放电运行模式的条件。

针对每个给定的三元组{i}，如果满足该条件，则可激活放电运行模式，并且所述放电模式p_dch{i}的激活概率等于该三元组{i}的出现概率p_occ{i}。

否则，当成本值T_c{i}小于或等于放电成本阈值S_dch时，则这意味着电池30在充电模式或被动模式下运行，换言之，当没有任何电流在电池30中流动时。因此，放电运行模式不可激活，并且相关联的放电模式p_dch{i}的激活概率值被设置为零。

如果若干模式可激活，则将选择并保留一种模式，并且不可激活或未被选择的其他充电p_dch{i}和放电p_dch{i}模式的激活概率将设置为零。所选模式对应于针对所述三元组{i}被激活的概率最大的模式。

为此，如果所有可激活模式都是充电模式，则所选模式是成本Tc{i}最低的模式。

如果所有可激活模式都是放电模式，则所选模式是成本Tc{i}最高的模式。

最后，如果可激活的一些模式是充电模式，而其他模式是放电模式，则根据预定义的优先级顺序选择模式，预定义的优先级顺序可以向充电模式或放电模式给予优先级。

确定电机40的转速值的步骤

接下来，该方法包括确定电机40的一组转速值N_elec{i}的步骤，尤其是所述电机40的转子的转速，每个转速值N_elec{i}对应于一个值的三元组{i}。该组转速值N_elec{i}还对应于定义该组三元组{i}所使用的车辆的速度值V_s。

确定步骤E2

接下来，该方法包括确定步骤E2，针对所有模式，确定电机40的一组充电模式电功率P_elec ^CH{i}和一组放电模式电功率P_elec ^DCH{i}。

针对所保留的所选模式根据所确定的该组充电模式激活概率p_ch{i}、所确定的电机40的转速N_elec{i}以及扭矩值TQ{i}的预定表格来确定电机40的该组充电模式电功率P_elec ^CH{i}。作为回顾，不可激活的充电p_ch{i}或放电p_dch{i}模式的激活概率为零，因此相关联的电功率也为零。

根据下式来定义针对每个三元组{i}的电机40的该组充电模式电功率P_elec ^CH{i}：

【数学式10】

其中，(P_elec(TQ{i}, N_elec{i})表示针对一种运行模式的电机40的电功率。

针对所保留的所选模式根据每个放电模式的所确定的该组激活概率p_dch{i}、所确定的电机40的转速N_elec{i}以及扭矩值TQ{i}的预定表格来确定电机40的所述放电模式的该组电功率P_elec ^DCH{i}。

在该示例中，根据下式来定义针对每个三元组{i}的电机40的该组放电模式电功率P_elec ^DCH{i}：

【数学式11】

。

计算步骤E3

接下来，该方法包括计算步骤E3，基于电机40的该组充电模式电功率P_elec ^CH{i}、该组放电模式电功率P_elec ^DCH{i}和成本值T_C{i}的预定表格来计算燃料消耗降低指标B。

消耗降低指标B由下式定义：

【数学式12】

其中：mode = CH、DCH，并且表示电池30的充电运行模式或放电运行模式，

P_elec ^mode{i}表示电机40针对所考虑的运行模式并针对一三元组{i}消耗或产生的电功率，

【数学式13】

表示在采集持续时间内车辆的辅助设备在12V下消耗的来自蓄电池30的平均电功率，采集持续时间对应于在预备阶段执行的N次迭代，所述辅助设备如计算机、挡风玻璃刮水器马达、车窗升降器等的电源，

【数学式14】

表示蓄电池30使用的电功率，并且

【数学式15】

是条件，当不满足该条件时，使得能够拒绝使电池30可能放电的运行模式，

【数学式16】

表示因选择了要激活的一个或多个模式和三元组{i}而导致的预期燃料消耗变化。

表达式-P_elec ^mode{i}*T_C{i}中的负号使得能够表示燃料消耗降低。实际上，如果电功率P_elec ^mode{i}为正，则这意味着电能由电机40产生。为了产生该电能，电机40需要热力发动机20的附加扭矩。为了对电池30再充电，热力发动机20应提供所需的所述附加扭矩，并因此应消耗更多的燃料。这样，表达式P_elec ^mode{i}*T_C{i}表示燃料消耗增加。添加负号使得能够表示燃料消耗降低。

这样，迭代阶段PH2的每次迭代使得能够确定消耗降低指标b的值。每个迭代例如每秒执行一次。

确定阶段PH3

接下来，该方法包括确定阶段PH3，确定包括充电阈值S_ch和放电阈值S_dch的一对阈值。

在确定阶段PH3期间，从在迭代阶段PH2的计算步骤E3期间计算的消耗降低指标B的该组值中选择消耗降低指标B的最大值。

每对阈值S_ch、S_dch与一个消耗降低指标值B相关联。以此方式来确定最大化所计算的燃料消耗降低指标B的该对阈值S_ch、S_dch。

操控阶段PH4

该方法还包括操控阶段PH4，操控车辆的牵引链系1。

确定步骤

如果已执行了预备阶段PH1的调整步骤E04，则已经确定了驾驶员请求的扭矩TQ_req、热力发动机20的转速N_th和车辆的速度V_s的当前值。

否则，操控阶段PH4包括确定步骤，在该步骤期间，确定驾驶员请求的扭矩TQ_req的当前值，尤其是基于驾驶员在加速踏板上的动作；基于车轮R1、R2的旋转速度来确定车辆的速度V_s的当前值；并且基于能够测量热力发动机20的转速N_th的当前值的传感器来确定所述转速值N_th。

接下来，选择一个或多个可激活的运行模式。为此，所考虑的三元组{i}是这样的三元组：其包括在调整步骤E04期间或在操控阶段PH4的确定步骤期间预先确定的驾驶员请求的扭矩TQ_req、热力发动机20的转速N_th和车辆的速度V_s的当前值。可激活的充电运行模式对应于针对三元组{i} = (TQ_req, N_th, V_s)的成本T_C{i}低于所确定的充电阈值S_ch的充电运行模式。可激活的放电运行模式对应于针对三元组{i} = (TQ_req, N_th, V_s)的成本T_C{i}高于所确定的放电阈值S_dch的放电运行模式。

如果若干模式可激活，则选择一种模式。如段落[0097]至[0099]中描述的那样进行模式选择。

这样，所选模式使得能够知道选择和考虑成本值T_c{i}的哪个预定表格和扭矩值TQ{i}的哪个预定表格。

接下来，通过从针对所选模式的扭矩值TQ{i}的预定表格中选择对应于特定三元组{i}的要应用的扭矩TQ来确定要应用的扭矩TQ的值，所述特定三元组中的值最接近驾驶员请求的扭矩TQ_req、热力发动机20的转速N_th和车辆的速度V_s的当前值、同时优化成本T_c{i}。

对于并行混合动力运行模式，确定热力发动机20的扭矩TQ_th，使得热力发动机20的扭矩TQ_th和要应用于电机40的扭矩TQ之和等于驾驶员请求的扭矩TQ_req。

对于串行混合动力运行模式，热力发动机20的扭矩TQ_th是要应用于作为发电机运行的电机40的扭矩TQ的相反数。

操控步骤

操控阶段PH4包括操控步骤，操控电机40。为此，将针对所选运行模式的扭矩TQ{i}的表格的扭矩TQ应用于电机40。

然而，在没有任何模式可激活的情况下，没有任何扭矩设定值TQ被发送到电机40。

Claims

1.用于管理混合动力车辆的牵引链系（1）的计算机（50），混合动力车辆包括至少一个热力发动机（20）、至少一个电机（40）和至少一个电池（30），所述牵引链系（1）能够以多种模式运行，每种模式是电池（30）充电模式或电池（30）放电模式，所述计算机（50）的特征在于其被配置成：

a. 根据以下各项来确定所述模式的一组激活概率（p_ch{i}、p_dch{i}）：

i. 一组值的三元组（{i}）的一组预定的出现概率（p_occ{i}），所述三元组（{i}）包括驾驶员请求的扭矩（TQ_req）、车辆的热力发动机（20）的转速（N_th）和车辆的速度（V_s），

ii. 成本值（T_C{i}）的预定表格，所述成本（T_C）表示在电池（30）充电的情况下电池（30）存储一单位电能消耗的燃料量或在电池（30）放电的情况下电池（30）消耗一单位电能所节省的燃料量，

iii. 以及一对阈值，包括充电成本阈值和放电成本阈值，

b. 确定电机（40）的一组转速值（N_elec{i}），每个转速值（N_elec{i}）对应于一个三元组（{i}），

c. 针对每种模式，根据所确定的该组激活概率（p_ch{i}、p_dch{i}）、要应用于电机（40）的扭矩值（TQ{i}）的预定表格以及所确定的电机（40）的转速（N_elec{i}）来确定电机（40）的一组电功率（P_elec ^CH{i}、P_elec ^DCH{i}），

d. 基于所确定的该组电功率（P_elec ^CH{i}、P_elec ^DCH{i}）和成本值（T_C{i}）的表格来计算能量消耗降低指标（B），

e. 确定包括最大化所计算的能量消耗降低指标（B）的充电成本阈值（S_ch）和放电成本阈值（S_dch）的一对阈值（S_ch、S_dch），

f. 确定驾驶员请求的扭矩（TQ_req）、热力发动机（20）的转速值（N_th）和车辆的速度（V_s），

g. 基于所确定的驾驶员请求的扭矩（TQ_req）、所确定的热力发动机（20）的转速值（N_th）、所确定的车辆的速度（V_s）、所确定的该对阈值（S_ch、S_dch）、扭矩值（TQ{i}）的预定表格和成本值（T_C{i}）的预定表格来确定要应用于电机（40）的扭矩（TQ），

h. 基于所确定的要应用于电机（40）的扭矩（TQ）来操控电机（40）。

2.根据前一权利要求所述的计算机（50），被配置成确定一组出现概率（p_occ{i}），为此，该计算机（50）被配置成：

a. 定义值的三元组（{i}）的一组初始的出现概率（p_occ{i}），

b. 降低三元组（{i}）的每个出现概率（p_occ{i}）使得若在最大N次迭代期间值的三元组（{i}）没有被遇到和/或被测量到则它在这N次迭代后为零，其中N是自然数，

c. 确定所有三元组（{i}）的该组出现概率（p_occ{i}）之和（S_p），

d. 调整其中的值最接近驾驶员请求的扭矩（TQ_req）、热力发动机（20）的转速（N_th）和车辆的速度（V_s）的当前值的三元组（{i}）的出现概率（p_occ{i}），使得该组出现概率（p_occ{i}）之和（S_p）等于1。

3.混合动力车辆，其包括至少一个热力发动机（20）、至少一个电机（40）、至少一个电池（30）和根据前述权利要求中的任一项所述的计算机（50）。

4.用于管理混合动力车辆的牵引链系（1）的方法，混合动力车辆包括至少一个热力发动机（20）、至少一个电机（40）和至少一个电池（30），所述牵引链系（1）能够以多种模式运行，每种模式是电池（30）充电模式或电池（30）放电模式，所述方法由根据权利要求1或2中的一项所述的计算机（50）来实施，所述方法的特征在于其包括：

a. 迭代阶段（PH1），包括以下步骤：

i. 针对每种模式，根据以下各项来确定（E1）所述模式的一组激活概率（p_ch{i}、p_dch{i}）：

1）一组值的三元组的一组预定的出现概率（p_occ{i}），所述值的三元组包括驾驶员请求的扭矩（TQ_req）、车辆的热力发动机（20）的转速（N_th）和车辆的速度（V_s），

2）成本值（T_C{i}）的预定表格，所述成本（T_C）表示在电池（30）充电的情况下电池（30）存储一单位电能消耗的燃料量或在电池（30）放电的情况下电池（30）消耗一单位电能所节省的燃料量，

3）以及一对阈值（S_ch、S_dch），包括充电成本阈值（S_ch）和放电成本阈值（S_dch），

ii. 确定电机（40）的一组转速值（N_elec{i}），每个转速值（N_elec{i}）对应于一个三元组（{i}），

iii. 针对每种模式，根据所确定的该组激活概率（p_ch{i}、p_dch{i}）、要应用于电机（40）的扭矩值（TQ{i}）的预定表格以及所确定的电机（40）的转速（N_elec）来确定（E2）电机（40）的一组电功率（P_elec ^CH{i}、P_elec ^DCH{i}），

iv. 基于所确定的该组电功率（P_elec ^CH{i}、P_elec ^DCH{i}）和成本值（T_C{i}）的表格来计算（E3）能量消耗降低指标（B），

b. 确定阶段（PH3），确定包括最大化所计算的能量消耗降低指标（B）的充电成本阈值（S_ch）和放电成本阈值（S_dch）的一对阈值（S_ch、S_dch），

c. 操控阶段（PH4），包括以下步骤：

i. 确定驾驶员请求的扭矩（TQ_req）、热力发动机（20）的转速值（N_th）和车辆的速度（V_s），

ii. 基于所确定的驾驶员请求的扭矩（TQ_req）、所确定的热力发动机（20）的转速值（N_th）、所确定的车辆的速度（V_s）、所确定的该对阈值（S_ch、S_dch）、扭矩值（TQ{i}）的预定表格和成本值（T_C{i}）的预定表格来确定要应用于电机（40）的扭矩（TQ），

iii. 基于所确定的要应用于电机（40）的扭矩（TQ）来操控电机（40）。

5.根据前一权利要求所述的方法，其中，在确定充电模式的该组激活概率（p_ch{i}）的步骤期间，如果给定三元组（{i}）的成本值（T_C{i}）低于充电阈值（S_ch），则检测到所述充电模式。

6.根据权利要求4和5中的任一项所述的方法，其中，在确定放电模式的该组激活概率（p_dch{i}）的步骤期间，如果给定三元组（{i}）的成本值（T_C{i}）高于放电阈值（S_dch），则检测到所述放电模式。

7.根据权利要求4至6中的任一项所述的方法，包括使得能够确定一组出现概率（p_occ{i}）的预备阶段（PH1），包括：

a. 初始化步骤（E01），其中，定义值的三元组（{i}）的一组初始的出现概率（p_occ{i}），

b. 降低步骤（E02），其中，降低三元组（{i}）的每个出现概率（p_occ{i}）使得若在最大N次迭代期间值的三元组（{i}）没有被遇到和/或被测量到则它在这N次迭代后为零，其中N是自然数，

c. 确定步骤（E03），确定所有三元组（{i}）的该组出现概率（p_occ{i}）之和（S_p），

d. 调整步骤（E04），其中，调整其中的值最接近驾驶员请求的扭矩（TQ_req）、热力发动机（20）的转速（N_th）和车辆的速度（V_s）的当前值的三元组（{i}）的出现概率（p_occ{i}），使得该组出现概率（p_occ{i}）之和（S_p）等于1。

8.根据权利要求4至7中的一项所述的方法，其中，根据下式来定义能量消耗降低指标（B）：

【数学式17】

其中，mode = CH、DCH，并且表示电池（30）的充电运行模式或放电运行模式，

P_elec ^mode{i}表示电机（40）针对所考虑的运行模式并针对一三元组（{i}）消耗或产生的电功率，

【数学式18】

表示车辆的辅助设备在12V下消耗的来自蓄电池（30）的平均电功率，所述辅助设备如计算机、挡风玻璃刮水器马达、车窗升降器等的电源，

【数学式19】

表示蓄电池（30）使用的电功率，并且【数学式20】

是条件，当不满足该条件时，使得能够拒绝使电池（30）放电的运行模式，

【数学式21】

9.根据权利要求7所述的方法，其中，预备阶段（PH1）、迭代阶段（PH2）和确定阶段（PH3）每秒执行一次。

10.根据权利要求4至9中的任一项所述的方法，其中，操控阶段（PH4）每10毫秒重复一次。