CN114542706B - 一种基于多车协同的车辆挡位优化方法、装置及车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明属于车辆技术领域，公开了一种基于多车协同的车辆挡位优化方法、装置及车辆，基于多车协同的车辆挡位优化方法包括在多辆待优化车辆上预存发动机挡位决策MAP，在云端服务器上预存待优化车辆的发动机万有特性MAP及发动机挡位决策MAP，将万有特性MAP划分成若干网格；监测多辆待优化车辆的运行状态；分别计算各个网格内的所有稳态工况的累计油耗之和；分别计算各个网格内的所有稳态工况由当前决策挡位换挡至目标挡位后，各个网格内的所有稳态工况的预期累计油耗之和；确定各个网格对应的经济挡位。本发明的基于多车协同的车辆挡位优化方法，能够降低车辆出厂时挡位决策MAP的标定工作量。多辆待优化车辆同时进行数据采集，提高了优化效率。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种基于多车协同的车辆挡位优化方法、装置及车辆。
背景技术
近年来，汽车成为人们不可或缺的交通工具，然而汽车在带给人们交通便利的同时，也带来了巨大的能源消耗及污染物的排放。随着能源的日益紧张，节能减排和低碳生活已越来越受到重视，其中汽车的油耗与排放则成为城市最重要的燃油消耗与污染来源之一，如何降低车辆油耗成为了一个重大问题。当前自动挡车辆的挡位控制主要是通过整车踏板开度及车速查询挡位决策MAP得到当前决策挡位，同时加上坡度修正、环境修正得到最终挡位，然而每个车型都精确标定挡位决策MAP，工作量巨大；并且这种方法无法在线调整优化MAP数值，很难得到整车运行所需的最佳挡位。而如果将挡位决策MAP集成至ECU中，实时计算附近挡位的油耗，更新最低油耗挡位，则对运算能力要求很高，且容易产生干扰数据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多车协同的车辆挡位优化方法、装置及车辆，能够降低车辆出厂时挡位决策MAP的标定工作量，解决单一工况优化容易被干扰数据影响造成优化结果不准确的问题，对车辆运算能力的要求低，极大加快了数据采集过程，提高了优化效率。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于多车协同的车辆挡位优化方法，包括：
在配置相同的多辆待优化车辆上预存发动机挡位决策MAP，在云端服务器上预存所述待优化车辆的发动机万有特性MAP及所述发动机挡位决策MAP，将所述万有特性MAP划分成若干网格，所述挡位决策MAP包含各个所述网格的对应决策挡位；
监测所述多辆待优化车辆的运行状态，并将监测数据发送至所述云端服务器，所述云端服务器记录所述多辆待优化车辆的运行总时长；
监测所述多辆待优化车辆的运行状态包括如果所述待优化车辆发动机当前稳态工况满足边界条件，则记录所述待优化车辆的发动机当前稳态工况的转速、扭矩及持续时间；
所述云端服务器根据所述待优化车辆的发动机当前稳态工况的转速和扭矩确定所述待优化车辆的发动机当前稳态工况对应的所述网格；
所述运行总时长达到预设时间时，根据各个所述稳态工况的转速、扭矩及持续时间，以及所述发动机万有特性MAP，分别计算各个所述网格内的所有所述稳态工况的累计油耗之和；
根据所述万有特性MAP、所述发动机挡位决策MAP、各个所述稳态工况的转速、扭矩以及持续时间，分别计算各个所述网格内的所有稳态工况由当前决策挡位换挡至目标挡位后，各个所述网格内的所有所述稳态工况的预期累计油耗之和；
根据各个所述网格的所述累计油耗之和以及各个所述网格的预期累计油耗之和，确定各个所述网格对应的经济挡位，将所述云端服务器预存的所述发动机挡位决策MAP中各个所述网格的对应决策挡位替换为所述经济挡位；
如果所述待优化车辆状态满足挡位决策MAP更新条件，则将所述待优化车辆上预存的所述发动机挡位决策MAP中各个所述网格的对应决策挡位替换为所述经济挡位。
作为优选，所述目标挡位为所述网格当前的对应决策挡位的相邻挡位。
作为优选，所述分别计算各个所述网格内的所有所述稳态工况的累计油耗之和包括：
根据各个所述稳态工况的转速、扭矩及所述万有特性MAP，查询各个所述稳态工况的油耗；
根据各个所述稳态工况的油耗和持续时间，计算各个所述稳态工况的累计油耗；
根据各个所述稳态工况的累计油耗，分别计算各个所述网格内的所有所述稳态工况的累计油耗之和。
作为优选，所述分别计算各个所述网格内的所有稳态工况由当前决策挡位换挡至目标挡位后，各个所述网格内的所有所述稳态工况的预期累计油耗之和包括：
根据各个所述稳态工况的转速和扭矩，计算各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期转速和预期扭矩；
根据所述预期转速、所述预期扭矩及所述万有特性MAP，查询各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期油耗；
根据各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期油耗和各个所述稳态工况的持续时间，计算各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期累计油耗；
根据各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期累积油耗，分别计算各个所述网格内的所有所述稳态工况的预期累计油耗之和。
作为优选，所述边界条件包括发动机润滑油温度低于限值。
作为优选，所述挡位决策MAP更新条件为确定各个所述网格对应的经济挡位后所述待优化车辆的车速第一次为零。
作为优选，还包括所述多辆待优化车辆上预存的所述发动机挡位决策MAP均更新完毕后，云端服务器将所述运行总时长清零，重新记录所述多辆待优化车辆的运行总时长。
作为优选，所述运行总时长不小于30天。
一种基于多车协同的车辆挡位优化装置，使用上述任一项所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法对车辆挡位进行优化。
一种车辆，使用上述任一项所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法对车辆挡位进行优化。
本发明的有益效果：
本发明的基于多车协同的车辆挡位优化方法，在车辆使用过程中对挡位决策MAP进行优化，能够降低车辆出厂时挡位决策MAP的标定工作量。以网格内的各个稳态工况的累计油耗之和为优化条件，解决单一工况优化容易被干扰数据影响造成优化结果不准确的问题。主要计算过程在云端处理器中进行，极大降低了对车辆运算能力的要求。并且通过配置相同的多辆待优化车辆同时进行数据采集，并且共享优化数据，极大加快了数据采集过程，提高了优化效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于多车协同的车辆挡位优化方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的各个稳态工况在万有特性MAP中的分布示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本实施例的描述中，术语“上”、“下”、“右”、等方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述和简化操作，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅仅用于在描述上加以区分，并没有特殊的含义。
如图1所示，本实施例提供一种基于多车协同的车辆挡位优化方法，包括：
在多辆待优化车辆上预存发动机挡位决策MAP，在云端服务器上预存待优化车辆的发动机万有特性MAP及发动机挡位决策MAP，将万有特性MAP划分成若干网格，挡位决策MAP包含各个网格的对应决策挡位，具体地，在本实施例中，万有特性MAP划分成M行N列的矩形网格，划分后的网格如图2所示，M和N的具体值可根据需要选择，本实施例中M值取4，N值取5；
监测多辆待优化车辆的运行状态，并将监测数据发送至云端服务器，云端服务器记录多辆待优化车辆的运行总时长；
监测多辆待优化车辆的运行状态包括如果待优化车辆发动机当前稳态工况满足边界条件，则记录待优化车辆的发动机当前稳态工况的转速、扭矩及持续时间，稳态工况和瞬态工况是描述发动机所处工况的两个常用概念，其中稳态工况下发动机的转速和扭矩在一段时间内不发生变化，万有特性是在稳态工况下测量得到，因此本实施例中记录的均是发动机处于稳态工况的数据；
云端服务器根据待优化车辆的发动机当前稳态工况的转速和扭矩确定待优化车辆的发动机当前稳态工况对应的网格；
运行总时长达到预设时间时，根据各个稳态工况的转速、扭矩及持续时间，以及发动机万有特性MAP，分别计算各个网格内的所有稳态工况的累计油耗之和；
根据万有特性MAP、发动机挡位决策MAP、各个稳态工况的转速、扭矩以及持续时间，分别计算各个网格内的所有稳态工况由当前决策挡位换挡至目标挡位后，各个网格内的所有稳态工况的预期累计油耗之和，具体地，在本实施例中，多辆待优化车辆的运行总时间达到预设时间时，各个稳态工况在万有特性MAP中的分布如图2所示，图中的一个圆点即代表一个稳态工况；
根据各个网格的累计油耗之和以及各个网格的预期累计油耗之和，确定各个网格对应的经济挡位，将云端服务器预存的发动机挡位决策MAP中各个网格的对应决策挡位替换为经济挡位；
如果待优化车辆状态满足挡位决策MAP更新条件，则将待优化车辆上预存的发动机挡位决策MAP中各个网格的对应决策挡位替换为经济挡位。
发动机控制所用的MAP是一种二维插值图，可以通过两个输入及内部数据插值得到所需输出，是一种发动机常用控制算法，而本实施例中的发动机万有特性MAP是基于发动机转速和扭矩的油耗特性MAP，可以根据发动机转速和扭矩判断发动机油耗。挡位决策MAP是基于发动机转速和扭矩的确定发动机挡位的MAP，可以根据当前车辆发动机的转速和扭矩确定发动机的挡位，本实施例中万有特性MAP的每个网格内的所有点均对应同一个决策挡位。
本实施例提供的基于多车协同的车辆挡位优化方法，在车辆使用过程中对挡位决策MAP进行优化，能够降低车辆出厂时挡位决策MAP的标定工作量。以网格内的各个稳态工况的累计油耗之和为优化条件，解决单一工况优化容易被干扰数据影响造成优化结果不准确的问题。主要计算过程在云端处理器中进行，极大降低了对车辆运算能力的要求。并且通过配置相同的多辆待优化车辆同时进行数据采集，并且共享优化数据，极大加快了数据采集过程，提高了优化效率。
可选地，目标挡位为网格当前的对应决策挡位的相邻挡位，也即是网格当前的对应决策挡位升一档的挡位和降一档的挡位。
可选地，分别计算各个网格内的所有稳态工况的累计油耗之和包括：
根据各个稳态工况的转速、扭矩及万有特性MAP，查询各个稳态工况的油耗，已知转速、扭矩可以通过发动机万有特性MAP查询到对应的油耗；
根据各个稳态工况的油耗和持续时间，计算各个稳态工况的累计油耗，具体地，油耗乘以持续时间即可得到累计油耗；
根据各个稳态工况的累计油耗，分别计算各个网格内的所有稳态工况的累计油耗之和，具体地，将每个网格内的所有稳态工况的累计油耗累加，即可得到各个网格内的所有稳态工况的累计油耗之和。例如计算某一网格内的所有稳态工况的累计油耗之和，根据记录的各个稳态工况的转速和扭矩，统计出这些稳态工况中，位于该网格内的稳态工况有哪些，将这些稳态工况的累计油耗累加，即可得到该网格所有稳态工况的累计油耗之和。
可选地，分别计算各个网格内的所有稳态工况由当前决策挡位换挡至目标挡位后，各个网格内的所有稳态工况的预期累计油耗之和包括：
根据各个稳态工况的转速和扭矩，计算各个稳态工况换挡至目标挡位后的预期转速和预期扭矩，通过各个稳态工况的转速和扭矩可以对应找到该稳态工况的万有特性MAP网格，根据挡位决策MAP可以确定该网格的对应决策挡位，对应决策挡位也即是该稳态工况当时的实际挡位，已知稳态工况的转速、扭矩和挡位，根据等功率远离，可以计算换挡至目标挡位后的预期转速和预期扭矩，具体计算方法为本领域的公知常识，这里不再具体介绍；
根据预期转速、预期扭矩及万有特性MAP，查询各个稳态工况换挡至目标挡位后的预期油耗；
根据各个稳态工况换挡至目标挡位后的预期油耗和各个稳态工况的持续时间，计算各个稳态工况换挡至目标挡位后的预期累计油耗，具体地，预期油耗乘以持续时间，即为预期累计油耗；
根据各个稳态工况换挡至目标挡位后的预期累积油耗，分别计算各个网格内的所有稳态工况的预期累计油耗之和。
可选地，边界条件包括发动机润滑油温度低于限值。发动机润滑油温度过高，说明发动机处于异常状态，此状态下的数据对油耗的优化不具有参考意义，因此发动机润滑油温度过高时，不需要记录发动机当前的转速、扭矩和持续时间。
可选地，如图1所示，确定各个网格对应的经济挡位后还包括如果车辆状态满足挡位决策MAP更新条件，则将各个网格对应的经济挡位作为网格新的对应决策挡位，从而使车辆更加省油。
可选地，挡位决策MAP更新条件为确定各个网格对应的经济挡位后待优化车辆的车速第一次为零。在车辆车速为零时进行挡位决策MAP更新，能够避免挡位决策MAP更新对车辆的行驶造成干扰而引发事故的危险。
可选地，本实施例提供的基于多车协同的车辆挡位优化方法还包括多辆待优化车辆上预存的发动机挡位决策MAP均更新完毕后，云端服务器将运行总时长清零，重新记录多辆待优化车辆的运行总时长，从而进一步对挡位决策MAP进行优化。
可选地，预设时间不小于30天。从而实现长周期在线修正，避免频繁进行挡位决策MAP修正带来驾驶体验的恶化，并且提高挡位决策MAP修正的准确性。具体地，在本实施例中，预设时间为30天，避免预设时间过长导致挡位决策MAP优化不及时造成油料浪费。
本实施例还提供一种基于多车协同的车辆挡位优化装置，使用上述的基于多车协同的车辆挡位优化方法对车辆挡位进行优化。
本实施例还提供一种车辆，车辆的ECU中预存有发动机万有特性MAP和发动机挡位决策MAP，车辆的ECU能够接收车辆状态的监测数据，并且使用上述的基于多车协同的车辆挡位优化方法对车辆挡位进行优化。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为了清楚说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多车协同的车辆挡位优化方法，其特征在于，包括：
在配置相同的多辆待优化车辆上预存发动机挡位决策MAP，在云端服务器上预存所述待优化车辆的发动机万有特性MAP及所述发动机挡位决策MAP，将所述万有特性MAP划分成若干网格，所述挡位决策MAP包含各个所述网格的对应决策挡位；
监测所述多辆待优化车辆的运行状态，并将监测数据发送至所述云端服务器，所述云端服务器记录所述多辆待优化车辆的运行总时长；
监测所述多辆待优化车辆的运行状态包括如果所述待优化车辆发动机当前稳态工况满足边界条件，则记录所述待优化车辆的发动机当前稳态工况的转速、扭矩及持续时间；
所述云端服务器根据所述待优化车辆的发动机当前稳态工况的转速和扭矩确定所述待优化车辆的发动机当前稳态工况对应的所述网格；
所述运行总时长达到预设时间时，根据各个所述稳态工况的转速、扭矩及持续时间，以及所述发动机万有特性MAP，分别计算各个所述网格内的所有所述稳态工况的累计油耗之和；
根据所述万有特性MAP、所述发动机挡位决策MAP、各个所述稳态工况的转速、扭矩以及持续时间，分别计算各个所述网格内的所有稳态工况由当前决策挡位换挡至目标挡位后，各个所述网格内的所有所述稳态工况的预期累计油耗之和；
根据各个所述网格的所述累计油耗之和以及各个所述网格的预期累计油耗之和，确定各个所述网格对应的经济挡位，将所述云端服务器预存的所述发动机挡位决策MAP中各个所述网格的对应决策挡位替换为所述经济挡位；
如果所述待优化车辆状态满足挡位决策MAP更新条件，则将所述待优化车辆上预存的所述发动机挡位决策MAP中各个所述网格的对应决策挡位替换为所述经济挡位。
2.根据权利要求1所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法，其特征在于，所述目标挡位为所述网格当前的对应决策挡位的相邻挡位。
3.根据权利要求1所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法，其特征在于，所述分别计算各个所述网格内的所有所述稳态工况的累计油耗之和包括：
根据各个所述稳态工况的转速、扭矩及所述万有特性MAP，查询各个所述稳态工况的油耗；
根据各个所述稳态工况的油耗和持续时间，计算各个所述稳态工况的累计油耗；
根据各个所述稳态工况的累计油耗，分别计算各个所述网格内的所有所述稳态工况的累计油耗之和。
4.根据权利要求1所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法，其特征在于，所述分别计算各个所述网格内的所有稳态工况由当前决策挡位换挡至目标挡位后，各个所述网格内的所有所述稳态工况的预期累计油耗之和包括：
根据各个所述稳态工况的转速和扭矩，计算各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期转速和预期扭矩；
根据所述预期转速、所述预期扭矩及所述万有特性MAP，查询各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期油耗；
根据各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期油耗和各个所述稳态工况的持续时间，计算各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期累计油耗；
根据各个所述稳态工况换挡至目标挡位后的预期累积油耗，分别计算各个所述网格内的所有所述稳态工况的预期累计油耗之和。
5.根据权利要求1所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法，其特征在于，所述边界条件包括发动机润滑油温度低于限值。
6.根据权利要求1所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法，其特征在于，所述挡位决策MAP更新条件为确定各个所述网格对应的经济挡位后所述待优化车辆的车速第一次为零。
7.根据权利要求1所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法，其特征在于，还包括所述多辆待优化车辆上预存的所述发动机挡位决策MAP均更新完毕后，云端服务器将所述运行总时长清零，重新记录所述多辆待优化车辆的运行总时长。
8.根据权利要求1所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法，其特征在于，所述运行总时长不小于30天。
9.一种基于多车协同的车辆挡位优化装置，其特征在于，使用权利要求1-8任一项所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法对车辆挡位进行优化。
10.一种车辆，其特征在于，使用权利要求1-8任一项所述的基于多车协同的车辆挡位优化方法对车辆挡位进行优化。
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