CN114725543A - 一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统 - Google Patents

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CN114725543A CN202210306157.1A CN202210306157A CN114725543A CN 114725543 A CN114725543 A CN 114725543A CN 202210306157 A CN202210306157 A CN 202210306157A CN 114725543 A CN114725543 A CN 114725543A
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Abstract

本发明公开了一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其包括步骤：100：采集用于驾驶员意图识别的特征信号；200：采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以输出量化的驾驶员意图；300：根据识别的驾驶员意图获得车辆的转矩和电机的功率的修正系数，由修正系数和车辆的稳态基本转矩和电机基本功率，预测车辆的扭矩需求和电机的功率需求；400：根据电机的功率需求，预测未来动力电池的功率需求；500：由未来动力电池的功率需求，预测动力电池的发热功率，并且根据发热功率计算出动力电池在未来某个时刻的最高温度Tmax；600：若Tmax大于设定的阈值温度，则提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内。

Description

一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统
技术领域
本发明涉及一种电池管理方法及系统，尤其涉及一种电池热管理方法及系统。
背景技术
近年来，随着国家大力推行新能源汽车，新能源电动汽车的发展也开始逐步受到了人们的广泛关注，而作为动力电池作为电动汽车的心脏更是电动汽车研究的重点。
在电动汽车中，由于动力电池系统所处环境及自身温度直接影响其正常运行、循环寿命、充电可接受性、输出功率、可用能量、安全性和可靠性。因此，为了确保电动汽车中的动力电池系统达到最佳的性能和寿命，需要引入热管理系统对电池进行低温加热、高温散热，从而实现电池组温度均匀化，保证电池工作在适宜的温度范围内，降低电池性能衰减速度并消除相关的潜在安全风险。
通过热管理系统对动力电池的温度进行调节和控制，能够使动力电池在运行过程中始终保持在合适的温度范围内(一般控制在20～30℃最佳)，其对于提高动力电池系统的性能和效率，延长其使用寿命，降低车辆的成本，保障电动汽车的使用安全等方面都具有着十分重要的现实意义。
在当前现有技术中，已经设计有动力电池热管理系统，现有动力电池热管理系统的控制策略可以参阅下述图1，其一般采用阶梯控制的方法，通过采集到的电池温度和温差与预先设定好的温度阈值和温差阈值进行比较，调节动力电池的温度，对电池进行热管理。
如图1所示，这种现有动力电池热管理系统的控制策略具体可以包括流程S201-S212，其具体实现过程为：
利用BMS实时检测电池系统内部各个采集点的温度T1，T2……Tn和温差△T＝Tmax-Tmin，其中，Tmax为采集的最大温度，Tmin为采集的最小温度。
当判断Tmax＞设定的温度阈值Ta(一般设置为35℃)和/或max△T＞设定的温差阈值△Ta(一般设置为5℃)，则控制电子水泵开启挡位I，此时冷却水流量一般为10L/min。电子水泵开启挡位I后，继续监测电池系统内部最大温度Tmax和温差△T，若判断Max△T＜△Ta且Tmax≤Ta，则关闭电子水泵，动力电池热管理控制策略流程结束。
当判断Tmax＞设定的温度阈值Tb(一般设置为40℃)和/或判断max△T＞设定的温差阈值△Tb(一般设置为8℃)，则控制电子水泵开启挡位II，此时冷却水流量一般为20L/min。电子水泵开启挡位II后，继续监测电池系统内部最大温度和温差，若进一步判断△Ta＜max△T＜△Tb同时Ta＜Tmax＜Tb，则控制电子水泵开启挡位I。电子水泵开启挡位I后，继续监测电池系统内部最大Tmax和温差△T，若判断Max△T＜△Ta且Tmax≤Ta，则关闭电子水泵，动力电池热管理控制策略流程结束。
在现有的这种动力电池热管理系统中，在加热需求下，PTC水加热器能够收到来自BMS电池系统的加热需求，以对水进行加热并对进入电池系统的入水口温度进行控制，同时电子水泵对进入电池系统的水流量进行控制，高温水通过铝流道板对电芯模组进行换热，直到达到设定的温度要求。在冷却需求下，开启整车空调和电子水泵，通过电子水泵对电池系统进水口流量进行控制，冷却水同样也是通过铝流道板对电池模组进行换热，直到电池温度达到设定的温度要求。
然而，然而研究发现，当前现有所使用的动力电池热管理系统仍然存在着以下几点缺陷：
(1)当前所使用的动力电池热管理策略具有滞后性。在电池系统冷却时，通常都是根据BMS电池系统采集到的温度信号以及温差信号，再与预先在BMS软件里设置好的温度阈值和温差阈值进行比较，BMS软件将比较结果反馈给电子泵，而后电子泵输出特定的流量对电池系统进行冷却。在这个过程中，没有考虑到从BMS电池系统采集到的温度和温差信号到冷却液进入电池系统开始工作的滞后性，如果整车在到达冷却温度阈值后继续进行非常恶劣的驾驶工况，电池系统内部电芯温度以及温差会持续增高，初始冷却效果会大打折扣。
(2)当前所使用的动力热管理策略没有考虑驾驶员驾驶习惯、行驶路况、当前车速等外界环境对电池系统的影响，其热管理策略是依据单一的电池内部温度和温差而设定，并不能提前预测整车的冷却功率需求，在某些工况下按照当前设定的热管理策略电池系统很容易过温而限功率，影响驾驶体验。当电池温度过高时，不仅会加速电池寿命的衰减，还会导致对冷却功率需求的增加，增加整车能耗。
基于此，为了克服以上问题，发明人期望获得一种能够提前预测电池系统冷却功率需求，并能够根据驾驶员行为习惯、路况分析、当前车速等外部环境自适应自调节冷却功率需求的动力电池热管理方法。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，该动力电池热管理方法能够对驾驶员意图进行识别，并提前预测电池系统冷却功率需求，进而提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内。
不同于现有技术，该动力电池热管理方法不仅能够提前预测电池系统冷却功率需求，其还能够根据驾驶员行为习惯、路况分析、当前车速等外部环境自适应自调节冷却功率需求。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其包括步骤：
100：采集用于驾驶员意图识别的特征信号；
200：采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以输出量化的驾驶员意图；
300：根据识别的驾驶员意图获得车辆的转矩和电机的功率的修正系数K，根据修正系数K和车辆的稳态基本转矩T0和电机基本功率P0，预测车辆的扭矩需求Treq＝KT0和电机的功率需求Preq＝KP0；
400：根据电机的功率需求，预测未来动力电池的功率需求PBattery；
500：基于未来动力电池的功率需求，预测动力电池的发热功率，并且根据发热功率计算出动力电池在未来某个时刻的最高温度Tmax；
600：如果Tmax大于设定的阈值温度，则提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内。
在本发明上述技术方案中，本发明设计了一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其通过采用模糊控制方法可以对实现对驾驶员意图的识别，并根据识别的驾驶员意图，预测未来动力电池的发热功率，进而提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内。
进一步地，在本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法中，所述特征信号包括：加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速、道路工况和外部环境温度、制动踏板开度、制动踏板变化率。
进一步地，在本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法中，所述驾驶员意图包括加速意图w和制动意图u。
进一步地，在本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法中，其中加速意图w范围为[1,1.3]，其模糊子集为{平缓加速、较平缓加速、一般加速、较紧急加速和紧急加速}；并且/或者制动意图u范围为[1,1.2]，其模糊子集为{平缓减速、较平缓减速、一般减速、较紧急减速和紧急减速}。
进一步地，在本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法中，在步骤300中，修正系数K通过反模糊化量化获得。
进一步地，在本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法中，在步骤300中，采用重心法进行反模糊化量化。
进一步地，在本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法中，在步骤400中，基于下述公式预测未来动力电池的功率需求PBattery：
PBattery＝Preq/η
η＝f(Tc,C,soc)
Figure BDA0003565221740000041
其中η表示充放电效率，Tc表示环境温度，C表示动力电池放电倍率，soc表示动力电池的荷电状态，η1表示整车充电效率，η2表示整车放电效率。
进一步地，在本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法中，在步骤500中，基于下述公式预测动力电池的发热功率QBattery：
QBattery＝I2R-ITδ
I＝PBattery/U_soc
R＝f(soc,T)
δ＝g(soc,T)＝dUsoc/dT
其中，I为充放电电流；R为动力电池内阻；T为动力电池温度；δ为动力电池的熵热系数，U_soc表示开路电压；
基于下述公式计算动力电池在未来某个时刻的最高温度Tmax：
QBattery*tn＝CBatterymBattery(Tn-T)
Figure BDA0003565221740000051
其中，CBattery为动力电池的比热容；mBattery为动力电池的质量；K1为根据外部环境温度和道路工况预测制定的修订系数；Tn为预测的未来某时刻的动力电池温度；tn为动力电池持续充放电时间。
进一步地，在本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法中，步骤600包括：如果Tmax大于设定的阈值温度，则：
601：根据动力电池的发热功率QBattery，估算需求的冷却液流量qcooling：
QCooling＝λQBattery＝Ccoolingρcoolingqcooling(Toutlet-Tinlet)
其中，QCooling为冷却系统总的散热功率；λ为热量损耗系数，其取值范围为1.1～1.3；Ccooling为冷却液体的比热容；ρcooling为冷却液的密度；Toutlet为冷却液出口温度；Tinlet为冷却液进口温度；Toutlet-Tinlet为冷却液的温升；
602：开启冷却电子水泵，调整电子水泵PWM占空比，以实现需求的冷却液流量qcooling；
603：实时监测动力电池的温度T，并实时更新Tmax。
相应地，本发明另一目的在于提供一种新的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理系统，该动力电池热管理系统可以用于实施本发明上述的动力电池热管理方法。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理系统，其包括：
采集装置，其采集用于驾驶员意图识别的特征信号，所述述特征信号包括：加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速、外部环境温度和道路工况、制动踏板开度、制动踏板变化率；
加速模糊意图控制器，其采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以基于输入的加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速，输出量化的加速意图；
制动模糊意图控制器，其采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以基于输入的当前车速、制动踏板开度、制动踏板变化率，输出量化的制动意图；
动力电池和电池管理系统，电池管理系统获取动力电池的状态；
冷却电子水泵；
整车控制器，其被设置为：
根据加速意图和制动意图获得车辆的转矩和电机的功率的修正系数K，根据修正系数K和车辆的稳态基本转矩T0和电机基本功率P0，预测车辆的扭矩需求Treq＝KT0和电机的功率需求Preq＝KP0；
根据电机的功率需求，预测未来动力电池的功率需求PBattery；
基于未来动力电池的功率需求，预测动力电池的发热功率，并且根据发热功率计算出动力电池在未来某个时刻的最高温度Tmax；
如果Tmax大于设定的阈值温度，则通过控制冷却电子水泵提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内；
电池管理系统实时监测动力电池的温度T，并实时更新Tmax。
相较于现有技术，本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统具有如下所述的优点和有益效果：
(1)本发明的动力电池热管理方法利用了模糊识别算法实时识别驾驶员意图，其不仅能够为后续的整车扭矩和功率需求提供判断依据，还能进一步地为后续冷却策略的制定和实施提供判断依据。
(2)由于电动汽车智能化、网联化水平的提高，本发明的动力电池热管理方法不仅考虑了驾驶员意图对冷却策略的影响，其同时也考虑到了实时导航技术以及大数据技术的应用。在一些优选的实施方式中，基于预测某个时间段内的整车姿态、行驶情况，根据电池的发热模型，电池系统冷却模型，可以制定最佳的热管理控制策略。
(3)采用本发明所设计的这种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统，能够提前对动力电池进行冷却，可以使动力电池始终工作在最佳的工作温度范围，从而大大提高了动力电池的使用寿命。
(4)采用本发明所设计的这种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统，能够有效提升电池的安全性，避免了因动力电池温度过高所导致的电池系统热失控问题。
(5)采用本发明所设计的这种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统，能够进一步提升整车的驾驶性能和驾驶灵活性，避免了因电池温度过高而导致的整车功率受限情况发生，提高了驾驶体验和驾驶乐趣。
(6)采用本发明所设计的这种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统，能够进一步降低电池热管理的能耗，由于提前识别到过温需求，其能够以相对较小流量的冷却水和冷却功率进行冷却，且其所采用的冷却功率和冷却流量可以实时反馈，以进行自适应调节。
附图说明
图1示意性地显示了当前现有动力电池热管理系统的控制策略流程图
图2示意性地显示了本发明所述的动力电池热管理系统在一种实施方式下基于驾驶员意图识别整车控制策略的架构简图。
图3为本发明所述的动力电池热管理方法在一种实施方式下的控制策略流程图。
图4为图3所示的动力电池热管理方法针对驾驶员意图进行识别的流程图。
图5示意性地显示了车速v在一种实施方式下在加速意图识别中建立的隶属度函数。
图6示意性地显示了加速踏板开度α在一种实施方式下建立的隶属度函数。
图7示意性地显示了加速踏板开度变化率dα/dt在一种实施方式下建立的隶属度函数。
图8示意性地显示了驾驶员加速意图w在一种实施方式下建立的隶属度函数。
图9示意性地显示了车速v在一种实施方式下在制动意图识别中建立的隶属度函数。
图10示意性地显示了制动踏板开度β在一种实施方式下建立的隶属度函数。
图11示意性地显示了制动踏板开度变化率dβ/dt在一种实施方式下建立的隶属度函数。
图12示意性地显示了驾驶员制动意图u在一种实施方式下建立的隶属度函数。
具体实施方式
下面将结合说明书附图和具体的实施例对本发明所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统做进一步的解释和说明，然而该解释和说明并不对本发明的技术方案构成不当限定。
图2示意性地显示了本发明所述的动力电池热管理系统在一种实施方式下基于驾驶员意图识别整车控制策略的架构简图。
本发明设计了一种新的动力电池热管理系统，其具体包括有：采集装置、整车控制器、加速模糊意图控制器、制动模糊意图控制器、动力电池、电池管理系统和冷却电子水泵。
如图2所示，在本实施方式中，这种动力电池热管理系统在具体实施时，可以具体包括：驾驶员意图识别过程，整车控制策略实施过程以及控制电机、动力电池、冷却电子水泵和减速器等执行机构实现动力电池热管理的这三个大的流程。
在本发明的这种动力电池热管理系统中，电池管理系统能够实时获取动力电池的当前状态，例如：SOC、温度、内阻。而采集装置能够采集：加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速、外部环境温度和道路工况、制动踏板开度以及制动踏板变化率这些特征信号。
在驾驶员意图识别过程中，根据车辆行进过程中运行状态的不同，本发明将驾驶员意图分为两类意图，即：加速意图和制动意图。
在本发明所设计的这种动力电池热管理系统中，加速模糊意图控制器能够采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以基于采集输入的加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速，输出量化的加速意图。
而制动模糊意图控制器则能够采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以基于输入的当前车速、制动踏板开度、制动踏板变化率，输出量化的制动意图。
在完成上述驾驶员意图识别过程后，整车控制器能够根据不同的驾驶员意图，以实施不同的整车控制策略。在此过程中，整车控制器能够根据识别到的驾驶员意图，提前预测电机的扭矩需求Treq和车辆的功率需求Preq，然后根据动力电池与电机功率匹配关系，推算出未来动力电池的功率需求PBattery。
基于求得的未来动力电池的功率需求PBattery，参考电池管理系统实时获取的动力电池当前状态，可进一步推算电池系统的发热功率。并且，根据发热功率，能够计算出动力电池系统的温升以及未来某个时刻的最高温度Tmax。
如果Tmax大于设定的阈值温度，则整车控制器输出对应的整车控制策略，以使电池热管理系统提前开启冷却电子水泵对动力电池进行提前冷却，保证动力电池始终工作在最佳温度范围，大大提高动力电池的循环寿命。
需要说明的是，在本发明中，在计算Tmax时，发明人考虑到了道路工况以及外部环境温度对动力电池的发热量影响，其通过采集的道路环境(包括道路工况以及外部环境温度)，可以制定对应的修正系数K1，并在在预测Tmax时，引入了获得的修正系数K1进行修正。
由此，采用本发明的这种动力电池热管理系统不仅能够对动力电池温度进行控制，还能够保证整车持续的功率输出，避免出现因动力电池系统温度过高而导致限功率的情况发生，延长动力电池使用寿命。
例如：以纯电动三元电芯为例，试验结果表明，其在25℃常温下循环寿命可达到2000次循环，100％充放电深度循环，衰减至80％SOH；而在45℃高温下循环寿命只有1000次循环，100％充放电深度循环，衰减至80％SOH。
在本发明中，采用图2所示的动力电池热管理系统对动力电池的温度进行热管理控制的具体过程被发明人设计成了一种新的动力电池热管理方法，该动力电池热管理基于上述系统进行实施，其具体控制策略流程可以参阅下述图3。
图3为本发明所述的动力电池热管理方法在一种实施方式下的控制策略流程图。
如图3所示，在本实施方式中，本发明所述的动力电池热管理方法对动力电池的控制流程可以具体包括以下S101-S116：
S101：基于驾驶员意图识别的动力电池热管理控制策略流程启动。
S102：整车控制器实时检测整车车速v；加速踏板开度α、加速踏板开度变化率dα/dt；制动踏板开度β、制动踏板开度变化率dβ/dt这些用于驾驶员意图识别的特征信号，并将信号反馈至S103。
S103：根据S102的特征信号，进行稳态基本转矩和基本功率计算，以获得整车基本转矩T0和整车基本功率P0。
整车基本转矩T0与加速踏板开度α和车速v以及采集的外部环境温度Tc相关，其可以通过制定基本扭矩MAP表计算得出：
T0＝f(α，v，Tc)
P0＝f(T0，v，Tc)
这种计算获得T0和P0手段，属于现有技术中已知的内容，此处不再赘述。
S104：根据S102的特征信号，采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以输出量化的驾驶员意图(即加速意图w和减速意图u)：
w＝fuzzy(α，dα/dt，v)
u＝fuzzy(β，dβ/dt，v)
在本发明中，加速意图w可以通过加速踏板开度α、加速踏板变化率dα/dt和车速v作为识别参数来辨识。而制动意图u可以根据制动踏板开度β、制动踏板变化率dβ/dt和车速v作为识别参数来识别。
S105：基于采集的道路环境，对整车外部环境温度以及实时道路工况进行预测。
在动力电池实际应用时，发明人研究发现不同的外部环境以及实时的持续整车工况对动力电池冷却需求大小以及迫切性具有很大的差异性。
例如：在高速公路工况下，整车持续高温高速路况行驶时，动力电池输出功率较大，发热量较大，电池系统很容易到达预设的温度阈值，为了保证电池的安全性和动力输出的持续性避免因过温而限制功率输出，同时也为了更好的维持动力电池的使用寿命，需要迅速进行动力电池冷却。
在郊区工况下，整车持续常温低中速行驶时，电池系统输出功率相对较小，对动力电池的冷却需求并不是很迫切，可以适当延缓动力电池冷却指令。
在城市工况下，虽然车速并不是很高，电池持续输出功率较小，但城市工况比较复杂，需要不断的加减速，电池系统瞬时的功率输出较大，也需要有较迫切的冷却需求。
因此，为了使本发明的这种动力电池热管理方法能够针对整车外部环境以及实时道路工况自适应调整对动力电池的冷却功率需求。根据采集的道路环境，发明人进一步设定了修正系数K1，以便于后续预测动力电池在未来某个时刻的最高温度，进而预测动力电池的发热量和温升。
需要说明的是，在本发明中，采集的道路环境这一特征信号，具体包括有道路工况和外部环境温度。其中，在本实施方式中，发明人将道路工况分为高速工况，郊区工况和城市工况，将外部环境温度分为低温、常温和高温。
同时，发明人根据不同的道路工况和外部环境温度制定不同的修正系数K1如下表1。
表1列出了在不同道路工况和外部环境温度下的修正系数K1。
表1.
Figure BDA0003565221740000111
S106：根据S104所输出的量化后的加速意图w或减速意图u，将量化后的驾驶员意图作为整车基本扭矩和基本功率所需求的修正系数K，即车辆的转矩和电机的功率的修正系数K：
Figure BDA0003565221740000112
S107：根据修正系数K和车辆的稳态基本转矩T0和电机基本功率P0，预测整车的扭矩需求Treq和电机的功率需求Preq，即：
Treq＝KT0
Preq＝KP0
其中，K即为上述S106所得的修正系数K，T0即为上述S103所得的车辆的稳态基本转矩，P0即为上述S103所得的电机基本功率。
S108：根据S107求得的电机的功率需求Preq，预测未来动力电池的功率需求PBattery。
需要说明的是，未来动力电池的功率需求PBattery与电机的功率线性相关，但由于从动力电池至电机端动力传输过程中存在一定的功率损失。因此，在预测未来动力电池的功率需求PBattery时，需要考虑到整车充放电效率。
PBattery＝Preq/η
η＝f(Tc,C,soc)
Figure BDA0003565221740000121
其中，η表示充放电效率；Tc表示环境温度；C表示动力电池放电倍率；soc表示动力电池的荷电状态；η1表示整车充电效率，η2表示整车放电效率，其均可以通过查阅现有的参数表获得，例如η1整车充电效率MAP表，有三个参数组成，环境温度可设置为-30℃；-25℃；…；0℃；…；25℃；…；60℃、放电倍率设置为1/3C；1/2C；1C；2C；3C；…；10C；电池SOC可设置为5％；…；100％；三组参数任意组合都有会有一个充电效率点，这些点组成了充电效率MAP表，整车放电效率也通过类似的方法获得。
S109：基于未来动力电池的功率需求PBattery，预测动力电池的发热功率QBattery，并进一步预测动力电池在未来某个时刻的最高温度Tmax。
在本发明中，动力电池的发热功率QBattery参考D.Bernardi根据电池本身的工作原理，并综合考虑可逆反应、相变过程、混合效应和焦耳产热制定的电池生热模型，其计算过程如下：
QBattery＝I2R-ITδ
I＝PBattery/U_soc
R＝f(soc,T)
δ＝g(soc,T)＝dUsoc/dT
其中，I为充放电电流；R为电池内阻；δ为动力电池的熵热系数；T为动力电池温度；U_soc表示开路电压。电池内阻R与动力电池SOC状态和温度T相关，其包括欧姆内阻和极化内阻；而动力电池的熵热系数δ则与开路电压U_soc和动力电池温度T相关。
相应地，在该步骤S109中，根据预测的动力电池的发热功率QBattery，能够进一步预测未来某个时间时刻动力电池的温升及可能出现的最大温度Tmax。
在本实施方式中，考虑到道路工况以及外部环境温度对动力电池的发热量影响，在预测Tmax时，引入了在上述步骤S105中基于采集的道路环境所获得的修正系数K1。
QBattery*tn＝CBatterymBattery(Tn-T)
Figure BDA0003565221740000131
其中，CBattery为电池的比热容；mBattery为电池的质量；K1为根据外部环境温度和道路工况预测制定的修订系数；Tn为预测的未来某时刻的电池温度；tn为动力电池持续充放电时间。
需要说明的是，动力电池持续充放电时间tn可以设定为固定值，如5min，10min，30min，也可根据整车导航提供的驾驶工况和道路环境以及整车姿态，利用大数据分析进行实时计算。
S110：根据S109预测到的动力电池在未来某个时刻出现的最大温度Tmax；判断Tmax是否大于预设的温度阈值T1；若判断Tmax＞T1，则启动下述步骤S111；若判断Tmax＜T1，则回到上述步骤S102。
需要说明的是，预设的温度阈值T1需综合考虑电池寿命、整车能耗、续航里程诸多的取舍，在本实施方式中，根据项目经验和项目要求可以设置为32℃～35℃。
S111：根据动力电池的发热功率QBattery，估算冷却液流量qcooling需求，并将需求发送至S112。
QCooling＝λQBattery＝Ccoolingρcoolingqcooling(Toutlet-Tinlet)
其中，QCooling为冷却系统总的散热功率；λ为考虑到整个冷却系统热传导过程中导热介质、外界环境等影响导致的热量损耗系数，根据具体项目的不同其取值范围取1.1～1.3；Ccooling为冷却液体的比热容；qcooling为冷却液流量；Toutlet为冷却液出口温度；Tinlet为冷却液进口温度；Toutlet-Tinlet为冷却液的温升，根据具体项目要求一般取5℃～10℃。
S112：根据S111反馈的冷却液流量qcooling需求，开启冷却电子水泵，调整电子水泵PWM占空比，以输出所需流量需求qcooling。
S113：BMS电池管理系统实时监测动力电池的温度T，并实时更新预测的最大温度Tmax。
S114：根据S113更新预测的最大温度Tmax，判断更新后的Tmax是否大于预设的温度阈值T1；若Tmax＞T1，则回到步骤S111，重新估算冷却液流量qcooling需求；若Tmax＜T1，则启动下述S115。
S115：关闭冷却电子水泵。
S116：基于驾驶员意图识别的动力电池热管理控制策略流程结束。
综上所述可以看出，基于本发明所设计的这种动力电池热管理方法，即可对驾驶员意图进行识别，并提前预测电池系统冷却功率需求，进而提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内。
同时，该动力电池热管理方法不仅能够提前预测电池系统冷却功率需求，其还能够根据路况、当前车速等外部环境自适应自调节冷却功率需求。
需要注意的是，在本发明中，针对驾驶员意图的识别十分关键，其直接关联到了后续对动力电池的温控。由此，为了公开充分，发明人在下述图4中详细说明图3所示的这种动力电池热管理方法对驾驶员意图进行识别的具体流程。
图4为图3所示的动力电池热管理方法针对驾驶员意图进行识别的流程图。
在本发明中，根据车辆行进过程中运行状态的不同，将驾驶员意图分为两类意图，即加速意图w和制动意图u。其中，在加速、超车的驾驶意图下，驾驶员主要操作加速踏板，可以归类为加速意图w；而伴有制动踏板的操作的驾驶员意图，可以归类为制动意图u。
此外，在车辆进行匀速滑行时，驾驶员对加速踏板和制动踏板均不操作，此时识别为匀速滑行意图，其独立于加速意图w和制动意图u之外。此时，车辆进行匀速滑行，本发明上述图3所示的这种动力电池热管理方法保持在步骤S103。
如图4所示，在本发明中，利用整车控制器、加速模糊意图控制器以及制动模糊意图控制器对驾驶员意图进行识别的流程如下述S301-S314所示所示：
S301：驾驶员意图识别流程启动。
S302：整车控制器检测到加速踏板开度α的特征信号，并将信号反馈至S305以及S310。
S303：整车控制器检测到车速v的特征信号，并将信号反馈至S306、S310以及S311。
S304：整车控制器检测到制动踏板开度β的特征信号，并将信号反馈至S307以及S311。
S305：判断加速踏板开度α是否大于0；若α＞0，则说明车辆运行在加速状态，并将信号反馈至S308。
S306：若v＞0，且判断加速踏板开度信号α＝0，制动踏板开度信号β＝0，则将信号反馈至S314。
S307：判断加速踏板开度信号β是否大于0；若β＞0，说明车辆运行在减速状态，并将信号反馈至S309。
S308：整车控制器检测加速踏板开度变化率dα/dt的特征信号，并将信号反馈至S310的加速模糊意图控制器。
S309：整车控制器检测加速踏板开度变化率dβ/dt的特征信号，并将信号反馈至S311的制动模糊意图控制器。
S310：加速模糊意图控制器。
在本发明中，驾驶员的加速意图是一个相对模糊的概念，其识别过程很难通过建立准确的数学模型来实现，模糊识别方法由于不依赖于被控对象的精确数学模型而被广泛应用于工程技术中，拥有易于被操作人员接受、便于用计算机软件实现、鲁棒性和适应性好等优点，非常适用于驾驶员意图的识别。
需要说明的是，模糊识别的大致步骤：首先需要选取特征参数并将选取的特征参数进行模糊化，模糊化的过程实际上就是特征参数隶属度函数的制定过程。随后需要建立模糊推理规则库，模糊推理规则库的建立是模糊识别的核心内容，是模糊推理的基础。而模糊推理的结果仍是模糊量，因此必须对其进行反模糊化计算才能得到最终所需的量化的模糊识别结果。
由此，在本发明中，利用加速模糊意图控制器，采用模糊识别方法针对驾驶员加速意图进行识别。
加速意图识别通过车速v，加速踏板开度α和加速踏板开度变化率dα/dt，三个特征信号来识别，其中车速v反映了车辆行驶状态，α反映了驾驶员的转矩和功率需求，dα/dt反映驾驶员加速紧急程度。
在本发明中，根据上述三种特征信号，构建加速意图模糊控制器，并选用三输入单输出模糊推理模型，可对应建立特征信号隶属度函数。
图5示意性地显示了车速v在一种实施方式下在加速意图识别中建立的隶属度函数。
采用典型隶属度函数近视方法建立隶属度函数如图5所示，在本实施方式中，其车速v的定义范围为[0,150]km/h，并定义其模糊子集为{L(低速)，M(中速)，H(高速)}。
图6示意性地显示了加速踏板开度α在一种实施方式下建立的隶属度函数。
如图6所示，在本实施方式中，加速踏板开度α定义范围为[0,1]，定义其模糊子集为{VS(小)，S(较小)，M(中)，B(较大)，VB(大)}。
图7示意性地显示了加速踏板开度变化率dα/dt在一种实施方式下建立的隶属度函数。
如图7所示，在本实施方式中，加速踏板开度变化率dα/dt定义范围为[-1,1]，定义其模糊子集为{VS(小)，S(较小)，M(中)，B(较大)，VB(大)}。
图8示意性地显示了驾驶员加速意图w在一种实施方式下建立的隶属度函数。
如图8所示，在本实施方式中，将驾驶员加速意图w定义范围为[1,1.3]，并定义其模糊子集为{BL(平缓加速)，L(较平缓加速)，M(一般加速)，BH(较紧急加速)，H(紧急加速)}，建立隶属度函数如图8所示。
相应地，驾驶员意图同时也对应着相应的扭矩需求和功率需求意图，反模糊化量化后可等效为整车的扭矩和功率需求修正系数。由此，根据经验和仿真建立加速意图w的模糊推理规则表，如下述表2。
表2列出了加速意图w的模糊控制规则。
表2.
Figure BDA0003565221740000161
Figure BDA0003565221740000171
S311：减速模糊意图控制器。
相应地，驾驶员的减速意图(即制动意图u)同样也是一个相对模糊的概念，其识别过程也要通过模糊识别数学模型来实现。由此，在本发明中，利用制动模糊意图控制器，采用模糊识别方法针对驾驶员减速意图进行识别。
减速意图识别通过车速v，制动踏板开度β和制动踏板开度变化率dβ/dt，三个特征信号来识别，其中车速v反映了车辆行驶状态，β反映了驾驶员的制动转矩和制动功率需求，dβ/dt反映驾驶员加速紧急程度。
在本发明中，根据上述三种特征信号，构建减速意图模糊控制器，并选用三输入单输出模糊推理模型，建立特征参数隶属度函数。
图9示意性地显示了车速v在一种实施方式下在制动意图识别中建立的隶属度函数。
采用典型隶属度函数近视方法建立隶属度函数如图9所示，在本实施方式中，其车速v的定义范围为[0,150]km/h，并定义其模糊子集为{L(低速)，M(中速)，H(高速)}。
图10示意性地显示了制动踏板开度β在一种实施方式下建立的隶属度函数。
如图10所示，在本实施方式中，定义制动踏板开度β范围为[0,1]，定义其模糊子集为{VS(小)，S(较小)，M(中)，B(较大)，VB(大)}。
图11示意性地显示了制动踏板开度变化率dβ/dt在一种实施方式下建立的隶属度函数。
如图11所示，在本实施方式中，定义制动踏板开度变化率dβ/dt范围为[-1,1]，定义其模糊子集为{VS(小)，S(较小)，M(中)，B(较大)，VB(大)}。
图12示意性地显示了驾驶员制动意图u在一种实施方式下建立的隶属度函数。
如图12所示，在本实施方式中，将驾驶员制动意图u(即减速意图)定义范围为[1,1.2]，定义其模糊子集为{BL(平缓减速)，L(较平缓减速)，M(一般减速)，BH(较紧急减速)，H(紧急减速)}。由此，根据经验和仿真建立制动意图u的模糊推理规则表，如下述表3。
表3列出了制动意图u的模糊控制规则。
表3.
Figure BDA0003565221740000181
S312：根据S310的加速意图模糊控制器输出量化后的加速意图w。
驾驶员的加速意图w同时也对应着相应的扭矩需求和功率需求意图，反模糊化量化后可等效为车辆的转矩和电机的功率的修正系数K。反模糊化的方法有很多，例如最大隶属度法、重心法、中位数法、面积平分法，在本实施方式中，这里选用重心法。
S313：根据S311的减速意图模糊控制器输出量化后的制动意图u。
驾驶员减速意图同时也对应着相应的制动扭矩需求和制动功率需求意图，反模糊化量化后可等效为车辆的转矩和电机的功率的修正系数K。反模糊化的方法有很多，例如最大隶属度法、重心法、中位数法、面积平分法，在本实施方式中，这里选用重心法。
S314：根据S306判定信号，输出整车匀速行驶状态。
综上所述可以看出，采用本发明所设计的这种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统，能够进一步降低电池热管理的能耗，由于提前识别到过温需求，其能够以相对较小流量的冷却水和冷却功率进行冷却，且其所采用的冷却功率和冷却流量可以实时反馈，以进行自适应调节。
需要说明的是，本案中各技术特征的组合方式并不限本案权利要求中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式，本案记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合，除非相互之间产生矛盾。
还需要注意的是，以上所列举的实施例仅为本发明的具体实施例。显然本发明不局限于以上实施例，随之做出的类似变化或变形是本领域技术人员能从本发明公开的内容直接得出或者很容易便联想到的，均应属于本发明保护范围。

Claims (10)

1.一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，包括步骤：
100：采集用于驾驶员意图识别的特征信号；
200：采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以输出量化的驾驶员意图；
300：根据识别的驾驶员意图获得车辆的转矩和电机的功率的修正系数K，根据修正系数K和车辆的稳态基本转矩T0和电机基本功率P0，预测车辆的扭矩需求Treq＝KT0和电机的功率需求Preq＝KP0；
400：根据电机的功率需求，预测未来动力电池的功率需求PBattery；
500：基于未来动力电池的功率需求，预测动力电池的发热功率，并且根据发热功率计算出动力电池在未来某个时刻的最高温度Tmax；
600：如果Tmax大于设定的阈值温度，则提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内。
2.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，所述特征信号包括：加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速、制动踏板开度、制动踏板变化率、道路工况和外部环境温度。
3.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，所述驾驶员意图包括加速意图w和制动意图u。
4.如权利要求3所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，其中加速意图w范围为[1,1.3]，其模糊子集为{平缓加速、较平缓加速、一般加速、较紧急加速和紧急加速}；并且/或者制动意图u范围为[1,1.2]，其模糊子集为{平缓减速、较平缓减速、一般减速、较紧急减速和紧急减速}。
5.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，在步骤300中，修正系数K通过反模糊化量化获得。
6.如权利要求5所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，在步骤300中，采用重心法进行反模糊化量化。
7.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，在步骤400中，基于下述公式预测未来动力电池的功率需求PBattery：
PBattery＝Preq/η
η＝f(Tc,C,soc)
Figure FDA0003565221730000021
其中η表示充放电效率，Tc表示环境温度，C表示动力电池放电倍率，soc表示动力电池的荷电状态，η1表示整车充电效率，η2表示整车放电效率。
8.如权利要求7所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，在步骤500中，基于下述公式预测动力电池的发热功率QBattery：
QBattery＝I2R-ITδ
I＝PBattery/U_soc
R＝f(soc,T)
δ＝g(soc,T)＝dUsoc/dT
其中，I为充放电电流；R为动力电池内阻；T为动力电池温度；δ为动力电池的熵热系数，U_soc表示开路电压；
基于下述公式计算动力电池在未来某个时刻的最高温度Tmax：
QBattery*tn＝CBatterymBattery(Tn-T)
Figure FDA0003565221730000022
其中，CBattery为动力电池的比热容；mBattery为动力电池的质量；K1为根据外部环境温度和道路工况预测制定的修订系数；Tn为预测的未来某时刻的动力电池温度；tn为动力电池持续充放电时间。
9.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，步骤600包括：如果Tmax大于设定的阈值温度，则：
601：根据动力电池的发热功率QBattery，估算需求的冷却液流量qcooling：
QCooling＝λQBattery＝Ccoolingρcoolingqcooling(Toutlet-Tinlet)
其中，QCooling为冷却系统总的散热功率；λ为热量损耗系数，其取值范围为1.1～1.3；Ccooling为冷却液体的比热容；ρcooling为冷却液的密度；Toutlet为冷却液出口温度；Tinlet为冷却液进口温度；Toutlet-Tinlet为冷却液的温升；
602：开启冷却电子水泵，调整电子水泵PWM占空比，以实现需求的冷却液流量qcooling；
603：实时监测动力电池的温度T，并实时更新Tmax。
10.一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理系统，其特征在于，包括：
采集装置，其采集用于驾驶员意图识别的特征信号，所述述特征信号包括：加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速、道路工况和外部环境温度、制动踏板开度、制动踏板变化率；
加速模糊意图控制器，其采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以基于输入的加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速，输出量化的加速意图；
制动模糊意图控制器，其采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以基于输入的当前车速、制动踏板开度、制动踏板变化率，输出量化的制动意图；
动力电池和电池管理系统，电池管理系统获取动力电池的状态；
冷却电子水泵；
整车控制器，其被设置为：
根据加速意图和制动意图获得车辆的转矩和电机的功率的修正系数K，根据修正系数K和车辆的稳态基本转矩T0和电机基本功率P0，预测车辆的扭矩需求Treq＝KT0和电机的功率需求Preq＝KP0；
根据电机的功率需求，预测未来动力电池的功率需求PBattery；
基于未来动力电池的功率需求，预测动力电池的发热功率，并且根据发热功率计算出动力电池在未来某个时刻的最高温度Tmax；
如果Tmax大于设定的阈值温度，则通过控制冷却电子水泵提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内；
电池管理系统实时监测动力电池的温度T，并实时更新Tmax。
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