DE102011018182A1

DE102011018182A1 - Selbstlernendes durch eine Satellitennavigation unterstütztes Hybridfahrzeug-Steuersystem

Info

Publication number: DE102011018182A1
Application number: DE102011018182A
Authority: DE
Inventors: Volker Drünert; Bruce J. Clingerman; William H. Pettit
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2010-04-23
Filing date: 2011-04-19
Publication date: 2011-12-15
Anticipated expiration: 2031-04-20
Also published as: US8374740B2; CN102233807A; CN102233807B; US20110264317A1; DE102011018182B4

Abstract

Ein selbstlernendes unterstütztes Hybridfahrzeugsystem, das eine Hauptleistungsquelle zum Liefern von Leistung zum Fahrzeug, eine Ergänzungsleistungsquelle zum Liefern von Ergänzungsleistung zum Liefern von Leistung zum Fahrzeug und einen Elektromotor oder ein anderes mechanisches System zum Antreiben des Fahrzeugs umfasst. Das System umfasst auch eine selbstlernende Steuereinheit, die Informationen von mehreren Eingaben, die dem Fahrzeug zugeordnet sind, empfängt und speichert. Die selbstlernende Steuereinheit verwendet die Informationen, um Vorhersagen über zukünftige Fahrbedingungen des Fahrzeugs durchzuführen, um die Leistungsquellen des Hybridfahrzeugs effizient zu nutzen.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
1. Gebiet der Erfindung
Diese Erfindung bezieht sich im Allgemeinen auf ein System und ein Verfahren zum Optimieren des Betriebs eines Hybridfahrzeugs und insbesondere auf ein System und ein Verfahren zum Vorhersagen von Routen und Fahrbedingungen in naher Zukunft unter Verwendung einer selbstlernenden Steuerung und des Fahrzeugorts, um die Leistungsquellen des Hybridfahrzeugs effizient zu nutzen.
2. Erörterung des Standes der Technik
Hybridfahrzeuge sind Fahrzeuge, die zwei oder mehr unterschiedliche Leistungsquellen zum Antreiben des Fahrzeugs verwenden. Hybridelektrofahrzeuge sind am üblichsten und kombinieren typischerweise eine Brennkraftmaschine mit einer Gleichspannungsbatterie und einem oder mehreren Elektromotoren oder einem anderen mechanischen System zum Antreiben des Fahrzeugs. Ein weiterer Typ von Hybridelektrofahrzeug ist ein Fahrzeug, das ein Brennstoffzellensystem mit einer Gleichspannungsbatterie und einem Elektromotor oder einem anderen mechanischen System zum Antreiben des Fahrzeugs kombiniert. Ein Ultrakondensator und/oder ein Schwungrad können anstelle von oder zusätzlich zu einer Gleichspannungsbatterie in beiden der vorher erwähnten Hybridfahrzeuge verwendet werden, da irgendein Medium zum Speichern von elektrischer Energie verwendet werden kann.
Hybridfahrzeuge können unter Verwendung von vier verschiedenen Basisbetriebsmodi arbeiten. Ein erster Betriebsmodus umfasst das Antreiben, wobei der Elektromotor oder die Elektromotoren durch die Batterie allein gespeist werden. In einem zweiten Betriebsmodus kann das Hybridfahrzeug unter Verwendung der Brennkraftmaschine oder des Brennstoffzellensystems allein arbeiten. In einem dritten Betriebsmodus eine Kombination des Antriebs, wobei der Elektromotor oder die Elektromotoren durch die Batterie und die Brennkraftmaschine oder das Brennstoffzellensystem gespeist werden. In einem vierten Betriebsmodus wird das Hybridfahrzeug unter Verwendung von regenerativem Bremsen verlangsamt, was die Aufladung der Gleichspannungsbatterie oder des Ultrakondensators ermöglicht.
Die Verringerung von Treibhausgasen ist ein wichtiges Ziel, um eine Vielfalt von Gesundheits- und Umweltanliegen anzugehen. Daher wird die Fahrzeugkraftstoffeffizienz wichtiger, insbesondere mit der unvermeidlichen Verschärfung von Anforderungen des Hersteller-Flottenverbrauchs (CAFÉ von corporate average fuel economy). Ferner steigen die Kraftstoffpreise wahrscheinlich an, da die begrenzten Ölreserven aufgebraucht werden, insbesondere angesichts des ständig expandierenden Weltfahrzeugmarkts. Folglich wird es wichtiger, die Fahrzeugkraftstoffsparsamkeit zu erhöhen, sobald dies kosteneffizient sein kann.
Wasserstoff ist ein attraktiver Brennstoff, da er sauber ist und verwendet werden kann, um in einer Brennstoffzelle effizient Elektrizität zu erzeugen. Eine Wasserstoffbrennstoffzelle ist eine elektrochemische Vorrichtung, die eine Anode und eine Kathode mit einem Elektrolyten dazwischen umfasst.
Ein gewisser Teil von Brennstoffzellenfahrzeugen umfasst wahrscheinlich eine Serienhybridanordnung, folglich ist die Planung der Brennstoffzellenleistung gegenüber dem Batterieladungszustand (SOC) für die Effizienz und Leistung des Fahrzeugs relevant.
Nur vom Brennstoffzellengesichtspunkt ist ein Hybridfahrzeug bei leichteren Lasten effizienter. Vom Fahrzeuggesichtspunkt ist ein Hybridfahrzeug effizienter, während ein ziemlich niedriger Ladungszustand der Batterie oder des Ultrakondensators aufrechterhalten wird, da sie bzw. er mehr regenerative Bremsenergie annehmen kann. Wenn die Batterie auf einem Ladungszustand gehalten wird, der zu niedrig ist, kann es leider der Leistung zu Zeiten mit hohem Leistungsbedarf schaden, wie z. B. bei Überholmanövern oder wenn steile Steigungen hochgefahren werden. Ein niedriger Ladungszustand der Batterie in einem Hybridfahrzeug, das ein Brennstoffzellensystem verwendet, kann den Brennstoffzellenstapel für eine verlängerte Zeitdauer in einen Zustand mit hoher Last setzen, was sich auf die Effizienz des Brennstoffzellensystems negativ auswirkt, und auch dem System schwierige Wärmeanforderungen auferlegt, wie z. B. die Anforderung einer großen Kühlerfläche, die sich nicht effektiv in einem Fahrzeug unterbringen lassen kann, oder Erzwingen eines größeren, kostspieligeren und weniger effizienten Kühlgebläses.
Wenn die Leistungsanforderungen des Hybridfahrzeugs niedrig sind und wenn das Fahrzeug viele Starts und Stopps durchführt, ist im Allgemeinen ein niedriger Ladungszustand der Batterie oder des Ultrakondensators die effizienteste Weise zum Betreiben des Fahrzeugs, da ein niedriger Ladungszustand der Batterie oder des Ultrakondensators die meiste regenerative Bremsenergie ermöglicht. Stadtfahren ist das beste Beispiel für diese Bedingung.
Perioden mit hohem Leistungsbedarf sind im Allgemeinen kurzlebig, wie z. B. wenn überholt wird oder eine steile Steigung hinauf gefahren wird, daher ist die effizienteste Weise zum Betreiben eines Hybridfahrzeugs während hohen Leistungsanforderungen mit einem hohen anfänglichen Ladungszustand der Batterie oder des Ultrakondensators. Da die Batterie oder der Ultrakondensator die meiste Leistung bereitstellen kann, die erforderlich ist, wenn sie bzw. er einen hohen Ladungszustand aufweist, kann das Brennstoffzellensystem auf einem viel niedrigeren, effizienteren Lastpunkt arbeiten und immer noch das Hybridfahrzeug mit der erforderlichen Leistung versehen.
Um die Hybridfahrzeugeffizienz zu optimieren, muss folglich der Batterie- oder Ultrakondensator-Ladungszustand unter Stadtfahrbedingungen niedrig und für Situationen mit hoher Last hoch sein, wie z. B. zum Überholen oder Hochfahren von steilen Steigungen. Das beträchtliche Ändern des Ladungszustandes einer Batterie oder eines Ultrakondensators kann jedoch mehrere Minuten dauern. Folglich ist es unmöglich, den Ladungszustand in wenigen Sekunden oder weniger zu erhöhen, wenn er plötzlich erforderlich ist. Daher besteht auf dem Fachgebiet ein Bedarf, zukünftige Leistungsbedürfnisse eines Hybridfahrzeugs bestimmen und/oder vorhersagen zu können, um zu ermöglichen, dass der Ladungszustand der Batterie oder des Ultrakondensators auf Ereignisse mit hohem Leistungsbedarf vorbereitet wird.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Gemäß den Lehren der vorliegenden Erfindung wird ein selbstlernendes unterstütztes Hybridfahrzeugsystem für ein Fahrzeug offenbart. Das selbstlernende unterstützte Hybridfahrzeugsystem umfasst eine Hauptleistungsquelle wie z. B. eine Brennkraftmaschine oder einen Brennstoffzellenstapel und eine Ergänzungsleistungsquelle wie z. B. eine Batterie. Das System umfasst auch einen Elektromotor oder ein anderes mechanisches System, das das Fahrzeug antreibt. Die Ergänzungsleistungsquelle liefert elektrische Leistung zum Elektromotor, um die Hauptleistungsquelle zu ergänzen. Das System umfasst auch eine selbstlernende Steuereinheit, die Informationen von mehreren Eingaben, die dem Fahrzeug zugeordnet sind, empfängt und speichert. Die selbstlernende Steuereinheit verwendet die Informationen, um Vorhersagen über zukünftige Fahrbedingungen des Fahrzeugs durchzuführen, um die Leistungsquellen effizient zu nutzen, um das Fahrzeug anzutreiben.
Weitere Merkmale der vorliegenden Erfindung sind aus der folgenden Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen ersichtlich.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist ein schematisches Blockdiagramm eines selbstlernenden unterstützten Hybridfahrzeugs;
2 ist ein Ablaufdiagramm der Typen von Informationen, die durch eine selbstlernende Steuereinheit aufgezeichnet und gespeichert werden;
3 ist ein Graph mit der Distanz in einer Pendelstrecke zur Arbeit in Meilen auf der x-Achse und dem Zielladungszustand (SOC) einer Batterie auf der y-Achse;
4 ist ein Ablaufplandiagramm eines Algorithmus, der Ineffizienzen im Betrieb korrigiert; und
5 ist ein Graph mit dem Ort in einer Pendelstrecke in Meilen auf der x-Achse und dem Ziel-Batterieladungszustand-Sollwertprozentsatz (SOC-Sollwertprozentsatz) auf der y-Achse.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
Die folgende Erörterung der Ausführungsformen der Erfindung, die auf ein System und Verfahren zum Optimieren des Betriebs eines Hybridfahrzeugs gerichtet ist, ist dem Wesen nach lediglich beispielhaft und soll die Erfindung oder ihre Anwendungen oder Verwendungen keineswegs begrenzen.
1 ist ein schematisches Blockdiagramm eines selbstlernenden unterstützten Hybridfahrzeugsystems 10 für ein Fahrzeug mit einer Brennkraftmaschine oder einem Brennstoffzellensystem, die jeweils im Allgemeinen als Hauptleistungsquelle 12 bezeichnet werden. Das Fahrzeug umfasst eine Kraftstoffquelle 14 wie z. B. einen Benzintank oder einen Wasserstofftank. Das System 10 umfasst auch einen Elektromotor/Generator oder ein anderes mechanisches System 16, das das Fahrzeug antreibt. Ein Getriebegehäuse 18 wird durch Leistung von der Leistungsquelle 12 in einer bekannten Weise angetrieben, wenn die Leistungsquelle 12 eine Brennkraftmaschine ist, und das Getriebegehäuse 18 treibt Räder 20 und 22 des Fahrzeugs an. Wenn die Leistungsquelle 12 ein Brennstoffzellenstapel in einer Serienhybridkonfiguration ist, obwohl dies nicht speziell gezeigt ist, würde sie Leistung zum Elektromotor/Generator 16 zuführen, der das Getriebegehäuse 18 und die Räder 20 und 22 des Fahrzeugs in einer bekannten Weise antreibt. Eine Gleichspannungsbatterie 26 arbeitet als Ergänzungsleistungsquelle für die Hauptleistungsquelle 12 und liefert elektrische Leistung zum Elektromotor/Generator 16. Alternativ kann die Batterie 26 ein Ultrakondensator sein. Das System 10 umfasst auch eine Leistungselektronik 24, die die Leistung von der Batterie 26 und die regenerative Bremsleistung von den Rädern 20 und 22, die verwendet wird, um die Batterie 26 in einer Weise aufzuladen, die für den Fachmann auf dem Gebiet gut verständlich ist, aufbereitet. Die Leistungselektronik 24 setzt auch die Gleichspannung von der Batterie 26 hoch, um die Batteriespannung an die Busleitungsspannung, die durch die Ausgangsspannung des Brennstoffzellenstapels vorgegeben wird, anzupassen, und setzt Stapelspannung während der Batteriewiederaufladung herab.
Die Leistungsquelle 12, der Elektromotor/Generator 16, die Leistungselektronik 24 und die Batterie 26 stehen mit einer selbstlernenden Steuereinheit 28 in Kommunikation, um zu ermöglichen, dass die Einheit 28 den optimalsten Betriebsmodus bestimmt, wie nachstehend genauer beschrieben wird. Ein GPS-Empfänger 30 liefert Positionsinformationen zur selbstlernenden Steuereinheit 28. Eine Drosselklappe 32 liefert eine Fahrerleistungsanforderung zur Einheit 28.
Das Fahrzeug kann in Abhängigkeit von einer Anzahl von Parametern unter vier verschiedenen Basisbetriebsmodi arbeiten, einschließlich: (i) Antrieb, wobei der Elektromotor/Generator 16 durch die Batterie 26 allein gespeist wird, (ii) Antrieb unter Verwendung der Leistungsquelle 12 allein, (iii) Antrieb unter Verwendung einer Kombination des Elektromotors/Generators 16 und der Leistungsquelle 12 oder (iv) Verwendung der durch regeneratives Bremsen durch Bremsen der Räder 20 und 22 erzeugten Leistung. Typischerweise definiert ein elektronischer Steueralgorithmus, welcher der obigen Antriebsmodi verwendet werden kann. Die Hauptentscheidungsparameter zum Bestimmen, welcher Antriebsmodus verwendet werden soll, sind der Batterieladungszustand, die Leistung, die erforderlich ist/angefordert wird, und die Geschwindigkeit, mit der das Fahrzeug fährt. Obwohl in 1 und 2 der Deutlichkeit halber nicht gezeigt, sind Sensoren an jeder der Komponenten und Eingaben des Fahrzeugs angeordnet, um die Signale, die von den Komponenten erforderlich sind, zur selbstlernenden Steuereinheit 28 zu übertragen, um zu ermöglichen, dass die Steuereinheit 28 Bedingungen in naher Zukunft vorhersagt, um den optimalsten Betriebsmodus für das Fahrzeug zu wählen, wie nachstehend genauer erörtert wird.
Beim Vorhersagen der nahen Zukunft und Optimieren des Betriebsmodus des Fahrzeugs ist es wichtig, dass die selbstlernende Steuereinheit 28 einen geeigneten Betriebsmodus wählt. Die Bedeutung dieser Parameter kann mit den folgenden Beispielen demonstriert werden:

1. Leistung kann nur von der Batterie 26 entnommen werden, wenn sich die Batterie 26 über einem vorbestimmten Ladungszustand befindet. Die Batterie 26 muss einen bestimmten Ladungszustand als Voraussetzung für den Betrieb des Elektromotors/Generators 16 aufweisen;
2. Wenn der Ladungszustand der Batterie 26 unter einem vorbestimmten Pegel liegt, wird die Batterie 26 durch die Leistungsquelle 12 aufgeladen oder wird durch regeneratives Bremsen von den Rädern 20 und 22 aufgeladen;
3. Im Fall einer hohen Leistungsanforderung, beispielsweise einer hohen Beschleunigung, liefern die Leistungsquelle 12 sowie die Batterie 26 die erforderliche Leistung zum Getriebegehäuse 18, um das Fahrzeug vorzutreiben;
4. Im Fall einer niedrigen Leistungsanforderung, beispielsweise langsamer Geschwindigkeit und/oder langsamer Beschleunigung, kann die Batterie 26 die erforderliche Leistung zum Getriebegehäuse 18 liefern, um das Fahrzeug vorzutreiben; und
5. Während des Bremsens der Räder 20 und 22 kann kinetische Energie durch den Prozess des regenerativen Bremsens zurückgewonnen und in der Batterie 26 gespeichert werden, wie dem Fachmann auf dem Gebiet bekannt ist.

Wie vorstehend angegeben, muss die Batterie 26 einen bestimmten Ladungszustand als Voraussetzung für den Betrieb des Elektromotors/Generators 16 aufweisen. Ein Hauptnachteil an einem herkömmlichen Hybridsystem, das wie in (1)–(5) vorstehend beschrieben arbeitet, besteht darin, dass ihm die Kenntnis über die Leistungsanforderungen der nahen Zukunft fehlen. Ohne Kenntnis über die Leistungsanforderungen der sehr nahen Zukunft muss das Aufladen und Entladen der Batterie 26 einem allgemeinen Muster folgen, das hinsichtlich beispielsweise der Energieeffizienz, Emissionen und Kraftstoffeffizienz nicht optimal ist. Daher verwendet die vorliegende Erfindung die selbstlernende Steuereinheit 28, um die Wechselwirkung zwischen der Leistungsquelle 12 und dem Elektromotor/Generator 16 zu optimieren, um die Leistung, Emissionen, den Kraftstoffverbrauch und/oder andere erwünschte Attribute des selbstlernenden, durch eine Satellitennavigation unterstützten Hybridfahrzeugs zu optimieren, wie z. B. Spannungsschwankung und andere ähnliche gelernte Fahrgewohnheiten eines Fahrers des Fahrzeugs. Das Kombinieren der gelernten Fahrgewohnheiten mit anderen vorhergesagten Bedingungen ermöglicht, dass der Betrieb des Fahrzeugs optimiert wird, wie nachstehend genauer erörtert.
Wie vorstehend erörtert, detektiert der GPS-Empfänger 30 die geographische Position des Fahrzeugs auf der Erde. Derzeit ist das am weitesten verbreitete System das Globale Positionsbestimmungssystem (GPS) auf Satellitenbasis, folglich wird das Akronym GPS hier verwendet. Der Fachmann auf dem Gebiet erkennt jedoch, dass andere Verfahren oder Systeme verwendet werden können, um die aktuelle geographische Position des Fahrzeugs zu detektieren.
Die selbstlernende Steuereinheit 28 zeichnet Informationen über die vom Fahrzeug gefahrenen Routen auf und speichert sie. Die aufgezeichneten Informationen umfassen die geographische Position des Fahrzeugs, die Geschwindigkeit des Fahrzeugs als Funktion der geographischen Position, den Ladungszustand der Batterie 26 als Funktion der geographischen Position des Fahrzeugs, den Wochentag und die Tageszeit, ohne jedoch darauf begrenzt zu sein. Die von der selbstlernenden Steuereinheit 28 aufgezeichneten und gespeicherten Informationen ermöglichen, dass die Steuereinheit 28 die Fahrgewohnheiten eines Fahrers des Fahrzeugs ”lernt”. Die Informationen, die von der Steuereinheit 28 gelernt werden können, umfassen, an welchem Tag und zu welcher Zeit ein Fahrer gewöhnlich zu einem speziellen Ort fährt, was die Länge der Fahrt ist, und welche Leistungsanforderung als Funktion der geographischen Position und der Tageszeit vorliegt, ohne jedoch darauf begrenzt zu sein. Um die Steuereinheit 28 im Selbstlernprozess zu unterstützen, kann außerdem ein Fahrererkennungsverfahren oder -system verwendet werden, um zu ermöglichen, dass die Steuereinheit 28 schnell zwischen einer Anzahl von verschiedenen Fahrern unterscheidet.
Die Verwendung der vorstehend beschriebenen aufgezeichneten und gespeicherten Informationen in Kombination mit einer zugeschnittenen Steuerstrategie, wie z. B. wann der Elektromotor/Generator 16 zu verwenden ist, warm die Batterie 26 wiederaufzuladen ist und in welchem Umfang und innerhalb welcher Zeitdauer nur die Leistungsquelle 12 zu verwenden ist, kann die Steuereinheit 28 die Leistungsverteilung des Fahrzeugs optimieren. Die Steuereinheit 28 kann beispielsweise die Leistungsverteilung der Leistungsquelle 12, das Aufladungsmuster der Batterie 26 und die Verwendung des Elektromotors/Generators 16 optimieren, um den Kraftstoffverbrauch zu verringern, Emissionen zu verringern, die Leistung oder ein anderes Ziel des Fahrzeugs zu verbessern.
2 ist ein Blockdiagramm eines Systems 40, das Eingaben zeigt, die verwendet werden können, um die von der selbstlernenden Steuereinheit 28 aufgezeichneten und gespeicherten Informationen zum Vorhersagen der Leistung, die erforderlich ist, bereitzustellen, um zu ermöglichen, dass die Steuereinheit 28 die optimale Leistungsverteilung für die vorhergesagte Fahrt schafft. Die Steuereinheit 28 kann beispielsweise Informationen von einer Navigationssystemeingabe 42 wie z. B. unter Verwendung des GPS-Empfängers 30 aufzeichnen und speichern, um den Ort des Fahrzeugs zu bestimmen. Eine Kartendatenbankeingabe 44 kann auch vom Steuersystem 28 verwendet werden, um zu helfen, die Route des Fahrzeugs vorherzusagen. Eine Pendelinformationseingabe 46 kann verwendet werden, um vorherzusagen, ob das Fahrzeug eine typische Route nimmt, und kann mit anderen Informationen wie z. B. einer Tageszeiteingabe 52, einer Wochentag/Kalendertag-Eingabe 54 und Informationen vom GPS-Empfänger 30 kombiniert werden, die alle aufgezeichnet und gespeichert werden, um die Datenbank der Pendelinformationseingabe 46 aufzubauen. Informationen hinsichtlich einer Fahreridentifikationseingabe 48 können auch von der Steuereinheit 28 verwendet werden, um zu helfen, Fahrergewohnheiten vorherzusagen, die sich in Leistungsbedarfsvariationen umsetzen lassen, wie nachstehend genauer beschrieben wird.
Eine Ortseingabe 50 kann auch verwendet werden, um den Startpunkt des Fahrzeugs am Beginn einer Fahrt zu bestimmen. Solche Informationen können helfen, dass die Steuereinheit 28 die Route des Fahrzeugs vorhersagt, wie nachstehend genauer beschrieben. Eine Fahrzeuglasteingabe 56, eine Kleinkinder-/Kindersicherheitssitz-Eingabe 58, eine Radschlupfeingabe 60, eine Wetterbedingungseingabe 62, eine Geschwindigkeit/Kilometerzähler-Eingabe 64 und eine Einsteckeingabe 66 können auch von der Steuereinheit 28 verwendet werden, um zu helfen, die optimale Leistungsverteilung des Hybridfahrzeugs zu bestimmen, wie nachstehend genauer beschrieben wird.
Durch Berücksichtigung aller vorstehend beschriebenen Eingaben ist die selbstlernende Steuereinheit 28 in der Lage, die Leistungsverteilung des Hybridfahrzeugs für viele Zwecke zu optimieren, wie z. B. Optimieren der Fahrzeugeffizienz. Um die Fahrzeugeffizienz zu optimieren, muss der Ladungszustand der Batterie 26 typischerweise unter Stadtfahrbedingungen niedrig und für einen hohen Leistungsbedarf oder Situationen mit hoher Last hoch sein. Da es mehrere Minuten dauern kann, um den Ladungszustand der Batterie 26 beträchtlich zu ändern, ist es unmöglich, den Ladungszustand der Batterie 26 in wenigen Sekunden oder weniger zu erhöhen, wenn die Leistungsanforderungen plötzlich zunehmen. Daher sagt die selbstlernende Steuereinheit 28 eine zukünftige Last oder zukünftige Leistungsanforderungen des Fahrzeugs vorher, um zu ermöglichen, dass der Ladungszustand der Batterie 26 rechtzeitig auf Ereignisse mit hoher Leistung oder hoher Last vorbereitet wird.
Es ist wichtig zu beachten, dass das, was für ein Fahrzeug 10 optimal ist und nicht, vom Typ des verwendeten Hybridfahrzeugs abhängen kann. Wenn angegeben wird, dass ein niedrigerer oder höherer Ladungszustand der Batterie 26 bevorzugt ist, ist daher gemeint, dass dies dem Wesen nach lediglich beispielhaft ist und keineswegs den Schutzbereich der Erfindung begrenzen soll. Die Steuereinheit 28 kann beispielsweise für den optimalen Ladungszustand der Batterie 26 in Abhängigkeit vom Typ von Hybridfahrzeug, in dem die Steuereinheit 28 installiert ist, unterschiedlich optimieren.
Da viel des Fahrens des Fahrzeugs über einen sich wiederholenden Weg stattfindet, kann die selbstlernende Steuereinheit 28 den sich wiederholenden Weg in einer Anzahl von Weisen erkennen. Das Fahrzeug kann beispielsweise den GPS-Empfänger 30 verwenden, wie vorstehend erörtert. Alternativ kann die Steuereinheit 28 die Geschwindigkeit/Kilometerzähler-Eingabe 64 überwachen, um die genommene Route zu bestimmen. Die Tageszeiteingabe 52 und die Wochentag/Kalendertag-Eingabe 54 können auch verwendet werden, um die genommene Route zu erkennen. Die verwendete Uhr und/oder der verwendete Kalender kann eine interne Uhr im Fahrzeug oder von einer Satellitenübertragung wie z. B. OnStar^TM sein. Wenn das Fahrzeug ein Navigationssystem aufweist und die Route eingegeben wird, könnte die Route verwendet werden. Sobald die Route erkannt ist, kann die Steuereinheit 28 einen vergangenen Fahrverlauf für diese spezielle Route prüfen, um typische Punkte in der Fahrt zu bestimmen, die höhere Lasten oder eine höhere Leistung erfordern. Punkte mit höherer Last oder höherer Leistung könnten von Hügeln, Gebieten mit Überholspuren, höheren Geschwindigkeiten oder ähnlichen Bedingungen stammen, die die Leistungsanforderungen des Fahrzeugs erhöhen würden. Wenn das Gebiet mit höherer Last oder höherer Leistungsanforderung näher kommt, kann die Leistungsquelle 12 mit einer geringfügig höheren Last oder höheren Leistung laufen, um den Ladungszustand der Batterie 26 aufzubauen. OnStar^TM könnte auch öffentliche Fahrmuster wie umgeleiteten Verkehr wegen einer gesperrten Straße empfangen und den SOC in Erwartung der neuen Route einstellen.
In einem Hybridfahrzeug mit Brennkraftmaschine kann die Erhöhung des Ladungszustandes der Batterie 26 verwendet werden, um die Kraftstoffeffizienz zu fördern und/oder um Emissionen bei hoher Leistung zu vermeiden. In sowohl Hybridfahrzeugen mit Brennkraftmaschine als auch Hybridfahrzeugen mit Brennstoffzelle kann dagegen, wenn Stadtfahrbedingungen vorhergesagt werden, der Ladungszustand der Batterie 26 gesenkt werden, um die verfügbare regenerative Bremsenergie zu nutzen. Wenn die Steuereinheit 28 die zukünftigen Fahrbedingungen nicht vorhersagen kann, kann das Fahrzeug einfach mit einem Ladungszustand der Batterie 26 betrieben werden, der ein Mittelpunkt zwischen dem Betrieb mit hoher Leistungsanforderung und Stadtfahrbedingungen ist, d. h. ein Standard-/allgemeiner Betriebsmodus.
Selbst wenn die Steuereinheit 28 die gesamte geplante Route des Fahrzeugs nicht erkennt, kann die Steuereinheit 28 dennoch die nahe Zukunft mit einem gewissen Grad an Genauigkeit vorhersagen. Unter Verwendung des GPS-Empfängers 30 oder einer anderen Satellitenmeldung kann beispielsweise der gegenwärtige Ort des Fahrzeugs wahrscheinliche Fahrbedingungen vorhersagen. Als Beispiel können eine höhere Last oder höhere Leistungsanforderungen vorhergesagt werden, wenn das Fahrzeug Pike's Peak hinauffährt oder wenn sich das Fahrzeug auf der Autobahn befindet. Wenn sich das Fahrzeug mitten in New York City befindet, kann die Steuereinheit 28 ebenso vorhersagen, dass Stadtfahrbedingungen in der nahen Zukunft auftreten.
Einige Fahrzeuge können mit Fahrertasten ausgestattet sein, um Sitzund Spiegelpositionen für einen speziellen Fahrer einzustellen. Die Fahreridentifikationseingabe 48 kann verwendet werden, um Sitz- und Spiegelpositionen für einen speziellen Fahrer einzustellen sowie um die Fahrgewohnheiten dieses speziellen Fahrers nachzuschlagen, die durch die Steuereinheit 28 aufgezeichnet und gespeichert wurden. Wenn das Fahrzeug 10 keine Fahrererkennungstaste aufweist oder wenn der Fahrer anfänglich der Steuereinheit 28 unbekannt ist, kann die Steuereinheit 28 außerdem die Geschwindigkeits- und Kilometerzählereingaben 64 überwachen, um die Bremsgewohnheiten des Fahrers zu bestimmen. Daher kann die Steuereinheit 28 dann die Leistungsverteilung für diesen Fahrer optimieren. Ein Fahrer, der typischerweise bis zur letzten Sekunde mit dem Bremsen wartet, kann beispielsweise mit einem niedrigeren Ladungszustand für die Batterie 26 arbeiten, um zu ermöglichen, dass die Batterie mehr regenerative Bremsenergie annimmt. Wenn ein Fahrer typischerweise anders fährt, wenn ein Kleinkind oder Kind ein Fahrgast im Fahrzeug 10 ist, könnte alternativ der Kleinkinder/Kindersitz-Sensor 58 verwendet werden, um beispielsweise vorherzusagen, dass mehr Ausrollen stattfindet und daher weniger regenerative Bremsenergie verfügbar ist.
Wenn das Fahrzeug eine Datenbank des vergangenen Kraftstoffverbrauchs während einer speziellen Route mit einem speziellen Fahrer aufweist, kann die Steuereinheit 28 unter Verwendung der Fahrzeuglasteingabe 56 auch feststellen, ob das Fahrzeug eine anomale Belastung aufweist. Das Fahrzeug kann beispielsweise aufgrund von zusätzlichen Insassen oder da das Fahrzeug einen Anhänger zieht oder da das Fahrzeug 10 einen niedrigen Reifendruck aufweist, oder aufgrund des Windwiderstandes gegen das Fahrzeug mehr Kraftstoff verbrauchen. Andere Weisen zum Bestimmen, ob das Fahrzeug 10 eine anomale Belastung aufweist, können anstelle des Kraftstoffverbrauchs verwendet werden, wie z. B. Sitzsensoren, die feststellen, ob eine Last auf den Sitzen angeordnet ist, ein Anhängerkupplungs- oder Anhängerlichteinstecksensor und Sensoren für einen niedrigen Reifendruck.
Die Radschlupfeingabe 60 und die Wind/Wetter-Eingabe 62 können verwendet werden, um festzustellen, ob das Fahrzeug für eine gegebene Route aufgrund des Windwiderstandes oder rauen Wetterbedingungen zusätzliche Leistung erfordert. An einem kalten verschneiten Tag kann das Fahrzeug beispielsweise mehr Energie zum Betreiben der Leistungselektronik 24 des Fahrzeugs erfordern oder die verfügbare Leistung der Batterie 26 oder des Ultrakondensators ist verringert. Trotz des Grundes kann, wenn das Fahrzeug vorhersagt, dass eine größere als gewöhnliche Menge an Leistung erforderlich ist, es die Leistungsverteilung einstellen, um den Betrieb des Fahrzeugs zu optimieren, indem es alle detektierten oder vorhergesagten vorstehend beschriebenen Bedingungen in Betracht zieht.
An Arbeitstagen wie z. B. Montag bis Freitag wird das Fahrzeug beispielsweise regelmäßig zwischen 7:30 und 7:55 morgens von der ”Heimbasis” des Fahrzeugs zu einem Ort gefahren, der 32 km entfernt ist. Auf der Basis der von der selbstlernenden Steuereinheit 28 aufgezeichneten und gespeicherten Informationen ist es bekannt, dass sehr wenige Abweichungen von der gegebenen Route auftreten. Nach der Ankunft an dem Ort, der von der Heimbasis 32 km entfernt ist, wird das Fahrzeug für acht Stunden geparkt. Danach wird das Fahrzeug zur Heimbasis zurückgefahren. Abweichungen von der Morgenroute existieren und diese Abweichungen sind typischerweise einer von drei verschiedenen Orten. Das Fahrzeug wird während der Woche über Nacht an der Heimbasis geparkt und an den Wochenenden wird das Fahrzeug typischerweise zu zwei von vier verschiedenen Orten mit einer Sicherheit von fünfundneunzig Prozent gefahren. Diese Orte können beispielsweise einen Tennisplatz und/oder ein Einkaufszentrum umfassen. Jeder der vier verschiedenen Orte wird von der selbstlernenden Steuereinheit 28 aufgezeichnet und gespeichert und sie liegen in einem bekannten Abstand von der Heimbasis. Der Tennisplatz ist beispielsweise 12 km entfernt und das Einkaufszentrum ist 21 km entfernt.
Auf der Basis der Wochentageingabe 54 und der Tageszeiteingabe 52 kann die selbstlernende Steuereinheit 28 eine ”erste Schätzung” der bevorstehenden Route und des Ziels des Fahrzeugs durchführen. Folglich kann die Steuereinheit 28 Energie zwischen der Leistungsquelle 12 und dem Elektromotor/Generator 16 aufteilen, um die Effizienz zu maximieren und/oder gemäß anderen Anforderungen zu arbeiten, wie z. B. Minimieren von Emissionen. Nachdem die erste Schätzung durch die Steuereinheit 28 durchgeführt ist, bestimmt der GPS-Empfänger 30, ob die erste Schätzung durch die Steuereinheit 28 genau ist. Wenn die erste Schätzung genau ist, verwendet die Steuereinheit 28 aufgezeichnete und gespeicherte Informationen aber die Fahrmuster und Routen des Fahrers, um eine optimale Leistungsverteilung festzulegen. Jedes Fahrereignis ermöglicht, dass mehr Informationen durch die Steuereinheit 28 aufgezeichnet und gespeichert werden, die beim nächsten Fahrereignis abgerufen werden können.
Im Fall, dass die erste Schätzung durch die Steuereinheit 28 nicht genau ist, wie durch den GPS-Empfänger 30 und andere Eingaben in die Steuereinheit 28 festgestellt, und eine zweite Schätzung nicht durchgeführt werden kann, da der Steuereinheit 28 die Fahrmuster und/oder die Route unbekannt sind, wird das Fahrzeug 10 in einem Standard-/allgemeinen Modus betrieben und die Leistung wird zwischen der Leistungsquelle 12 und dem Elektromotor/Generator 16 ohne Verwendung des GPS-Empfängers 30 oder der von der Steuereinheit 28 aufgezeichneten und gespeicherten Informationen verteilt.
Als weiteres Beispiel können geographische Daten, wie z. B. der Verlauf der Straßen und Autobahnen sowie Besonderheiten wie z. B. Geschwindigkeitsbegrenzung, Neigung usw. einer gegebenen Route, durch die Steuereinheit 28 aufgezeichnet und gespeichert werden, um der Steuereinheit 28 zu helfen, die Leistung zu verteilen. Solche Informationen können durch verschiedene Eingaben, wie z. B. die Navigationssystemeingabe 42, die Kartendatenbankeingabe 44, die Pendeleingabe 46 und die Ortseingabe 50 geschaffen werden, die helfen, die Vorhersage der Leistungsanforderung, die in der nahen Zukunft erforderlich ist, zu verfeinern. Außerdem können in einem anderen Beispiel zusätzliche Informationen, wie z. B. Windgeschwindigkeit und Wetterbedingungen am Ort des Fahrzeugs 10, wie durch die Wind/Wetterbedingungen-Eingabe 62 bestimmt, und die vorhergesagte Route von der Steuereinheit 28 verwendet werden, wenn die Leistungsanforderung vorhergesagt wird, die in der nahen Zukunft erforderlich ist.
Durch Vorhersagen der Route der nahen Zukunft sowie der Fahrerbesonderheiten und Fahrbedingungen hinsichtlich eines erwarteten Leistungsbedarfs, kann die Steuereinheit 28 die Leistungsverteilung des Fahrzeugs 10 optimieren, um die Kraftstoffeffizienz, Emissionen, Ladungszustandsschwankungen der Batterie 26, Spannungsschwankungen des Brennstoffzellensystems, das ein Teil der Leistungsquelle 12 ist (wenn zutreffend), und die Haltbarkeit der Leistungsquelle 12, der Batterie 26 und des Elektromotors/Generators 16 sowie andere Optimierungen von anderen Komponenten oder Untersystemen des Fahrzeugs zu verbessern.
Wenn beispielsweise ein Pendler von Honeoye nach Honeoye Falls zur Arbeit fährt, muss das Fahrzeug eine Höhensteigung von 500 Fuß hochfahren. Unter Verwendung der selbstlernenden Steuereinheit 28, um vorherzusagen, dass dies eine typische Pendelstrecke für den Fahrer ist, auf der Basis von Eingaben wie z. B. der Navigationssystemeingabe 42, der Tageszeiteingabe 52, der Pendelinformationseingabe 46, der Wochentag/Kalendertag-Eingabe 54 und der Fahreridentifikationseingabe 48 kann die Steuereinheit 28 den Ladungszustand der Batterie 26 auf einen niedrigeren als Mittelwert herabsetzen, da es wahrscheinlich ist, dass die Rückfahrt nach Hause am Ende des Tages ermöglicht, dass das Fahrzeug eine signifikante Menge an regenerativem Bremsen nutzt.
Wenn in einem anderen Beispiel festgestellt wird, dass sich das Fahrzeug der Fahrzeugheimbasis nähert, kann eine Feststellung unter Verwendung von Eingaben wie z. B. der Navigationssystemeingabe 42, der Kartendatenbankeingabe 44 und/oder der Pendelinformationseingabe 46 durchgeführt werden und wenn die Steuereinheit 28 unter Verwendung der Tageszeiteingabe 52 feststellt, dass es spät am Abend ist, kann die Steuereinheit 28 den Betrieb optimieren, indem sie ermöglicht, dass der Ladungszustand der Batterie 26 auf einen niedrigeren als Mittelwert fällt, da auf der Basis von Informationen, die unter Verwendung der Einsteckeingabe 66 aufgezeichnet und gespeichert werden, erwartet wird, dass eine Aufladung der Batterie 26 über Nacht stattfindet. In einer Ausführungsform kann der Fahrer des Fahrzeugs gewarnt werden, dass sich der Ladungszustand der Batterie 26 in einem Erschöpfungsmodus befindet, wodurch dem Fahrer die Option gegeben wird, den Erschöpfungsmodus aufzuheben, falls erwünscht.
Nachdem eine Pendeldatenbank in der Steuereinheit 28 unter Verwendung der Pendeleingabe 46 aufgebaut ist, kann der Ladungszustand der Batterie 26 während der Fahrt so bestimmt werden, dass er optimiert werden kann. Wenn beispielsweise die Steuereinheit 28 einen Zielladungszustand für die Batterie 26 während Teilen der Pendelstrecke wählt, könnte die Effizienz der Leistungsverteilung des Fahrzeug 10 auf der Basis der aufgezeichneten Informationen berechnet werden. Ein adaptiver Algorithmus kann dann den Zielladungszustand für die Batterie 26 auf anschließenden Pendelstrecken aufwärts und abwärts bewegen und dann die Ergebnisse vergleichen, um die Effizienz zu optimieren.
Wenn sich eine typische Überholzone nähert oder wenn sich eine steile Steigung, die eine erhöhte Last erfordert, nähert, kann die Steuereinheit 28 in einem anderen Beispiel dies unter Verwendung von Informationen, die von vorherigen Pendelstrecken aufgezeichnet und gespeichert sind, wie z. B. Informationen, die unter Verwendung der Pendelinformationseingabe 46 gespeichert werden, vorhersagen und kann den Ladungszustand der Batterie 26 aufbauen, anstatt die Leistungsquelle 12 mit höherer Leistung oder höheren Lasten, die weniger effizient sind, zu betreiben.
Wenn die Steuereinheit 28 feststellt, dass aggressive Stadtfahrbedingungen auftreten oder vorhergesagt wird, dass diese auftreten, kann die Steuereinheit 28 in einem weiteren Beispiel ermöglichen, dass größere Ladungszustandsschwankungen der Batterie 26 auftreten, um die verfügbare regenerative Bremsenergie zu maximieren. Aggressive Stadtfahrbedingungen können durch Fahrergewohnheiten unter Verwendung der Fahreridentifikationseingabe 48 und auch unter Verwendung der Geschwindigkeit/Kilometerzähler-Eingabe 64 detektiert werden.
Wenn die Steuereinheit 28 feststellt, dass ein Stopp, gefolgt von einer scharfen Beschleunigung wahrscheinlich ist, wie z. B. an einer blinden Kreuzung, was unter Verwendung der Kartendatenbankeingabe 44, der Pendelinformationseingabe 46, der Navigationssystemeingabe 42 detektiert werden kann, kann die Steuereinheit 28 in einem weiteren Beispiel ermöglichen, dass der Ladungszustand der Batterie 26 direkt vor einem Stopp zunimmt. Wenn die Steuereinheit 28 alternativ feststellt, dass ein Stopp wahrscheinlich ist, und auch feststellt, dass der Fahrer typischerweise an Stoppschildern hart bremst, anstatt bis zum Stoppschild auszurollen, kann die Steuereinheit 28 ermöglichen, dass der Ladungszustand der Batterie 26 in Erwartung der Verwendung der regenerativen Bremsenergie geringfügig fällt.
Wenn das Fahrzeug stark beladen ist oder einen Anhänger zieht, wie unter Verwendung der Fahrzeuglasteingabe 56 bestimmt werden kann, kann die Steuereinheit in einem weiteren Beispiel ermöglichen, dass der Ladungszustand der Batterie 26 an bestimmten Punkten der Route niedriger abfällt, da ein größeres Potential für regenerative Bremsenergie erwartet wird. Eine schwerere Belastung kann durch Quantifizieren der Menge an Leistung, die nötig ist, damit das Fahrzeug eine vergangene Beschleunigung oder eine stationäre Leistung erfüllt, unter Verwendung der Geschwindigkeit/Kilometerzähler-Eingabe 64 bestimmt werden.
Wenn ein Fahrer eine Taste drückt oder anderweitig angibt, dass ein Einstecken stattfindet, wie z. B. unter Verwendung der Einsteckeingabe 66, kann die Steuereinheit 28 in einem weiteren Beispiel den Ladungszustand der Batterie 26 in Erwartung der bevorstehenden Aufladung der Batterie 26 unter normale Pegel verringern. Das Betreiben des Fahrzeugs in dieser Weise hilft, die Kraftstoffeffizienz zu verbessern sowie Emissionen zu verringern.
Wenn das Fahrzeug einen großen Hügel hinauf fährt, kann die Steuereinheit 28 in einem weiteren Beispiel ermöglichen, dass der Ladungszustand der Batterie 26 unter normale Pegel fällt, wenn vorhergesagt wird, dass das Fahrzeug bald wieder den Hügel hinunter fährt oder bald an einem Stoppschild stoppt, wodurch ermöglicht wird, dass regeneratives Bremsen stattfindet.
Irgendeine Borddatenbank von Tag zu Tag oder Fahrt zu Fahrt erfordert die Verwendung eines nichtflüchtigen Direktzugriffspeichers (RAM), der in einem Kraftfahrzeugcontroller begrenzt und teuer ist. Es ist jedoch viel kosteneffizienter, die Datenbank von Tag zu Tag oder Fahrt zu Fahrt an einem vom Fahrzeug entfernten Ort zu unterhalten, da der Festplattenplatz in einer Nicht-Kraftfahrzeug-Masseumgebung kostengünstig ist. Daher kann beim Fahrzeugeinschalten ein OnStar^TM oder ähnliches System die wichtigen Parameter der Datenbank von Tag zu Tag oder Fahrt zu Fahrt herunterladen. Alternativ kann das OnStar^TM die wichtigen Parameter der Datenbank von Tag zu Tag oder Fahrt zu Fahrt auf der Basis einer Anforderung vom Fahrzeug 10 streamen. Die selbstlernende Steuereinheit 28 kann beispielsweise eine Polynomkurve 6. Ordnung verwenden, um den besten Zielladungszustand für die Batterie 26 für die Pendelstrecke zur Arbeit zu bestimmen, der dann durch OnStar^TM auf eine entfernte Festplatte hochgeladen werden kann.
In einem weiteren Beispiel kann beim Fahrzeugeinschalten oder in dem Moment, in dem die Pendelstrecke durch die Steuereinheit 28 erkannt wird, das Fahrzeug 10 die gewünschten Parameter, Koeffizienten und andere wichtige Datenbankinformationen herunterladen, wodurch es nicht erforderlich ist, die Datenbank im nichtflüchtigen RAM im Fahrzeug 10 zu unterhalten. 3 ist ein Graph mit der Distanz in einer Pendelstrecke zur Arbeit in Meilen auf der x-Achse und dem Zielladungszustand (SOC) der Batterie 26 auf der y-Achse und stellt ein Beispiel für eine Ziel-SOC-Kurvenanpassung mit den Koeffizienten zum Hochladen oder Herunterladen dar. Die Verwendung einer solchen fahrzeugexternen Datenbank ermöglicht, dass Vergleichsanalysen durchgeführt werden, um beispielsweise verschiedene SOC-Pegel während der Pendelstrecke zu vergleichen und die Koeffizienten zu aktualisieren, wenn das Fahrzeug 10 wieder eingeschaltet wird. Die Verwendung einer fahrzeugexternen Datenbank vermeidet auch die Belastung des hohen Echtzeit-CPU-Durchsatzes mit der Steuereinheit 28, da die fahrzeugexterne Datenbank langsam und kostengünstig sein kann, da sie typischerweise 24 Stunden hat, um die gelieferten Daten zu analysieren. Ferner kann eine fahrzeugexterne Datenbank auch ermöglichen, dass Software- und Algorithmushochladevorgänge zentral, d. h. außerhalb des Fahrzeugs 10, durchgeführt werden, was die Zeit und den Aufwand vermeidet, die damit verbunden sind, dass das Fahrzeug auf eine neue Software oder Softwareupgrades gebracht wird.
4 ist ein Ablaufplandiagramm 70 eines beispielhaften Algorithmus dessen, wie die Steuereinheit 28 Ineffizienzen im Betrieb, die auftreten, beim nächsten Mal, wenn die ineffiziente Bedingung auftritt, korrigieren kann. Der Algorithmus beginnt im Startkasten 72 und stellt in der Entscheidungsraute 74 fest, ob sich das Fahrzeug 10 in einer erkannten Pendelstrecke wie z. B. einer Arbeitspendelstrecke befindet. Wenn nicht, stellt der Algorithmus weiterhin in der Entscheidungsraute 74 fest, ob sich das Fahrzeug 10 in einer erkannten Pendelstrecke befindet. Wenn sich das Fahrzeug 10 in einer erkannten Pendelstrecke befindet, wird der Ort des Fahrzeugs 10 innerhalb der Pendelstrecke im Kasten 76 überwacht. Sobald der Ort des Fahrzeugs 10 erfolgreich überwacht ist, stellt der Algorithmus in der Entscheidungsraute 78 fest, ob regeneratives Bremsen abgelehnt werden muss, da der Ladungszustand der Batterie 26 zu hoch ist. Wenn der Algorithmus feststellt, dass der SOC der Batterie 26 nicht zu hoch ist, findet regeneratives Bremsen statt und der Algorithmus überwacht weiterhin den Ort des Fahrzeugs 10 in der Pendelstrecke im Kasten 76.
Wenn der Algorithmus feststellt, dass der Ladungszustand der Batterie 26 zu hoch ist, lehnt der Algorithmus die Verwendung des regenerativen Bremsens während eines Bremsereignisses ab. Dies zwingt das Fahrzeug 10, unter Verwendung eines herkömmlichen Bremssystems wie z. B. Scheibenbremsen und Bremssätteln zu verlangsamen, was verursacht, dass die Energie als Abwärme verschwendet wird, anstatt als wiedergewinnbare Energie, um die Batterie 26 aufzuladen. Eine solche Situation, in der die regenerative Bremsenergie abgelehnt wird und als Abwärme unter Verwendung von herkömmlichen Scheibenbremsen und Bremssätteln verschwendet wird, kann jeden Morgen einer Pendelstrecke passieren, wenn sich das System nicht an diese spezielle Bedingung anpasst. Über die Jahre des Pendelns könnte der unter Verwendung eines nicht adaptiven allgemeinen Steuersystems verschwendete Kraftstoff sich schließlich auf eine ungeheure Menge an verschwendetem Kraftstoff aufsummieren.
Der Algorithmus von 4 passt sich an die vorstehend erörterte Situation durch Erkennen der Pendelstrecke und Berechnen der Menge an Energie, von der abgeschätzt wird, dass sie unter Verwendung eines herkömmlichen Bremssystems als Abwärme verschwendet wird, an und diese Abschätzung findet im Kasten 80 statt. Der Algorithmus zum Erkennen der Pendelstrecke ist in 4 der Deutlichkeit halber nicht gezeigt. Die Berechnung zum Abschätzen der Menge an Abwärme, die unter Verwendung eines herkömmlichen Bremssystems verschwendet wird, ist auch nicht gezeigt, es kann jedoch irgendeine Berechnung, die üblicherweise vom Fachmann auf dem Gebiet verwendet wird, verwendet werden.
Sobald der Algorithmus die abgeschätzte Menge an regenerativem Bremsen im Kasten 80 berechnet hat, kann ein ineffizienter Modus während der Pendelstrecke des nächsten Tages vermieden werden, indem der Ladungszustand der Batterie 26 in den wenigen Meilen vor dem Punkt in der Pendelstrecke, an dem das regenerative Bremsen vorher abgelehnt wurde, herabgesetzt wird, was im Kasten 82 stattfindet. Folglich ist der Ladungszustand der Batterie 26 an diesem Punkt in der Pendelstrecke am folgenden Tag niedriger, was Kraftstoff spart, da das Fahrzeug 10 stattdessen von der Batterie 26 abzapft, wodurch ermöglicht wird, dass die Batterie 26 mehr regeneratives Bremsen annimmt.
5 ist ein Graph mit dem Ort in der Pendelstrecke in Meilen auf der x-Achse und dem Ziel-Batterieladungszustand-Sollwertprozentsatz (SOC-Sollwertprozentsatz) auf der y-Achse. Die Linie 90 stellt den ursprünglichen SOC-Sollwert dar und die Linie 92 ist der neue SOC-Sollwert, nachdem der Algorithmus von 4 eingestellt hat, um zu ermöglichen, dass regeneratives Bremsen anstelle der Verschwendung von Energie als Abwärme stattfindet. Die Menge an SOC der Batterie 26 wird verringert, d. h. der Ziel-SOC-Sollwert wird auf die Besonderheiten des Hybridfahrzeugs 10 kalibriert. Die Schlüsselparameter sind die Zeit vor und die Zeit nach dem regenerativen Ereignis, die als y und z in 5 gezeigt sind, und die Menge, um die der SOC der Batterie 26 verringert wird, um auf das regenerative Ereignis einzustellen. Die Steuereinheit 28 kann beispielsweise den Ziel-SOC um 0,05% für jedes kJ der abgelehnten Energie senken. Wenn 200 kJ abgelehnt wurden, kann die Steuereinheit 28 einen neuen Ziel-SOC 0,05 mal 200 oder 10% weniger SOC als in der vorherigen Pendelstrecke setzen.
Wenn y und z jeweils eine Meile sind, kann die Steuereinheit 28, um den neuen Ziel-SOC zu erreichen, das Verringern des SOC der Batterie 26 relativ zum vorherigen Tag eine Meile vor dem regenerativen Ereignis starten. Der neue Ziel-SOC ist beispielsweise beim regenerativen Ereignis 10% geringer, um zu ermöglichen, dass das regenerative Bremsen anstelle der Verschwendung von Energie als Abwärme durch herkömmliches Bremsen stattfindet. Ungefähr eine Meile nach dem regenerativen Bremsereignis kann der neue Ziel-SOC der Batterie 26 relativ zum vorherigen Tag derselbe sein.
Ebenso kann ein Algorithmus in der Steuereinheit 28 existieren, um den SOC der Batterie 26 in einer ähnlichen Weise zu erhöhen, wenn die Leistungsquelle 12 gezwungen ist, aufgrund eines niedrigen SOC während eines Ereignisses mit hoher Leistung ineffizient zu arbeiten. Gemäß einem solchen Algorithmus kann die Steuereinheit 28 den SOC der Batterie 26 vor der typischen Leistungsanforderung innerhalb der Pendelstrecke langsam erhöhen, wodurch verhindert wird, dass der hohe Leistungsbedarf der Leistungsquelle 12 in späteren Pendelstrecken erneut auftritt.
Die Kalibrierungen der vorstehend erörterten Algorithmen können derart abgestimmt werden, dass ein ungewöhnliches Ereignis, z. B. Bremsen wegen eines Rehs, eine kleine Auswirkung auf den Pendelzyklus hätte. Viele wiederholte Ereignisse würden schließlich das System für eine maximale Effizienz abstimmen.
Die vorangehende Erörterung offenbart und beschreibt lediglich beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Ein Fachmann auf dem Gebiet erkennt leicht aus einer solchen Erörterung und aus den begleitenden Zeichnungen und Ansprüchen, dass verschiedene Änderungen, Modifikationen und Variationen darin vorgenommen werden können, ohne vom Gedanken und Schutzbereich der Erfindung, wie in den folgenden Ansprüchen definiert, abzuweichen.

Claims

Selbstlernendes unterstütztes Hybridfahrzeugsystem für ein Fahrzeug, wobei das System umfasst: einen GPS-Empfänger zum Bestimmen des Orts des Fahrzeugs; eine Hauptleistungsquelle zum Bereitstellen von Hauptleistung für das Fahrzeug; eine Ergänzungsleistungsquelle zum Bereitstellen von Ergänzungsleistung für das Fahrzeug; einen Elektromotor, der Leistung von der Ergänzungsleistungsquelle und/oder der Hauptleistungsquelle empfängt und das Fahrzeug antreibt; und eine selbstlernende Steuereinheit, die auf Informationen vom GPS-Empfänger und Informationen von mehreren Eingaben, die dem Fahrzeug zugeordnet sind, anspricht, wobei die selbstlernende Steuereinheit die Informationen verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Fahrbedingungen des Fahrzeugs durchzuführen, um die Haupt- und die Ergänzungsleistungsquelle effizient zu nutzen, wobei die selbstlernende Steuereinheit die Leistungsverteilung zwischen der Hauptleistungsquelle und der Ergänzungsleistungsquelle optimiert, um den Kraftstoffverbrauch zu verringern, Emissionen zu verringern und/oder die Leistung des Fahrzeugs zu verbessern.
System nach Anspruch 1, wobei die mehreren Eingaben Geschwindigkeits- und Abstandsinformationen von einer Geschwindigkeit/Kilometerzähler-Eingabe umfassen.
System nach Anspruch 1, wobei die mehreren Eingaben Informationen von einer Kartendatenbank, Pendeldaten von einer Pendelinformationsdatenbank und Fahrerinformationen von einem Fahreridentifikationssystem/einer Fahreridentifikationsdatenbank umfassen.
System nach Anspruch 1, wobei die mehreren Eingaben Tageszeit-, Wochentag- und Kalendertaginformationen umfassen.
System nach Anspruch 1, wobei die mehreren Eingaben Fahrzeuglastinformationen von einer oder mehreren Fahrzeuglast-Überwachungsvorrichtungen und Kleinkinder-/Kindersitz-Informationen von Kleinkinder-/Kindersitz-Überwachungsvorrichtungen umfassen.
System nach Anspruch 1, wobei die mehreren Eingaben Radschlupfinformationen von einer oder mehreren Radschlupf-Überwachungsvorrichtungen und Wind-/Wetterbedingungs-Informationen von einer oder mehreren Wind-/Wetterbedingungs-Überwachungsvorrichtungen umfassen.
System nach Anspruch 1, wobei die mehreren Eingaben Einsteckinformationen von einer oder mehreren Einstecküberwachungsvorrichtungen und/oder einer Einsteckdatenbank umfassen, um vorherzusagen, wann das Fahrzeug in ein Wandladegerät oder eine ähnliche externe Aufladungsvorrichtung eingesteckt wird.
System nach Anspruch 1, wobei die selbstlernende Steuereinheit zukünftige Fahrbedingungen vorhersagt, um zu ermöglichen, dass das Fahrzeug die nutzbare Energie, die durch regeneratives Bremsen verfügbar ist, maximiert.
System nach Anspruch 1, das ferner eine externe Festplatte umfasst, die in der Lage ist, Informationen von der selbstlernenden Steuereinheit unter Verwendung des GPS-Empfängers zu senden und zu empfangen, um zu ermöglichen, dass eine große Menge an Daten vom Fahrzeug gesammelt und analysiert wird, während die Menge an nichtflüchtigem Direktzugriffsspeicher, der im Fahrzeug erforderlich ist, minimiert wird.
System nach Anspruch 1, wobei die Ergänzungsleistungsquelle eine Gleichspannungsbatterie, ein Schwungrad oder ein Ultrakondensator ist.