DE102013009278A1

DE102013009278A1 - Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs

Info

Publication number: DE102013009278A1
Application number: DE102013009278.7A
Authority: DE
Inventors: Ottmar Gehring; Felix Kauffmann; Marcus Sonntag; Oliver Sawodny
Original assignee: Daimler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2013-06-04
Filing date: 2013-06-04
Publication date: 2014-12-04

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs (1), wobei in Abhängigkeit eines vorausliegenden Streckenprofils eine Betriebsstrategie für das Fahrzeug (1) ermittelt wird. Erfindungsgemäß werden Betriebszustände des Fahrzeugs (1) für das vorausliegende Streckenprofil in einer Grobprognose mittels zumindest eines einfachen Längsmodells prognostiziert, wobei in Abhängigkeit von Anstiegen und Gefällen innerhalb des Streckenprofils als Betriebszustände Lastphasen und Schubphasen eines Antriebsstrangs des Fahrzeugs (1) ermittelt werden, und dass eine Feinprognose der Betriebszustände des Fahrzeugs (1) für Teilabschnitte des vorausliegenden Streckenprofils in Abhängigkeit der in der Grobprognose ermittelten Lastphasen und Schubphasen und aktueller Betriebszustände des Fahrzeugs (1) durchgeführt wird, wobei anhand der in der Grobprognose und Feinprognose prognostizierten Betriebszustände des Fahrzeugs (1) eine Gesamtbetriebsstrategie (G) ermittelt wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs, wobei in Abhängigkeit eines vorausliegenden Streckenprofils eine Betriebsstrategie für das Fahrzeug ermittelt wird.
Aus der DE 10 2008 019 174 A1 sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Betreiben eines ersten Fahrzeugs, bei welchem eine gegenwärtige Fahrzeugposition, Informationen über eine vorliegende Strecke und/oder eine Fahrzeuggeschwindigkeit ermittelt wird, bekannt. Anhand der ermittelten Informationen wird eine Fahrzeuggeschwindigkeit gesteuert und geregelt. Weiterhin werden eine vorgegebene Fahrzeuggeschwindigkeit, eine momentane Fahrstufe und ein momentanes Antriebs- und Bremsmoment in Abhängigkeit von mindestens einem Parameter der bevorstehenden Strecke und in Abhängigkeit von mindestens einem Parameter eines vorausfahrenden zweiten Fahrzeuges geregelt und gesteuert.
Auch die DE 10 2009 030 784 A1 beschreibt ein Verfahren zum Steuern eines Betriebs eines Fahrzeugs mit einer Fahrzeug- und Motor- und Getriebesteuerung. Dabei werden mehrere Umgebungsparameter, Fahrzeugparameter, Fahrzeugbetriebsparameter und Streckenparameter erfasst. Für einen vorausliegenden Streckenabschnitt beginnend bei einer gegenwärtigen Fahrzeugposition werden die Fahrzeugbetriebszustände und die zugehörigen Steuerparameter mittels einer Fahrzeugbetriebskostenfunktion ermittelt und in einem Puffer als optimierte Fahrzeugsteuerparameter abgelegt. Die Fahrzeugbetriebskostenfunktion wird anhand eines iterativen numerischen Verfahrens unter Berücksichtigung vom Fahrer vorgebbarer Beschränkungen und Nebenbedingungen für die Fahrzeugbetriebs- und die Fahrzeugsteuerparameter ermittelt.
Aus der DE 10 2009 040 682 A1 ist ein Verfahren zur Steuerung einer Geschwindigkeitsregelanlage eines Fahrzeugs bekannt, wobei in Abhängigkeit von einer aus Streckenparametern und Fahrzeugparametern ermittelten charakteristischen Fahrzeugsituation anhand mehrerer alternativer Steuervarianten durch eine Steuerung und Regelung eines Antriebsstrangs und einer Bremseinrichtung des Fahrzeugs eine Fahrzeuggeschwindigkeit automatisch eingestellt wird. Die Streckenparameter, welche zumindest Steigungsdaten umfassen, werden aktuell für zumindest einen während einer Fahrt des Fahrzeugs vorausliegenden Streckenabschnitt aus dreidimensionalen Kartendaten einer digitalen Straßenkarte ermittelt, wobei in Abhängigkeit von den Streckenparametern, aktuellen Fahrzeugparametern und prognostizierten Fahrzeugparametern aus einer Mehrzahl der alternativen Steuervarianten eine oder mehrere geeignete Steuervarianten ausgewählt werden. In Anwendungsfällen werden anhand einer Simulation eines Verlaufs der Fahrzeuggeschwindigkeit ein Einfluss der ausgewählten Steuervarianten und deren Eignung zur bedarfsgerechten Steuerung der Geschwindigkeitsregelanlage überprüft und es wird eine geeignete Steuervariante oder werden mehrere geeignete Steuervarianten aktiviert und eine ungeeignete Steuervariante oder mehrere ungeeignete Steuervarianten werden verworfen.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs anzugeben.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß mit einem Verfahren gelöst, welches die im Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist.
Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
In dem Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs wird in Abhängigkeit eines vorausliegenden Streckenprofils eine Betriebsstrategie für das Fahrzeug ermittelt.
Erfindungsgemäß werden Betriebszustände des Fahrzeugs für das vorausliegende Streckenprofil in einer Grobprognose mittels zumindest eines einfachen Längsmodells prognostiziert, wobei in Abhängigkeit von Anstiegen und Gefällen innerhalb des Streckenprofils als Betriebszustände Lastphasen und Schubphasen eines Antriebsstrangs des Fahrzeugs ermittelt werden. Ferner wird eine Feinprognose der Betriebszustände des Fahrzeugs für Teilabschnitte des vorausliegenden Streckenprofils in Abhängigkeit der in der Grobprognose ermittelten Lastphasen und Schubphasen und aktueller Betriebszustände des Fahrzeugs durchgeführt, wobei anhand der in der Grobprognose und Feinprognose prognostizierten Betriebszustände des Fahrzeugs eine Gesamtbetriebsstrategie ermittelt wird.
Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht zunächst eine ”grobe” Vorausplanung des vor dem Fahrzeug liegenden Streckenprofils, welche mit geringem Rechen- und Speicheraufwand durchführbar ist. Anschließend werden in der Grobprognose prognostizierte Betriebszustände mittels in der Feinprognose ermittelten Betriebszuständen aktualisiert. Durch diese Feinprognose ist es möglich, dass die grob vorgeplanten Betriebszustände kurz vor dem Erreichen eines jeweiligen Teilabschnitts des Streckenprofils aktualisiert werden und somit eine sehr genaue Ermittlung der Betriebsstrategie für das Fahrzeug in diesem Teilabschnitt möglich ist. Somit ermöglicht das erfindungsgemäße Verfahren in besonders vorteilhafter Weise die Ermittlung einer hinsichtlich einer Fahrzeit, Fahrstrecke, eines Komforts und/oder eines Energieverbrauchs des Fahrzeugs optimierten Betriebsstrategie, wobei gleichzeitig aufgrund der Verwendung der Grobprognose und der Feinprognose ein Rechen- und Speicheraufwand minimiert wird.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
Dabei zeigen:
1 schematisch einen Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Betrieb eines Fahrzeugs,
2 schematisch ein Blockschaltbild eines Gesamtsystem aus einem Fahrzeug und einer Vorrichtung zum Betrieb eines als Hybridfahrzeug ausgebildeten Fahrzeugs,
3 schematisch eine in einer Grobprognose ermittelte Leistungstrajektorie des Fahrzeugs gemäß 2,
4 schematisch eine in einer Grobprognose ermittelte Leistungstrajektorie des Fahrzeugs und mit dieser korrespondierende Anwendungsfälle einer Hybridbetriebsstrategie für das Fahrzeug gemäß 2,
5 schematisch eine Detaillierung der Betriebszustände und Betriebsstrategien gemäß 4 sowie eine Abfolge und Verbindung derselben zu einer Gesamtbetriebsstrategie,
6 schematisch eine Kostenfunktion zur Erzeugung der Abfolge und Verbindung der der Betriebszustände und Betriebsstrategien gemäß 5, und
7 schematisch ein System zur Ermittlung der Kostenfunktion gemäß 6.
Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
In 1 ist ein Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Betrieb eines in 2 näher dargestellten Fahrzeugs 1 mit einem Hybridantriebsstrang 2 dargestellt.
Der Hybridantriebsstrang 2 umfasst eine als Verbrennungskraftmaschine ausgebildete erste Antriebseinheit 2.1 und eine als Elektromotor ausgebildete zweite Antriebseinheit 2.2. Die erste und zweite Antriebseinheit 2.1, 2.2 sind dabei mittels einer Kupplung 2.3 miteinander koppelbar.
Zum Betrieb der zweiten Antriebseinheit 2.2 ist diese mit einer Energiespeichereinheit 2.4, beispielsweise einer Hochvolt-Batterie, gekoppelt, welche zumindest durch Rekuperation aufladbar ist.
Weiterhin umfasst der Hybridantriebsstrang 2 ein Getriebe 2.5, eine beispielsweise als Retarder ausgebildete Dauerbremse 2.6 sowie eine insbesondere als Radbremse ausgebildete Betriebsbremse 2.7.
Für eine vorausschauende Betriebsstrategie von Fahrzeugen 1 mit Hybridantrieben ist zumindest teilweise ein langer Vorausschauhorizont erforderlich. Je nach Verhältnis einer Kapazität der Energiespeichereinheit 2.4 des Fahrzeugs 1 zur Leistung der als Elektromotor ausgebildeten Antriebseinheit 2.2 können Längen des Vorausschauhorizonts von mehr als 30 km erforderlich sein. Für die Umsetzung einer prädiktiven Hybridbetriebsstrategie muss ein Optimierungsproblem gelöst werden. Dieses umfasst, dass für einen langen Vorrausschauhorizont ein möglichst optimaler Verlauf eines in 4 näher dargestellten Ladezustands SOC der Energiespeichereinheit 2.4, eine so genannte SOC-Trajektorie (SOC = state of charge), mit einer zugehörigen Sequenz von in 4 näher dargestellten Anwendungsfällen A von Betriebsstrategien des Hybridantriebsstrangs 2 für das Fahrzeug 1 ermittelt werden, so dass ein größtmöglicher Kraftstoffeinspareffekt erzielt werden kann. Wird dieses Optimierungsproblem mit einem klassischen Optimierungsverfahren gelöst, so ist für einen langen Vorausschauhorizont ein sehr großer, kaum echtzeitfähiger Rechenaufwand erforderlich. Wird ein rein heuristisches Verfahren verwendet, entsteht die Gefahr, dass aufgrund zu vieler Vereinfachungen Potenziale verloren gehen oder zu komplexe Algorithmen gebildet werden, um das Optimierungsproblem angemessen lösen zu können.
Aus diesem Grund sieht das erfindungsgemäße Verfahren vor, dass mögliche Betriebszustände des Fahrzeugs 1 für das vorausliegende Streckenprofil heuristisch zunächst in einer Grobprognose mittels zumindest eines einfachen Längsmodells prognostiziert werden, wobei in Abhängigkeit von Anstiegen und Gefällen innerhalb des Streckenprofils als Betriebszustände Lastphasen und Schubphasen eines Antriebsstrangs des Fahrzeugs ermittelt werden. Die Informationen über das vorausliegende Streckenprofil werden anhand allgemein bekannter Vorrichtungen und Verfahren, wie beispielsweise anhand von Daten einer Navigationsvorrichtung, Positionsdaten einer sattelitengestützten Navigationsvorrichtung, anhand allgemeiner Streckeninformationen, anhand von Informationen auf Hinweis- und Verkehrsschildern, anhand von Kameradaten, einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation, einer Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikation und/oder weiteren Vorrichtungen und Verfahren ermittelt.
Anschließend wird eine Feinprognose der Betriebszustände des Fahrzeugs 1 für Teilabschnitte des vorausliegenden Streckenprofils in Abhängigkeit der in der Grobprognose ermittelten Lastphasen und Schubphasen und aktueller Betriebszustände des Fahrzeugs 1 durchgeführt, wobei anhand der in der Grobprognose und Feinprognose prognostizierten Betriebszustände des Fahrzeugs 1 eine in 5 näher dargestellte Gesamtbetriebsstrategie G für den Hybridantriebsstrang 2 des Fahrzeugs 1 ermittelt wird.
Somit verbindet das erfindungsgemäße Verfahren die Vorteile der heuristischen Methode und der Optimierungsverfahren. Das heißt, es werden zunächst alle möglichen Anwendungsfälle A von Betriebsstrategien des Hybridantriebsstrangs 2, so genannte Use Cases, im Vorausschauhorizont heuristisch in ihrer maximalen Ausprägung ermittelt. Erst anschließend wird in der Feinprognose mittels eines Optimierungsverfahrens anhand von in 4 näher dargestellten Kostenfunktionen K nach einer optimalen Auswahl und Abfolge der Anwendungsfälle A gesucht. Dabei werden vom Optimierungsverfahren vorzugsweise nicht die volle Fahrzeugdynamik und die Topografie in einer Berechnungsschleife zyklisch simuliert, sondern es wird auf die bereits heuristisch ermittelte Auswahl der Anwendungsfälle A zurückgegriffen, wodurch eine signifikante Einsparung von Rechenzeit und eine signifikante Verringerung der Komplexität erreicht werden.
Ein mögliches Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens wird dabei, wie im Folgenden beschrieben, durchgeführt.
Zunächst wird für einen langen Vorausschauhorizont, welcher beispielsweise die gesamte Fahrstrecke des Fahrzeugs 1 oder einen Länge von 30 km bis 50 km umfasst in einem ersten Verfahrensschritt S1 eine Voraussimulation der Betriebszustände des Fahrzeugs 1 anhand von Kartendaten D einer digitalen Karte und anhand eines Fahrzeugmodells M mit vereinfachter Längsdynamik in dem vereinfachten Längsmodell berechnet. Dabei werden ein Geschwindigkeitsverlauf v(t), einen im Allgemeinen als Leistungstrajektorie bezeichneten Antriebs- und Bremsmomentenverlauf L(t) sowie ein Zeitvektor t prädiziert.
Dieser Antriebs- und Bremsmomentenverlauf L(t) wird in einem zweiten Verfahrensschritt S2, einer so genannten Use-Case-Erkennung, herangezogen, um alle theoretisch möglichen Anwendungsfälle A von Betriebsstrategien, im beschriebenen Ausführungsbeispiel so genannter Hybrid Use Cases, in maximaler Ausprägung für den langen Vorausschauhorizont zu bestimmen. Diese Anwendungsfälle A umfassen insbesondere in 3 und 4 näher dargestellte mögliche Hybridbetriebszustände H, wie beispielsweise eine Rekuperation R, eine Rollphase mit Elektroantrieb, d. h. rein elektrisches Fahren EF, eine Teillastunterstützung TU und/oder eine Volllastunterstützung VU.
Die Bestimmung der theoretisch möglichen Anwendungsfälle A erfolgt in der Grobprognose mittels heuristischer Verfahren, insbesondere in einer Leistungs- oder Antriebsmomentenprädiktion oder/und anhand von Topografiedaten des vorausliegenden Streckenprofils.
Diese Hybridbetriebszustände H werden gemäß 4 in der Reihenfolge ihres Auftretens und mit maximal möglicher Länge und Ausprägung im Vorausschauhorizont eingetragen.
Dabei ergibt sich üblicherweise ein Ungleichgewicht in der elektrischen Energiebilanz oder im Verlauf des Ladezustands SOC hin zu negativen Werten. Das heißt, es könnte mehr elektrische Energie ausgegeben werden als eingenommen wird.
In einem dritten Verfahrensschritt S3 wird in der Feinprognose eine optimale Auswahl und Ausprägung der Anwendungsfälle A, d. h. Use Cases, zusammengestellt. Dies kann vorteilhafter Weise mithilfe eines Optimierungsverfahrens erfolgen, wobei die möglichen Anwendungsfälle A der Betriebsstrategien im Hinblick auf eine Kraftstoffeinspareffizienz und eine Kompatibilität bezüglich der Belastungsgrenzen der Komponenten des Hybridantriebsstrangs 2, insbesondere des Energiespeichers 2.4, priorisiert und zu einem umsetzbaren Verlauf des Ladezustands SOC zusammenfügt werden.
Alternativ besteht auch die Möglichkeit, im dritten Verfahrensschritt S3 mit heuristischen Ansätzen eine möglicherweise suboptimale Auswahl der Anwendungsfälle A der Betriebsstrategien zu treffen.
Bei der Auswahl der Anwendungsfälle A der Betriebsstrategien im Hinblick auf den Hybridantriebsstrang 2 wird immer der Rekuperationsfall bevorzugt, welcher stets die optimalen Rahmenbedingungen bezüglich der Ladegrenzen der Energiespeichereinheit 2.4 und der Belastungswerte der Energiespeichereinheit 2.4, wie beispielsweise thermische Belastungsgrößen oder ein so genannter I2T-Begrenzungswert, erhält. Danach wird die in der Energiespeichereinheit 2.4 verfügbare elektrisch Energie gemäß 5 auf einen bezüglich des Kraftstoffverbrauchs effizientesten antreibenden Anwendungsfall A, in welcher die zweite Antriebseinheit 2.2 das Fahrzeug 1 antreibt, verteilt.
Je nach Auslegung und Eigenschaften der Komponenten des Hybridantriebsstrangs 2 sind die möglichen Anwendungsfälle A eine elektrische Motorunterstützung bei Volllast, eine elektrische Motorunterstützung bei Teillast oder rein elektrische Fahrt mit geöffneter Kupplung 2.3 unterschiedlich effektiv bezogen auf eine erzielbare Kraftstoffeinsparung S pro kWh eingesetzter elektrischer Energie und werden, wie in 6 näher dargestellt, gemäß ihrer Effektivität mit der entsprechenden Priorität ausgewählt.
Hierzu wird beispielsweise eine Kostenfunktion K verwendet, die den erzielbaren Kraftstoffeinspareffekt pro kWh elektrischer Energie für jeden Anwendungsfall A angibt. Dadurch wird ein Zusammenhang zwischen der möglichen Kraftstoffeinsparung S, der eingesetzten elektrischen Energie und sämtlichen Einflussgrößen, wie z. B. einer Temperatur der Energiespeichereinheit 2.4, einer Drehzahl der als Verbrennungsmotor ausgebildeten ersten Antriebseinheit 2.1 des Fahrzeugs 1 und/oder eines aktuellen Beladungszustands der Energiespeichereinheit 2.4, hergestellt.
Zur Berechnung einer solchen Kostenfunktion K wird, wie in 7 näher dargestellt ist, ein Verbrauchskennfeld VKF der als Verbrennungsmotor ausgebildeten ersten Antriebseinheit 2.1 herangezogen, welches beispielsweise den Kraftstoffverbrauch in kg/s in Abhängigkeit der Drehzahl und des Drehmoments der ersten Antriebseinheit 2.1 angibt.
Weiterhin wird ein Motormomentenkennfeld MKF der als Elektromotor ausgebildeten zweiten Antriebseinheit 2.2 verwendet, welches beispielsweise das elektrischen Motormoment der zweiten Antriebseinheit 2.2 in Abhängigkeit der Drehzahl und Eingangsleistung dargestellt.
Zusätzlich wird ein Innenwiderstandskennfeld IKF der Energiespeichereinheit 2.4 in Abhängigkeit einer Temperatur und ein Kennfeld KF zur Darstellung der elektrischen Spannung des offenen Hochvoltkreises in Abhängigkeit eines Beladungszustands, d. h. des Ladezustands SOC, der Energiespeichereinheit 2.4 verwendet.
Im dritten Verfahrensschritt S3, d. h. in der Feinprognose, wird weiterhin anhand der Kostenfunktion K in Abhängigkeit der durch den im ersten Verfahrensschritt S1 im langen Vorausschauhorizont vorgegebenen Randbedingungen eine optimale Abfolge oder Sequenz der Anwendungsfälle A von Betriebsstrategien aus allen Anwendungsfällen A zusammengestellt, wobei diese optimale Abfolge die in 5 näher dargestellte Gesamtbetriebsstrategie G bildet.
Die verwendeten Anwendungsfälle A umfassen dabei insbesondere die in 3 näher dargestellten mögliche Hybridbetriebszustände H, wie beispielsweise die Rekuperation R mit geschlossener oder geöffneter Kupplung 2.3, eine Rollphase mit Elektroantrieb, d. h. rein elektrisches Fahren EF mit geöffneter Kupplung 2.3, eine elektrische Teillastunterstützung TU und/oder eine elektrische Volllastunterstützung VU der ersten Antriebseinheit 2.1.
Bei der Durchführung der optimalen Abfolge der Anwendungsfälle A, d. h. bei der Ausführung der Gesamtbetriebsstrategie G, werden neben der Optimierung des Ladezustands SOC der Energiespeichereinheit 2.4 zusätzlich auch weitere Belastungsgrößen der Energiespeichereinheit 2.4, beispielsweise deren Betriebstemperatur, und/oder weiterer Komponenten des Hybridantriebsstrangs 2 optimiert.
2 zeigt ein Gesamtsystem GS aus dem als Hybridfahrzeug ausgebildeten Fahrzeug 1 mit dem Hybridantriebsstrang 2 und einer Vorrichtung 3 zum Betrieb des Fahrzeugs 1.
Im Folgenden wird ein möglicher Ablauf eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben, wobei die Steuerung des Hybridantriebsstrangs 2 des Fahrzeugs 1 mittels der Vorrichtung 3 erfolgt.
Hierzu umfasst die Vorrichtung 3 eine Ermittlungseinheit 3.1 zur Ermittlung von Vorausschauhorizonten, wobei die Ermittlungseinheit 3.1 in nicht näher dargestellter Weise eine Positionserfassungseinheit zur Erfassung einer Position des Fahrzeugs 1, beispielsweise anhand von GPS-Daten, und Speichereinheit zur Speicherung digitaler Kartendaten D umfasst. Weiterhin ist in ebenfalls nicht näher dargestellter Weise ein Berechnungsmodul zur Berechnung der Vorausschauhorizonte anhand der Position des Fahrzeugs 1 und dem zumindest aus den digitalen Kartendaten D ermittelten Streckenprofil vorgesehen. Die Vorausschauhorizonte umfassen dabei ein Steigungs- oder Krümmungsprofil über die gewählte Horizontlänge.
Weiterhin umfasst die Vorrichtung 3 ein Betriebsstrategiemodul 3.2, mittels welchem die jeweilige Betriebsstrategie im langen Vorausschauhorizont für das Fahrzeug 1 ermittelt und zur Verfügung gestellt wird. Diese Betriebsstrategie umfasst dabei den prädizierten Verlauf des Ladezustands SOC der Energiespeichereinheit 2.4 sowie die wesentlichen Anwendungsfälle A der Betriebsstrategien für den Hybridantriebsstrang 2 des Fahrzeugs 1. Das Betriebsstrategiemodul 3.2 umfasst Mittel zur Erzeugung der prädiktiven Hybridbetriebsstrategie.
Das Betriebsstrategiemodul 3.2 umfasst hierzu ein erstes Mittel 3.2.1, welches die Vorausschausimulation zur Ermittlung der Leistungstrajektorie, d. h. zur Ermittlung des Antriebs- und Bremsmomentverlaufs L(t) durchführt.
Weiterhin umfasst das Betriebsstrategiemodul 3.2 ein Erkennungsmodul 3.2.2, welches anhand des Antriebs- und Bremsmomentverlaufs L(t) die im Vorausschauhorizont möglichen Anwendungsfälle A der Betriebsstrategien erkennt.
Zusätzlich umfasst das Betriebsstrategiemodul 3.2 ein Optimierungsmodul 3.2.3, mittels welchem die optimale Sequenz der Anwendungsfälle A der der Betriebsstrategien aus allen Anwendungsfällen zusammengestellt wird.
Ferner ist ein zweites Mittel 3.2.4 zur Planung von kinematischen Anwendungsfällen A und zur Integration der Anwendungsfälle A innerhalb eines kürzeren Vorausschauhorizonts auf einem Teilabschnitt des vorausliegenden Streckenprofils vorgesehen. Hierzu werden die im langen Vorausschauhorizont ermittelten Vorgaben, bestehend aus dem jeweiligen aktuellen Anwendungsfall A, welcher an einer Ist-Position des Fahrzeugs 1 geplant ist und den generellen Vorgaben zum Verlauf der Ladezustands SOC, an den kurzen Vorausschauhorizont übertragen und bilden somit Leitplanken oder Randbedingungen für den kurzen Vorausschauhorizont.
Anschließend erfolgt eine Rückmeldung des kurzen Vorausschauhorizonts an den langen Vorausschauhorizont über tatsächlich angefallene Energiebilanzen und die tatsächlich umgesetzten Anwendungsfälle A der Betriebsstrategien zur Neuberechnung des langen Horizonts. Das heißt, dass in der für den langen Vorausschauhorizont durchgeführten Grobprognose für Teilabschnitte des vorausliegenden Streckenprofils anhand der prognostizierten Betriebszustände ermittelte Betriebsstrategien des Fahrzeugs 1 in Abhängigkeit von den in der Feinprognose ermittelten Betriebszuständen geändert werden. Das heißt, die Prognose der Vorausschauhorizonte erfolgt rollierend. Somit ist eine iterative Durchführung des Verfahrens während der Fahrt des Fahrzeugs 1 realisierbar, so dass in vorgegebenen Intervallen die noch vorausliegende Fahrstrecke bestimmt und eine an diese angepasste optimierte Betriebsstrategie bestimmt wird. Somit können Änderungen der sich im Verlauf der Fahrstrecke ändernden Streckeninformationen, Fahrzeuginformationen und/oder Parameter der Betriebszustände berücksichtigt werden, um einen insbesondere hinsichtlich der Effizienz und des Wirkungsgrades optimierten Betriebszustand des Fahrzeugs 1 einzustellen.
Als Ergebnis wird eine prädiktive Gesamtbetriebsstrategie G zur Ansteuerung des Hybridantriebsstrangs 2 ermittelt. Diese Gesamtbetriebsstrategie G wird vom Betriebsstrategiemodul 3.2 an eine erste Steuereinheit 3.3, welche auch als zentrales Antriebsstrangsteuermodul bezeichnet wird, übertragen. Die erste Steuereinheit 3.3 ist zur Steuerung des Hybridantriebsstrangs 2 vorgesehen umfasst hierzu ein Geschwindigkeitsregelmodul 3.3.1 zur Ausführung einer Geschwindigkeitsregelfunktion, ein Schaltstrategiemodul 3.3.2 zur Ausführung einer Gangermittlungsfunktion zur automatischen Gangvorgabe und ein Momentenaufteilungs- und -verwaltungsmodul 3.3.3.
Mittels des Geschwindigkeitsregelmoduls 3.3.1 wird eine vom Fahrer vorgegebene Sollgeschwindigkeit geregelt, über einen veränderbaren Unschärfebereich über die vorausschauende Fahrstrategie beeinflusst und ein gesamtes erforderliches Antriebs- und/oder Bremsmoment ermittelt.
Mittels des Schaltstrategiemoduls 3.3.2 wird ein optimaler Gang des Getriebes 2.5 eingestellt, wobei das Schaltstrategiemodul 3.3.2 dabei gegebenenfalls von der vorausschauenden Betriebsstrategie beeinflusst wird. Der vom Schaltstrategiemodul 3.3.2 ermittelte Gang wird an eine Getriebeelektronik 3.4 übermittelt.
Mittels des Momentenaufteilungs- und -verwaltungsmoduls 3.3.3 werden aus den Vorgaben sämtlicher Regelfunktionen die Soll-Momente für die erste Antriebseinheit 2.1, die zweite Antriebseinheit 2.2, von Dauer- und Betriebsbremsen 2.6, 2.7 ermittelt, wobei eine Momentenverteilung zwischen der ersten und zweiten Antriebseinheit 2.1, 2.2 von der prädiktiven Hybridbetriebsstrategie der ersten Steuereinheit 3.3 beeinflusst wird.
Weiterhin umfasst die Vorrichtung 3 eine zweite Steuereinheit 3.5 zur Steuerung der Energiespeichereinheit 2.4, wobei die zweite Steuereinheit 3.5 in nicht näher dargestellter Weise ein Überwachungsmodul umfasst, welches den Beladungs- und Belastungszustand der Energiespeichereinheit 2.4 erfasst und diesen an die erste Steuereinheit 2.3 meldet.
Zusätzlich umfasst die Vorrichtung 3 eine Motorelektronik 3.6 der ersten Antriebseinheit 2.1, eine Steuerungselektronik 3.7 für die zweite Antriebseinheit 2.2, die Getriebeelektronik 3.4, eine Dauerbremselektronik 3.8 zur Steuerung der Dauerbremsen 2.6, beispielsweise eines Retarders, und eine Betriebsbremselektronik 3.9 zur Steuerung der Betriebsbremsen 2.7 des Fahrzeugs 1. Diese Komponenten sind mit der ersten Steuereinheit 3.3 gekoppelt und werden in Abhängigkeit der für die Vorausschauhorizonte ermittelten Betriebsstrategie des Fahrzeugs 1 betrieben und gesteuert.
In 3 ist die im ersten Verfahrensschritt S1 ermittelte Leistungstrajektorie, d. h. der Antriebs- und Bremsmomentenverlauf L(t), dargestellt. Dabei ist eine gesamte Antriebs- und Bremsleistung P des Fahrzeugs 1 in Abhängigkeit einer Position des Fahrzeugs 1 auf dem Streckenprofil abgetragen, wobei das Bezugszeichen Pmax95 einen Leistungswert benennt, bei welchem 95% einer Maximalleistung Pmax des Fahrzeugs 1 verwendet werden. Zur Ermittlung der Leistungstrajektorie werden derartige Leistungswerte als starre Parameterwerte verwendet. Alternativ ist jedoch auch die Verwendung variabler Parameterwerte möglich.
Im dargestellten Ausführungsbeispiel weist die Leistungstrajektorie vier Bereiche auf, wobei in einem ersten Bereich die Rekuperation R, in einem zweiten Bereich das rein elektrische Fahren EF, in einem dritten Bereich die Teillastunterstützung TU und in einem vierten Bereich die Volllastunterstützung VU erfolgen.
4 zeigt eine weitere in der Grobprognose für den langen Vorrausschauhorizont im ersten Verfahrensschritt S1 ermittelte Leistungstrajektorie des Fahrzeugs 1 und die anhand dieser im zweiten Verfahrensschritt S2 ermittelten theoretisch möglichen Anwendungsfälle A der Hybridbetriebsstrategie für das Fahrzeug 1. Eine Aneinanderreihung der theoretisch möglichen Anwendungsfälle A ergibt dabei eine maximal mögliche Abfolge der Anwendungsfälle A, wobei die Anwendungsfälle A in Abhängigkeit der Leistungstrajektorie die Rekuperation R, das rein elektrische Fahren EF, die Teillastunterstützung TU und die Volllastunterstützung VU umfasst. Aus dieser Abfolge ergibt sich ein unrealistischer Verlauf des Ladezustands SOC der Energiespeichereinheit 2.4, welcher im dritten Verfahrensschritt S3 anhand einer Kostenfunktion K zu einem realisierbaren Verlauf zusammengestellt wird.
Diesen realisierbaren Verlauf des Ladezustands SOC der Energiespeichereinheit 2.4 zeigt 5.
Dabei befindet sich der Verlauf des Ladezustands SOC stets im erlaubten Bereich, wobei Belastungsgrenzen der Energiespeichereinheit 2.4 berücksichtigt werden. Anhand der Kostenfunktion K wird die optimale Abfolge der Anwendungsfälle A ermittelt, welche zu diesem realisierbaren Verlauf des Ladezustands SOC führt und hinsichtlich eines Kraftstoffeinsparpotenzials und der kleinstmöglichen Belastung der Energiespeichereinheit 2.4 optimiert ist.
Durch die Aufgliederung in die grobe Vorbestimmung mit den theoretischen Anwendungsfällen A und der darauf folgenden Optimierung der Anwendungsfälle A und deren Abfolge kann die Bestimmung der Gesamtbetriebsstrategie G in besonders vorteilhafter Weise auch für lange Vorausschauhorizonte mit begrenzter Rechenleistung und Rechenzeit erfolgen.
Die Kostenfunktion K ist in 6 dargestellt, wobei die Kostenfunktion K eine erzielbare Kraftstoffeinsparung S pro kWh elektrischer Energie in Abhängigkeit einer elektrischen Leistung P_Bat der Energiespeichereinheit 2.4 für verschiedene Anwendungsfälle A, im dargestellten Ausführungsbeispiel für die Anwendungsfälle A Volllastunterstützung VU und Teillastunterstützung TU, angibt.
Dadurch wird ein Zusammenhang zwischen der möglichen Kraftstoffeinsparung S, der eingesetzten elektrischen Energie und sämtlichen Einflussgrößen, wie z. B. einer Temperatur der Energiespeichereinheit 2.4, einer Drehzahl der als Verbrennungsmotor ausgebildeten ersten Antriebseinheit 2.1 des Fahrzeugs 1 und/oder eines aktuellen Beladungszustands der Energiespeichereinheit 2.4, hergestellt.
Im dargestellten Ausführungsbeispiel wird deutlich, dass die größte Effizienz dann erzielt werden kann, wenn die elektrische Energie der Energiespeichereinheit 2.4 im Volllastbetrieb der ersten Antriebseinheit 2.1 mit möglichst kleinen elektrischen Momenten, d. h. Leistungen P_Bat bzw. Lasten, der Energiespeichereinheit 2.4 erzielt werden kann.
7 zeigt ein System zur Ermittlung der Kostenfunktion K, welches, wie bereits beschrieben, zur Berechnung der Kostenfunktion K das Verbrauchskennfeld VKF, das Motormomentenkennfeld MKF, dass Innenwiderstandskennfeld IKF und das Kennfeld KF zur Darstellung der elektrischen Spannung des offenen Hochvoltkreises in Abhängigkeit des Ladezustands SOC der Energiespeichereinheit 2.4 verwendet.
Bezugszeichenliste

1: Fahrzeug
2: Hybridantriebsstrang
2.1: erste Antriebseinheit
2.2: zweite Antriebseinheit
2.3: Kupplung
2.4: Energiespeichereinheit
2.5: Getriebe
2.6: Dauerbremse
2.7: Betriebsbremse
3: Vorrichtung
3.1: Ermittlungseinheit
3.2: Betriebsstrategiemodul
3.2.1: Mittel
3.2.2: Erkennungsmodul
3.2.3: Optimierungsmodul
3.2.4: Mittel
3.3: erste Steuereinheit
3.3.1: Geschwindigkeitsregelmodul
3.3.2: Schaltstrategiemodul
3.3.3: Momentenaufteilungs- und verwaltungsmodul
3.4: Getriebeelektronik
3.5: zweite Steuereinheit
3.6: Motorelektronik
3.7: Steuerungselektronik
3.8: Dauerbremselektronik
3.9: Betriebsbremselektronik
A: Anwendungsfall
D: Kartendaten
EF: rein elektrisches Fahren
G: Gesamtbetriebsstrategie
GS: Gesamtsystem
H: Hybridbetriebszustand
IKF: Innenwiderstandskennfeld
K: Kostenfunktion
L(t): Antriebs- und Bremsmomentenverlauf
M: Fahrzeugmodell
MKF: Motormomentenkennfeld
P: Antriebs- und Bremsleistung
P_Bat: Leistung
Pmax: Maximalleistung
Pmax95: Leistungswert
POS: Position
R: Rekuperation
S: Kraftstoffeinsparung
SKF: Kennfeld
SOC: Ladezustand
S1 bis S3: Verfahrenschritt
t: Zeitvektor
TU: Teillastunterstützung
VKF: Verbrauchskennfeld
VU: Volllastunterstützung
v(t): Geschwindigkeitsverlauf

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102008019174 A1 [0002]
DE 102009030784 A1 [0003]
DE 102009040682 A1 [0004]

Claims

Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs (1), wobei in Abhängigkeit eines vorausliegenden Streckenprofils eine Betriebsstrategie für das Fahrzeug (1) ermittelt wird, dadurch gekennzeichnet, dass Betriebszustände des Fahrzeugs (1) für das vorausliegende Streckenprofil in einer Grobprognose mittels zumindest eines einfachen Längsmodells prognostiziert werden, wobei in Abhängigkeit von Anstiegen und Gefällen innerhalb des Streckenprofils als Betriebszustände Lastphasen und Schubphasen eines Antriebsstrangs des Fahrzeugs (1) ermittelt werden, und dass eine Feinprognose der Betriebszustände des Fahrzeugs (1) für Teilabschnitte des vorausliegenden Streckenprofils in Abhängigkeit der in der Grobprognose ermittelten Lastphasen und Schubphasen und aktueller Betriebszustände des Fahrzeugs (1) durchgeführt wird, wobei anhand der in der Grobprognose und Feinprognose prognostizierten Betriebszustände des Fahrzeugs (1) eine Gesamtbetriebsstrategie (G) ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in der Grobprognose die Betriebszustände bei Fahrtantritt für einen Vorausschauhorizont, welcher eine gesamte Fahrstrecke umfasst, prognostiziert werden.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass in der Grobprognose für Teilabschnitte des vorausliegenden Streckenprofils anhand der prognostizierten Betriebszustände ermittelte Betriebsstrategien des Fahrzeugs (1) in Abhängigkeit von den in der Feinprognose ermittelten Betriebszuständen geändert werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Prognose der Betriebszustände in der Grobprognose und/der der Feinprognose rollierend erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in der Feinprognose für Teilabschnitte des vorausliegenden Streckenprofils ermittelte Betriebszustände und Betriebsstrategien auf eine mögliche Verwendung innerhalb von in der Grobprognose für das gesamte vorausliegende Streckenprofil einer Fahrtroute ermittelten Betriebszuständen und Betriebsstrategien überprüft werden.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass mittels der Grobprognose Randbedingungen für die in der Feinprognose ermittelten Betriebszustände und Betriebsstrategien vorgegeben werden.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass dann, wenn die in der Feinprognose ermittelten Betriebszustände und Betriebsstrategien die Randbedingungen erfüllen, eine weitere Detaillierung dieser Betriebszustände und Betriebsstrategien durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass eine Abfolge und Verbindung der weiter detaillierten Betriebszustände und Betriebsstrategien innerhalb der Teilbereiche des Streckenprofils mittels einer Kostenfunktion (K) ermittelt werden.