DE102013014667B4

DE102013014667B4 - Verfahren zur Applikation der Steuerung des Antriebes eines Hybridfahrzeuges

Info

Publication number: DE102013014667B4
Application number: DE201310014667
Authority: DE
Inventors: Markus Schori; Thomas Böhme
Original assignee: IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr
Current assignee: IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr
Priority date: 2013-08-30
Filing date: 2013-08-30
Publication date: 2015-04-09
Anticipated expiration: 2033-08-31
Also published as: DE102013014667A1

Abstract

Verfahren zur Applikation der Steuerung des Antriebes eines Hybridfahrzeuges, mit einer Brennkraftmaschine, einer elektrischen Maschine und einem Übersetzungsgetriebe mit mehreren Übersetzungsverhältnissen, wobei der Antrieb des Hybridfahrzeuges entweder in einem ersten Fahrmodus mittels der Brennkraftmaschine zusammen mit der als Motor oder Generator betriebenen elektrischen Maschine oder in einem zweiten Fahrmodus allein mittels der als Motor oder Generator betriebenen elektrischen Maschine erfolgt, wobei die Brennkraftmaschine mittels einer ersten Trennkupplung von der elektrischen Maschine und dem Übersetzungsgetriebe trennbar ist, wobei die Brennkraftmaschine und die elektrische Maschine mittels einer zweiten Kupplung von dem Übersetzungsgetriebe trennbar sind, wobei die Bedingungen für eine optimale Steuerung zum Antrieb des Hybridfahrzeuges mittels einer Hamilton-Funktion mit einer Adjungierten beschrieben werden und die Adjungierte konstant ist, mit folgenden Schritten: 1.) Minimierung der Hamilton-Funktion auf einem Gitter aus dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und der Drehzahl an der zweiten Kupplung, um das Drehmoment der Brennkraftmaschine für eine möglichst optimale Steuerung des Hybridfahrzeuges im ersten Fahrmodus aufzufinden, 2.) Berechnung der Funktionswerte der Hamilton-Funktion für den zweiten Fahrmodus, wobei das Drehmoment der Brennkraftmaschine den Wert 0 aufweist und Berechnung der Funktionswerte der Hamilton-Funktion für den ersten Fahrmodus, wobei das gemäß Schritt 1.) gefundene Drehmoment der Brennkraftmaschine angenommen wird, wobei für eine Auswahl, ob das Hybridfahrzeug im ersten oder zweiten Fahrmodus möglichst optimal betrieben wird, ein Vergleich der beiden Funktionswerte erfolgt und das Hybridfahrzeug in dem Fahrmodus betrieben wird, bei dem der Funktionswert am geringsten ist, 3.) Vorgabe eines Gitters aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad, wobei sich für jedes Übersetzungsverhältnis auf jedem Punkt dieses Gitters ein Drehmoment an der zweiten Kupplung und eine Drehzahl an der zweiten Kupplung ergibt und für jede entstehende Kombination aus dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und der Drehzahl an der zweiten Kupplung für den ersten Fahrmodus mit dem gemäß Schritt 1.) aufgefundenen Drehmoment der Brennkraftmaschine und für den zweiten Fahrmodus mit einem Drehmoment der Brennkraftmaschine mit dem Wert 0 jeweils eine Berechnung des Funktionswertes der Hamilton-Funktion erfolgt und dann für jeden Gitterpunkt aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad das Übersetzungsverhältnis für den jeweiligen Fahrmodus ausgewählt ...

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Applikation der Steuerung des Antriebes eines Hybridfahrzeuges mit den Merkmalen gemäß Patentanspruch 1.
Wie allgemein bekannt, haben steigende Preise für Rohöl und anwachsende Umweltbelange eine kontinuierliche Weiterentwicklung von Hybridfahrzeugen zur Folge. Bei einem so genannten Parallel-Hybridfahrzeug erlaubt eine zusätzliche elektrische Maschine, die als Motor oder Generator betrieben werden kann, das Drehmoment einer Brennkraftmaschine innerhalb bestimmter Grenzen unabhängig vom Fahrerwunsch auszuwählen. Dieser Freiheitsgrad kann dazu genutzt werden, den Gesamtwirkungsgrad des Fahrzeuges zu erhöhen. Der Antriebsstrang eines Hybridfahrzeuges erhält häufig koordinative Vorgaben durch eine kaskadierte Reglerstruktur. Das Energie-Management eines Hybridfahrzeuges hat die Aufgabe, Referenz-Trajektorien bereitzustellen, welche der genannten Reglerstruktur zugeführt werden. Zum Antrieb eines solchen Fahrzeuges existieren gemäß dem Stand der Technik verschiedene Strategien, um Referenz-Trajektorien zu berechnen. Es kann dabei zwischen regelbasierten und analytischen Ansätzen unterschieden werden. Ein vielversprechender analytischer Ansatz ist die Anwendung der Theorie der optimalen Steuerung. Ein kraftstoffverbrauchsoptimaler Betrieb eines Hybridfahrzeuges über einen repräsentativen Fahrzyklus kann als Optimalsteuerungsproblem formuliert werden. Dieses Problem kann dann u. U. während des Betriebs des Hybridfahrzeuges gelöst werden, unter Anwendung einer existierenden Theorie zur optimalen Steuerung, beispielsweise unter Anwendung des Minimumprinzips von Pontrjagin. Die Lösung solcher Probleme optimaler Steuerungen ist bekannt, beispielsweise gemäß „N. Kim, D. Lee, S. W. Cha, and H. Peng. Optimal control of a plug-in hybrid electric vehicle (phev) based on driving patterns. In International Battery, Hybrid and Fuel Cell Electric Vehicle Symposium, 2009.”, ”S. Stockar, V. Marano, M. Canova, G. Rizzoni, and L. Guzzella. Energy-optimal control of plug-in hybrid electric vehicles for realworld driving cycles. 60(7): 2949–2962, 2011.” oder ”N. Kim, S. Cha, and H. Peng. Optimal control of hybrid electric vehicles based on pontryagin's minimum principal. pages 1279–1287, 2011.”. Die Lösung solcher Probleme optimaler Steuerungen ist implizit auch mit den so genannten „theory of equivalent consumption minimization strategies (ECMS)” verbunden, wie sie etwa gemäß „G. Paganelli, Y. Guezennec, and G. Rizzoni. Optimizing control strategy for hybrid fuel cell vehicle. In SAE World Congress, 2002. SAE 2002-01-0102.” vorgeschlagen und von „J. -S. Chen and M. A. Salman. Learning energy management strategy for hybrid electric vehicles. In IEEE Conference on Vehicle Power and Propulsion, pages 68–73, 2005.”, „C. Musardo, G. Rizzoni, and B. Staccia. A-ecms: An adaptive algorithm for hybrid electric vehicle energy management. In Proceedings of the 44th IEEE Conference on Decision and Control, pages 1816–1823, 2005.” weiterentwickelt wurden. Dadurch, dass diskrete Steuerungen vorhanden sind, etwa wie die Auswahl des Übersetzungsverhältnisses und des Fahrmodus, ist das Problem der optimalen Steuerung viel schwerer zu lösen. Die mathematische Beschreibung eines solchen Systems kann klassifiziert werden als hybrides System und das dazugehörige Steuerungsproblem als ein hybrides Optimalsteuerungsproblem. Eine Lösung dieses Problems beinhaltet sowohl kontinuierliche Steuerungen als auch Abfolgen diskreter Entscheidungen, die formal als stückweise konstante Schaltfunktion ausgedrückt werden können. Weiterhin ist die Anwendung von Strategien, basierend auf der Lösung von Optimalsteuerungsproblemen, die während des Betriebs eines Fahrzeuges online erfolgt, durch die begrenzte Leistungsfähigkeit der elektronischen Steuereinheiten und der Tatsache eingeschränkt, dass Informationen des zukünftigen Fahrprofils notwendig sind, um das Problem der optimalen Steuerung zu lösen. Demzufolge werden die meisten Hybridfahrzeuge auf Grundlage regelbasierter Strategien betrieben. Insbesondere sind die meisten regelbasierten Energie-Management-Systeme zum Antrieb von Hybridfahrzeugen auf Informationen angewiesen, die in Kennfeldern gespeichert sind, um den aktuellen Fahrmodus und -zustand unter Berücksichtigung bestimmter Umstände zu definieren. Das Dokument DE 103 37 002 A1 offenbart ein Verfahren zur Steuerung und Regelung der Antriebsleitstungsverteilung von Antriebsmaschinen in einem Antriebsstrang eines Kraftfahrzeuges, der eine Brennkraftmaschine, wenigstens Elektromaschine, wenigstens eine Kupplung sowie ein Getriebe aufweist und bei dem wenigstens ein Steuerungs- und Regelungsgerät vorhanden ist, welches auf der Grundlage von gegebenen, gemessenen und/oder berechneten Werten die Antriebsleitstungsverteilung zwischen der Brennkraftmaschine und der wenigstens einen Elektromaschine hinsichtlich der Leistungsdynamik des Fahrzeuges sowie seines Energieverbrauchs, seines Schadstoffausstoßes und seines Fahrkomforts steuert und regelt. Zudem ist vorgesehen, dass, ausgehend von einem signalisierten Antriebsleistungswunsch, vorhandene Soll-Betriebswerte für den Betrieb der wenigstens einen Elektromaschine zu neuen, an den aktuellen Antriebsleistungswunsch und/oder an veränderte Betriebssituationen des Fahrzeugs angepasste Soll-Betriebswerte geändert werden, und dass zur Bestimmung der neuen Soll-Betriebswerte für die wenigstens eine Elektromaschine, deren zukünftige maximale und minimale Momente und/oder Leistungen sowie die Wirkungsgrade und/oder Verluste vorausberechnet werden. Gemäß dem Dokument US 2005/0 003 929 A1 ist ein Verfahren zum Synchronisieren eines Getriebes in einem Fahrzeug Stand der Technik, wobei der Motor und/oder die Kupplung in geeigneter Weise während der Synchronisation gesteuert werden. Gemäß dem Dokument CN 101 977 014 A ist es weiterhin Stand der Technik, eine Hamilton-Funktion für die Steuerung einer Kraftmaschine heranzuziehen. Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur Applikation, d. h. Kalibrierung der Steuerung des Antriebes eines Hybridfahrzeuges bereitzustellen, so dass die Steuerung schon in einer frühen Phase der Fahrzeugentwicklung möglichst optimal unter Anwendung analytischer Verfahren erfolgt.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß mittels eines Verfahrens zur Applikation der Steuerung des Antriebes eines Hybridfahrzeuges gelöst, mit einer Brennkraftmaschine, einer elektrischen Maschine und einem Übersetzungsgetriebe mit mehreren Übersetzungsverhältnissen, wobei der Antrieb des Hybridfahrzeuges entweder in einem ersten Fahrmodus mittels der Brennkraftmaschine zusammen mit der als Motor oder Generator betriebenen elektrischen Maschine oder in einem zweiten Fahrmodus allein mittels der als Motor oder Generator betriebenen elektrischen Maschine erfolgt, wobei die Brennkraftmaschine mittels einer ersten Trennkupplung von der elektrischen Maschine und dem Übersetzungsgetriebe trennbar ist, wobei die Brennkraftmaschine und die elektrische Maschine mittels einer zweiten Kupplung von dem Übersetzungsgetriebe trennbar sind, wobei die Bedingungen für eine optimale Steuerung zum Antrieb des Hybridfahrzeuges mittels einer Hamilton-Funktion mit einer Adjungierten beschrieben werden und angenommen wird, dass die Adjungierte konstant ist, mit folgenden Schritten:

1.) Minimierung der Hamilton-Funktion auf einem Gitter aus dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und der Drehzahl an der zweiten Kupplung, um das Drehmoment der Brennkraftmaschine für eine möglichst optimale Steuerung des Hybridfahrzeuges im ersten Fahrmodus aufzufinden,
2.) Berechnung der Funktionswerte der Hamilton-Funktion für den zweiten Fahrmodus, wobei das Drehmoment der Brennkraftmaschine den Wert 0 aufweist und Berechnung der Funktionswerte der Hamilton-Funktion für den ersten Fahrmodus, wobei das gemäß Schritt 1.) gefundene Drehmoment der Brennkraftmaschine angenommen wird, wobei für eine Auswahl, ob das Hybridfahrzeug im ersten oder zweiten Fahrmodus möglichst optimal betrieben wird, ein Vergleich der beiden Funktionswerte erfolgt und das Hybridfahrzeug in dem Fahrmodus betrieben wird, bei dem der Funktionswert am geringsten ist,
3.) Vorgabe eines Gitters aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad, wobei sich für jedes Übersetzungsverhältnis auf jedem Punkt dieses Gitters ein Drehmoment an der zweiten Kupplung und eine Drehzahl an der zweiten Kupplung ergibt und für jede entstehende Kombination aus dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und der Drehzahl an der zweiten Kupplung für den ersten Fahrmodus mit dem gemäß Schritt 1.) aufgefundenen Drehmoment der Brennkraftmaschine und für den zweiten Fahrmodus mit einem Drehmoment der Brennkraftmaschine mit dem Wert 0 jeweils eine Berechnung des Funktionswertes der Hamilton-Funktion erfolgt und dann für jeden Gitterpunkt aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad das Übersetzungsverhältnis für den jeweiligen Fahrmodus ausgewählt wird, für das der geringste Funktionswert der Hamilton-Funktion berechnet wurde, so dass das Hybridfahrzeug in beiden Fahrmodi jeweils mit dem Übersetzungsverhältnis betrieben wird, bei dem der Funktionswert am geringsten ist. Anstelle eines Gitters bestehend aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad, kann auch ein Gitter aus Fahrpedalwert und Fahrzeuggeschwindigkeit verwendet werden, da diese Größen in direkter und eindeutiger Abhängigkeit stehen.

Die Auswahl des Übersetzungsverhältnisses gemäß Schritt 3.) mit dem das Hybridfahrzeug im jeweiligen Fahrmodus betrieben wird, kann insbesondere als Empfehlung angesehen werden bzw. kann diese Auswahl auch noch von weiteren Bedingungen abhängen.
Anders formuliert wird die Aufgabe erfindungsgemäß folgendermaßen gelöst. Für den Antrieb eines Hybridfahrzeuges wirken eine Brennkraftmaschine, eine elektrische Maschine und ein Übersetzungsgetriebe mit mehreren Übersetzungsverhältnissen zusammen. Dieses Zusammenwirken erfolgt in Verbindung mit Steuerungen. Insbesondere wird das Zusammenwirken der einzelnen Antriebselemente durch die Vorgabe von Steuerungen aus einer Reglerstruktur koordiniert. Der Antrieb des Hybridfahrzeuges erfolgt entweder in einem ersten Fahrmodus mittels der Brennkraftmaschine zusammen mit der als Motor oder Generator betriebenen elektrischen Maschine, wobei eine kontinuierliche Steuerung die Aufteilung des Drehmomentes zwischen den beiden Kraftmaschinen festlegt oder in einem zweiten Fahrmodus allein mittels der als Motor oder Generator betriebenen elektrischen Maschine. Die Auswahl zwischen den beiden Fahrmodi erfolgt in Abhängigkeit einer ersten diskreten Steuerung. Die Auswahl des Übersetzungsverhältnisses für den jeweiligen Fahrmodus erfolgt in Abhängigkeit einer zweiten diskreten Steuerung. Die Brennkraftmaschine ist darüber hinaus mittels einer Trennkupplung von der elektrischen Maschine und dem Übersetzungsgetriebe trennbar. Ausserdem sind die Brennkraftmaschine und die elektrische Maschine mittels einer zweiten Kupplung von dem Übersetzungsgetriebe trennbar. Erfindungsgemäß werden die Bedingungen für eine optimale Steuerung zum Antrieb des Hybridfahrzeuges mittels einer Hamilton-Funktion mit einer Adjungierten beschrieben. Dabei sind das Drehmoment der Brennkraftmaschine, das Drehmoment an der zweiten Kupplung, die Drehzahl an der zweiten Kupplung und die Adjungierte Argumente der Hamilton-Funktion. Erfindungsgemäß wird angenommen, dass die Adjungierte konstant ist.
Im weiteren Verlauf erfolgt dadurch eine Applikation bzw. Optimierung der kontinuierlichen Steuerung für den ersten Fahrmodus, dass eine Bestimmung des Drehmomentes der Brennkraftmaschine vorgenommen wird, bei dem die Hamilton-Funktion ihr Minimum aufweist für Gitterpunkte, die durch die Drehzahl an der zweiten Kupplung und das Drehmoment an der zweiten Kupplung festgelegt sind. Die Bestimmung der kontinuierlichen Steuerung erfolgt dann in Abhängigkeit dieser Gitterpunkte und in Abhängigkeit des Drehmomentes der Brennkraftmaschine, bei dem die Hamilton-Funktion jeweils ihr Minimum aufweist. Die kontinuierliche Steuerung erfolgt insbesondere mittels eines Kennfeldes, das die Beziehung zwischen der Drehzahl an der zweiten Kupplung, des Drehmomentes an der zweiten Kupplung und des Drehmomentes der Brennkraftmaschine beschreibt, bei dem die Hamilton-Funktion jeweils ihr Minimum aufweist. Erfindungsgemäß kann die kontinuierliche Steuerung auch mittels eines Kennfeldes erfolgen, das die Beziehung zwischen der Drehzahl an der zweiten Kupplung, des Drehmomentes an der zweiten Kupplung und des Drehmomentes der elektrischen Maschine beschreibt, wobei sich dabei das Drehmoment der elektrischen Maschine aus der Differenz zwischen dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und dem Drehmoment der Brennkraftmaschine ergibt, bei dem die Hamilton-Funktion jeweils ihr Minimum aufweist.
Für eine Applikation bzw. Optimierung der ersten diskreten Steuerung erfolgt weiterhin die Bestimmung eines ersten Funktionswertes, bei dem die Hamilton-Funktion ihr Minimum aufweist für den ersten Fahrmodus sowie die Bestimmung eines zweiten Funktionswertes, bei dem die Hamilton-Funktion ihr Minimum aufweist für den zweiten Fahrmodus, wobei die Bestimmung des ersten und des zweiten Funktionswertes jeweils für Gitterpunkte erfolgt, die durch die Drehzahl an der zweiten Kupplung und das Drehmoment an der zweiten Kupplung festgelegt sind. Dann erfolgt eine Applikation bzw. Kalibrierung der ersten diskreten Steuerung durch eine Gegenüberstellung des ersten und des zweiten Funktionswertes für die jeweiligen Gitterpunkte sowie die Bestimmung, in welchem der beiden Fahrmodi der geringere Funktionswert im jeweiligen Gitterpunkt vorliegt. Die erste diskrete Steuerung erfolgt dann in Abhängigkeit dieser Gitterpunkte und dieser Gegenüberstellung bzw. in Abhängigkeit der durch diese Gegenüberstellung gewonnenen Beziehung zwischen den Gitterpunkten, d. h. der Drehzahl an der zweiten Kupplung und des Drehmomentes an der zweiten Kupplung, sowie in Abhängigkeit der Auswahl des Fahrmodus, bei dem der jeweils geringere Funktionswert vorliegt. D. h. wenn der erste Funktionswert kleiner als der zweite Funktionswert ist, wird das Hybridfahrzeug im ersten Fahrmodus betrieben bzw. wenn der zweite Funktionswert kleiner als der erste Funktionswert ist, wird das Hybridfahrzeug im zweiten Fahrmodus betrieben. Die Bestimmung der ersten diskreten Steuerung erfolgt insbesondere in Abhängigkeit eines Kennfeldes, das die Beziehung zwischen der Drehzahl an der zweiten Kupplung, des Drehmomentes an der zweiten Kupplung und des jeweiligen Fahrmodus beschreibt, bei dem der Funktionswert der Hamilton-Funktion jeweils am geringsten ist.
Abschließend erfolgt eine Applikation bzw. Optimierung der zweiten diskreten Steuerung. Dabei erfolgt für Gitterpunkte, die durch das Drehmoment am Antriebsrad und die Drehzahl am Antriebsrad festgelegt sind und die durch das jeweilige Übersetzungsverhältnis des Übersetzungsgetriebes mit der Drehzahl an der zweiten Kupplung und dem Drehmoment an der zweiten Kupplung in Beziehung stehen, für den ersten Fahrmodus eine Auswahl des Übersetzungsverhältnisses, bei dem der erste Funktionswert der Hamilton-Funktion für den ersten Fahrmodus im jeweiligen Gitterpunkt den geringsten Wert aufweist und für den zweiten Fahrmodus eine Auswahl des Übersetzungsverhältnisses, bei dem der zweite Funktionswert für den zweiten Fahrmodus im jeweiligen Gitterpunkt den geringsten Wert aufweist. D. h. die kontinuierliche Steuerung, von der die Hamilton-Funktion ebenfalls abhängt, wird hierbei für den ersten Fahrmodus aus dem bereits erstellten Kennfeld bestimmt. Die Bestimmung erfolgt in Abhängigkeit von dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und der Drehzahl an der zweiten Kupplung, die sich an den Gitterpunkten aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad durch das Übersetzungsverhältnis ergeben. Mit anderen Worten wird für den ersten bzw. zweiten Fahrmodus jeweils das Übersetzungsverhältnis ausgewählt, bei dem in den jeweiligen Gitterpunkten, die durch das Drehmoment am Antriebsrad und die Drehzahl am Antriebsrad beschrieben sind, der erste bzw. zweite Funktionswert am geringsten ist. Die zweite diskrete Steuerung für den ersten und zweiten Fahrmodus erfolgt dann in Abhängigkeit der ausgewählten Übersetzungsverhältnisse für die Gitterpunkte, die durch das Drehmoment am Antriebsrad und die Drehzahl am Antriebsrad festgelegt sind. Die zweite diskrete Steuerung erfolgt insbesondere in Abhängigkeit von je einem Kennfeld pro Fahrmodus, das die Beziehung zwischen dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad und des jeweils ausgewählten Übersetzungsverhältnisses beschreibt. Anstelle eines Gitters bestehend aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad, kann auch ein Gitter aus Fahrpedalwert und Fahrzeuggeschwindigkeit verwendet werden, da diese Größen in direkter und eindeutiger Abhängigkeit stehen.
Dadurch, dass angenommen wird, dass die Adjungierte der Hamilton-Funktion konstant ist, kann erfindungsgemäß eine erste Kalibrierung der Steuerung eines Hybridfahrzeuges vorgenommen werden, die sowohl eine kontinuierliche Steuerung als auch diskrete Steuerungen umfasst, wobei der Einfluss dieser Annahme auf den Kraftstoffverbrauch eines Hybridfahrzeuges nur sehr gering ist, was anhand von Berechnungen nachgewiesen werden konnte. Insbesondere wird erfindungsgemäß ein erster Satz von Parametern für die Steuerung eines Hybridfahrzeuges bereitgestellt, auf dessen Grundlage eine weitere Optimierung der Parameter erfolgen kann. Dadurch, dass es eine Vielzahl von Parametern zur Steuerung eines Hybridfahrzeuges gibt, ist die erfindungsgemäß analytische Vorgehensweise gegenüber beschwerlichen heuristischen Verfahren vorteilhaft. Das erfindungsgemäße Verfahren ist einfach in seiner Anwendung und kann weiterhin für verschiedene Hybridfahrzeug-Konfigurationen genutzt werden und stellt daher ein wertvolles Werkzeug für eine anfängliche Kalibrierung der Steuerung eines Hybridfahrzeuges dar. Der mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens gewonnene anfängliche Satz an Parametern wird insbesondere in Form von Kennfeldern in einem bekannten Steuergerät gespeichert, wobei die Parameter während des Betriebs des Fahrzeuges verwertet werden, wie allgemein bekannt, wobei die Parameter insbesondere an untergeordnete Regelungen übergeben werden.
Weitere vorteilhafte Wirkungen sind dem folgenden Ausführungsbeispiel zu entnehmen. Wie zum Beispiel gemäß dem Beitrag „S. Sager. Numerical Methods for mixed-integer Optimal Control Problems. PhD thesis, University at Heidelberg, 2005.” kann ein schaltendes System für ein Hybridfahrzeug so definiert werden, dass das Vektorfeld
das den Verlauf des Systemzustands steuert, neben dem Zustand
und der kontinuierlichen Steuerung
von einer stückweise konstanten Funktion
abhängig ist: x .(t) = f(x(t), u(t), σ(t), t) (1) x(t₀) = x₀. (2)
In diesem Fall wird ein gegebener Anfangszustand angenommen
x₀.
Die Zeit, unmittelbar bevor ein Wechsel in der Schaltfunktion
σ(t)
erfolgt, ist definiert durch
t – / j
und die Zeit unmittelbar nach einem Wechsel ist definiert durch
t + / j .
Es werden also Systeme betrachtet mit kontinuierlichen Zuständen und kontrollierten Umschaltungen, in dem Sinne, dass das Vektorfeld
f
nur in Abhängigkeit eines Befehls von außen den Funktionswert
σ(t)
diskontinuierlich ändert.
Die kontinuierliche Steuerung
u(t)
sowie die diskrete Steuerung
σ(t)
sind durch folgende Funktionen beschränkt: c_u(u(t), t) ≤ 0, t ∈ [t₀, t_f] (3) c_σ(σ(t), t) ≤ 0, t ∈ [t₀, t_f]. (4)
Die erlaubten kontinuierlichen Steuerungen können daher als U = {u|c_u(u(t), t) ≤ 0} definiert werden und die erlaubten diskontinuierlicher Steuerungen als Θ = {σ|c_σ(σ(t), t) ≤ 0} definiert werden.
Mit der Kostenfunktion
kann ein hybrides Optimalsteuerungs-Problem definiert werden als
Die Funktionen
und
legen generelle und End-Zustandseinschränkungen c_x(x(t), t) ≤ 0, t ∈ [t₀, t_f] (6) ψ(x(t_f)) = 0 (7) dem dynamischen System auf.
Für eine kompakte Beschreibung der notwendigen Bedingungen für Optimalität, kann eine Hamilton-Funktion definiert werden als H(x(t), u(t), σ(t), λ(t), t) := λ^T(t)f(x(t), u(t), σ(t), t) (8) wobei der zeitabhängige Multiplikator
als Adjungierte bezeichnet wird.
Die folgenden notwendigen Bedingungen für die Optimalität können angegeben werden für jeden Zeitpunkt
t ∈ [t₀, t_f]
auf einem unbeschränkten Bogen
(c_x(x(t), t) ≤ 0),
wie zum Beispiel gemäß den Beiträgen „A. E. Bryson and Y. C. Ho. Applied Optimal Control – Optimization, Estimation and Control. Taylor & Francis Inc., New York, 1975.” oder ”P. Riedinger, F. Kratz, C. Iung, and C. Zannes. Linear quadratic optimization for hybrid systems. In Proceedings of the 38th IEEE conference on Decision and Control, pages 3059–3064, 1999.” oder ”M. S. Shaikh. Optimal control of hybrid systems: Theory and algorithms. PhD thesis, Dept. of Elect. and Corp. Eng., McGill Univ., Montreal, 2004.” zu entnehmen ist:

– Es gibt eine Adjungierte λ(t) deren zeitlicher Verlauf durch die Differentialgleichung λ .(t) = –∇ T / xH(x(t), u(t), σ(t), λ(t), t) (9) beschrieben wird.
– Für fast alle t ∈ E [t₀, t_f] ist die Hamilton-Funktion
erfüllt.
– Die Transversalitätsbedingungen
finden Anwendung für alle i = 1, ..., n wobei v_i zusätzliche Lagrange-Multiplikatoren sind.
– Zu der Schaltzeit t_j für ein kontrolliertes Umschalten werden die Stetigkeits-Bedingungen λ(t_j+) = λ(t_j–) (12) H(t_j+) = H(t_j–) (13)

Eine Parallel-Hybrid-Antriebsstrang-Konfiguration, für die das hybride Optimalsteuerungs-Problem gelöst werden soll, umfasst eine zusätzliche motorisch oder generatorisch betreibbare elektrische Maschine und eine Trennkupplung, neben dem konventionellen Antriebsstrang, der eine Brennkraftmaschine, ein Übersetzungsgetriebe und ein Differential aufweist. Daher ist sowohl ein rein elektrisches, als auch ein „hybrides” Fahren möglich. Ein quasi-stationäres längsdynamisches Modell ist ausreichend zur Nachbildung des Fahrzeuges mit einer angemessenen Genauigkeit. Die aktiven Fahrmodi zur gegebenen Zeit
t
werden mittels der binären Variable
gekennzeichnet.
Das Fahrzeug hat beispielsweise ein automatisiertes Übersetzungsgetriebe mit sechs Gängen, dessen Anzahl an Gängen in der Menge
K = {1, 2, ..., 6}
enthalten sind.
Der jeweils aktive Gang zu der Zeit
t
ist gegeben durch die diskrete Funktion
κ(t) ∈ K
infolgedessen die diskreten Entscheidungen zu der Zeit
t
durch die Funktion σ(t) = 6·ζ(t) + κ(t), (15) identifiziert werden können, welche einen einzelnen Wert σ(t) ∈ Θ = {1, 2, ..., 12} zu jeder möglichen Kombination von Übersetzungsverhältnis bzw. Gang und Fahr-Mode zuordnet. Das erforderliche Raddrehmoment bzw. Drehmoment am Antriebsrad
T_req
kann mit Hilfe des bekannten Fahrzeug-Längsdynamik-Modells, insbesondere unter Verwendung der Fahrwiderstandsgleichung, berechnet werden. Das Eingangs-Drehmoment des Übersetzungsgetriebes, d. h. das Drehmoment an der zweiten Kupplung
T_clth
wird mittels
bestimmt, wobei
n_wh
die Raddrehzahl bzw. die Drehzahl am Antriebsrad ist,
i_gbx
das Übersetzungsverhältnis ist und
T_loss
die Reibungsverluste im Antriebsstrang repräsentiert.
Für die zugehörige Drehzahl gilt n_clth = n_wh·i_gbx(κ) entsprechend.
Das Eingangs-Drehmoment des Übersetzungsgetriebes, d. h. das Drehmoment an der zweiten Kupplung
T_clth
wird zu jeder Zeit von der Brennkraftmaschine und der elektrischen Maschine gemäß T_clth(t) = T_ice(t) + T_mg(t). (17) bereitgestellt.
Innerhalb von Grenzen ist die Aufteilung des Drehmoments zwischen Brennkraftmaschine und elektrischer Maschine variabel. Daher ist die Steuerung
u(t)
definiert durch u(t) = T_ice(t). (18)
Während des reinen elektrischen Betriebes ist die Brennkraftmaschine ausgeschaltet und vom Antriebsstrang getrennt mittels der Trennkupplung. In diesem Fall findet u(t) = T_ice(t) = ! 0 (19) Anwendung.
Die zugehörigen Drehzahlen sind
Das elektrische System des Hybridfahrzeuges kann wie folgt modelliert werden. Die Lithium-Ionen-Batterie wird mittels eines einfachen Schaltkreises modelliert, der aus einer idealen Spannungsquelle und einem inneren Widerstand besteht. Die Leerlaufspannung
V_OC
ist eine Funktion des Ladezustands der Batterie
(SoC(t)).
Der Innenwiderstand der Batterie wird als konstant angenommen im zulässigen Bereich des Ladezustands der Batterie. Diese Annahme gilt für die meisten modernen Batterietypen von Hybridfahrzeugen. Unter Berücksichtigung der Leistungsverluste, die durch den inneren Widerstand
R_i
der Batterie verursacht sind, erhält man P_batt – R_i·I² = V_OC·I, (22), wobei
I
der Batteriestrom und
P_batt
die Summe der elektrischen Leistung
P_mg
der elektrischen Maschine und der Leistung
P_on
ist, die zur Versorgung des Bordnetzes des Fahrzeuges erforderlich ist, so dass sich P_batt = –P_mg(T_mg, n_mg) – P_on. (23) ergibt, wobei
P_mg(T_mg(t), n_mg(t))
mittels eines Kennfeldes bereitgestellt wird. Lösung dieser Gleichung für den Batteriestrom
I
ergibt
Die Differentialgleichung für
SoC
kann dann gemäß (24) beschrieben werden als
wobei
Q_batt
die maximale Kapazität der Batterie ist.
Der Kraftstoffverbrauch kann weiterhin mittels der Differentialgleichung β . = γ·bsfc(T_ice(t), n_ice(t))·T_ice(t)·n_ice(t) (26) β(t₀) = 0, (27) mit dem spezifischen Brennstoffverbrauch
bsfc
und einem Produkt aus Naturkonstanten
γ
berechnet werden.
Beide Differentialgleichungen können zu einem Zustand
x(t)
zusammengefasst und durch das Differentialgleichungssystem
beschrieben werden. Der Anfangszustand
SoC₀
wird als bekannt angenommen.
Bei dem gegebenen dynamischen System gemäß (28) mit kontinuierlicher und diskreter Dynamik ist die Optimierungsaufgabe
in Übereinstimmung mit den Einschränkungen des Endzustands ψ(SoC(t_f)) = SoC(t_f) – SoC(t₀) = 0, (30) den allgemeinen Einschränkungen des Zustands
und den Beschränkungen der Steuerung
Der zur Lösung des hybriden Optimalsteuerungs-Problems verwendete Algorithmus entspricht einem einfachen Schießverfahren, wie es gemäß dem Beitrag „H. J. Oberle and W. Grimm. Bndsco – a program for the numerical solution of optimal control problems. In Report No. 515 der DFVLR, Reihe B, Bericht 36, 1989.” für hybride Optimalsteuerungs-Probleme erweitert wurde.
Eine Auswertung der Bedingung gemäß (8) und der Transversalitätsbedingungen gemäß (11) für das gegebene System resultiert in der Hamilton-Funktion
Die Anwendung der notwendigen Bedingungen für die Optimalität des gegebenen Systems resultiert in einem Zweipunkt-Randwertproblem. Mit geschätztem Anfangswert
λ₀
von
λ(t₀)
wird das Randwertproblem auf ein einfacher zu lösendes Anfangswertproblem in der Form
reduziert, mit der zeitlichen Ableitung
λ .
gegeben gemäß (9).
Das Anfangswertproblem kann dann numerisch mittels eines geeigneten Lösungsverfahrens berechnet werden. Beispielhaft sei das Euler-Verfahren genannt.
Für die numerische Lösung des Problems werden die Steuerungen bzw. Steuervariablen
u(t_k)
und
σ(t_k)
an jedem Zeitschritt wie folgt berechnet. Für jedes
σ ∈ Θ
werden die optimalen kontinuierlichen Steuerungen
und die korrespondierenden Werte der Hamilton-Funktion
H(SoC(t_k), u_σ(t_k), σ(t_k), t_k)
berechnet.
σ(t_k)
wird dann so ausgewählt, dass die Hamilton-Funktion
H_σ
den geringsten möglichen Wert annimmt und daher die Bedingung gemäß (10) erfüllt ist.
Ist das Anfangswertproblem einmal gelöst, kann die Funktion ψ(λ₀) = SoC(t_f) – SoC(t₀) = 0 (36) ausgewertet werden.
Eine optimale Adjungierte
λ(t₀)
kann dann durch iteratives Verbessern des Anfangswertes von
λ₀,
gefunden werden, so dass die Bedingung gemäß (36) erfüllt ist.
Das kann numerisch erfolgen durch das Auffinden einer Folge
λ_0,k, k = 1, 2, ...,
so dass
ψ
sich einer spezifizierten Fehlerschranke bis zu einer gewünschten Genauigkeit annähert.
Die skalare Gleichung (36) kann auf robuste Weise mittels Methoden der Regula-Falsi-Klasse gelöst werden, beispielsweise mittels der Pegasus-Methode, siehe Beitrag N. Anderson and A. Bjoerck. The pegasus method for computing the root of an equation. In BIT Numerical Mathematics 12, pages 503–508, 1972.”.
Generell ist die Adjungierte zeitabhängig und ihre Ableitung nach der Zeit ist gegeben durch (9).
Für ein Hybrid-Optimalsteuerungs-Problem, wie es hier dargestellt ist, würde die Ableitung nach der Zeit an einem unbeschränkten Bogen führen zu
Bei den meisten Batterietypen schwankt die Leerlaufspannung
V_OC
nur geringfügig in dem erlaubten Bereich von
SoC,
so dass daher die Annahme
gilt.
Als Konsequenz bleibt die Adjungierte über dem Zeitintervall
[t₀, t_f]
konstant.
Zur Verdeutlichung des vernachlässigbaren Einflusses dieser Annahme wurde das Hybrid-Optimalsteuerungs-Problem mit und ohne konstante Adjungierte berechnet für zwei unterschiedliche Parallel-Hybrid-Konfigurationen und verschiedene Fahrzyklen. Die Ergebnisse sind in der Tabelle in 1 gezeigt. Alles in allem kann die Lösung daher lediglich als suboptimal und nicht als optimal bezeichnet werden, da die notwendigen Bedingungen für eine Optimalität geringfügig verletzt werden.
Gemäß 2 ist weiterhin schematisch ein auf Kennfeldern basierendes Energiemanagement eines Hybridfahrzeuges dargestellt. Die Bestimmung der Referenzwerte
κ, ζ
und
T_mg,
welche einer Reglerstruktur zugeführt werden, erfolgt mittels Kennfeldern. Diese Kennfelder können nun automatisch bedatet, d. h. mit den entsprechenden Steuerparametern versehen werden, auf Grundlage der Lösung des Hybrid-Optimalsteuerungs-Problems. Ein wesentliches Resultat dieser Optimierung ist der Wert der konstanten Adjungierten
λ.
Ist die Adjungierte bekannt, ist der Wert der Hamilton-Funktion nur noch abhängig von dem Kupplungsdrehmoment bzw. dem Drehmoment an der zweiten Kupplung
T_clth,
der Drehzahl der an der zweiten Kupplung
n_clth
und der kontinuierlichen Steuerung
T_ice.
Folglich kann ein Kennfeld mit suboptimalen Werten der kontinuierlichen Steuerung
T_ice(n_clth, T_clth)
während des Hybrid-Modes erstellt werden, durch Berechnung von
an einem vordefinierten Gitter aus, d. h. in Abhängigkeit von
(n_clth, T_clth).
In der Praxis wird im Automobilsektor üblicherweise das gewünschte Drehmoment der elektrischen Maschine
T_mg
anstelle von
T_ice
in einem Kennfeld gespeichert.
Diese Transformation kann einfach mittels Gleichung (17) erfolgen.
Im nächsten Schritt wird das Kennfeld für die suboptimale Auswahl des Fahr-Modes
ζ(n_clth, T_clth)
bedatet, mittels
ebenfalls an einem Gitter aus, d. h. in Abhängigkeit von
(n_clth, T_clth).
Da der Fahrmodus
ζ
über die Betriebslaufzeit nicht als konstant angesehen werden kann, hat
T_ice
die Argumente
(n_clth, T_clth, ζ).
Für
ζ = 1,
wird
T_ice(n_clth, T_clth)
bestimmt aus dem Kennfeld
LUT₁,
anderenfalls findet
T_ice = 0
Anwendung.
Für beide Fahrmodi können bevorzugte Getriebeübersetzungen
κ(T_req, n_wh)
berechnet werden für ein Gitter, d. h. in Abhängigkeit von
(T_req, n_wh)
wie folgt:
wobei
n_clth
von der Raddrehzahl und der gewählten Getriebeübersetzung abhängig ist und daher die Argumente
(n_wh, κ)
hat.
T_clth
hat die Argumente
(T_req, κ).
T_ice(n_clth, T_clth)
für
ζ = 1
wird wiederum bestimmt aus
LUT₁
gemäß (40).
Die praktische Erfahrung hat gezeigt, dass die Kennfelder
LUT₁
und
LUT₂
gewöhnlich ohne weitere Modifikationen in die Steuerung eines Hybridfahrzeuges implementiert werden können, wobei eine signifikante Reduktion des Kraftstoffverbrauchs erreicht wurde.
Wie dargelegt, wird erfindungsgemäß ein Verfahren zum Betrieb eines Hybridfahrzeuges vorgeschlagen, wobei Kennfelder bzw. der in den Kennfeldern gespeicherten Parameter bestimmt werden, die für das Energie-Management des Hybridfahrzeugs benötigt werden, wobei zunächst ein hybrides Optimalsteuerungs-Problem gelöst wird, um die Adjungierte der Hamilton-Funktion zu finden bzw. zu bestimmen. Erfindungsgemäß wird die Adjungierte als konstant angenommen, wodurch die Lösung suboptimal wird, was aber nur wenig die Qualität der so erreichten Lösung beeinträchtigt. Mit der Hamilton-Funktion, die nur von den kontinuierlichen Steuerungen
u
und den diskreten Steuerungen
σ
sowie vom aktuellen Fahrzustand abhängig ist, können für jede Fahrsituation suboptimale Werte für diese Steuerungen in Kennfeldern gespeichert werden. Mit den oben beschriebenen erfindungsgemäßen Berechnungen steht insbesondere ein Werkzeug für eine erste anfängliche Kalibrierung des Energie-Managements eines Hybrid-Fahrzeuges zur Verfügung. Verglichen mit iterativen Ansätzen erlaubt der erfindungsgemäße analytische Ansatz innerhalb einer erheblich verkürzten Zeit, eine zumindest erste anfängliche Kalibrierung des Energie-Managements eines Hybrid-Fahrzeuges bereitzustellen. Zusätzliche Randbedingungen, wie beispielsweise hinsichtlich der Warmlaufphase der Brennkraftmaschine des Hybridfahrzeugs, können einfach als feste Beschränkungen implementiert werden.
Abschließend wird das gemäß 2 schematisch dargestellte Energiemanagement eines Hybridfahrzeuges genauer beschrieben, für welches das erfindungsgemäße Verfahren zur Kalibrierung geeignet ist, so dass dem Fachmann alle beschriebenen Verknüpfungen bzw. Abhängigkeiten nochmals verdeutlicht werden. Für eine bessere Darstellung ist in 2 ein Kennfeld gezeigt, welches die Beziehung zwischen dem Fahrmodus
ζ,
dem Raddrehmoment bzw. dem Drehmoment am Antriebsrad
T_req
der Raddrehzahl bzw. der Drehzahl am Antriebsrad
n_wh
und dem Übersetzungsverhältnis
i_gbx
bzw. Getriebegang
κ
beschreibt. Praktisch ist das aber für den ersten und den zweiten Fahrmodus je ein Kennfeld, das die Beziehung zwischen dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad und dem Übersetzungsverhältnis bzw. Getriebegang beschreibt. Wahlweise kann das Kennfeld auch die Abhängigkeit zwischen der Fahrzeuggeschwindigkeit, dem Fahrpedalwert und dem Übersetzungsverhältnis wiedergeben. D. h. diese Kennfelder stellen die zweite diskrete Steuerung dar. Das Übersetzungsverhältnis bzw. der Getriebegang werden weiterhin einem funktionalen Zusammenhang zugeführt, der die Abhängigkeit des Drehmomentes an der zweiten Kupplung
T_clth
sowie der Drehzahl an der zweiten Kupplung
n_clth
des Hybridfahrzeuges vom Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad für das jeweilige Übersetzungsverhältnis beschreibt. D. h. es handelt sich hierbei um ein Modell des Übersetzungsgetriebes, welches die Beziehung zwischen dem Drehmoment und der Drehzahl an der zweiten Kupplung und dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad für die einzelnen Übersetzungsverhältnisse bzw. Getriebegänge des Hybridfahrzeuges beschreibt. Insbesondere werden hier Reibungsverluste
T_loss
berücksichtigt. Mittels eines weiteren Kennfeldes wird die Beziehung zwischen der Drehzahl an der zweiten Kupplung, des Drehmomentes an der zweiten Kupplung und des Fahrmodus beschrieben, bei dem der Funktionswert der Hamilton-Funktion jeweils am geringsten ist. D. h. dieses Kennfeld stellt die erste diskrete Steuerung dar. Weiterhin wird mittels eines noch weiteren Kennfeldes, das die Beziehung zwischen der Drehzahl an der zweiten Kupplung, des Drehmomentes an der zweiten Kupplung und des Drehmomentes der elektrischen Maschine
T_mg
beschreibt, das Drehmoment der elektrischen Maschine bestimmt, wobei sich dabei das Drehmoment der elektrischen Maschine aus der Differenz zwischen dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und dem Drehmoment der Brennkraftmaschine ergibt, bei dem die Hamilton-Funktion jeweils ihr Minimum aufweist. D. h. dieses noch weitere Kennfeld stellt die kontinuierliche Steuerung dar.

Claims

Verfahren zur Applikation der Steuerung des Antriebes eines Hybridfahrzeuges, mit einer Brennkraftmaschine, einer elektrischen Maschine und einem Übersetzungsgetriebe mit mehreren Übersetzungsverhältnissen, wobei der Antrieb des Hybridfahrzeuges entweder in einem ersten Fahrmodus mittels der Brennkraftmaschine zusammen mit der als Motor oder Generator betriebenen elektrischen Maschine oder in einem zweiten Fahrmodus allein mittels der als Motor oder Generator betriebenen elektrischen Maschine erfolgt, wobei die Brennkraftmaschine mittels einer ersten Trennkupplung von der elektrischen Maschine und dem Übersetzungsgetriebe trennbar ist, wobei die Brennkraftmaschine und die elektrische Maschine mittels einer zweiten Kupplung von dem Übersetzungsgetriebe trennbar sind, wobei die Bedingungen für eine optimale Steuerung zum Antrieb des Hybridfahrzeuges mittels einer Hamilton-Funktion mit einer Adjungierten beschrieben werden und die Adjungierte konstant ist, mit folgenden Schritten: 1.) Minimierung der Hamilton-Funktion auf einem Gitter aus dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und der Drehzahl an der zweiten Kupplung, um das Drehmoment der Brennkraftmaschine für eine möglichst optimale Steuerung des Hybridfahrzeuges im ersten Fahrmodus aufzufinden, 2.) Berechnung der Funktionswerte der Hamilton-Funktion für den zweiten Fahrmodus, wobei das Drehmoment der Brennkraftmaschine den Wert 0 aufweist und Berechnung der Funktionswerte der Hamilton-Funktion für den ersten Fahrmodus, wobei das gemäß Schritt 1.) gefundene Drehmoment der Brennkraftmaschine angenommen wird, wobei für eine Auswahl, ob das Hybridfahrzeug im ersten oder zweiten Fahrmodus möglichst optimal betrieben wird, ein Vergleich der beiden Funktionswerte erfolgt und das Hybridfahrzeug in dem Fahrmodus betrieben wird, bei dem der Funktionswert am geringsten ist, 3.) Vorgabe eines Gitters aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad, wobei sich für jedes Übersetzungsverhältnis auf jedem Punkt dieses Gitters ein Drehmoment an der zweiten Kupplung und eine Drehzahl an der zweiten Kupplung ergibt und für jede entstehende Kombination aus dem Drehmoment an der zweiten Kupplung und der Drehzahl an der zweiten Kupplung für den ersten Fahrmodus mit dem gemäß Schritt 1.) aufgefundenen Drehmoment der Brennkraftmaschine und für den zweiten Fahrmodus mit einem Drehmoment der Brennkraftmaschine mit dem Wert 0 jeweils eine Berechnung des Funktionswertes der Hamilton-Funktion erfolgt und dann für jeden Gitterpunkt aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad das Übersetzungsverhältnis für den jeweiligen Fahrmodus ausgewählt wird, für das der geringste Funktionswert der Hamilton-Funktion berechnet wurde, so dass das Hybridfahrzeug in beiden Fahrmodi jeweils mit dem Übersetzungsverhältnis betrieben wird, bei dem der Funktionswert am geringsten ist, wobei dadurch, dass die Adjungierte der Hamilton-Funktion konstant ist, eine erste Kalibrierung der Steuerung eines Hybridfahrzeuges vorgenommen werden kann.
Verfahren nach Patentanspruch 1, wobei anstelle eines Gitters bestehend aus dem Drehmoment am Antriebsrad und der Drehzahl am Antriebsrad gemäß Schritt 3.) ein Gitter aus Fahrpedalwert und Fahrzeuggeschwindigkeit verwendet wird.