DE102020216251A1 - Modellbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft die modellbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs (1). Dabei ist eine Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet, auf Vorausschau-Daten zuzugreifen, insbesondere auf Streckentopografie-Daten zuzugreifen, auf Verkehrssituations-Daten und auf Fahrprofil-Daten. Die Prozessoreinheit führt einen MPC-Algorithmus (13) zur modellbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs (1) aus, wobei der MPC-Algorithmus (13) ein Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) und wenigstens eine zu minimierende Kostenfunktion (15.1, 15.2, 15.3) enthält. Unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells (14) des Kraftfahrzeugs (1) ermittelt die Prozessoreinheit (3) durch Ausführen des MPC-Algorithmus' (13) für einen zukünftigen, gleitenden Prädiktionshorizont eine Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug (1) und eine Betriebsstrategie für die Aggregate (8.1, 8.2, 9, 10, 17, 19, 31) des Kraftfahrzeugs (1), sodass die wenigstens eine Kostenfunktion (15.1, 15.2, 15.3) minimiert wird. Dabei wird die Betriebsstrategie in Abhängigkeit von den Streckentopografie-Daten, von den Verkehrssituations-Daten und von den Fahrprofil-Daten ermittelt.

Description

• Die Erfindung betrifft die modellbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs.
• Ein optimales Betreiben eines Fahrzeugs (z.B. in Bezug auf Energieverbrauch, Performance, Komfort, Zeit) ist nur mit guter Kenntnis der zu fahrenden Strecke möglich. Ein Fahrer muss also vorausschauend fahren, hat aber nur begrenzte Einsicht in den weiteren Verlauf der Strecke. Handelt es sich bei diesem Fahrzeug um ein Fahrzeug mit mehreren Antriebs- und Verzögerungsaggregaten, deren Betriebsmodus jeweils zu wählen ist, können diese nicht mehr manuell durch den Fahrer gewählt werden. Es wird eine automatische Betriebsstrategie benötigt, die neben den Fahranforderungen auch spezifische Fahrprofile (z.B. energieoptimal, performanceoptimal, komfortoptimal, oder zeitoptimal) berücksichtigt.
• Im Rahmen der Optimierung zum Betreiben des Fahrzeugs kann auch von Kosten gesprochen werden. Solche Kosten sind z.B. ungünstige Betriebspunkte der Aggregate (z.B. des Verbrennungsmotors und/oder des Elektromotors) im Rahmen des energieoptimalen Betreibens des Fahrzeugs. Heutige intelligente Tempomaten können zwar insbesondere die Streckentopologie berücksichtigen, bilden die Fahrstrategie jedoch regelbasiert ab. Die regelbasierte Umsetzung führt allerdings teilweise nur zu suboptimalen Lösungen und mit steigender Komplexität des Antriebssystems wird ein solches Regelwerk extrem kompliziert und kaum mehr korrekt zu bewältigen. Optimierungsbasierte Strategien benötigen viel Rechenleistung und dauern damit lange, sie eignen sich häufig nicht für eine Onlineberechnung.
• Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung kann darin gesehen werden, eine alternative Regelung eines Kraftfahrzeugs bereitzustellen, welche den vorstehend beschriebenen Problemen Rechnung trägt. Die Aufgabe wird gelöst durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche. Vorteilhafte Ausführungsformen sind Gegenstand der Unteransprüche, der folgenden Beschreibung sowie der Figuren.
• Die vorliegende Erfindung stellt eine energieeffiziente Fahrzeuglängsführung eines Fahrzeugs bereit, insbesondere eines Hybridfahrzeugs. Gemäß der vorliegenden Erfindung kann eine Online-Berechnung einer Betriebsstrategie auf Basis vordefinierter Funktionen implementiert werden. Für einen gemäß der Streckentopografie, der Verkehrssituation und/oder des Fahrprofils optimalen Fahrzeugbetrieb wird die Betriebsstrategie auf Basis eines Optimierungsproblems ermittelt. Insbesondere für unbekannte Strecken kann dies online geschehen. Insbesondere erfolgt gemäß der vorliegenden Erfindung eine Online-Berechnung einer optimalen Geschwindigkeitstrajektorie eines Kraftfahrzeugs für einen vorausliegenden Prädiktionshorizont. Diese OnlineBerechnung kann z.B. auf einem Zentralsteuergerät im Kraftfahrzeug, auf verteilten Steuergeräten im Kraftfahrzeug oder in Kombination mit Infrastrukturkomponenten wie z.B. Ampeln oder intelligenten Verkehrszeichen erfolgen.
• In diesem Sinne wird gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung eine Prozessoreinheit zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt. Die Prozessoreinheit ist dazu eingerichtet, auf Vorausschauinformationen zuzugreifen, insbesondere auf Streckentopografie-Daten, auf Verkehrssituations-Daten und auf Fahrprofil-Daten. Die Streckentopografie-Daten enthalten Informationen über eine Topografie eines auf einem vor dem Kraftfahrzeug liegenden Streckenabschnitts, auf welchem das Kraftfahrzeug fahren soll, um einen vorgegebenen Wegpunkt zu erreichen. Die Verkehrssituations-Daten enthalten Informationen über ein Verkehrsgeschehen auf dem vor dem Kraftfahrzeug liegenden Streckenabschnitt. Die Fahrprofil-Daten enthalten Informationen darüber, hinsichtlich welches Kriteriums ein Betrieb mehrerer Aggregate des Kraftfahrzeugs auf dem vor dem Kraftfahrzeug liegenden Streckenabschnitt optimiert werden soll.
• Die Prozessoreinheit ist dazu eingerichtet, einen MPC-Algorithmus zur modellbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs auszuführen, wobei der MPC-Algorithmus ein Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs und wenigstens eine zu minimierende Kostenfunktion enthält. Das Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs bildet die Basis für den MPC-Algorithmus (Optimierer). Die Prozessoreinheit ist ferner dazu eingerichtet, unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells des Kraftfahrzeugs durch Ausführen des MPC-Algorithmus' für einen zukünftigen, gleitenden Prädiktionshorizont eine Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug und eine Betriebsstrategie für die Aggregate des Kraftfahrzeugs zu ermitteln, sodass die wenigstens eine Kostenfunktion minimiert wird. Dabei wird die Betriebsstrategie in Abhängigkeit von den Streckentopografie-Daten, den Verkehrssituations-Daten und den Fahrprofil-Daten ermittelt.
• Eine entsprechende Modellierung der Längsdynamik und aller damit verbundenen Stellgrößen der Aggregate des Kraftfahrzeugs bezieht sich dabei auf Momente an wenigstens einem Rad des Kraftfahrzeugs und umfasst sowohl positive als auch negative Momente, die durch entsprechende Aggregate des Kraftfahrzeugs, insbesondere wenigstens eine elektrische Maschine, einen Verbrennungskraftmotor und eine Bremsanlage des Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden. Die Prozessoreinheit ist insbesondere dazu eingerichtet, im Zuge der Ermittlung der Betriebsstrategie berechnete Betriebspunkten der Aggregate (z.B. des Verbrennungskraftmotors und der elektrischen Maschine) einzuregeln. Ferner ist die Prozessoreinheit insbesondere dazu eingerichtet, eine zyklische Neuberechnung der Geschwindigkeitstrajektorie und/oder der Betriebsstrategie für die Aggregate (z.B. Soll-Momente, diskrete Zustände) auf Basis des jeweils aktuellen Fahrzustands und der vorausliegenden Streckeninformationen durchzuführen. Eine Betriebsstrategie, die auf Basis der beschriebenen Vorausschauinformationen und einer detaillierten Fahrzeugsystemkenntnis online einen optimierten Betrieb des Fahrzeugs bzw. dessen Fahrzeugkomponenten berechnet, verzeichnet gegenüber einer vorab regelbasierten Betriebsstrategie ein erhöhtes Potential in Bezug auf das anforderungsspezifisch formulierte Optimierungsproblem.
• Die erfindungsgemäße Prozessoreinheit kann insbesondere ein Element eines Zentralsteuergeräts des Kraftfahrzeugs sein oder ein Element von mehreren im Kraftfahrzeug verteilten dezentralen Steuergeräten oder ein Element einer Verkehrsinfrastruktureinrichtung, z.B. einer Ampel oder eines intelligenten Verkehrszeichens, oder ein Element eines Verkehrsleitrechners. Somit kann die erfindungsgemäße Online-Berechnung der optimierten Geschwindigkeitstrajektorie und der Betriebsstrategie der Aggregate des Kraftfahrzeugs für einen vorausliegenden Horizont auf einem Zentralsteuergerät im Fahrzeug, auf verteilten Steuergeräten im Fahrzeug, auf Infrastrukturkomponenten wie z.B. einem intelligenten Verkehrszeichen oder auf einem Leitrechner erfolgen.
• Gemäß einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Fahrprofil-Daten Informationen darüber enthalten, dass der Betrieb der mehreren Aggregate des Kraftfahrzeugs hinsichtlich wenigstens eines der folgenden Kriterien optimiert werden soll, nämlich hinsichtlich
• - eines Energieverbrauchs der Aggregate,
• - einer Performance des Kraftfahrzeugs,
• - eines Fahrkomforts für Insassen des Kraftfahrzeugs,
• - einer Dauer, bis das Kraftfahrzeug den vorgegebenen Wegpunkt erreicht,
• - einer Lebensdauer der Aggregate und/oder
• - eines lokalen Schadstoffausstoßes oder einer lokalen Geräuschemission des Kraftfahrzeugs.
• Wenn gemäß einem energieoptimalen Betrieb der Energieverbrauch der Aggregate optimiert, insbesondere minimiert, werden soll, kann man auch von Kosten sprechen, die dazu führen, dass das Optimum abnimmt. Die Fahrprofil-Daten können solche Kosten beschreiben, die als Terme in der wenigstens einen Kostenfunktion Eingang finden können. Solche Kosten sind z.B. ungünstige Betriebspunkte der Aggregate (z.B. Verbrennungsmotor, Elektrische Maschine) oder ungünstige Bremsungen, wenn man eigentlich durch Rekuperation ausreichend verzögern könnte. Die Kosten können positiv beeinflusst werden, wenn z.B. Zusatzverbraucher oder gesonderte Betriebsmodi dann gewählt werden, wenn ihr Einfluss auf den Verbrauch geringer ist (z.B. Klimakompressor, Regeneration Partikelfilter).
• Wenn gemäß einem performanceoptimalen Betrieb die Performance des Kraftfahrzeugs optimiert werden soll, kann man auch von Kosten sprechen, die dazu führen, dass das Optimum abnimmt. Die Fahrprofil-Daten können solche Kosten beschreiben, die als Terme in der wenigstens einen Kostenfunktion Eingang finden können. Solche Kosten sind z.B. ein zu geringer Leistungsvorhalt an den Aggregaten.
• Wenn gemäß einem komfortoptimalen Betrieb der Fahrkomfort für Insassen des Kraftfahrzeugs optimiert werden soll, kann man auch von Kosten sprechen, die dazu führen, dass das Optimum abnimmt. Die Fahrprofil-Daten können solche Kosten beschreiben, die als Terme in der wenigstens einen Kostenfunktion Eingang finden können. Solche Kosten sind z.B. zu hohe Beschleunigungs-, bzw. Verzögerungswerte, häufige Schaltpendler oder Momentensprünge an den Aggregaten.
• Wenn gemäß einem zeitoptimalen Betrieb eine Dauer, bis das Kraftfahrzeug ein vorbestimmtes Ziel bzw. einen vorgegebenen Wegpunkt erreicht, optimiert werden soll, kann man auch von Kosten sprechen, die dazu führen, dass das Optimum abnimmt. Die Fahrprofil-Daten können solche Kosten beschreiben, die als Terme in der wenigstens einen Kostenfunktion Eingang finden können. Solche entstehen beispielsweise, wenn ein gewisser Wegpunkt nicht zu einem gewissen Zeitpunkt erreicht wird.
• Wenn gemäß einem lebensdaueroptimalen Betrieb eine Lebensdauer der Aggregate optimiert wird, insbesondere maximiert wird, kann man auch von Kosten sprechen, die dazu führen, dass das Optimum abnimmt. Die Fahrprofil-Daten können solche Kosten beschreiben, die als Terme in der wenigstens einen Kostenfunktion Eingang finden können. Solche Kosten können entstehen, wenn Betriebspunkte im Antriebsstrang verwendet werden, die sich negativ auf die Gesamtlebensdauer auswirken. Als Beispiel können eine Schädigung einer Batterie des Kraftfahrzeugs bei sehr hohen oder niedrigen Temperaturen genannt werden, eine Schädigung der Lager des Kraftfahrzeugs durch sehr hohe Drehzahlen und/oder eine Schädigung einer Verzahnung eines Getriebes des Kraftfahrzeugs durch schlechte Schmierung bei tiefen Temperaturen.
• Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst das Kraftfahrzeug als Aggregat wenigstens ein Antriebsaggregat, insbesondere einen Verbrennungskraftmotor und/oder wenigstens eine elektrische Maschine. Weiterhin umfasst das Kraftfahrzeug als Aggregat wenigstens ein Verzögerungsaggregat, insbesondere ein Bremssystem, welches insbesondere eine Betriebsbremse umfasst. In einem Beispiel kann das Verzögerungsaggregat zusätzlich oder alternativ zu der Betriebsbremse einen Retarder und eine Motorbremse umfassen. Ferner umfasst das Kraftfahrzeug als Aggregat wenigstens ein Getriebe, wobei ein Getriebe aus mehreren Teilgetrieben bestehen kann. Es können mehrere Antriebsaggregate in dasselbe Getriebe eintreiben, auch auf unterschiedlichen Eingangswellen. Dadurch kann für jedes Aggregat ein eigenes Übersetzungsverhältnis entstehen. Durch das Ermitteln der Betriebsstrategie werden gemäß dieser Ausführungsform eine Steuergröße für das wenigstens eine Antriebsaggregat, eine Steuergröße für das wenigstens eine Verzögerungsaggregat, ein Gang, der in dem wenigstens einen Getriebe/Teilgetriebe des Kraftfahrzeugs innerhalb des Prädiktionshorizonts eingelegt werden soll, oder ein Fahrbereich für das wenigstens eine Getriebe/Teilgetriebe sowie ein variabler Fahrbereich für wenigstens eines der Aggregate (insbesondere für ein Aggregat und mindestens ein weiteres Aggregat oder ein Variator-Modul), und ein Fahrmodus ermittelt, gemäß welchem das Kraftfahrzeug bewegt werden soll. Ebenfalls kann ein Schaltungstyp ausgewählt werden. Wenn es sich bei dem Kraftfahrzeug um ein Hybridfahrzeug handelt, so sind unterschiedliche Schaltungstypen möglich. Diese Ausführungsform ermöglicht eine online optimierte Betriebsstrategie zur Auswahl der Steuergrößen, z.B. der Momente der Aggregate (Antrieb und Verzögerung), des Gangs (bei Hybridanwendungen der Gang oder der variable Fahrbereich je Aggregat) und des Fahrmodus. Die Anzahl der Aggregate bestimmt dabei die Komplexität des Optimierungsproblems. Es können beispielsweise ein Verbrennungskraftmotor, mehrere elektrische Maschinen und ein Bremssystem, umfassend eine Betriebsbremse, einen Retarder und eine Motorbremse, berücksichtigt werden.
• Je nach Aufbau und Konfiguration des Antriebstrangs und den Freiheiten in der Zustandswahl des verbauten Getriebes kann für jedes Aggregat, in diesem Fall für jedes Getriebe, ein eigenes Übersetzungsverhältnis zum Rad, oder zwischen den Aggregaten gewählt werden. Dies kann als Getriebezustand beschrieben werden. Wie bereits weiter oben erwähnt, kann das Getriebe dabei aus mehreren Teilgetrieben bestehen. Es können mehrere Antriebsaggregate in dasselbe Getriebe eintreiben, auch auf unterschiedlichen Eingangswellen. Dadurch kann für jedes Aggregat ein eigenes Übersetzungsverhältnis entstehen. Die Wahl des Getriebezustandes wird gemäß des Optimierungsproblems unter Berücksichtigung des Fahrprofils und der Vorausschauinformationen online berechnet. In diesem Sinne umfasst das Kraftfahrzeug in einer Ausführungsform mehrere Getriebe, wobei durch das Ermitteln der Betriebsstrategie für jedes der mehreren Getriebe ein Getriebezustand gewählt wird, wobei der Getriebezustand für das betreffende Getriebe ein eigenes Übersetzungsverhältnis zu einem Rad des Kraftfahrzeugs beschreibt oder ein Übersetzungsverhältnis zu wenigstens einem der anderen Getriebe.
• Im Speziellen kann gemäß der Optimierung ausgewählt werden, mit welchem oder mit welchen Aggregaten angefahren und gefahren wird und in welchem Getriebezustand. Der Getriebezustand kann einen Gang oder einen Fahrbereich oder eine Kombination daraus für die jeweiligen Aggregate abbilden. Beispielsweise kann also zwischen einem konventionellen, elektrischen, hybridischen, seriellen oder elektrodynamischen (überlagerten) (An-)Fahren eine optimale Wahl getroffen werden. In diesem Sinne umfasst das Kraftfahrzeug in einer Ausführungsform als Antriebsaggregate einen Verbrennungskraftmotor und wenigstens eine elektrische Maschine. Dabei wird durch das Ermitteln der Betriebsstrategie zum einen ausgewählt, welches oder welche der Antriebsaggregate zum Anfahren des Kraftfahrzeugs aus einem Stillstand des Kraftfahrzeugs genutzt werden soll, und in welchem Getriebezustand sich die Getriebe während des Anfahrens befinden sollen. Zum anderen wird durch das Ermitteln der Betriebsstrategie ausgewählt, welches oder welche der Antriebsaggregate zum Fahren des Kraftfahrzeugs nach dem Anfahren genutzt werden soll, und in welchem Getriebezustand sich die Getriebe während des Fahrens befinden sollen.
• Die Betriebsstrategie bestimmt die Sollvorgaben der Stellgrößen für die angesteuerten Komponenten bzw. Aggregate. Die Komponenten können diese Sollvorgaben auf unterschiedliche Weise interpretieren, abhängig von der komponenteninternen Steuerungslogik. Somit muss die Ausgabe der Betriebsstrategie und der Eingang der Komponente aufeinander abgestimmt sein. Die vorliegende Erfindung kann unterschiedliche Ausführungen dieser Abstimmung beinhalten, wie die folgenden Beispiele verdeutlichen sollen. Beispielsweise dient eine zusätzliche Steuerungslogik auf der Komponente als Sicherheitsfaktor oder Überlastungsschutz. So kann ein von der Betriebsstrategie angefordertes Sollmoment von der Komponente selbst nochmals überprüft werden. Führt das Sollmoment zu Bauteilschäden würde das Moment reduziert werden. Diese Logik könnte aber auch bereits von der Betriebsstrategie abgedeckt sein und damit auf Seite der Komponente nicht mehr nötig sein. Für diskrete Zustände kann die Schnittstelle zwischen Betriebsstrategie und Komponente ebenfalls in unterschiedlicher Tiefe ausgestaltet werden. So könnte ein Kupplungszustand von der Betriebsstrategie lediglich als „auf“ oder „zu“ als Sollvorgabe an die Kupplung gestellt werden. Den Vorgang des Schließens bzw. Öffnens übernähme dann die Kupplung selbst, z.B. durch Regelung des Schließ-/Anpressdrucks. Die Betriebsstrategie könnte allerdings als Ausgabe auch den Schließ-/Anpressdruck der Kupplung als Ausgangssignal aufweisen und damit die Kupplung auf einer tieferen Ebene ansteuern.
• Getriebesysteme mit mehreren Aggregaten können eine Vielzahl an Getriebezuständen aufweisen. Der Wechsel zwischen diesen Zuständen kann auf verschiedene Arten erfolgen, beispielsweise zugkraftunterbrochen oder als Lastschaltung. Im Speziellen können diese Wechsel beispielsweise durch eine serielle Verschaltung der Aggregate an einer oder mehreren Fahrzeugachsen erfolgen, durch eine elektrodynamische Überlagerung oder durch eine Schaltungsstützung am Abtrieb. Ausgehend von einem Startzustand bis hin zu einem Zielzustand entstehen so bestimmte Schaltreihen. Auf Grund strategischer oder funktionaler Restriktionen kann nicht immer jeder Zustand von jedem Zustand aus erreicht werden. Deshalb sind auch Schaltreihen mit unterschiedlichen Eigenschaften möglich, die im Rahmen der Optimierung dann passend ausgewählt werden können. In diesem Sinne ist gemäß einer weiteren Ausführungsform vorgesehen, dass durch das Ermitteln der Betriebsstrategie ermittelt wird, ob, wie und in welcher zeitlichen Reihenfolge die mehreren Getriebe während des Anfahrens und/oder während des Fahrens geschaltet werden.
• Die Vorausschauinformationen, die z.B. in Leistungsanforderungen der Aggregate des Kraftfahrzeugs umgerechnet werden, können in der Optimierung durch eine gemäß der Kostenfunktion(-en) optimale Zustandswahl berücksichtigt werden. Somit kann beispielsweise aus energieoptimaler Sicht ein Zustand mit effizienten Betriebspunkten für die Aggregate gewählt werden, oder aus performanceoptimaler Sicht können Betriebspunkte mit größtem Leistungsvorhalt oder geeigneter drehmomentstarker Übersetzung zum Abtrieb oder Zustandswechsel mit kurzer Schaltdauer gewählt werden. Weiterhin kann aus komfortoptimaler Sicht ein Zustand, der für den vorausliegenden Streckenabschnitt keine Schaltungen erfordert, gewählt werden. Ferner kann aus zeitoptimaler Sicht ein Zustand gewählt werden, der die maximalen oder minimalen Beschleunigungsanforderungen zum Erreichen eines Wegpunktes erfüllt. In diesem Sinne ist gemäß einer weiteren Ausführungsform vorgesehen, dass durch das Ermitteln der Betriebsstrategie wenigstens einer der folgenden Zustände für die Aggregate des Kraftfahrzeugs gewählt wird, nämlich
• - ein energetisch optimierter Zustand mit effizienten Betriebspunkten für die Aggregate,
• - ein hinsichtlich der Performance des Kraftfahrzeugs optimierter Zustand, der eine sportliche Fahrweise abbildet und die vorausliegende Strecke möglichst schnell abfährt,
• - ein hinsichtlich der Performance des Kraftfahrzeugs optimierter Zustand mit geeigneter drehmomentstarker Übersetzung des wenigstens einen Getriebes zum Abtrieb,
• - ein hinsichtlich der Performance des Kraftfahrzeugs optimierter Zustand mit Wechseln der Getriebezustände mit kurzer Schaltdauer,
• - ein hinsichtlich des Fahrkomforts für Insassen des Kraftfahrzeugs optimierter Zustand, der keine Schaltungen von Gängen des wenigstens einen Getriebes erfordert, oder beispielsweise nur geringe Momentenänderungen und damit sanfte Beschleunigungen oder Verzögerungen zulässt,
• - ein hinsichtlich der Dauer, bis das Kraftfahrzeug den vorgegebenen Wegpunkt erreicht, optimierter Zustand, der maximale oder minimale Beschleunigungsanforderungen zum Erreichen des Wegpunktes erfüllt.
• Weiterhin können durch das Ermitteln der Betriebsstrategie ein hinsichtlich der Lebensdauer der Aggregate optimierter Zustand und/oder ein hinsichtlich des lokalen Schadstoffausstoßes oder der lokalen Geräuschemission des Kraftfahrzeugs optimierter Zustand gewählt bzw. ermittelt werden.
• In einer Ausführungsform kann ein optimaler Kompromiss aus mindestens zwei der vorstehend genannten Zustände ermittelt werden.
• Die Vorausschauinformationen können auch Streckendaten enthalten, die dieser Strecke eine besondere Eigenschaft zuweisen. Dies kann z.B. eine Umweltzone, eine Spielstraße, eine Autobahn, oder eine Serpentine sein. In den genannten Bereichen können beispielsweise bestimmte Geschwindigkeitsgrenzen gelten, oder ein Schadstoffausstoß kann gesetzlich begrenzt sein. Die Eigenschaften können als Beschränkung oder als Nebenbedingung bei der Ermittlung der optimierten Betriebsstrategie berücksichtigt werden. Diese zusätzliche Information beeinflusst die Grenzen der Optimierung dahingehend, dass z.B. nur auf elektrische Aggregate zurückgegriffen werden kann, geeignete Leistungsvorhalte berücksichtigt werden, oder der Topografie angepasste Getriebezustände gewählt werden (z.B. auf dem Beschleunigungsstreifen der Autobahn). In diesem Sinne ist die Prozessoreinheit in einer weiteren Ausführungsform dazu eingerichtet, auf Streckeneigenschafts-Daten zuzugreifen, welche Informationen über eine bestimmte Eigenschaft des vor dem Kraftfahrzeug liegenden Streckenabschnitts enthalten. Weiterhin ist die Prozessoreinheit dazu eingerichtet, die Betriebsstrategie in Abhängigkeit von den Streckeneigenschafts-Daten zu ermitteln.
• Die Online-Optimierung kann auch Nebenaggregate einbeziehen. So muss beispielsweise eine kalte Batterie bzw. ein kalter Akkumulator für eine volle Funktionalität durch ein Heizaggregat vorkonditioniert werden. Dies ist energetisch aufwendig und kostspielig. Durch Einbezug der Vorausschauinformationen kann berechnet werden, wann und in welchem Maße die Batterie verwendet werden muss. Dies kann dazu führen, dass keine vollständige Vorkonditionierung zu Beginn der Fahrt stattfinden muss, sondern während der Fahrt oder sogar in reduziertem Maße stattfinden kann. Die Einsatzbereitschaft der Batterie hat demnach einen starken Einfluss auf die Wahl der Getriebezustände und auch der Schaltreihenfolge. Ein gesamtheitlicher Optimierungsansatz eröffnet deshalb in Bezug auf die Fahrfunktion und die Fahrprofile neue Potentiale. In diesem Sinne umfasst das Kraftfahrzeug in einer weiteren Ausführungsform als Aggregat wenigstens eine Batterie, die elektrische Energie zum Betrieb der wenigstens einen elektrischen Maschine bereitstellt. Weiterhin wird durch das Ermitteln der Betriebsstrategie berechnet, zu welchem Zeitpunkt die Batterie wie viel elektrische Energie bereitstellen soll. Ferner wird durch das Ermitteln der Betriebsstrategie für jedes der Getriebe ein Getriebezustand und für die mehreren Getriebe eine Schaltreihenfolge gewählt, sodass eine notwendige thermische Vorkonditionierung der Batterie reduziert wird.
• Die vorstehend beschriebenen Getriebesysteme können weiterhin Betriebszustände erlauben, in denen Blindleistung im Getriebe verrichtet wird (z.B. zwischen einer motorisch und einer generatorisch betriebenen E-Maschine). Im Rahmen der energieoptimalen Sicht werden solche Betriebszustände automatisch vermieden. Im Rahmen der performanceoptimalen Sicht können solche Betriebszustände jedoch auch bewusst gewählt werden, um Aggregate vorzutemperieren. In diesem Sinne wird in einer weiteren Ausführungsform durch das Ermitteln der Betriebsstrategie innerhalb des wenigstens einen Getriebes verrichtete Blindleistung vermieden, sodass der Energieverbrauch des wenigstens einen Getriebes reduziert wird. Weiterhin kann durch das Ermitteln der Betriebsstrategie innerhalb des wenigstens einen Getriebes verrichtete Blindleistung zugelassen werden, um die dabei entstehende Wärme zur Temperierung eines anderen Aggregats zu nutzen, sodass die Performance des Kraftfahrzeugs erhöht wird, oder sodass das Kraftfahrzeug in einem für die Lebensdauer günstigeren Temperaturbereich betrieben wird.
• Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird vorgeschlagen, das auf dem Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs basierende Optimierungsproblem durch mehrere Solvermodule zu lösen, um eine kürzere Reaktionszeit zu ermöglichen. Grundlage für alle Solvermodule sind das Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs, des Antriebsstrangs einschließlich der beschreibenden Daten sowie Informationen über den vorausliegenden Streckenabschnitt. Diese Informationen können durch die weiter oben beschriebenen Vorausschaudaten beschrieben werden, insbesondere Topografieinformationen (z.B. Kurven- und Steigungsinformationen), Verkehrsinformationen (z.B. vorausfahrende Fahrzeuge) oder Infrastrukturinformationen (z.B. auf der Strecke befindliche Ampeln) sein.
• Dabei kann mittels eines ersten Solvermoduls eine Optimierung insbesondere auf einem Zentralsteuergerät des Kraftfahrzeugs erfolgen, wobei ein optimaler Geschwindigkeitsverlauf und SoC-Verlauf für einen kompletten Prädiktionshorizont berechnet wird. Mittels eines zweiten Solvermoduls kann ein Mixed-Integer-Problem gelöst werden, insbesondere eine optimale Gangwahl und/oder eine optimale Fahrmoduswahl für einen Teil des Prädiktionshorizonts. Mittels eines dritten Solvermoduls kann dann eine Verteilung von Momenten auf beispielsweise den Verbrennungskraftmotor, die elektrische Maschine und die Bremsanlage des Kraftfahrzeugs berechnet werden, wobei dies für eine kurze Vorausschau erfolgen kann, um eine geringe Reaktionszeit zu ermöglichen.
• In diesem Sinne wird vorgeschlagen, dass der MPC-Algorithmus ein erstes Solvermodul, ein zweites Solvermodul, ein drittes Solvermodul, das Längsdynamikmodell und drei Kostenfunktionen umfasst, wobei eine erste Kostenfunktion dem ersten Solvermodul zugeordnet ist, wobei eine zweite Kostenfunktion dem zweiten Solvermodul zugeordnet ist und wobei eine dritte Kostenfunktion dem dritten Solvermodul zugeordnet ist. Das erste Solvermodul, das zweite Solvermodul und das dritte Solvermodul sind insbesondere durch Software implementiert.
• Die Prozessoreinheit ist dazu eingerichtet, durch Ausführen des ersten Solvermoduls die Geschwindigkeitstrajektorie zu berechnen, sodass die erste Kostenfunktion minimiert wird. Die Prozessoreinheit ist weiterhin dazu eingerichtet, durch Ausführen des ersten Solvermoduls für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells einen die erste Kostenfunktion minimierenden Verlauf eines Ladezustands einer Batterie bzw. Akkumulators zu berechnen. Die Batterie bzw. der Akkumulator dient als Energiespeicher für wenigstens eine elektrische Maschine des Kraftfahrzeugs. Dieser Energiespeicher kann die elektrische Maschine mit elektrischer Energie versorgen, sodass die elektrische Maschine das Kraftfahrzeug innerhalb des Prädiktionshorizonts antreiben kann (gegebenenfalls ausschließlich oder unterstützend zu dem Verbrennungskraftmotor). Ferner kann die Prozessoreinheit dazu eingerichtet sein, durch Ausführen des ersten Solvermoduls für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells eine die erste Kostenfunktion minimierenden Temperatur-Trajektorie der Aggregate zu ermitteln. Diese Temperatur-Trajektorie kann insbesondere für die Vortemperierung der Aggregate genutzt werden.
• Das erste Solvermodul kann als „High Level Solver“ (abgekürzt: HLS) bezeichnet werden. Der HLS löst ein nichtlineares Problem und arbeitet mit kontinuierlichen Ersatzgrößen für diskrete Zustände (z.B. Gänge). Dieses Vorgehen begrenzt den Lösungsraum weniger stark als bei der Betrachtung diskreter Zustände. Dadurch ergeben sich Vorteile hinsichtlich des Optimums des Ergebnisses und bezüglich der Rechenzeit. Mit anderen Worten ermöglicht das erste Solvermodul eine Online-Berechnung der insbesondere energieoptimalen Geschwindigkeitstrajektorie und der SoC-Trajektorie (sowie der Temperatur-Trajektorie der Aggregate) für einen vorausliegenden Prädiktionshorizont beispielsweise auf einem Zentralsteuergerät im Kraftfahrzeug. Die Prozessoreinheit kann dabei insbesondere dazu eingerichtet sein, das erste Solvermodul zweifach aufzurufen. Dabei kann initiiert durch einen ersten Aufruf zunächst durch Ausführen des ersten Solvermoduls für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells eine insbesondere den Fahrtzeitterm der ersten Kostenfunktion minimierende Geschwindigkeitstrajektorie berechnet werden, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb eines Prädiktionshorizonts fortbewegen soll. Danach kann initiiert durch einen zweiten Aufruf durch Ausführen des ersten Solvermoduls für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells eine den Verlustterm der ersten Kostenfunktion minimierende Geschwindigkeitstrajektorie berechnet werden, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb eines Prädiktionshorizonts fortbewegen soll.
• Ferner können beispielsweise auch auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt liegende Ampeln berücksichtigt werden, insbesondere einschließlich deren Ampelphasen und Restzeiten. Die Ampelinformationen werden dabei in Zeitgrenzen an dem im Horizont befindlichen Wegpunkt der vorausliegenden Ampel umgerechnet. Zusätzlich können im ersten Solvermodul vorausfahrende Fahrzeuge berücksichtigt werden. Für das vor dem eigenen Fahrzeug befindliche Fahrzeug kann dabei eine wahrscheinliche Trajektorie bestimmt werden. Dadurch ergibt sich eine minimale Zeit für die HLS-Trajektorie über dem Weg an der aktuellen Position des vorausfahrenden Fahrzeuges.
• Weiterhin ist die Prozessoreinheit dazu eingerichtet, durch Ausführen des zweiten Solvermoduls basierend auf der Geschwindigkeitstrajektorie, basierend auf dem Verlauf des Ladezustands der Batterie und unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die zweite Kostenfunktion minimierende Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen zu berechnen. Die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen kann einen Verlauf von Gängen umfassen, die in dem wenigstens einen Getriebe des Kraftfahrzeugs innerhalb des Prädiktionshorizonts eingelegt werden können oder sollen. Weiterhin kann die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen einen Verlauf eines Motor-Zustands umfassen, gemäß welchem der Verbrennungskraftmotor des Kraftfahrzeugs entweder eingeschaltet oder ausgeschaltet ist (insbesondere innerhalb des Prädiktionshorizonts). Ferner kann die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen einen Verlauf eines Kupplungs-Zustands umfassen, gemäß welchem sich eine zwischen dem Verbrennungskraftmotor des Kraftfahrzeugs und der wenigstens einen elektrischen Maschine angeordnete Kupplung entweder in einer geöffneten Stellung oder in einer geschlossenen Stellung befindet (insbesondere innerhalb des Prädiktionshorizonts).
• Das zweite Solvermodul kann als „Mixed Integer Solver“ (abgekürzt: MIS) bezeichnet werden. Das zweite Solvermodul dient zur Bestimmung diskreter Zustände, z.B. die Bestimmung der Gänge oder der Zustand der Kupplung (auf/zu) des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs. Das zweite Solvermodul ermöglicht somit die Ermittlung einer optimalen Betriebsstrategie, welche insbesondere die Auswahl des jeweils optimalen Gangs und des Fahrmodus' sowie des optimalen Getriebezustandes im Allgemeinen in Bezug auf diskrete Größen beinhaltet. Dies beinhaltet auch Fahrbereiche. Die Berechnungen des zweiten Solvermoduls basieren insbesondere auf der zugrundeliegenden HLS-Trajektorie und zusätzlichen äußeren Rand- bzw. Nebenbedingungen. Nebenbedingungen, die beim Berechnen der optimalen Gangtrajektorie berücksichtigt werden können, sind beispielsweise eine Topografie auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt (Kurven, Steigungen). Weiterhin können Kenntnisse über Geschwindigkeitslimits auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt als Nebenbedingungen in der Berechnung der Gangtrajektorie berücksichtigt werden. Die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen wird über der Zeit optimiert und kann deutlich kürzer sein als die des ersten Solvermoduls.
• Ferner ist die Prozessoreinheit dazu eingerichtet, durch Ausführen des dritten Solvermoduls - insbesondere basierend auf der Geschwindigkeitstrajektorie und basierend auf der SoC-Trajektorie und/oder basierend auf der Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen - für einen Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts für die wenigstens eine elektrische Maschine, einen Verbrennungskraftmotor und eine Bremsanlage des Kraftfahrzeugs eine die dritte Kostenfunktion minimierende Momenttrajektorie zu berechnen, gemäß welcher die wenigstens eine elektrische Maschine, der Verbrennungskraftmotor und die Bremsanlage Momente innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen sollen. Statt der Momente können auch Kräfte verwendet werden - beide Größen können linear ineinander umgerechnet werden. Das dritte Solvermodul kann als „Tracker“ bezeichnet werden. Der Tracker zeichnet sich durch eine schnelle Rechenzeit und ein robustes Verhalten aus. Wenn aktuelle Lösungen der anderen Solver (HLS und/oder MIS) nicht verfügbar sind, kann der Tracker dennoch Momente basierend auf den letzten Lösungen der anderen Solver liefern. Der Output des Trackers beeinflusst durch Minimierung der Tracker-spezifischen dritten Kostenfunktion direkt den Fahrkomfort. Die Momenttrajektorie bezieht sich auf Momente an wenigstens einem Rad des Kraftfahrzeugs und umfasst sowohl positive als auch negative Momente, die durch die wenigstens eine elektrische Maschine, den Verbrennungskraftmotor und die Bremsanlage des Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden.
• Somit werden mittels des ersten Solvermoduls (HLS) ein optimaler SoC-Verlauf und eine optimale Geschwindigkeitstrajektorie sowie ein optimierter Temperaturverlauf der Aggregate ermittelt. Mittels des zweiten Solvermoduls (MIS) kann basierend auf den Berechnungen des ersten Solvermoduls (HLS) entschieden werden, welche Gänge und welcher Fahrmodus optimal sind. Das dritte Solvermodul (Tracker) rechnet sehr häufig und ermittelt die Momente für einen kurzen Zeitabschnitt. Der Tracker kann sowohl mit der im MIS berechneten Trajektorie als auch ohne diese arbeiten. Im zweiten Fall nutzt der Tracker nur den aktuell eingelegten Gang und den aktiven Fahrmodus, was dem Tracker als Rückmeldung ausreicht. Dies ist möglich, da sich Ganganforderungen typischerweise nicht innerhalb kurzer Zeit mehrfach ändern. Einen anderen Gang einzulegen nimmt einige Zeit in Anspruch. Deshalb kann der Tracker auch funktionieren, wenn nur eine Trajektorie des HLS vorliegt. Sollte auch diese nicht aktualisiert werden können, kann der Tracker weiterhin mit einer älteren HLS-Trajektorie arbeiten. Dann kann die „alte“ Lösung sukzessive abgefahren werden. Das ist allerdings nur bis zu einem bestimmten Punkt sinnvoll. Sollte der HLS rechnen, aber keine Lösung finden, dann kann dies dem Tracker mitgeteilt werden, z.B. über eine sogenannte „error flag“, also eine Anzeige des Fehlers. In dem Tracker selbst kann dann ein Fehlerhandling implementiert sein. Sollten Fehler auftreten, mit denen der Tracker nicht rechnen kann, führt dies auch in dem Tracker zu einem Fehler. Als Folge kann dann die automatisierte Fahrfunktion deaktiviert werden.
• Es kann somit Rechenarbeit auf die unterschiedliche Solvermodule verteilt werden. Dies ermöglicht, dass auf der Prozessoreinheit jedes Solvermodul unabhängig laufen kann. Die Solvermodule laufen also nicht strikt nacheinander. Die Prozessoreinheit kann - ähnlich wie ein Desktop-PC - mehrere Prozessorkerne umfassen. Die drei Solvermodule können auf die Prozessorkerne verteilt werden und damit unabhängig voneinander und parallel rechnen. Das stellt einen großen Vorteil dar, denn ansonsten müsste unter Umständen mehrere Sekunden gewartet werden, bis die Solvermodule wieder eine Lösung berechnet haben, mit der weitergefahren werden kann. Bei dem Abfahren einer Strecke mag dies nicht problematisch sein. Wenn jedoch ein Fahrzeug vor das eigene Fahrzeug einfährt oder einschert, dann kann das System dies solange nicht erkennen, bis die Solver mit den neuen Sensordaten wieder gerechnet haben. Das könnte zu einer kritischen Situation führen.
• Bei der Verteilung können auch unterschiedlich lange Laufzeiten für die einzelnen Solvermodule gewährt werden. Das erste Solvermodul zum Beispiel, mittels welchem die Geschwindigkeitstrajektorie, die SoC-Trajektorie und die Temperatur-Trajektorie ermittelt werden, kann sehr viel mehr Zeit benötigen als die anderen Solvermodule. Da die Solvermodule „parallel“ rechnen, kann es sein, dass eines der Solvermodule aufgerufen wird, noch bevor das vorherige Solvermodul zu Ende gerechnet hat, also z.B. der Tracker vor dem aktuell laufenden HLS. Alle Daten, die verwendet werden, können insbesondere immer einen Zeitstempel aufweisen. Auch jede Solver-Lösung kann einen Zeitstempel aufweisen. Durch diese Zeitstempel kann stets nachvollzogen werden, welches Vorergebnis in welche Berechnung eingegangen ist. Über diese Verknüpfung kann ein entsprechendes Fehlerhandling implementiert werden, also z.B. Timeouts, wenn eine Information zu alt ist. Über die Zeitstempel findet also eine gewisse Synchronisierung statt. Somit stellt die vorliegende Erfindung eine Synchronisierung an sich asynchroner Solver-Aufrufe mittels Echtzeit-Zeitstempel bereit.
• Ferner können die mittels des dritten Solvermoduls berechneten Momente einen linearen Verlauf aufweisen. Dies ermöglicht eine lineare Interpolation und vereinfacht dadurch das Post-Processing. Bisher wurden für bestimmte Zeitschritte die Momente ermittelt. Daraus ergab sich ein treppenförmiger Verlauf der Signale. Gemäß der vorliegenden Erfindung ergibt sich durch das dritte Solvermodul ein linearer Verlauf, was dazu führt, dass die Signale auch zwischen den Zeitschritten linear sind und nicht von einem auf den nächsten Zeitschritt springen. Damit kann auch zwischen den Zeitschritten korrekt interpoliert werden.
• Gemäß der vorliegenden Erfindung erfolgt insbesondere eine zyklische Neuberechnung der Soll-Geschwindigkeit (Geschwindigkeitstrajektorie). Auch die im Zusammenhang mit der drei Solvermodule umfassenden Ausführungsform beschriebenen Soll-Momente (Momenttrajektorie) und diskreten Zustände (Gangtrajektorie) können auf Basis eines jeweils aktuellen Fahrzustands und von jeweils vorausliegenden Streckeninformationen zyklisch neuberechnet werden.
• Weiterhin kann eine gezielte Zusammenführung von SPP (Signal Post Processing) und Tracker als ein Modul mit gleichem Aufrufzeitpunkt erfolgen, damit die von dem Tracker ausgegebenen Momente auf die von dem MIS berechneten Gänge abgestimmt sind. Somit verwenden Tracker und SPP dieselbe im Modul MIS berechnete Trajektorie. Das Signal Post Processing (SPP) ist eine Signalnachbereitung. Hier werden die zu unterschiedlichen Zeiten vorausberechneten Teilergebnisse so miteinander verknüpft, dass sie im zeitlichen Bezug zueinanderstehen. Damit erhält man einen Zeitabschnitt, in dem alle Informationen vorliegen. Die Zeitbasis ist insbesondere diejenige des Trackers. Außerdem sind SPP und Tracker im selben Softwaremodul implementiert, dadurch haben SPP und Tracker also dieselbe Zeitbasis.
• Mittels des ersten Solvermoduls kann die Geschwindigkeitstrajektorie des Fahrzeugs auch bei einer relativ langen bzw. weiten Vorausschau über dem Weg noch online optimiert werden, z.B. bei einer Vorausschau im Bereich einiger Kilometer. Dies ist rechenintensiv. Dahingegen reicht es aus, mittels der anderen Servermodule die entsprechenden Trajektorien für eine relativ kurze Vorausschau über der Zeit zu berechnen, z.B. für den unmittelbaren Vorausbereich des Fahrzeugs. Dies ermöglicht besonders kurze Reaktionszeiten. In diesem Sinne ist die Prozessoreinheit in einer Ausführungsform dazu eingerichtet, durch Ausführen des ersten Solvermoduls die Geschwindigkeitstrajektorie für einen Streckenabschnitt zu berechnen, der im Kilometerbereich liegt und insbesondere einige Kilometern lang ist, und durch Ausführen der beiden anderen Solvermodule für einen einige Sekunden unmittelbar vor dem Kraftfahrzeug liegenden Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts die Sollmomenttrajektorie zu berechnen.
• Der MPC-Algorithmus stellt eine Betriebsstrategie bereit, die neben der jeweils optimalen Auswahl der Momente der Aggregate und des Gangs auch die optimale Auswahl eines Fahrmodus ermöglicht. So kann eine optimale Fahrstrategie vorsehen, dass der Antriebsstrang innerhalb des Prädiktionshorizonts in einem bestimmten Fahrmodus betrieben wird. Es kann jedoch auch sein, dass es besser ist, den Fahrmodus innerhalb des Prädiktionshorizonts zu wechseln, z.B. weil dies die Effizienz steigert.
• Das Kraftfahrzeug, das mittels der vorliegenden Erfindung modellbasiert prädiktiv geregelt werden kann, ist insbesondere von einem Motor angetrieben. Beispielsweise ist das Kraftfahrzeug ein Automobil (z.B. ein Personenkraftfahrwagen mit einem Gewicht von weniger als 3,5 t), Motorrad, Motorroller, Moped, E-Bike bzw. Pedelec (Akronym für Pedal Electric Cycle), Bus oder Lastkraftwagen (z.B. mit einem Gewicht von über 3,5 t), oder aber auch um ein Schienenfahrzeug, ein Schiff, ein Luftfahrzeug wie Helikopter oder Flugzeug. Das Kraftfahrzeug kann durch einen Fahrer gesteuert werden, möglicherweise unterstützt durch ein Fahrerassistenzsystem. Das Fahrzeug kann jedoch auch beispielsweise ferngesteuert und/oder (teil-)autonom gesteuert werden. Insbesondere handelt es sich um ein Hybridfahrzeug. Unter einem „Hybridfahrzeug“ kann ein Fahrzeug verstanden werden, dessen Antrieb durch mindestens zwei unterschiedliche Energiewandlungsarten gewährleistet wird. Dies kann beispielsweise ein Verbrennungskraftmotor und mindestens eine Elektromaschine sein.
• Dabei kann das Hybridfahrzeug Energie sowohl aus einer Batterie als auch aus einem zusätzlich mitgeführten Kraftstoff beziehen, z.B. Diesel, Benzin oder Gas. Die elektrische Maschine kann als Motor und als Generator betrieben werden. Ein Hybridantriebsstrang des Hybridfahrzeugs kann neben der wenigstens einen elektrischen Maschine, dem Verbrennungskraftmotor und der Batterie weiterhin ein Getriebe mit beliebig vielen Teilgetrieben und wenigstens eine Kupplung umfassen. Je nachdem, in welcher Schaltstellung (geöffnet und geschlossen) sich die Kupplung befindet und in welcher Schaltstellung (Gang eingelegt, Neutral) sich das Getriebe befindet, wird der Antriebsstrang des Hybridfahrzeugs in unterschiedlichen Fahrmodi betrieben.
• Wenn das Kraftfahrzeug - wie vorstehend beschrieben - ein Hybridfahrzeug ist, dessen Antriebsstrang zumindest in einem ersten Fahrmodus und in einem zweiten Fahrmodus betrieben werden kann, dann kann die Prozessoreinheit in einer Ausführungsform dazu eingerichtet sein, durch Ausführen des zweiten Solvermoduls basierend auf der Geschwindigkeitstrajektorie basierend auf dem Verlauf des Ladezustands der Batterie und unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die Kostenfunktion minimierende Fahrmodustrajektorie zu berechnen, welche festlegt, in welchem Fahrmodus der Hybridantriebsstrang innerhalb des Prädiktionshorizonts betrieben werden soll. Dabei kann insbesondere darauf geachtet werden, dass die Umschaltung zwischen unterschiedlichen Fahrmodi nicht beliebig schnell erfolgen kann (z.B. Motorstart-, Motorstopp, Kupplung auf/zu) und diese auch Auswirkungen auf kontinuierliche Größen (z.B. Zugkraftunterbrechungen) haben kann. Eine entsprechende Motorstart- und Motorstopplogik kann auch außerhalb der Optimierung in einem nachgelagerten Softwaremodul implementiert werden, da dies die diskrete Problemformulierung vereinfacht und die Rechenzeit verkürzt.
• In einer weiteren Ausführungsform kann eine Optimierung des Energieverbrauchs während der Fahrt durch Kenntnis der Verluste (Wirkungsgradkennfelder der Antriebsstrangkomponenten und Fahrwiderstände) erfolgen. Die Prozessoreinheit kann dazu auf Verlustkennfelder von Komponenten des Kraftfahrzeugs zugreifen, insbesondere auf Verlustkennfelder des Verbrennungskraftmotors, der elektrischen Maschine und dem Getriebe des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs. Die Verlustkennfelder können beispielsweise auf einer Speichereinheit innerhalb des Kraftfahrzeugs hinterlegt sein. Die Verlustkennfelder können stetig differenzierbar „gefittet“ vorliegen, d.h. aus Kennfeldern der jeweiligen Komponente können Formeln abgeleitet werden, welche das Verlustkennfeld der jeweiligen Komponente beschreiben. Die Verluste einer Vorübersetzung und eines Differentials des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs können ausschließlich als Kennlinie hinterlegt sein. Sogenannte „Efficiency Maps“ können weiterhin bei einem Start der Berechnungen bekannt sein. Die Kennfelder können weiterhin an die Problemformulierung des ersten Solvermoduls angepasst sein, indem die Kennfelder beispielsweise Null-Verluste unterhalb einer Leerlaufkennlinie vorsehen. So kann beispielsweise das Verlustkennfeld des Verbrennungskraftmotors des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs derart verändert werden, dass bei Nichtnutzung des Verbrennungsmotors dessen Verbrauch null ist. Auf diese Weise wird eine Überführung eines diskreten Zustands (Kupplung auf/zu) in einen kontinuierlichen Zustand ermöglicht.
• Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand der schematischen Zeichnung näher erläutert, wobei gleiche oder ähnliche Elemente mit dem gleichen Bezugszeichen versehen sind. Hierbei zeigt
• 1 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs mit einer erfindungsgemäßen Prozessoreinheit,
• 2 Details eines ersten beispielhaften Antriebsstrangs für das Kraftfahrzeug nach 1,
• 3 Details eines zweiten beispielhaften Antriebsstrangs für das Kraftfahrzeug nach 1,
• 4 Details eines dritten beispielhaften Antriebsstrangs für das Kraftfahrzeug nach 1,
• 5 Details eines vierten beispielhaften Antriebsstrangs für das Kraftfahrzeug nach 1 und
• 6 Details eines fünften beispielhaften Antriebsstrangs für das Kraftfahrzeug nach 1.
• 1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1, z.B. ein Personenkraftfahrwagen. Das Kraftahrzeug 1 umfasst ein System 2 zur modellbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs 1. Das System 2 umfasst in dem gezeigten Ausführungsbeispiel eine Prozessoreinheit 3, eine Speichereinheit 4, eine Kommunikations-Schnittstelle 5 und eine Erfassungseinheit 6, insbesondere zur Erfassung von Zustandsdaten, die das Kraftfahrzeug 1 betreffen. Das System 2 und insbesondere die Prozessoreinheit 3 können einen Bestandteil eines Zentralsteuergeräts des Kraftfahrzeugs 1 bilden. Alternativ kann das System 2 und die Prozessoreinheit 3 jedoch auch eines von mehreren Steuergeräten des Kraftfahrzeugs 1 bilden.
• Das Kraftfahrzeug 1 umfasst weiterhin einen Antriebsstrang 7 mit mehreren Aggregaten. Beispielsweise umfasst der Antriebsstrang 7 als Antriebsaggregat eine erste elektrische Maschine 8.1, die als Motor und als Generator betrieben werden kann, eine Batterie 9 (als ein Nebenaggregat), ein erstes Getriebe 10 und eine Bremsanlage 19. Die erste elektrische Maschine 8.1 kann im Motorbetrieb Räder des Kraftfahrzeugs 1 über das erste Getriebe 10 antreiben. Die dazu notwendige elektrische Energie kann die Batterie 9 bereitstellen, insbesondere über eine Leistungselektronik 18 (siehe 2). Die Batterie 9 kann umgekehrt durch die erste elektrische Maschine 8.1 über die Leistungselektronik 18 aufgeladen werden, wenn die erste elektrische Maschine 8.1 im Generatorbetrieb betrieben wird (Rekuperation). Die Batterie 9 kann optional auch an einer externen Ladestation aufgeladen werden.
• 1 und 2 bis 6 zeigen weiterhin, dass der Antriebsstrang 7 ein Hybridantriebsstrang ist, der zusätzlich einen Verbrennungskraftmotor 17 als Antriebsaggregat aufweist. Der Verbrennungskraftmotor 17 kann in der durch 2 gezeigten parallelen P2-Architektur des Hybridantriebsstrangs 7 zusätzlich zu der ersten elektrischen Maschine 8.1 das Kraftfahrzeug 1 antreiben, wenn eine zwischen dem Verbrennungskraftmotor 17 und der ersten elektrischen Maschine 8.1 angeordnete Kupplung K0 geschlossen ist. Der Verbrennungskraftmotor 17 kann optional auch die erste elektrische Maschine 8.1 antreiben, um die Batterie 9 aufzuladen. Die erste elektrische Maschine 8.1 kann (bei geschlossener Kupplung K0 unterstützt durch den Verbrennungskraftmotor 17) in dem gezeigten Ausführungsbeispiel über das erste Getriebe 10 und über ein vorderes Differenzialgetriebe 21 zwei Vorderräder 22 und 23 des Kraftfahrzeugs 1 antreiben, die an einer Vorderachse 25 angebracht sind.
• Der Antriebsstrang 7 kann alternativ oder zusätzlich zu dem beschriebenen Vorderachsantrieb einen zuschaltbaren und abschaltbaren elektrischen Achsantrieb 20 für eine Hinterachse 29 aufweisen. Der elektrische Achsantrieb 20 umfasst in den durch 2 bis 6 gezeigten Ausführungsbeispielen eine zweite elektrische Maschine 8.2 mit einem Getriebe 31. Der elektrische Achsantrieb 20 kann (wie durch 2 bis 6 gezeigt) als zentraler Achsantrieb ausgeführt sein und beispielsweise sowohl ein erstes Hinterrad 26 über eine erste Seitenwelle 32 der Hinterachse 29 als auch ein zweites Hinterrad 28 über eine zweite Seitenwelle 24 der Hinterachse 29 antreiben. Die dazu notwendige elektrische Energie kann eine Batterie bereitstellen (z.B. die Batterie 9 im Bereich des Vorderachsantriebs oder eine zusätzliche Batterie im Bereich des elektrischen Hinterachsantriebs 20), insbesondere über eine Leistungselektronik (z.B. die Leistungselektronik 18 im Bereich des Vorderachsantriebs oder eine zusätzliche Leistungselektronik im Bereich des elektrischen Hinterachsantriebs 20). Die Vorderräder 22, 23 und die Hinterräder 26, 28 können durch die Bremsanlage 19 (Verzögerungsaggregat) des Antriebsstrangs 7 abgebremst werden, wozu die Bremsanlage 19 ein negatives Moment (Bremsmoment) bereitstellen kann.
• Die Batterie 18 versorgt in den Antriebssträngen nach 2 bis 6 jeweils alle dargestellten elektrischen Maschinen 8.1 bis 8.4 mit elektrischer Energie. Exemplarisch ist dies in 2 bis 6 jeweils durch eine elektrische Verbindungsleitung zwischen der Batterie 18 und der ersten elektrischen Maschine 8.1 verdeutlicht. Die weiteren elektrischen Maschinen 8.2 bis 8.4 sind ähnlich mit der Batterie 18 verbunden. Aus Gründen der besseren Übersichtlichkeit ist dies jedoch für die elektrischen Maschinen 8.2 bis 8.4 nicht gargestellt.
• Die Antriebsstränge nach den 3 bis 6 ähneln dem Antriebsstrang nach 2. Im Folgenden wird auf die Unterschiede zu dem Antriebsstrang nach 2 eingegangen. So sind in dem Antriebsstrang 7 nach 3 die erste elektrische Maschine 8.1 und der Verbrennungskraftmotor 17 über jeweils eine eigene Welle und damit unabhängig voneinander mit dem Getriebe 10 verbunden. In dem Antriebsstrang 7 nach 4 ist eine dritte elektrische Maschine 8.3 über eine eigene Welle mit dem Getriebe 10 verbunden. In dem Antriebsstrang nach 5 ist die erste elektrische Maschine 8.1 in einen elektrischen Frontachsantrieb integriert. In dem Antriebsstrang nach 6 ist eine zusätzliche dritte elektrische Maschine 8.4 in einen elektrischen Frontachsantrieb integriert. Eine vierte elektrische Maschine 8.4 ist zusammen mit dem Verbrennungskraftmotor 17 vor der Kupplung K0 angeordnet.
• Auf der Speichereinheit 4 (1) kann ein Computerprogrammprodukt 11 gespeichert sein. Das Computerprogrammprodukt 11 kann auf der Prozessoreinheit 3 ausgeführt werden, wozu die Prozessoreinheit 3 und die Speichereinheit 4 mittels der Kommunikations-Schnittstelle 5 miteinander verbunden sind, mittels welcher auch mit anderen Prozessoreinheiten außerhalb des Kraftfahrzeugs 1 kommuniziert werden kann. Wenn das Computerprogrammprodukt 11 auf der Prozessoreinheit 3 ausgeführt wird, leitet es die Prozessoreinheit 3 an, die im Zusammenhang mit der Zeichnung beschriebenen Funktionen zu erfüllen bzw. Verfahrensschritte auszuführen.
• Das Computerprogrammprodukt 11 enthält einen MPC-Algorithmus 13, der in dem gezeigten Ausführungsbeispiel ein optionales erstes Solvermodul 13.1, ein optionales zweites Solvermodul 13.2 und ein optionales drittes Solvermodul 13.3 umfasst bzw. enthält. Der MPC-Algorithmus 13 enthält weiterhin ein Längsdynamikmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1. Jedes der Solvermodule 13. 1 bis 13.3 kann auf das Längsdynamikmodell 14 zugreifen. Ferner enthält der MPC-Algorithmus 13 wenigstens eine Kostenfunktion, in dem gezeigten Ausführungsbeispiel drei zu minimierende Kostenfunktionen 15.1 bis 15.3, wobei eine erste Kostenfunktion 15.1 dem ersten Solvermodul 13.1 zugeordnet ist, wobei eine zweite Kostenfunktion 15.2 dem zweiten Solvermodul 13.2 zugeordnet ist und wobei eine dritte Kostenfunktion 15.3 dem dritten Solvermodul 13.3 zugeordnet ist.
• Das Längsdynamikmodell 14 umfasst in dem gezeigten Ausführungsbeispiel ein Verlustmodell 27 des Kraftfahrzeugs 1. Das Verlustmodell 27 beschreibt das Betriebsverhalten von effizienzrelevanten Komponenten, z.B. der elektrischen Maschinen 8.1, 8.2 und der Bremsanlage 19 hinsichtlich ihrer Effizienz bzw. hinsichtlich ihres Verlusts. Daraus ergibt sich der Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1. Die Prozessoreinheit 3 führt den MPC-Algorithmus 13 aus und prädiziert dabei für einen gleitenden Prädiktionshorizont ein Verhalten des Kraftfahrzeugs 1. Diese Prädiktion basiert auf dem Längsdynamikmodell 14.
• Die Prozessoreinheit 3 berechnet durch Ausführen des ersten Solvermoduls 13.1 eine optimierte Geschwindigkeitstrajektorie, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug 1 innerhalb des gleitenden Prädiktionshorizonts fortbewegen soll. Die optimierte Geschwindigkeitstrajektorie wird für einen vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells 14 berechnet, wobei die erste Kostenfunktion 15.1 minimiert wird.
• Die Prozessoreinheit 3 greift kontinuierlich auf ständig aktualisierte Vorausschauinformationen zu, insbesondere auf Streckentopografie-Daten, auf Verkehrssituations-Daten und auf Fahrprofil-Daten. Die Streckentopografie-Daten enthalten Informationen über eine Topografie eines auf einem vor dem Kraftfahrzeug 1 liegenden Streckenabschnitts, auf welchem das Kraftfahrzeug 1 fahren soll, um einen vorgegebenen Wegpunkt zu erreichen. Die Verkehrssituations-Daten enthalten Informationen über ein Verkehrsgeschehen auf dem vor dem Kraftfahrzeug 1 liegenden Streckenabschnitt.
• Die Fahrprofil-Daten enthalten Informationen darüber, hinsichtlich welches Kriteriums ein Betrieb von Aggregaten des Kraftfahrzeugs 1 (z.B. der Antriebsaggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 17, der Batterie 9, der Getriebe 10, 31 und der Bremsanlage 19) auf dem vor dem Kraftfahrzeug 1 liegenden Streckenabschnitt optimiert werden soll. Bei dem Kriterium handelt es sich insbesondere um einen Energieverbrauch der Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 um eine Performance des Kraftfahrzeugs 1, um einen Fahrkomfort für Insassen des Kraftfahrzeugs 1, um eine Dauer, bis das Kraftfahrzeug 1 den vorgegebenen Wegpunkt erreicht, und/oder um eine Lebensdauer der Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31. Mehrere dieser Kriterien können gleichzeitig in die Optimierung einfließen. Weiterhin greift die Prozessoreinheit 3 in dem gezeigten Ausführungsbeispiel auf Streckeneigenschafts-Daten zu, welche Informationen über eine bestimmte Eigenschaft des vor dem Kraftfahrzeug 1 liegenden Streckenabschnitts enthalten.
• Die Prozessoreinheit 3 ermittelt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells 14 des Kraftfahrzeugs 1 durch Ausführen des MPC-Algorithmus' 13 (z.B. durch Ausführen des ersten Solvermoduls 13.1) für den zukünftigen, gleitenden Prädiktionshorizont eine Betriebsstrategie für die Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 des Kraftfahrzeugs 1, sodass wenigstens eine der Kostenfunktion minimiert wird, z.B. die erste Kostenfunktion 15.1. Dabei wird die die Betriebsstrategie in Abhängigkeit von den Streckentopografie-Daten, den Verkehrssituations-Daten, den Fahrprofil-Daten und den Streckeneigenschafts-Daten ermittelt.
• Im Rahmen der Ermittlung der optimalen Betriebsstrategie werden Steuergrößen für die Antriebsaggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 17, und für die Bremsanlage 19 berechnet. Beispielsweise wird ausgewählt, welches oder welche der Antriebsaggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 17 zum Anfahren des Kraftfahrzeugs 1 aus einem Stillstand des Kraftfahrzeugs 1 genutzt werden soll, und in welchem Getriebezustand (s.u.) sich die Getriebe 10, 31 während des Anfahrens befinden sollen. Weiterhin wird ausgewählt, welches oder welche der Antriebsaggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 17 zum Fahren des Kraftfahrzeugs 1 nach dem Anfahren genutzt werden soll, und in welchem Getriebezustand sich die Getriebe 10, 31 während des Fahrens befinden sollen.
• Weiterhin wird im Rahmen der Ermittlung der optimalen Betriebsstrategie ein Fahrmodus ausgewählt, gemäß welchem das Kraftfahrzeug 1 innerhalb des Prädiktionshorizonts bewegt werden soll. Beispielsweise kann der Hybridantriebsstrang 7 nach 2 insbesondere in den folgenden Antriebsmodi betrieben werden (wobei der Hinterachsantrieb 20 wahlweise jeweils zu- oder abgeschaltet werden kann):
1. 1. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor 17 im Betrieb („an“) und Kupplung K0 in geöffneter Stellung; die erste elektrische Maschine 8.1 treibt im Motorbetrieb (Generatorbetrieb ebenfalls möglich) das Kraftfahrzeug 1 an; der Verbrennungskraftmotor 17 läuft, treibt jedoch nicht das Kraftfahrzeug 1 an;
2. 2. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor 17 nicht im Betrieb („aus“) und Kupplung K0 in geöffneter Stellung; die erste elektrische Maschine 8.1 treibt im Motorbetrieb (Generatorbetrieb ebenfalls möglich) das Kraftfahrzeug 1 an; der Verbrennungskraftmotor 17 läuft nicht;
3. 3. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor 17 im Betrieb („an“) und Kupplung K0 in geschlossener Stellung; Vorwärtsgang oder Rückwärtsgang oder Fahrbereich im ersten Getriebe 10 eingelegt; die erste elektrische Maschine 8.1 (im Motorbetrieb; Lastpunktverschiebung möglich) und der Verbrennungskraftmotor 17 treiben das Kraftfahrzeug 1 gemeinsam an (Hybridantrieb);
4. 4. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor 17 im Betrieb („an“) und Kupplung K0 in geschlossener Stellung; Neutral im ersten Getriebe 10 eingelegt; der Verbrennungskraftmotor 17 treibt die erste elektrische Maschine 8.1 an (Generatorbetrieb), sodass die Batterie 9 geladen wird oder sodass in einem seriellen Betriebszustand eine zweite elektrische Maschine angetrieben wird.
• Ferner umfasst die Betriebsstrategie die Auswahl von Gängen, die in insbesondere in dem ersten Getriebe 10 innerhalb des Prädiktionshorizonts eingelegt werden sollen, z.B. zu einem bestimmten Zeitpunkt und in einer bestimmten Reihenfolge. Dabei kann für jedes der Getriebe 10, 31 ein Getriebezustand gewählt werden, wobei der Getriebezustand für das betreffende Getriebe 10/31 ein eigenes Übersetzungsverhältnis entweder zu einem Rad 22, 23, 26, 28 des Kraftfahrzeugs 1 beschreibt oder ein Übersetzungsverhältnis zu wenigstens einem der anderen Getriebe 31/10. Weiterhin kann die Prozessoreinheit 3 durch das Ermitteln der Betriebsstrategie bestimmen, wie und in welcher zeitlichen Reihenfolge die mehreren Getriebe 10, 31 während des Anfahrens und/oder während des Fahrens geschaltet werden. Außerdem kann durch das Ermitteln der Betriebsstrategie berechnet werden, zu welchem Zeitpunkt die Batterie 9 wie viel elektrische Energie bereitstellen soll, wobei für jedes der Getriebe 10, 31 ein Getriebezustand und eine Schaltreihenfolge gewählt wird, sodass eine notwendige thermische Vorkonditionierung der Batterie 9 reduziert wird. Des Weiteren kann durch das Ermitteln der Betriebsstrategie innerhalb der Getriebe 10, 31 verrichtete Blindleistung entweder vermieden werden, sodass der Energieverbrauch der Getriebe 10, 31 reduziert wird; zum anderen kann innerhalb der Getriebe verrichtete Blindleistung zugelassen werden, um die dabei entstehende thermische Energie zur Temperierung eines anderen Aggregats zu nutzen, sodass die Performance des Kraftfahrzeugs 1 erhöht wird oder sodass das Kraftfahrzeug 1 in einem für die Lebensdauer günstigeren Temperaturbereich betrieben wird.
• Eine entsprechende Modellierung der Längsdynamik und aller damit verbundenen Stellgrößen der Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 des Kraftfahrzeugs 1 bezieht sich dabei auf Momente an den Rädern 22, 23, 26, 28 des Kraftfahrzeugs 1 und umfasst sowohl positive als auch negative Momente, die durch die entsprechende Aggregate des Kraftfahrzeugs 1, insbesondere durch die elektrischen Maschine(n) 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, den Verbrennungskraftmotor 17 und die Bremsanlage 19 bereitgestellt werden. Die Prozessoreinheit 3 regelt die im Zuge der Ermittlung der Betriebsstrategie berechneten Betriebspunkte der Aggregate (z.B. des Verbrennungskraftmotors 17 und der elektrischen Maschinen 8.1, 8.2, 8.3, 8.4) ein. Dabei berechnet die Prozessoreinheit 3 die Geschwindigkeitstrajektorie und die Betriebsstrategie für die Aggregate (z.B. Soll-Momente, diskrete Zustände) auf Basis des jeweils aktuellen Fahrzustands und der vorausliegenden Streckeninformationen zyklisch neu.
• Weiterhin berechnet die Prozessoreinheit 3 durch Ausführen des ersten Solvermoduls 13.1 für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells einen die erste Kostenfunktion 15.1 minimierenden Verlauf eines Ladezustands der Batterie 9, mittels welcher die elektrischen Maschinen 8.1, 8.2, 8.3, 8.4 mit elektrischer Energie versorgt werden, um das Kraftfahrzeug 1 innerhalb des Prädiktionshorizonts anzutreiben. Ferner können Ampelinformationen in Zeitgrenzen am Wegpunkt der entsprechenden Ampel umgerechnet werden. Was vorausfahrende Fahrzeuge angeht, so kann eine wahrscheinliche Trajektorie des vorausfahrenden Kraftfahrzeugs 1 bestimmt werden. Dadurch ergibt sich eine Mindestzeit für die HLS Trajektorie über dem Weg an der aktuellen Position des anderen Kraftfahrzeugs 1.
• Durch Ausführen des zweiten Solvermoduls 13.2 berechnet die Prozessoreinheit 3 weiterhin basierend auf der optimierten Geschwindigkeitstrajektorie und basierend auf dem optimierten Verlauf des Ladezustands der Batterie 9 sowie unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die zweite Kostenfunktion 15.2 minimierende Gangtrajektorie, gemäß welcher wenigstens ein Gang in dem ersten Getriebe 10 (und beispielsweise auch des zweiten Getriebes 31) des Kraftfahrzeugs 1 innerhalb des Prädiktionshorizonts eingelegt werden soll. Ferner berechnet die Prozessoreinheit 3 durch Ausführen des zweiten Solvermoduls 13.2 basierend auf der optimierten Geschwindigkeitstrajektorie, basierend auf dem optimierten Verlauf des Ladezustands der Batterie 9 und unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die zweite Kostenfunktion 15.2 minimierende Fahrmodustrajektorie, welche festlegt, in welchem der vorstehend beschriebenen Fahrmodi der Hybridantriebsstrang 7 innerhalb des Prädiktionshorizonts betrieben werden soll.
• Durch Ausführen des dritten Solvermoduls 13.1 berechnet die Prozessoreinheit 3 unter Minimierung der dritten Kostenfunktion 15.3 außerdem für den Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts für die elektrischen Maschinen 8.1, 8.2, 8.3, 8.4 für den Verbrennungskraftmotor 17 und für die Bremsanlage 19 des Kraftfahrzeugs 1 eine optimierte Momenttrajektorie, gemäß welcher die elektrischen Maschinen 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, der Verbrennungskraftmotor 17 und die Bremsanlage 19 Momente innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen sollen. Während der vorausliegende Streckenabschnitt einige Kilometern lang ist, erstreckt sich der unmittelbar vor dem Kraftfahrzeug 1 liegende Anfangsabschnitt lediglich über wenige Sekunden.
• Als Output der Optimierung durch den MPC-Algorithmus 13 mit seinen drei Solvermodulen 13.1, 13.2 und 13.3 ergeben sich somit beispielsweise optimale Drehmomente der elektrischen Maschinen 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, des Verbrennungskraftmotors 17 und der Bremsanlage 19 für berechnete Punkte in dem Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts. Durch das Aufteilen der Lösung des Problems MPC-Problems auf die drei Solvermodule 13.1, 13.2 und 13.3 werden schnellere Reaktionszeiten des Systems 2 ermöglicht. Die Prozessoreinheit 3 kann dazu entsprechende Eingangsgrößen für die elektrischen Maschinen 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, den Verbrennungskraftmotor 17 und die Bremsanalage 19 ermitteln, sodass sich die optimalen Drehmomente einstellen. Die Prozessoreinheit 3 kann insbesondere die Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 basierend auf den ermittelten Größen steuern. Weiterhin kann dies jedoch auch durch das Fahrerassistenzsystem 16 erfolgen.
• Die Erfassungseinheit 6 kann aktuelle Zustandsgrößen des Kraftfahrzeugs 1 messen, entsprechende Daten aufnehmen und dem MPC-Algorithmus 13 zuführen. Weiterhin können Streckendaten, insbesondere Topografiedaten und Streckeneigenschaftsdaten aus einer elektronischen Karte für einen Vorausschauhorizont bzw. Prädiktionshorizont (z.B. 5000 m) vor dem Kraftfahrzeug 1 insbesondere zyklisch aktualisiert werden. Die Streckendaten können beispielsweise Steigungsinformationen, Kurveninformationen, und Informationen über Geschwindigkeitslimits und speziellen Verkehrszonen beinhalten. Des Weiteren kann eine Kurvenkrümmung über eine maximal zulässige Querbeschleunigung in ein Geschwindigkeitslimit für das Kraftfahrzeug 1 umgerechnet werden. Außerdem kann mittels der Erfassungseinheit 6 eine Ortung des Kraftfahrzeugs erfolgen, insbesondere über ein von einem GNSS-Sensor 12 generiertes Signal zur genauen Lokalisierung auf der elektronischen Karte. Ferner ist eine Erfassungseinheit 30 zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 vorgesehen. Diese Erfassungseinheit umfasst beispielsweise einen Radar-Sensor und/oder ein Kamerasystem und/oder einen Lidar-Sensor. Die Prozessoreinheit 3 kann auf Informationen der genannten Elemente beispielsweise über die Kommunikations-Schnittstelle 5 zugreifen. Diese Informationen können in das Längsdynamikmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1 einfließen, insbesondere als Beschränkungen oder Nebenbedingungen.
• Üblicherweise besteht eine Kostenfunktion aus einem Summenterm und einem Finalterm. Gemäß der im System vorhanden Signale können die Terme gegebenenfalls ineinander umgerechnet werden. Die in der Kostenfunktion beschriebenen physikalischen Größen können, wenn diese voneinander abhängig sind, ineinander umgerechnet werden. Beispielhaft könnten Momententerme auch als Kraftterme und umgekehrt angegeben werden. Ein weiteres Beispiel stellen auch Geschwindigkeitsterme dar, die durch Terme der kinetischen Energie dargestellt werden können.
• Die erste Kostenfunktion 15.1 kann beispielsweise wie folgt definiert werden: $$\begin{array}{l}J={\displaystyle \sum _{i=1}^N(c_1{E}_{kin,minSlack}\left(s_i\right)+c_2{M}_{ICE}^2\left(s_i\right)+c_3{M}_{ICE}^2\left(s_i\right)+c_3{M}_{EM}^2\left(s_i\right)+c_4{F}_{Brk}\left(s_i\right)}\\ +\lambda c_5\frac{\Delta s\left(s_i\right)}{v\left(s_i\right)}{\dot{m}}_{Fuel}\left(s_i\right)+c_{x}X\left(s_i\right))-\lambda c_6{E}_{Bat}\left(s_N\right)+\left(1-\lambda \right)c_7{t}_{Total}\left(s_N\right)\\ +c_{y}Y\left(S_N\right)\end{array}$$

  
• Hierbei ist:

s

Wegstrecke, unabhängige Variable

N → s1, ... , sN

Wegpunkte, Horizontlänge

Δs(s) = Si - Si-1

Abstand zwischen den Wegpunkten s_i

λ ∈ [0,1]

Faktor zur Zeit- und Verbrauchsgewichtung der Kostenfunktion

c1, ... , c7, cx, cy

Gewichtungsfaktoren der einzelnen Terme der Kostenfunktion

X, Y

Der Kostenfunktion können weitere Terme hinzugefügt werden, um weitere Zielvorgaben in der Optimierung zu berücksichtigen. Diese Terme können beispielsweise zusätzliche Komponenten (z.B. die weiteren elektrischen Maschinen 8.2, 8.3, 8.4) oder deren Eigenschaften (z.B. Temperaturen) beschreiben.

Ekin,minSlack

Abweichung von der minimal gewünschten kinetischen Energie

MICE

Moment des Verbrennungskraftmotors

MEM

Moment der ersten elektrischen Maschine 8.1

FBrk

Bremskraft

ṁFuel

Kraftstoffverbrauch - Massenstrom

v(si)

Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs

EBat

Energieinhalt der Batterie

tTotal

Gesamtzeit

• Die zweite Kostenfunktion 15.1 kann beispielsweise wie folgt definiert werden: $$\begin{array}{l}J={\displaystyle \sum _{i=1}^N(c_1{\left(v\left(t_i\right)-v*\left(t_i\right)\right)}^2+c_2{\left(E_{Bat}\left(t_i\right)-E_{Bat}^{*}\left(t_i\right)\right)}^2+c_3{\left(M_{ICE}\left(t_i\right)-M_{ICE}^{*}\left(t_i\right)\right)}^2}\\ +c_4{\left(M_{EM}\left(t_i\right)-M_{EM}^{*}\left(t_i\right)\right)}^2+c_5{\left(F_{Brk}\left(t_i\right)-F_{Brk}^{*}\left(t_i\right)\right)}^2\\ +c_6\Delta t{}_{\dot{\text{m}}}\left(t_i,b_{Clutch}\left(t_i\right),z_{ICE}\left(t_i\right)\right)+c_7{G}_{GearChange}^2\left(t_i\right)\\ +c_{8}C{l}_{ClutchChange}^2\left(t_i\right)+c_{x}X\left(t_i\right))-c_9{E}_{Bat}\left(t_N\right)+c_{y}Y\left(t_N\right)\end{array}$$

  
• Hierbei ist:

t

Wegzeit, unabhängige Variable

N → t1, ... , tN

Zeitpunkte, Horizontdauer

Δt = ti - ti-1

Abstand zwischen den Zeitpunkten t_i

c1, ... ,c9, cx, cy

Gewichtungsfaktoren der einzelnen Terme der Kostenfunktion

X, Y

Der Kostenfunktion können weitere Terme hinzugefügt werden, um weitere Zielvorgaben in der Optimierung zu berücksichtigen. Diese Terme können beispielsweise zusätzliche Komponenten (z.B. die weiteren elektrischen Maschinen 8.2, 8.3, 8.4) oder deren Eigenschaften (z.B. Temperaturen) beschreiben.

v,v*

Geschwindigkeit, Referenzgeschwindigkeit

EBat,

Energieinhalt der Batterie, Referenzenergiegehalt der Batterie

MICE,

Moment des Verbrennungskraftmotors, Referenzmoment des Verbrennungskraftmotors

MEM,

Moment der ersten elektrischen Maschine 8.1, Referenzmoment der ersten elektrischen Maschine 8.1

FBrk,

Bremskraft, Referenzbremskraft

mƒ

Kraftstoffverbrauch

bclutch

Zustand der Kupplung

zICE

Zustand des Verbrenners

GGearChange

Aktivierung eines Gangwechsels

ClClutchChange

Aktivierung eines Kupplungszustandswechsels

• Die Problemkomplexität nimmt mit steigender Anzahl zu treffender Mixed-Integer Entscheidungen zu. Aus Performance-Gründen kann deshalb beispielsweise die Entscheidung über den Zustand des Verbrennungskraftmotors 18 (an/aus) aus dem Mixed-Integer Problem herausgelöst werden und in einer Post-Processing Logik verarbeitet werden.
• Die dritte Kostenfunktion 15.3 kann beispielsweise wie folgt definiert werden: $$\begin{array}{l}J={\displaystyle \sum _{i=1}^N(\left(c_1{s}_v{\left(t_i\right)}^2+c_2{s}_{soc}{\left(t_i\right)}^2\right)+c_3\Delta t{\dot{\text{m}}}_{ƒ}\left(t_i,b_{Clutch}\left(t_i\right),z_{ICE}\left(t_i\right)\right)+c_4{F}_{Brk}\left(t_i\right)}\\ +c_5{\left(d{F}_{ICE,Wheel}\left(t_i\right)\right)}^2+c_6{\left(d{F}_{EM,Wheel}\left(t_i\right)\right)}^2+c_7{\left(d{F}_{Brake}\left(t_i\right)\right)}^2\\ +c_{x}X\left(t_i\right))+c_{y}Y\left(t_N\right)\end{array}$$

  
• Hierbei ist:

t

Wegzeit, unabhängige Variable

N → t1, ... , tN

Zeitpunkte, Horizont Dauer

Δt = ti - ti-1

Abstand zwischen den Zeitpunkten t_i

c1, ... ,c7, cx, cy

Gewichtungsfaktoren der einzelnen Terme der Kostenfunktion

X, Y

Der Kostenfunktion können weitere Terme hinzugefügt werden, um weitere Zielvorgaben in der Optimierung zu berücksichtigen. Diese Terme können beispielsweise zusätzliche Komponenten (z.B. die weiteren elektrischen Maschinen 8.2, 8.3, 8.4) oder deren Eigenschaften (z.B Temperaturen) beschreiben.

sv

Slack-Variable der Geschwindigkeit: Die Abweichung der Geschwindigkeitstrajektorie von deren Referenztrajektorie wird innerhalb eines definierten Bereiches akzeptiert und außerhalb bestraft.

SSOC

Slack-Variable des SoC: Die Abweichung der SoC-Trajektorie von deren Referenztrajektorie wird innerhalb eines definierten Bereiches akzeptiert und außerhalb bestraft.

mf

Kraftstoffverbrauch

bClutch

Zustand der Kupplung

zICE

Zustand des Verbrennungskraftmotors

FBrk

Bremskraft

dFICE,Wheel

Änderung der Kraft am Rad, die durch den Verbrennungskraftmotor verursacht wird

dFEM,Wheel

Änderung der Kraft am Rad, die durch die erste elektrische Maschine 8.1 verursacht wird

dFBrake

Änderung der Kraft am Rad, die durch die Bremskraft verursacht wird

• Gemäß einem ersten beispielhaften Szenario können Kartendaten Streckeneigenschafts-Daten Informationen darüber enthalten, dass sich auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt, den das Kraftfahrzeug 1 befahren soll, um einen vorgegebenen Wegpunkt zu erreichen, eine Umweltzone befindet. Diese Streckeneigenschafts-Daten können zum Beispiel durch ein Navigationssystem des Kraftfahrzeugs 1 bereitgestellt werden. Die Prozessoreinheit 3 greift auf diese Streckeneigenschafts-Daten zu, beispielsweise durch Kommunikation mit dem Navigationssystem mittels der Kommunikations-Schnittstelle 5. In diesem ersten Szenario kann die Prozessoreinheit 3 auf die vorstehend beschriebene Weise die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug 1 und die Betriebsstrategie für die Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 ermitteln. Dabei kann gemäß der Betriebsstrategie vorgesehen sein, dass die Ladung der Batterie 9 durch eine geeignete optimierte Wahl beispielsweise des Getriebezustandes des ersten Getriebes 10 aufbereitet wird, um eine rein elektrische Durchfahrt zu gewähren.
• Gemäß einem zweiten beispielhaften Szenario können Kartendaten Streckeneigenschafts-Daten Informationen darüber enthalten, dass sich auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt, den das Kraftfahrzeug 1 befahren soll, um einen vorgegebenen Wegpunkt zu erreichen, eine Autobahn befindet. Diese Streckeneigenschafts-Daten können zum Beispiel durch ein Navigationssystem des Kraftfahrzeugs 1 bereitgestellt werden. Die Prozessoreinheit 3 greift auf diese Streckeneigenschafts-Daten zu, beispielsweise durch Kommunikation mit dem Navigationssystem mittels der Kommunikations-Schnittstelle 5. In diesem zweiten Szenario kann die Prozessoreinheit 3 auf die vorstehend beschriebene Weise die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug 1 und die Betriebsstrategie für die Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 ermitteln. Bei der Ermittlung der Betriebsstrategie kann die Prozessoreinheit dabei berücksichtigen, dass auf einem Beschleunigungsstreifen der Autobahn aus Performance- und Komfortgründen eine erhöhte Beschleunigung bereitgestellt werden soll. Die ermittelte Betriebsstrategie kann enthalten, dass die gewünschte erhöhte Beschleunigung zusätzlich benötigte Leistung erfordert, die aus dem elektrischen Teil des Antriebsstrang kommen soll. Dafür muss genügend Energie im vornherein in der Batterie erhalten oder erzeugt werden. Dies wird in den optimierten Betrieb (Performance, Komfort) mit einbezogen.
• Gemäß einem dritten beispielhaften Szenario können Kartendaten Streckeneigenschafts-Daten Informationen darüber enthalten, dass sich auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt, den das Kraftfahrzeug 1 befahren soll, um einen vorgegebenen Wegpunkt zu erreichen, eine beruhigte Verkehrszone mit einer besonders niedrigen Geschwindigkeitsbegrenzung befindet, z.B. eine sogenannte „Spielstraße“, auf der nicht schneller gefahren werden darf als eine Schrittgeschwindigkeit. Dies bedeutet also eine maximal zulässige, niedrige Geschwindigkeit über einen längeren definierten Bereich. Diese Streckeneigenschafts-Daten können zum Beispiel durch ein Navigationssystem des Kraftfahrzeugs 1 bereitgestellt werden. Die Prozessoreinheit 3 greift auf diese Streckeneigenschafts-Daten zu, beispielsweise durch Kommunikation mit dem Navigationssystem mittels der Kommunikations-Schnittstelle 5. In diesem dritten Szenario kann die Prozessoreinheit 3 auf die vorstehend beschriebene Weise die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug 1 und die Betriebsstrategie für die Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 ermitteln. Die ermittelte Betriebsstrategie kann die Auswahl eines Gangs beispielsweise für das erste Getriebe 8.1 mit niedriger Maximalgeschwindigkeit aber besserem Wirkungsgrad enthalten als ein möglicherweise anderer Hauptfahrgang des ersten Getriebes 10. Zudem kann durch Wahl einer Schaltreihenfolge ohne Zugkraftunterbrechung der Komfort erhöht werden.
• Gemäß einem vierten beispielhaften Szenario können Kartendaten Streckeneigenschafts-Daten Informationen darüber enthalten, dass sich auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt, den das Kraftfahrzeug 1 befahren soll, um einen vorgegebenen Wegpunkt zu erreichen, ein Berg mit Serpentinen befindet. Diese Streckentopografie-Daten können zum Beispiel durch ein Navigationssystem des Kraftfahrzeugs 1 bereitgestellt werden. Die Prozessoreinheit 3 greift auf diese Streckentopografie-Daten zu, beispielsweise durch Kommunikation mit dem Navigationssystem mittels der Kommunikations-Schnittstelle 5. Der vorausliegende Berg mit Serpentinen kann dazu führen, dass das Kraftfahrzeug am Berg unter großer Belastung des Antriebsstrangs kriechen muss (Drehzahldrückung). Darauf kann im Zuge der Berechnung der Betriebsstrategie vorausschauend reagiert werden. So kann in diesem vierten Szenario die Prozessoreinheit 3 auf die vorstehend beschriebene Weise die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug 1 und insbesondere die Betriebsstrategie für die Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 entsprechend ermitteln. Die ermittelte Betriebsstrategie kann dabei enthalten, dass die Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 des Kraftfahrzeugs 1 im vorherigen Streckenverlauf (d.h. bevor der Berg mit Serpentinen erreicht wird) auf den Berg mit Serpentinen entsprechend vorbereitet werden. Dies kann beispielsweise durch eine zusätzliche Kühlung der Batterie 9 auf Optimaltemperatur, durch ein Anpassen des Ladezustands „State of Charge“ der Batterie 9 unter Berücksichtigung von Rekuperationsmöglichkeiten bei Bergauffahrt (Kurveneinfahrten, etc.), oder durch eine geeignete Getriebezustandswahl für die Getriebe 10, 31 geschehen. Kriechfahrten an herausfordernden Bergfahrten sind in vielen Fällen relevante Use Cases zur Dimensionierung des Antriebsstranges 7. Die Vorausschauinformationen und der darauf basierende optimierte Betrieb der Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 des Kraftfahrzeugs 1 können gegebenenfalls zu geringeren Anforderungen des Use Cases an den Antriebsstrang 7 führen. Dadurch kann der Antriebsstrang 7 in seiner Dimensionierung angepasst und vor Allem die Aggregate 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31 kostengünstiger ausgelegt werden. Wenn das Kraftfahrzeug 1 in dem vierten Szenario ebenfalls erkennt (z.B. mittels der Erfassungseinheit 6), an einen Anhänger gekoppelt zu sein so kann dies durch die Optimierung unter Einbezug der Vorausschau (in diesem Fall besonders am Berg) zu einer anderen Optimierung der Schaltreihenfolge führen. Spezielle Kriechzustände (z.B. auf Grund der gesteigerten Gesamtfahrzeugmasse) insbesondere in dem ersten Getriebe 10 können somit gegebenenfalls entfallen.
• Wenn das Kraftfahrzeug gemäß einem fünften Szenario einen unzureichenden State of Charge der Batterie 9 für die vorausliegende Strecke erkennt, so kann die optimierte Betriebsstrategie die Notwendigkeit und den Leistungsumfang eines Ladebetriebs für die Batterie 9 berücksichtigen. Dies beeinflusst die optimale Wahl des Getriebezustands der Getriebe 10, 31. Eine Fahrt mit hohem generatorischen Anteil insbesondere der elektrischen Maschine 8.1 kann von Vorteil sein. Gegebenenfalls, z.B. bei einer geplanten Einfahrt in eine Umweltzone, kann auch ein Laden der Batterie 9 im Stand von Nöten sein. Die Optimierung der Schaltreihenfolge führt somit zu geringeren Ladezeiten im Stand und verschiebt den Ladevorgang der Batterie 9 gegebenenfalls auf die Fahrt selbst.
• Bezugszeichenliste

K0

Kupplung

1

Kraftfahrzeug

2

MPC-System

3

Prozessoreinheit

4

Speichereinheit

5

Kommunikations-Schnittstelle

6

Erfassungseinheit

7

Antriebsstrang

8.1

erste elektrische Maschine

8.2

zweite elektrische Maschine

8.3

dritte elektrische Maschine

8.4

vierte elektrische Maschine

9

Batterie

10

erstes Getriebe

11

Computerprogrammprodukt

12

GNSS-Sensor

13

MPC-Algorithmus

14

Längsdynamikmodell

15.1

erste Kostenfunktion

15.2

zweite Kostenfunktion

15.3

dritte Kostenfunktion

16

Fahrerassistenzsystem

17

Verbrennungskraftmotor

18

Leistungselektronik

19

Bremsanlage

20

Hinterachsantrieb

21

vorderes Differenzialgetriebe

22

Vorderrad

23

Vorderrad

24

zweite Seitenwelle

25

Vorderachse

26

erstes Hinterrad

27

Verlustmodell

28

zweites Hinterrad

29

Hinterachse

30

Erfassungseinheit zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs

31

zweites Getriebe

32

erste Seitenwelle

Claims (11)

1. Prozessoreinheit (3) zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs (1), wobei die Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet ist, - auf Streckentopografie-Daten zuzugreifen, welche Informationen über eine Topografie eines auf einem vor dem Kraftfahrzeug (1) liegenden Streckenabschnitts enthalten, auf welchem das Kraftfahrzeug (1) fahren soll, um einen vorgegebenen Wegpunkt zu erreichen, - auf Verkehrssituations-Daten zuzugreifen, welche Informationen über ein Verkehrsgeschehen auf dem vor dem Kraftfahrzeug (1) liegenden Streckenabschnitt enthalten, - auf Fahrprofil-Daten zuzugreifen, welche Informationen darüber enthalten, hinsichtlich welches Kriteriums ein Betrieb mehrerer Aggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31) des Kraftfahrzeugs (1) auf dem vor dem Kraftfahrzeug (1) liegenden Streckenabschnitt optimiert werden soll, - einen MPC-Algorithmus (13) zur modellbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs (1) auszuführen, wobei der MPC-Algorithmus (13) ein Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) und wenigstens eine zu minimierende Kostenfunktion (15.1, 15.2, 15.3) enthält, - unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells (14) des Kraftfahrzeugs (1) durch Ausführen des MPC-Algorithmus' (13) für einen zukünftigen, gleitenden Prädiktionshorizont eine Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug (1) und eine Betriebsstrategie für die Aggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31) des Kraftfahrzeugs (1) zu ermitteln, sodass die wenigstens eine Kostenfunktion (15.1, 15.2, 15.3) minimiert wird, wobei die Betriebsstrategie in Abhängigkeit von - den Streckentopografie-Daten, - den Verkehrssituations-Daten und - den Fahrprofil-Daten ermittelt wird.
2. Prozessoreinheit (3) nach Anspruch 1, wobei die Fahrprofil-Daten Informationen darüber enthalten, dass der Betrieb der mehreren Aggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31) des Kraftfahrzeugs (1) hinsichtlich wenigstens eines der folgenden Kriterien optimiert werden soll, nämlich hinsichtlich - eines Energieverbrauchs der Aggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31), - einer Performance des Kraftfahrzeugs (1), - eines Fahrkomforts für Insassen des Kraftfahrzeugs (1), - einer Dauer, bis das Kraftfahrzeug (1) den vorgegebenen Wegpunkt erreicht, - einer Lebensdauer der Aggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31), - eines lokalen Schadstoffausstoßes oder einer lokalen Geräuschemission des Kraftfahrzeugs (1).
3. Prozessoreinheit (3) nach Anspruch 1 oder 2, wobei - das Kraftfahrzeug (1) als Aggregate wenigstens ein Antriebsaggregat (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 17), wenigstens ein Verzögerungsaggregat (19) sowie wenigstens ein Getriebe (10, 31) umfasst, und - durch das Ermitteln der Betriebsstrategie Folgendes ermittelt wird, nämlich - eine Steuergröße für das wenigstens eine Antriebsaggregat (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 17), - eine Steuergröße für das wenigstens eine Verzögerungsaggregat (19), - ein Gang, der in dem wenigstens einen Getriebe (10, 31) des Kraftfahrzeugs (1) innerhalb des Prädiktionshorizonts eingelegt werden soll, oder ein Fahrbereich für das wenigstens eine Getriebe (10, 31), - ein variabler Fahrbereich für wenigstens eines der Aggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31), und - ein Fahrmodus, gemäß welchem das Kraftfahrzeug (1) bewegt werden soll.
4. Prozessoreinheit (3) nach Anspruch 3, wobei - das Kraftfahrzeug (1) mehrere Getriebe (10, 31) umfasst, und - durch das Ermitteln der Betriebsstrategie für jedes der mehreren Getriebe (10, 31 ) ein Getriebezustand gewählt wird, wobei der Getriebezustand für das betreffende Getriebe (10/31) ein eigenes Übersetzungsverhältnis zu einem Rad (22, 23, 26, 28) des Kraftfahrzeugs (1) beschreibt oder ein Übersetzungsverhältnis zu wenigstens einem der anderen Getriebe (31/10).
5. Prozessoreinheit (3) nach Anspruch 4, wobei - das Kraftfahrzeug (1) als Antriebsaggregate einen Verbrennungskraftmotor (17) und wenigstens eine elektrische Maschine (8.1, 8.2, 8.3, 8.4) umfasst, und - durch das Ermitteln der Betriebsstrategie ausgewählt wird -welches oder welche der Antriebsaggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 17) zum Anfahren des Kraftfahrzeugs (1) aus einem Stillstand des Kraftfahrzeugs (1) genutzt werden soll, und in welchem Getriebezustand sich die Getriebe (10, 31) während des Anfahrens befinden sollen, sowie -welches oder welche der Antriebsaggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 17) zum Fahren des Kraftfahrzeugs (1) nach dem Anfahren genutzt werden soll, und in welchem Getriebezustand sich die Getriebe (10, 31) während des Fahrens befinden sollen.
6. Prozessoreinheit (3) nach Anspruch 5, wobei durch das Ermitteln der Betriebsstrategie ermittelt wird, ob, wie und in welcher zeitlichen Reihenfolge die mehreren Getriebe (10, 31) während des Anfahrens und/oder während des Fahrens geschaltet werden.
7. Prozessoreinheit (3) nach einem der Ansprüche 3 bis 6, wobei durch das Ermitteln der Betriebsstrategie wenigstens einer der folgenden Zustände für die Aggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31) des Kraftfahrzeugs (1) gewählt wird, nämlich - ein energetisch optimierter Zustand mit effizienten Betriebspunkten für die Aggregate (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 10, 17, 19, 31), - ein hinsichtlich der Performance des Kraftfahrzeugs (1) optimierter Zustand, der eine sportliche Fahrweise abbildet und die vorausliegende Strecke möglichst schnell abfährt, - ein hinsichtlich der Performance des Kraftfahrzeugs (1) optimierter Zustand mit geeigneter drehmomentstarker Übersetzung des wenigstens einen Getriebes (10, 31) zum Abtrieb, - ein hinsichtlich der Performance des Kraftfahrzeugs (1) optimierter Zustand mit Wechseln der Getriebezustände mit kurzer Schaltdauer, - ein hinsichtlich des Fahrkomforts für Insassen des Kraftfahrzeugs (1) optimierter Zustand, der keine Schaltungen von Gängen des wenigstens einen Getriebes (10, 31) erfordert, oder nur geringe Momentenänderungen und damit sanfte Beschleunigungen oder Verzögerungen zulässt und/oder - ein hinsichtlich der Dauer, bis das Kraftfahrzeug (1) den vorgegebenen Wegpunkt erreicht, optimierter Zustand, der maximale oder minimale Beschleunigungsanforderungen zum Erreichen des Wegpunktes erfüllt.
8. Prozessoreinheit (3) nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet ist, - auf Streckeneigenschafts-Daten zuzugreifen, welche Informationen über eine bestimmte Eigenschaft des vor dem Kraftfahrzeug (1) liegenden Streckenabschnitts enthalten, und - die Betriebsstrategie in Abhängigkeit von den Streckeneigenschafts-Daten zu ermitteln.
9. Prozessoreinheit (3) nach einem der Ansprüche 4 bis 8 wobei - das Kraftfahrzeug (1) als Aggregat wenigstens eine Batterie (9) umfasst, wobei die Batterie (9) elektrische Energie zum Betrieb der wenigstens einen elektrischen Maschine (8.1, 8.2, 8.3. 8.4) bereitstellt, - durch das Ermitteln der Betriebsstrategie berechnet wird, zu welchem Zeitpunkt die Batterie (9) wie viel elektrische Energie bereitstellen soll, und - für jedes der Getriebe (10, 31) ein Getriebezustand und für die mehreren Getriebe (10, 31) eine Schaltreihenfolge gewählt wird, sodass eine notwendige thermische Vorkonditionierung der Batterie (9) reduziert wird.
10. Prozessoreinheit (3) nach einem der Ansprüche 2 bis 9, wobei durch das Ermitteln der Betriebsstrategie - innerhalb des wenigstens einen Getriebes (10, 31) verrichtete Blindleistung vermieden wird, sodass der Energieverbrauch des wenigstens einen Getriebes (10, 31) reduziert wird, - innerhalb des wenigstens einen Getriebes verrichtete Blindleistung (10, 31) zuzulassen, um die dabei entstehende thermische Energie zur Temperierung eines anderen Aggregats (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 9, 17, 19) zu nutzen, sodass die Performance des Kraftfahrzeugs (1) erhöht wird.
11. Prozessoreinheit (3) nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei der MPC-Algorithmus (13) ein erstes Solvermodul (13.1), ein zweites Solvermodul (13.2), ein drittes Solvermodul (13.3) und drei Kostenfunktionen (15.1 bis 15.3) umfasst, wobei eine erste Kostenfunktion (15.1) dem ersten Solvermodul (13.1) zugeordnet ist, wobei eine zweite Kostenfunktion (15.2) dem zweiten Solvermodul (13.2) zugeordnet ist und wobei eine dritte Kostenfunktion (15.3) dem dritten Solvermodul (13.3) zugeordnet ist, wobei die Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet ist, - durch Ausführen des ersten Solvermoduls (13.1) - die Geschwindigkeitstrajektorie derart zu berechnen, dass die erste Kostenfunktion (15.1) minimiert wird, - einen die erste Kostenfunktion (15.1) minimierenden Verlauf eines Ladezustands einer Batterie (9) zu berechnen, welche als Energiespeicher für wenigstens eine elektrische Maschine (8.1, 8.2) des Kraftfahrzeugs (1) dient, - durch Ausführen des zweiten Solvermoduls (13.2) basierend auf der Geschwindigkeitstrajektorie, basierend auf dem Verlauf des Ladezustands der Batterie (9) und unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die zweite Kostenfunktion (15.2) minimierende Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen zu berechnen, und - durch Ausführen des dritten Solvermoduls (13.3) für einen Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts für die wenigstens eine elektrische Maschine (8.1, 8.2, 8.3, 8.4), einen Verbrennungskraftmotor (17) und eine Bremsanlage (19) des Kraftfahrzeugs (1) eine die dritte Kostenfunktion (15.3) minimierende Momenttrajektorie zu berechnen, gemäß welcher die wenigstens eine elektrische Maschine (8.1, 8.2, 8.3, 8.4), der Verbrennungskraftmotor (17) und die Bremsanlage (19) Momente innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen sollen.

Images