WO2021093954A1 - Modelbasierte prädiktive regelung eines kraftfahrzeugs - Google Patents

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WO2021093954A1
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Kai Timon Busse
Timo Wehlen
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Zf Friedrichshafen Ag
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Definitions

  • the invention relates to the model-based predictive control of a motor vehicle.
  • claims are made in particular on a processor unit, a motor vehicle, a method and a computer program product.
  • Cooling pump controls for regulating an optimal component temperature are known, so-called needs-based cooling can be used.
  • This needs-based cooling is either controlled by a controller and a setpoint temperature or follows a rule-based logic. In this way, the cooling capacity of the pump can be controlled by a closed control loop.
  • the controller tries to minimize the deviation from a given target temperature.
  • this approach only partially meets the requirements of efficiency optimization. This is mainly due to two effects.
  • the optimal component temperature is not the same in every operating situation.
  • the cooling capacity implies a pump capacity, which in turn must be viewed as a loss.
  • An object of the present invention can be seen in providing a particularly more efficient control of at least one cooling pump of a motor vehicle.
  • the object is achieved by the subjects of the independent patent claims.
  • Advantageous embodiments are the subject matter of the dependent claims, the following description and the figures.
  • it is proposed to integrate a cooling pump control as a degree of freedom in an overall efficiency optimization with the help of an MPC solver.
  • One or more cooling pumps can be operated using a forward-looking longitudinal driving strategy.
  • the at least one cooling pump can be controlled by an MPC-based logic, which enables the efficiency to be optimized at the system level.
  • the activation of one or more cooling pumps can be planned in such a way that the smallest possible amount of energy is lost.
  • a combination of one or more controllable (cooling) pumps with a predictive driving strategy is proposed.
  • the subject matter of the invention here is the integration of the pump control into an MPC-based driving strategy.
  • An MPC solver can minimize the cost function, which contains several terms. One of these terms can describe the performance of the at least one pump. Another term can, for example, describe losses of other components with regard to their performance.
  • the driving strategy is provided with the use of the pump (s) as an additional degree (s) of freedom.
  • the optimal degree of freedom planning can then be passed on to a target generator, which can in particular be implemented by a software module.
  • a processor unit for model-based predictive control of a motor vehicle where the motor vehicle comprises a cooling pump which is equipped with different pump levels. drive values of at least one operating parameter can be operated.
  • the processor unit is set up to execute an MPC algorithm for model-based predictive control of a motor vehicle, the MPC algorithm containing a longitudinal dynamics model of the motor vehicle and a cost function to be minimized.
  • the cost function in turn contains several terms, of which a first term represents a performance of the cooling pump.
  • the processor unit is set up to determine a speed trajectory of the motor vehicle that lies within a prediction horizon as a function of the longitudinal dynamic model.
  • the processor unit is set up to simultaneously determine a pump operating value trajectory within the prediction horizon while calculating the speed trajectory, so that the first term of the cost function is minimized.
  • a motor vehicle is provided.
  • the motor vehicle comprises a processor unit according to the first aspect of the invention. Furthermore, the motor vehicle comprises a driver assistance system, a drive train and a cooling pump, which can be operated with different pump operating values of at least one operating parameter.
  • the driver assistance system is set up to access a speed trajectory of the motor vehicle that is located within a prediction horizon and is determined by the processor unit. Furthermore, the driver assistance system is set up to access a pump operating value trajectory that is located within the prediction horizon and is simultaneously determined by the processor unit. Furthermore, the driver assistance system is set up to control the drive train of the motor vehicle based on the speed trajectory of the motor vehicle and to control the cooling pump based on the pump operating value trajectory.
  • the motor vehicle is a motor-driven vehicle, for example an automobile (e.g. a passenger vehicle weighing less than 3.5 t), motorcycle, scooter, moped, bicycle, e-bike, bus or truck (e.g. with a weight of over 3.51), or even around a Rail vehicle, ship, aircraft such as a helicopter or airplane.
  • the invention can also be used in small, light electric motor vehicles for micromobility, these motor vehicles being used in particular in urban traffic and for the first and last mile in rural areas.
  • the first and last mile can be understood as all routes and paths that are in the first and last link in a mobility chain. This is, for example, the way from home to the train station or the route from the train station to the workplace.
  • the invention can be used in all areas of transport such as automotive, aviation, nautical, astronautical, etc.
  • the motor vehicle can, for example, belong to a vehicle fleet.
  • a method for model-based predictive control of a motor vehicle comprising a cooling pump that can be operated with different pump operating values of at least one operating parameter.
  • the method comprises the steps
  • the MPC algorithm containing a longitudinal dynamics model of the motor vehicle and a cost function to be minimized, and the cost function containing several terms, a first term representing a performance of the cooling pump ,
  • a computer program product for model-based predictive control of a motor vehicle wherein the Motor vehicle comprises a cooling pump that can be operated with different pump operating values of at least one operating parameter, the computer program product, when executed on a processor unit, instructing the processor unit to execute an MPC algorithm for model-based predictive control of a motor vehicle.
  • the MPC algorithm contains a longitudinal dynamics model of the motor vehicle and a cost function to be minimized, the cost function containing several terms, of which a first term represents an output of the cooling pump.
  • the computer program product if it is executed on a processor unit, instructs the processor unit to determine a speed trajectory of the motor vehicle within a prediction horizon by executing the MPC algorithm as a function of the longitudinal dynamics model and to simultaneously determine a pump operating value trajectory within the prediction horizon so that the first term of the cost function is minimized.
  • the speed trajectory can in particular be determined in such a way that the cost function as a whole is minimized.
  • the feature “trajectory” can be understood to mean a path which the motor vehicle is to follow in the future within a prediction horizon, for example within the next few seconds.
  • a speed profile of the motor vehicle can be assigned to the path, the speed profile being able to specify a target speed for the motor vehicle for each point along the path. This assignment of path and speed results in the speed trajectory of the motor vehicle.
  • a trajectory can also describe a course of the pump operating values which are assigned to an operating parameter of the cooling pump and which are established for the pump within the prediction horizon should. This trajectory can represent the pump operating value trajectory.
  • Exemplary operating parameters of the cooling pump are its delivery volume, in particular the volume flow that can be delivered by the cooling pump, and the pressure that can be built up by the pump, with corresponding pump operating values then being different delivery volume values, volume flows and pressure values.
  • the pump operating values for example the delivery volumes, can be converted into a pump power in the longitudinal model of the motor vehicle, in particular in the vehicle loss model described below, which in turn can be incorporated directly into the cost function as power loss. From a mathematical point of view, it can also be advantageous to plan the speed of the cooling pump, for example. In this case, an adaptation of the vehicle model would be necessary so that the influence of the planning on the cost function to be minimized can be represented mathematically.
  • the invention is not restricted to determining and implementing the operating value trajectory for a single cooling pump of the motor vehicle. Rather, two three or more cooling pumps of the motor vehicle can be planned and controlled as described here. Accordingly, when “the” cooling pump is described, it can be assumed that the “at least one” cooling pump is meant.
  • the method of model-based predictive control was chosen in order to find an optimal solution for a so-called “Driving Efficiency” function in every situation under given boundary conditions and restrictions.
  • the MPC method is based on a system model (in the present invention the system model is formed by the longitudinal dynamics model), which describes the behavior of the system. Furthermore, the MPC method is based on a target function or a cost function that describes an optimization problem and determines which state variables are to be minimized.
  • the longitudinal dynamics model of the motor vehicle can comprise a vehicle model with vehicle parameters and drive train losses (partly approximated maps).
  • the at least one cooling pump with the different pump operating values of the at least one operating parameter can be mapped and calculated or simulated by the longitudinal dynamics model.
  • knowledge of the route topographies ahead eg curves and gradients
  • knowledge of speed limits on the route ahead can also flow into the longitudinal dynamics model of the drive train.
  • Route data from an electronic map for a forecast horizon or prediction horizon (e.g. 400 m) in front of the motor vehicle can be updated or updated, in particular cyclically.
  • the route data can contain, for example, gradient information, curve information, and information about speed limits.
  • a curve curvature can be converted into a speed limit for the motor vehicle via a maximum permissible transverse acceleration.
  • the motor vehicle can be localized, in particular via a GNSS signal for precise localization on the electronic map.
  • the MPC algorithm can comprise an MPC solver in the form of a software module for the simultaneous determination of the pump operating value trajectory and the speed trajectory of the motor vehicle.
  • the MPC solver can contain instructions or program code, whereby the processor unit is instructed to optimize the mentioned trajectories as a function of the longitudinal dynamics model, so that the cost function or its first T erm is minimized. In this way, the present invention enables an optimal combination of trajectories to be selected and implemented, taking into account the available degrees of freedom.
  • simultaneous optimization is sequential optimization.
  • a speed trajectory is selected in the first step, which can then only be implemented with high cooling costs.
  • the originally optimal speed trajectory loses its value significantly at the end of the sequential consideration.
  • both degrees of freedom i.e. speed of the motor vehicle and operating parameters of the at least one cooling pump
  • both degrees of freedom are optimized in the same step, taking into account the respective causalities (vehicle model or longitudinal dynamics model of the motor vehicle). This ensures that the MPC solver finds a global optimum.
  • the cost function is minimized “as a whole” can be understood to mean that the sum of the individual costs is minimized.
  • the cost function comprises several terms that each represent individual costs or cost blocks.
  • One of these terms is the first term that describes the power (the pump power, e.g. the power consumed or the power loss) of at least one cooling pump. If all the terms of the cost function are added up, the result is the entire cost function or the cost function “as a whole”.
  • the present invention can in particular be used for an autonomous driving function of the motor vehicle.
  • the autonomous driving function enables the motor vehicle to drive independently, ie without a vehicle occupant controlling the motor vehicle.
  • the driver has given control of the motor vehicle to the driver assistance system.
  • the autonomous driving function includes the fact that the motor vehicle - in particular by means of the central processor unit - is set up to carry out, for example, steering, blinking, acceleration and braking maneuvers without human intervention and, in particular, to control external lights and signals such as the vehicle's indicators.
  • the autonomous driving functions can also include driving functions that a driver of the motor vehicle in the Support control of the motor vehicle, in particular during steering, blinking, acceleration and braking maneuvers, the driver still having control over the motor vehicle.
  • the processor unit can forward the optimized pump operating value trajectory and the optimized speed trajectory of the motor vehicle to a software module (“target generator”).
  • target generator Using this software module, the processor unit can convert the mathematically optimal planning of the available degrees of freedom, in particular the degrees of freedom of the at least one cooling pump and at least one component of the drive train (to set the speed of the motor vehicle), into actually usable component signals.
  • a speed trajectory of the vehicle can be optimally planned for the next 5000m using the MPC control.
  • the component software can then work with this value and adjust the desired speed.
  • the MPC functionality described in the present invention is not limited to a specific component or a specific pump, but can be used wherever a volume flow or a pump output can be planned using the MPC algorithm.
  • the effect is greater, the more temperature-sensitive the losses of the cooled component are.
  • the power loss to be minimized usually results from the power of the pump plus the additional losses due to the deviation from the ideal temperature of the component to be cooled.
  • the cooling of an interior of the motor vehicle by means of a cooling pump to provide a corresponding volume flow of coolant is an exception here. The power loss here results only from the performance of the cooling pump.
  • the MPC algorithm generally not only minimizes losses but also, for example, comfort, comfort costs can be added to the power loss costs of the cooling pump in the cost function. Comfort costs are here- if the actual temperature deviates from the set target temperature.
  • the MPC algorithm can be used to achieve an optimal compromise between temporary deviations from the ideal temperature and the energy saved as a result. For example, by means of the MPC algorithm, the interior temperature can be lowered in advance before a journey uphill, in order to be able to dispense with the air conditioning during the uphill journey and thus to be able to provide full power for uphill travel.
  • the at least one cooling pump is arranged in or on the drive train of the motor vehicle for cooling an electrical machine and / or a transmission and / or power electronics and / or a battery of the drive train.
  • the mentioned components of the drive train can be cooled together, ie a common cooling pump conveys a coolant through a common cooling circuit that runs along the electrical machine, the transmission, the power electronics and the battery of the drive train, so that the components mentioned heat to the the cooling pump can deliver coolant conveyed through the cooling circuit.
  • This embodiment made light cooling possible with particularly little outlay in terms of equipment.
  • the named components of the drive train can also be individually cooled, with particularly high heat dissipation and thus particularly effective cooling being made possible.
  • a first cooling pump can convey a coolant through a first cooling circuit, which is guided along the electrical machine of the drive train, so that the electrical machine can give off heat to the coolant conveyed by the first cooling pump through the first cooling circuit.
  • a second cooling pump can convey a coolant through a second cooling circuit, which is guided along the transmission of the drive train, so that the transmission can give off heat to the coolant conveyed by the second cooling pump through the second cooling circuit.
  • a third cooling pump can convey a coolant through a third cooling circuit, which is guided along the power electronics of the drive train, so that the power electronics can give off heat to the coolant conveyed by the third cooling pump through the third cooling circuit.
  • a fourth cooling pump can deliver a coolant through a fourth cooling circuit that runs along the battery of the drive train is guided so that the battery can give off heat to the coolant conveyed by the fourth cooling pump through the fourth cooling circuit.
  • a first common cooling pump can convey a coolant through a first common cooling circuit, which is routed along the electrical machine and the transmission of the drive train, so that the components mentioned can give off heat to the coolant conveyed by the first common cooling pump through the first common cooling circuit .
  • a second common cooling pump can convey a coolant through a second common cooling circuit that runs along the power electronics and the battery of the drive train, so that the components mentioned can give off heat to the coolant conveyed by the second common cooling pump through the second common cooling circuit .
  • a third common cooling pump can convey a coolant through a third common cooling circuit, which is routed along the electrical machine and the power electronics of the drive train, so that the components mentioned can give off heat to the coolant conveyed by the third common cooling pump through the third common cooling circuit.
  • a fourth common cooling pump can convey a coolant through a fourth common cooling circuit, which is guided along the transmission and the battery of the drive train, so that the components mentioned can give off heat to the coolant conveyed by the fourth common cooling pump through the fourth common cooling circuit .
  • a fifth common cooling pump can convey a coolant through a fifth common cooling circuit, which is routed along the electric machine and the battery of the drive train, so that the components mentioned can give off heat to the coolant conveyed by the fifth common cooling pump through the fifth common cooling circuit.
  • a sixth common cooling pump can convey a coolant through a sixth common cooling circuit, which is routed along the transmission and the power electronics of the drive train, so that the components mentioned can give off heat to the coolant conveyed by the sixth common cooling pump through the sixth common cooling circuit . Furthermore, three of the named components of the drive train can be cooled together. This results in the following four combinations.
  • a first common cooling pump can convey a coolant through a first common cooling circuit that is routed along the transmission, the power electronics and the battery of the drive train, so that the components mentioned heat to the heat being conveyed by the first common cooling pump through the first common cooling circuit Can deliver coolant.
  • a second common cooling pump can convey a coolant through a second common cooling circuit, which is routed along the electric machine, the power electronics and the battery of the drive train, so that the components mentioned heat to the second common cooling pump conveyed through the second common cooling circuit Can deliver coolant.
  • a third common cooling pump can convey a coolant through a third common cooling circuit, which is guided along the electric machine, the transmission and the battery of the drive train, so that the components mentioned heat to the third common cooling circuit conveyed by the third common cooling pump Can deliver coolant.
  • a fourth common cooling pump can convey a coolant through a fourth common cooling circuit, which is routed along the electrical machine, the transmission and the power electronics of the drive train, so that the components mentioned transfer heat to the coolant conveyed by the fourth common cooling pump through the fourth common cooling circuit can give.
  • the at least one cooling pump can be arranged in a cooling unit for cooling the interior or on an on-board charger for cooling during charging at the charging station.
  • the cooling pump is set up in one embodiment to deliver a coolant through a cooling circuit, where the cooling circuit cools an interior or an on-board charger of the motor vehicle.
  • the at least one cooling pump can also be arranged in a transmission, in particular in an automatic transmission of the motor vehicle, the cooling pump being in particular a vane pump.
  • the cooling pump, in particular the vane pump can be set up to have a To convey coolant through a cooling circuit, the cooling circuit cooling an element of the transmission.
  • the motor vehicle can have a first component and a second component.
  • the first component can be operated with different values of a first operating parameter
  • the second component can be operated with different values of a second operating parameter.
  • the first component with the different values of the first operating parameter and the second component with the different values of the second operating parameter can be mapped and calculated or simulated by the longitudinal dynamics model.
  • the longitudinal dynamics model can also include a loss model of the motor vehicle, the loss model describing a total loss of the motor vehicle.
  • the loss model can, for example, contain a list of efficiency-relevant components (e.g. a height-adjustable vehicle or a system set up for this purpose) and degrees of freedom (e.g. the set height of the chassis), which extends over various parts of the entire motor vehicle system.
  • the loss model thus describes a total loss of the motor vehicle.
  • the degrees of freedom are the operating parameters of the components.
  • “Components” according to the present invention include, for example, actuators which are used for steering and damping the motor vehicle.
  • the brake system and the drive train can form components according to the present invention.
  • the motor vehicle can comprise further components beyond the first component and the second component, the degrees of freedom of which can be planned and regulated in the same way as is explained in more detail for the first component and for the second component.
  • the cost function contains the first term (c pu mp), which represents the performance of the cooling pump.
  • the cost function can also contain a second term (“Cefficiency”) which represents the (remaining) total loss or loss of components of the motor vehicle.
  • the total loss of the motor vehicle depends in particular on a combination of operating values, which is a first value of the first Operating parameter and a second value of the second operating parameter contains.
  • the cost function can contain other terms (“ctime”, “Ccomfort”), some of which are advantageous and are described in more detail below.
  • the processor unit is set up to determine that operating value combination by executing the MPC algorithm as a function of the loss model by which at least the second term (“efficiency”) of the cost function is minimized.
  • the MPC solver can determine the operating value combination in such a way that the cost function or at least its second term (“cefficiency”) is minimized.
  • the present invention makes it possible to select and implement an optimal combination of operating values or actuators combination of the available degrees of freedom.
  • the processor unit can forward the optimized combination of operating values to the software module (“target generator”) mentioned above. Using this software module, the processor unit can convert the mathematically optimal planning of all available degrees of freedom into actually usable component signals.
  • the processor unit is set up to control a first actuator of the first component by executing a conversion software module in such a way that the first actuator is operated with a first actuator value, whereby the first component is operated with the first value of the first operating parameter of those operating values -Combination is operated by which at least the first term of the cost function is minimized.
  • the processor unit in this embodiment is set up to control a second actuator of the second component by executing the conversion software module in such a way that the second actuator is operated with a second actuator value, whereby the second component with the second value of the second operating parameter of those Operating values combination is operated by which at least the first term of the cost function is minimized.
  • This embodiment enables the actuators to be controlled in such a way that the components operated as efficiently as possible. In other words, an optimal combination of actuator values can be determined and implemented so that the components and thus also the motor vehicle are operated as energy-efficiently as possible.
  • the present invention is not limited to the first component and to the second component, because a wide variety of efficiency-relevant components are installed in modern vehicles, although these are not necessarily only to be found in the drive train. All of these components with their degrees of freedom can be mapped by the loss model.
  • the first component can be a system for level control of the motor vehicle
  • the second component can be a brake system, in particular in addition to other efficiency-relevant components. Intelligent regulation of the ride height and / or intelligent activation of the brake (which is done by determining the optimum combination of operating values) can reduce the overall losses of the motor vehicle.
  • the second term contains electrical energy weighted with a first weighting factor and predicted according to the longitudinal dynamics model, which is provided within a prediction horizon by a battery of the drive train for driving the electrical machine.
  • the cost function can contain as a third term a driving time weighted with a second weighting factor and predicted according to the longitudinal dynamics model, which the motor vehicle needs to cover the entire distance predicted within the prediction horizon.
  • the processor unit can be designed to determine an input variable for the electrical machine by executing the MPC algorithm as a function of the first term, as a function of the second term and as a function of the third term, so that the cost function is minimized becomes.
  • the state variables for the Driving Efficiency driving function can thus be, for example, the vehicle speed or the kinetic energy, the remaining energy in the battery and the driving time.
  • the optimization of energy consumption and travel time can be based, for example, on the gradient of the route ahead and restrictions for speed and drive power, as well as on the basis of the current system status.
  • the driving time can be minimized in addition to the total loss or energy consumption by means of the target function or the cost function of the Driving Efficiency driving strategy. This leads to the fact that, depending on the choice of weighting factors, a low speed is not always rated as optimal and so there is no longer the problem that the resulting speed is always at the lower limit of the permitted speed.
  • the electrical machine can be controlled by the processor unit based on the input variable that is determined by executing the MPC algorithm.
  • an optimal engine operating point of the electrical machine can be set by means of the input variable. This allows direct regulation of the optimal speed of the motor vehicle.
  • the cost function can have exclusively linear and quadratic terms.
  • the overall problem has the form of a quadratic optimization with linear constraints and a convex problem results, which can be solved quickly and easily.
  • the target function or the cost function can be set up with a weighting (weighting factors), with in particular energy efficiency, travel time and travel comfort being calculated and weighted.
  • An energy-optimal speed trajectory can be calculated online for a horizon ahead on the processor unit, which can in particular form part of a central control unit of the motor vehicle.
  • a cyclical recalculation of the target speed of the motor vehicle can also be carried out on the basis of the current driving status and the route information ahead.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a motor vehicle which comprises a cooling pump, a first efficiency-relevant component and a second efficiency-relevant component,
  • FIG. 2 degrees of freedom of the first efficiency-relevant component according to FIG. 1,
  • FIG. 3 degrees of freedom of the second efficiency-relevant component according to FIG. 1,
  • Fig. 4 degrees of freedom of the cooling pump according to Fig. 1 and
  • FIG. 5 shows a map of an electrical machine for the vehicle according to FIG. 1,
  • Fig. 1 shows a motor vehicle 1, for example a passenger car.
  • the motor vehicle 1 comprises a system 2 for model-based predictive control of the motor vehicle 1.
  • the system 2 comprises a processor unit 3, a memory unit 4, a communication interface 5 and a detection unit 6, in particular for detecting status data relating to the motor vehicle 1.
  • the motor vehicle 1 furthermore comprises a drive train 7 which, for example, can comprise an electric machine 8, which can be operated as a motor and as a generator, a battery 9, a transmission 10 and power electronics 34.
  • the electric machine 8 can drive wheels of the motor vehicle 1 via the transmission 10, which can, for example, have a constant transmission ratio.
  • the battery 9 can provide the electrical energy required for this.
  • the battery 9 can be charged by the electric machine 8 when the electric machine 8 is operated in generator mode (recuperation).
  • the battery 9 can optionally also be charged at an external charging station.
  • the drive train of the motor vehicle 1 can also optionally have an internal combustion engine 17, which can drive the motor vehicle 1 as an alternative or in addition to the electric machine 8.
  • the internal combustion engine 17 can also be configured to drive the electric machine 8 in order to charge the battery 9.
  • the motor vehicle 1 further comprises a cooling pump 28 which conveys a cooling liquid through a cooling circuit 29.
  • the cooling circuit 29 runs through the electric machine 8, the battery 9, the transmission 10 and through the power electronics 34, so that these components 8, 9,
  • the 10, 34 of the drive train 7 can give off heat to the cooling liquid, which is conveyed through the cooling circuit 29 by the cooling pump 28.
  • the cooling liquid can then be re-cooled in a heat exchanger 35, for example.
  • the motor vehicle 1 can also have additional cooling pumps (not shown, e.g. a vane pump in an automatic transmission of the motor vehicle, a cooling pump in a cooling unit for cooling the interior of the motor vehicle 1 or a cooling pump on an on-board charger for cooling when the Battery 9 on a charging station), which can be planned and regulated in a similar way, as will be explained in more detail below.
  • the motor vehicle 1 further comprises several components that are relevant to the efficiency of the operation of the motor vehicle 1 (“efficiency-relevant components”), in particular when the motor vehicle 1 is operated in an autonomous driving mode. These components are not exclusively arranged in the drive train 7 of the motor vehicle 1. In Fig.
  • a first component 18 and a second component 19 are shown purely by way of example, although the motor vehicle 1 also includes a number of other efficiency-relevant components.
  • a first component in the form of a system 18 for level control of the motor vehicle 1 and a second component in the form of a brake system 19 of the motor vehicle 1 are shown.
  • the electrical machine 8, the battery 9, the transmission 10, the internal combustion engine 17 and the cooling pump 28, for example, can also be regarded as efficiency-relevant components of the motor vehicle 1.
  • the system 18 for level control of the motor vehicle 1 can be operated with different values of a first operating parameter 20 (first degree of freedom).
  • the first operating parameter 20 can be the set height of a chassis 21 of the motor vehicle 1.
  • the set height of the chassis 21 of the motor vehicle 1 assume a first value hi, a second value h2 and a third value h3.
  • the different heights hi, h2 and h3 of the chassis 21 can lead to different levels of aerodynamic resistance of the motor vehicle 1. This can be mapped by the longitudinal model 14 of the drive train 7 of the motor vehicle 1, which will be described below.
  • the system 18 for level regulation of the motor vehicle 1 can be understood as an actuator of the motor vehicle 1.
  • the system 18 for level control of the motor vehicle 1 itself can have at least one actuator 22 (e.g. a hydraulic cylinder or a pneumatic cylinder or a hydropneumatic shock absorber) which actuates the system 18 for level control of the motor vehicle 1.
  • the first actuator 22 can be operated with different actuator values 23, so that the different values hi, h2 and h3 result for the system 18 for level control of the motor vehicle 1.
  • a first actuator value xi e.g. a first pressure value for a hydraulic cylinder
  • the first height hi of the chassis 21 results
  • a second actuator value X2 the second height h2 of the chassis 21
  • a third actuator value X3 the third height h3 of the chassis 21 .
  • the brake system 19 can be operated with different values of a second operating parameter 24 (second degree of freedom).
  • the second operating parameter 20 can be the braking force of the brake system 19.
  • the braking force can assume a first value yi, a second value y2 and a third value y3.
  • the different high braking forces yi, y2 and y3 of the brake system 19 can lead to a different high traction force which is exerted by the brake system on the wheels of the motor vehicle 1. This can be mapped by the longitudinal model 14 of the drive train 7 of the motor vehicle 1, which is described below.
  • the brake system 19 can be understood as an actuator of the motor vehicle 1. Furthermore, the brake system 19 itself can have an actuator 25 (for example a Hydraulic cylinder) which actuates the brake system 19.
  • the second actuator 25 can be operated with different actuator values 26, so that the different values yi, y2 and y3 result for the brake system 19. For example, with a first actuator value zi the first braking force yi results, with a second actuator value Z2 the second braking force y2 and with a third actuator value Z3 the third braking force y3.
  • the cooling pump 28 can be operated with different pump operating values of a third operating parameter 30 (third degree of freedom).
  • the delivery volume can assume a first value Qi, a second value Q2 and a third value Q3.
  • the different high delivery volumes Qi, Q2 and Q3 of the cooling pump 28 lead to a different high output Pp U mpe of the cooling pump 28. This can be mapped by the longitudinal model 14 of the drive train 7 of the motor vehicle 1, which is described below.
  • the cooling pump 28 can have an actuator 31 (e.g. a motor) which actuates or drives the cooling pump 28.
  • the second actuator 31 can be operated with different actuator values 32 (e.g. at different speeds m, P2, P3 for driving the cooling pump 28), so that the different pump operating values Qi, Q2 and Q3 result for the cooling pump 28. For example, at a first speed m (first actuator value m) the first delivery volume Qi results, at a second speed Z2 the second delivery volume Q2 and at a third speed Z3 the third delivery volume Q3.
  • a computer program product 11 can be stored on the storage unit 4.
  • the computer program product 11 can be executed on the processor unit 3, for which purpose the processor unit 3 and the memory unit 4 are communicatively connected to one another by means of the communication interface 5.
  • the computer program product 11 contains an MPC algorithm 13.
  • the MPC algorithm 13 in turn contains a longitudinal dynamics model 14 of the drive train 7 of the motor vehicle 1.
  • the MPC algorithm 13 also contains a cost function 15 to be minimized.
  • a first term Cpump describes the performance of the cooling pump 28.
  • the first term Cpump represents the parameterizable costs with regard to the performance of the cooling pump 28.
  • a second term Cefficiency of the cost function 15 represents the total loss of the motor vehicle 1, which in the exemplary embodiment shown depends on the efficiency of the first component 18 and the second component 19.
  • the cost function 15 to be minimized can thus be expressed mathematically as follows:
  • the detection unit 6 can measure current state variables of the motor vehicle 1, record corresponding data and feed them to the MPC algorithm 13. Furthermore, route data from an electronic map for a preview horizon or prediction horizon (for example 400 m) in front of the motor vehicle 1 can be updated or updated, in particular cyclically.
  • the route data can contain, for example, gradient information, curve information and information about speed limits. Furthermore, a curve curvature can be converted into a speed limit for the motor vehicle 1 via a maximum permissible transverse acceleration.
  • the detection unit 6 can be used to locate the motor vehicle, in particular via a signal generated by a GNSS sensor 12 for precise localization on the electronic map.
  • the detection unit for detecting the external environment of the motor vehicle 1 can, for example, be a radar sensor, a camera system and / or comprise a lidar sensor.
  • the processor unit 3 can access information about the elements mentioned, for example via the communication interface 5. This information can flow into the longitudinal model 14 of the motor vehicle 1, in particular as restrictions or secondary conditions.
  • the processor unit 3 executes the MPC algorithm 13 and determines an optimal speed trajectory based on the longitudinal model 14, particularly taking into account route topology, traffic and other environmental information (as described in the previous paragraph). This speed trajectory can now be planned together with the new degree of freedom.
  • the strategy no longer only plans a speed trajectory, but also the setting of the power of the cooling pump 28 along this speed trajectory. This is achieved by the processor unit 3 executing the MPC algorithm 13 and thereby determining a pump operating value trajectory that matches the optimal speed trajectory.
  • an optimized speed value of the motor vehicle 1 and an optimized pump operating value of the pump 28 are simultaneously assigned to each waypoint within the prediction horizon.
  • the processor unit 3 can combine possible speed values with the possible three delivery volumes Qi, Q2, Q3 of the cooling pump 28 for each waypoint within the prediction horizon, and select that combination through which the first term cp U mp der Cost function 15 and the cost function 15 is minimized as a whole.
  • an integrated optimization of various degrees of freedom is carried out, which in particular leads to an overall more efficient driving behavior.
  • the optimization of the individual degrees of freedom for example the speed of the motor vehicle 1 and the delivery volume of the cooling pump 28, is carried out simultaneously.
  • the processor unit 3 can output corresponding pairs of values (value 1: optimized speed of the vehicle 1; value 2.1: optimized delivery volume of the cooling pump 28; alternative value 2.2: optimized speed of the motor 30 of the cooling pump 28) to a target generator 33, which is used as a software module in the MPC algorithm 13 can be integrated.
  • the target generator 33 can also be contained, for example, as a software module in a driver assistance system 16, as shown in FIG. 1. Based on this pair of values, in particular by means of the target generator 33, the speed of the motor vehicle 1 can be adjusted to the value 1 and the delivery volume of the cooling pump 28 can be adjusted to the value 2.1.
  • the processor unit 3 can also regulate the third actuator 30 to the value 2.2, so that the value 2.1 is set for the cooling pump 28.
  • the longitudinal dynamics model 14 includes a loss model 27 of the motor vehicle 1.
  • the loss model 27 describes the operating behavior of the efficiency-relevant components 18, 19 with regard to their efficiency or with regard to their loss. This results in the total loss of the motor vehicle 1.
  • the processor unit 3 executes the MPC algorithm 13 and there predicts a behavior of the motor vehicle 1 based on the longitudinal dynamics model 14, the cost function 15 being minimized.
  • the total loss of the motor vehicle 1 depends on a combination of operating values.
  • the operating value combination contains a first value of the first operating parameter and a second value of the second operating parameter.
  • a first combination of operating values contains the first height hi of the chassis 21 and the first braking force yi of the brake system 19. The first combination of operating values results in a first total loss of the motor vehicle 1.
  • a second combination of operating values includes the first height hi of the chassis 21 and the second braking force y2 of the brake system 19. The second combination of operating values results in a second total loss of the motor vehicle 1.
  • a third combination of operating values contains the first level hi of the chassis 21 and the third braking force y3 of the brake system 19.
  • the third combination of operating values results in a third total loss of the motor vehicle 1.
  • a fourth combination of operating values contains the second height h2 of the chassis 21 and the first braking force yi of the brake system 19. The fourth combination of operating values results in a fourth total loss of the motor vehicle 1.
  • a fifth combination of operating values contains the second height h2 of the chassis 21 and the third braking force y3 of the Brake system 19. The fifth combination of operating values results in a fifth total loss of motor vehicle 1.
  • a sixth combination of operating values includes the third height h3 of the chassis 21 and the third braking force y3 of the braking system 19. The sixth combination of operating values results a sixth total loss of the motor vehicle 1.
  • the processor unit 3 can determine the six operating value combinations mentioned by executing the MPC algorithm Massiv 13 as a function of the loss model 14. The processor unit 3 can compare the total losses that result from the six different combinations of operating values with one another. The processor unit 3 can determine, for example, that the third combination of operating values (hi; y3) leads to the lowest total loss of the motor vehicle 1. The processor unit 3 can select the third combination of operating values and output the corresponding values, for example to the target generator 33. Based on the combination of operating values determined (hi; y3) - in particular by means of the target generator 33 - the first component 18 can be adjusted to the first value hi of the first operating parameter 20 and the second component 19 can be adjusted to the third value yi of the second operating parameter 24.
  • the processor unit 3 can also regulate the first actuator 22 to the first actuator value xi, so that the first value hi of the first operating parameter 20 is set for the first component 18.
  • the processor unit 3 can regulate the second actuator 25 to the third actuator value Z3, so that the third y3 value of the second operating parameter 24 is set for the second component 19.
  • the output of the optimization by the MPC algorithm 13 can furthermore result in an optimal speed and an optimal torque of the electrical machine 8 for calculated points in the forecast horizon.
  • the processor unit 3 can determine an input variable for the electrical machine 8, so that the optimum speed and the optimum torque are set.
  • the processor unit 3 can control the electrical machine 8 based on the determined input variable. Furthermore, however, this can also be done by the driver assistance system 16, in particular by means of its target generator 33.
  • the longitudinal dynamics model 14 of the motor vehicle 1 can be expressed mathematically as follows:
  • v is the speed of the motor vehicle
  • Ftrac Traction force that is exerted on the wheels of the motor vehicle by the engine or the brakes, e.g. influenced by the different braking forces yi, y2 and y3 of the braking system 19 described above;
  • Fgr is the gradient resistance force, which is a longitudinal component of the
  • Fd is the drag force of the motor vehicle, for example influenced by the different heights hi, h2 and h3 of the chassis 21 described above;
  • Ppump the performance of the cooling pump for example influenced by the differently high delivery volumes Qi, Q2 and Q3 of the cooling pump 28 described above, and meq the equivalent mass of the motor vehicle;
  • the equivalent mass includes in particular the inertia of the rotating parts of the drive train that are exposed to the acceleration of the motor vehicle (engine, transmission drive shafts, wheels).
  • the dynamics equation of the longitudinal dynamics model 14 can be linearized in that the speed is expressed by coordinate transformation using kinetic energy dekin.
  • the quadratic term for calculating the air resistance Fd is replaced by a linear term and, at the same time, the longitudinal dynamic model 14 of the motor vehicle 1 is no longer described as a function of time, as usual, but as a function of the path. This fits well with the optimization problem insofar as the forecast information of the electrical horizon is path-based.
  • the electrical energy consumption of the drive train 7 is usually described in the form of a map as a function of torque and engine speed.
  • the motor vehicle 1 has a fixed transmission ratio between the electrical machine 8 and the road on which the motor vehicle 1 is moving.
  • the speed of the electrical machine 8 can be converted directly into a speed of the motor vehicle 1 or into kinetic energy of the motor vehicle 1.
  • the electrical power of the electrical machine 8 can be converted into energy consumption per meter by dividing the corresponding speed. This gives the characteristics map of the electrical machine 8 the form as shown in FIG. 5. In order to be able to use this map for the optimization, it is approximated linearly: Your gy perMeter > a * * e kin + b t * F trac for all i.
  • cost function 15 to be minimized can be expressed mathematically as follows:
  • FA Driving force which is provided by the electric machine, is constantly translated by a transmission and is applied to a wheel of the motor vehicle
  • the cost function 15 has only linear and quadratic terms. As a result, the overall problem has the form of a quadratic optimization with linear constraints and a convex problem results, which can be solved quickly and easily.
  • the cost function 15 contains, as a further term, an electrical energy Eßat weighted with a first weighting factor WBat and predicted according to the longitudinal dynamics model, which within a prediction horizon is provided by the battery 9 of the drive train 7 for driving the electric machine 8.
  • the battery 9 and the electrical machine 8 can - like the system 18 for level control described above and the brake system 19 described above - be regarded as components of the motor vehicle 1 that are relevant to efficiency.
  • the electrical energy Eßat weighted with the first weighting factor WBat and predicted according to the longitudinal dynamics model can also flow into the term Cefficiency.
  • the cost function 15 contains as a further term a travel time T weighted with a second weighting factor Wnme and predicted according to the longitudinal dynamics model 14, which the motor vehicle 1 needs to cover the predicted distance. This leads to the fact that, depending on the choice of weighting factors, a low speed is not always rated as optimal and so there is no longer the problem that the resulting speed is always at the lower limit of the permitted speed.
  • the energy consumption and travel time can be evaluated and weighted at the end of the horizon. These terms are then only active for the last point on the horizon.
  • Torque gradients within the horizon are disadvantageous. Torque gradients are therefore already penalized in the cost function 15, namely by the term w Tem D ' e quadratic deviation of An Driving force per meter is weighted with a weighting factor WTem and minimized in the cost function.
  • the torque MEM provided by the electrical machine 8 can also be used and weighted with the weighting factor WTem, so that the alternative term w Tem results. Due to the constant ratio of the gear 10 the driving force and the torque are directly proportional to each other. In order to ensure comfortable driving, a further term for punishing momentary jumps is introduced in the cost function 15, namely w TemStart
  • the torque MEM provided by the electrical machine 8 can also be used here, so that the alternative term w TemStart M EM (S 0 )) results.
  • WTemStart a weighting factor
  • speed limits are hard limits that must not be exceeded. In reality, it is always permissible to slightly exceed the speed limits and, above all, it is more the norm when passing from one speed zone to a second zone. In dynamic environments, where speed limits shift from one computing cycle to the next, it can happen that if the limits are very hard, no valid solution can be found for a speed curve. In order to increase the stability of the calculation algorithm, a soft constraint is introduced into the cost function 15. A Slack variable Varsiack weighted with a weighting factor Wsiack becomes active in a predetermined narrow range before the hard speed limit is reached. Solutions that are very close to this speed limit are rated worse, that is, solutions whose speed trajectory keep a certain distance from the hard limit.
  • Chassis first actuator
  • Cooling circuit third operating parameter, third actuator

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Abstract

Die Erfindung betrifft die modelbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs (1), wobei das Kraftfahrzeug (1) eine Kühlpumpe (28) umfasst, die mit unterschiedlichen Pumpenbetriebswerten wenigstens eines Betriebsparameters betrieben werden kann. Die Prozessoreinheit (3) ist dazu eingerichtet, einen MPC-Algorithmus (13) zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs (1) auszuführen, wobei der MPC-Algorithmus (13) ein Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) und eine zu minimierende Kostenfunktion (15) enthält, wobei die Kostenfunktion (15) mehrere Terme enthält, von denen ein erster Term eine Leistung der Kühlpumpe (28) repräsentiert. Weiterhin ist die Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet, durch Ausführen des MPC-Algorithmus (13) in Abhängigkeit von dem Längsdynamikmodell (14) eine innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegende Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs (1) zu ermitteln und simultan und eine innerhalb des Prädiktionshorizonts liegende Pumpenbetriebswerttrajektorie zu ermitteln, sodass der erste Term der Kostenfunktion (15) minimiert wird.

Description

Modelbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs
Die Erfindung betrifft die modelbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs. Beansprucht werden in diesem Zusammenhang insbesondere eine Prozessoreinheit, ein Kraftahrzeug, ein Verfahren sowie ein Computerprogrammprodukt.
Durch das Aufwärmen und Herunterkühlen des Antriebsstrangs, der Batterie und ver schiedener anderer Komponenten kann die Effizienz eines (Elektro-)Fahrzeugs stark beeinflusst werden. Obwohl das Ausmaß der thermischen Einflüsse stark vom jewei ligen Fahrzeug abhängt, gilt generell, dass durch ein optimiertes Wärmemanagement eine Verbesserung der Fahreffizienz erreicht werden kann. Je nach Betriebssituation haben die Komponenten hierbei verschiedene Kühlungsbedarfe. Je nach Temperatur und Betriebspunkt ergeben sich unterschiedliche Effizienzgrade.
Eine Art der variablen Kühlung ist die Kühlung mit Hilfe einer oder mehrerer Kühl pumpen. Kühlpumpen-Steuerungen zur Regelung einer optimalen Komponententem peratur sind bekannt, wobei sogenannte bedarfsgerechte Kühlungen zum Einsatz kommen können. Diese bedarfsgerechten Kühlungen sind entweder durch einen Regler und eine Solltemperatur gesteuert oder folgen einer regelbasierten Logik. So kann die Kühlleistung der Pumpe durch einen geschlossenen Regelkreis gesteuert werden. Der Regler versucht hierbei die Abweichung zu einer gegebenen Solltempe ratur zu minimieren. Dieser Ansatz wird dem Anspruch einer Effizienzoptimierung aber nur teilweise gerecht. Das ist vor allem durch zwei Effekte begründet. Zum ei nen ist die optimale Komponententemperatur nicht in jeder Betriebssituation gleich. Zum anderen impliziert die Kühlungsleistung eine Pumpleistung, welche wiederum als Verlust angesehen werden muss.
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung kann darin gesehen werden, eine insbe sondere effizientere Regelung wenigstens einer Kühlpumpe eines Kraftfahrzeugs be reitzustellen. Die Aufgabe wird gelöst durch die Gegenstände der unabhängigen Pa tentansprüche. Vorteilhafte Ausführungsformen sind Gegenstand der Unteransprü che, der folgenden Beschreibung sowie der Figuren. Gemäß der vorliegenden Erfindung wird vorgeschlagen, eine Kühlpumpen -Steue rung als Freiheitsgrad in eine gesamtheitliche Effizienzoptimierung mit Hilfe eines MPC-Solvers zu integrieren. Eine oder mehrere Kühlpumpen können durch eine vo rausschauende Longitudinal-Fahrstrategie betrieben werden. Die wenigstens eine Kühlpumpe kann durch eine MPC-basierte Logik gesteuert werden, wodurch eine Optimierung der Effizienz auf Systemebene ermöglicht wird. Dadurch kann die Akti vierung einer oder mehrerer Kühlpumpen derart beplant werden, dass die kleinst- mögliche Menge an Energie verloren geht. Mit anderen Worten wird eine Kombina tion einer oder mehrerer steuerbarer (Kühl-)Pumpen mit einer vorrausschauenden Fahrstrategie vorgeschlagen. Gegenstand der Erfindung ist hierbei, die Integration der Pumpensteuerung in eine MPC-basierte Fahrstrategie. Ein MPC-Solver kann da bei die Kostenfunktion minimieren, die mehrere Terme enthält. Einer dieser Terme kann die Leistung der wenigstens einen Pumpe beschreiben. Ein weiterer Term kann beispielsweise Verluste anderer Komponenten bezüglich ihrer Leistung beschreiben.
Zu diesem Zweck wird der Fahrstrategie die Benutzung der Pumpe(n) als zusätzli che^) Freiheitsgrad(e) zur Verfügung gestellt. Die Fahrstrategie kann unter Betrach tung der Routentopologie, des Verkehrs, sowie weiterer Umwelt-Informationen eine optimale Geschwind igkeitstrajektorie für den vorausliegenden Streckenabschnitt pla nen. Diese Geschwindigkeitstrajektorie kann nun zusammen mit dem neuen Frei heitsgrad beplant werden. Die Strategie plant in diesem Sinne nicht mehr nur eine Trajektorie, sondern auch die Einstellung der Pumpleistung (= Leistung der Pumpe) entlang dieser Trajektorie. Auf diese Weise wird eine integrierte Optimierung ver schiedener Freiheitsgrade vorgenommen, was zu einem gesamtheitlich effizienteren Fahrverhalten führt. Es ist hierbei zu beachten, dass die Optimierung der einzelnen Freiheitsgrade simultan vorgenommen wird. Anschließend kann die Weitergabe der optimalen Freiheitsgrad-Beplanung an einen Target Generator erfolgen, der insbe sondere durch ein Softwaremodul implementiert sein kann.
In diesem Sinne wird gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung eine Prozessorein heit zur modelbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt, wo bei das Kraftfahrzeug eine Kühlpumpe umfasst, die mit unterschiedlichen Pumpenbe- triebswerten wenigstens eines Betriebsparameters betrieben werden kann. Die Pro zessoreinheit ist dazu eingerichtet, einen MPC-Algorithmus zur modellbasierten prä- diktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs auszuführen, wobei der MPC-Algorithmus ein Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs und eine zu minimierende Kostenfunktion enthält. Die Kostenfunktion wiederum enthält mehrere Terme, von denen ein erster Term eine Leistung der Kühlpumpe repräsentiert. Die Prozessoreinheit ist durch Aus führen des MPC-Algorithmus dazu eingerichtet, in Abhängigkeit von dem Längsdy namikmodell eine innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegende Geschwindig- keitstrajektorie des Kraftfahrzeugs zu ermitteln. Dies kann insbesondere derart erfol gen, dass die Kostenfunktion als Ganzes minimiert wird. Weiterhin ist die Prozesso reinheit durch Ausführen des MPC-Algorithmus“ dazu eingerichtet, simultan zur Be rechnung der Geschwindigkeitstrajektorie eine innerhalb des Prädiktionshorizonts lie gende Pumpenbetriebswerttrajektorie zu ermitteln, sodass der erste Term der Kos tenfunktion minimiert wird.
Gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung wird ein Kraftfahrzeug bereitgestellt.
Das Kraftfahrzeug umfasst eine Prozessoreinheit gemäß dem ersten Aspekt der Er findung. Weiterhin umfasst das Kraftfahrzeug ein Fahrerassistenzsystem, einen An triebsstrang und eine Kühlpumpe, die mit unterschiedlichen Pumpenbetriebswerten wenigstens eines Betriebsparameters betrieben werden kann. Das Fahrerassistenz system ist dazu eingerichtet, auf eine innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegende, von der Prozessoreinheit ermittelte Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs zuzugreifen. Weiterhin ist das Fahrerassistenzsystem dazu eingerichtet, auf eine in nerhalb des Prädiktionshorizonts liegende, von der Prozessoreinheit simultan ermit telte Pumpenbetriebswerttrajektorie zuzugreifen. Ferner ist das Fahrerassistenzsys tem dazu eingerichtet, den Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs basierend auf der Ge schwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs zu steuern und die Kühlpumpe basie rend auf der Pumpenbetriebswerttrajektorie zu steuern.
Bei dem Kraftfahrzeug handelt es sich um ein durch einen Motor angetriebenes Fahr zeug, beispielsweise um ein Automobil (z.B. ein Personenkraftfahrwagen mit einem Gewicht von weniger als 3,5 t), Motorrad, Motorroller, Moped, Fahrrad, E-Bike, Bus oder Lastkraftwagen (z.B. mit einem Gewicht von über 3,51), oder aber auch um ein Schienenfahrzeug, ein Schiff, ein Luftfahrzeug wie Helikopter oder Flugzeug. Auch in kleinen, leichten elektrischen Kraftfahrzeugen der Mikromobilität kann die Erfindung eingesetzt werden, wobei diese Kraftfahrzeuge insbesondere im städtischen Verkehr und für die erste und letzte Meile im ländlichen Raum genutzt werden. Unter der ers ten und letzten Meile können alle Strecken und Wege verstanden werden, die sich im ersten und letzten Glied einer Mobilitätskette befinden. Das ist zum Beispiel der Weg von Zuhause zum Bahnhof oder die Strecke vom Bahnhof zum Arbeitsplatz. Mit an deren Worten ist die Erfindung in allen Bereichen des Transportwesens wie Automo tive, Aviation, Nautik, Astronautik etc. einsetzbar. Das Kraftfahrzeug kann beispiels weise zu einer Fahrzeugflotte gehören.
Gemäß einem dritten Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur modelbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt, wobei das Kraftfahrzeug eine Kühlpumpe umfasst, die mit unterschiedlichen Pumpenbetriebswerten wenigs tens eines Betriebsparameters betrieben werden kann. Das Verfahren umfasst die Schritte
- Ausführen eines MPC-Algorithmus‘ zur modellbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs, wobei der MPC-Algorithmus ein Längsdynamikmodell des Kraftfahr zeugs und eine zu minimierende Kostenfunktion enthält, und wobei die Kostenfunk tion mehrere Terme enthält, von denen ein erster Term eine Leistung der Kühlpumpe repräsentiert,
- Ermitteln einer innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegenden Geschwindig- keitstrajektorie des Kraftfahrzeugs durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ in Abhän gigkeit von dem Längsdynamikmodell; dies kann insbesondere derart erfolgen, dass die Kostenfunktion als Ganzes minimiert wird; und
- Ermitteln einer innerhalb des Prädiktionshorizonts liegenden Pumpenbetriebswert- trajektorie durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘, sodass der erste Term der Kos tenfunktion minimiert wird, wobei das Ermitteln der Geschwindigkeitstrajektorie und der Pumpenbetriebswert- trajektorie simultan erfolgt.
Gemäß einem vierten Aspekt der Erfindung wird ein Computerprogrammprodukt zur modelbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt, wobei das Kraftfahrzeug eine Kühlpumpe umfasst, die mit unterschiedlichen Pumpenbetriebs werten wenigstens eines Betriebsparameters betrieben werden kann, wobei das Computerprogrammprodukt, wenn es auf einer Prozessoreinheit ausgeführt wird, die Prozessoreinheit anleitet, einen MPC-Algorithmus zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs auszuführen. Der MPC-Algorithmus enthält ein Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs und eine zu minimierende Kostenfunktion, wobei die Kostenfunktion mehrere Terme enthält, von denen ein erster Term eine Leistung der Kühlpumpe repräsentiert. Weiterhin leitet das Computerprogrammpro dukt, wenn es auf einer Prozessoreinheit ausgeführt wird, die Prozessoreinheit an, durch Ausführen des MPC-Algorithmus in Abhängigkeit von dem Längsdynamikmo dell eine innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegende Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs zu ermitteln und simultan eine innerhalb des Prädiktionshorizonts liegende Pumpenbetriebswerttrajektorie zu ermitteln, sodass der erste Term der Kos tenfunktion minimiert wird. Das Ermitteln der Geschwindigkeitstrajektorie kann insbe sondere derart erfolgen, dass die Kostenfunktion als Ganzes minimiert wird.
Im Folgenden werden Konkretisierungen, Definitionen und Ausführungsformen der Erfindung vorwiegend im Zusammenhang mit der Prozessoreinheit gemäß dem ers ten Aspekt der Erfindung beschrieben. Diese Ausführungen gelten sinngemäß auch für entsprechende Ausführungsformen des Kraftfahrzeugs gemäß dem zweiten As pekt der Erfindung, des Verfahrens gemäß dem dritten Aspekt der Erfindung und des Computerprogrammprodukts gemäß dem vierten Aspekt der Erfindung.
Unter dem Merkmal „Trajektorie“ kann ein Pfad verstanden werden, welchem das Kraftfahrzeug zukünftig innerhalb eines Prädiktionshorizonts, z.B. innerhalb der nächsten Sekunden, folgen soll. Dem Pfad kann dabei ein Geschwindigkeitsprofil des Kraftfahrzeugs zugeordnet sein, wobei das Geschwindigkeitsprofil dem Kraftfahr zeug für jeden Punkt entlang des Pfades eine Sollgeschwindigkeit vorgeben kann. Diese Zuordnung aus Pfad und Geschwindigkeit ergibt die Geschwindigkeitstrajekto rie des Kraftfahrzeugs. Weiterhin kann eine Trajektorie auch einen Verlauf der Pum penbetriebswerte beschreiben, die einem Betriebsparameter der Kühlpumpe zuge ordnet sind und die sich bei der Pumpe innerhalb des Prädiktionshorizonts einstellen sollen. Diese Trajektorie kann die Pumpenbetriebswerttrajektorie darstellen. Beispiel hafte Betriebsparameter der Kühlpumpe sind deren Fördervolumen, insbesondere der durch die Kühlpumpe förderbare Volumenstrom, und der Druck, der durch die Pumpe aufgebaut werden kann, wobei entsprechende Pumpenbetriebswerte dann unterschiedliche Fördervolumenwerte, Volumenströme und Druckwerte sind.
Die Pumpenbetriebswerte, beispielsweise die Fördervolumina, können in dem Längs modell des Kraftfahrzeugs, insbesondere in dem weiter unten beschriebenen Fahr zeugverlustmodell, in eine Pumpleistung umgerechnet werden, was wiederum direkt in die Kostenfunktion als Verlustleistung eingearbeitet werden kann. Aus mathemati scher Sicht kann es weiterhin vorteilhaft sein, beispielsweise die Drehzahl der Kühl pumpe zu planen. In diesem Fall wäre eine Anpassung des Fahrzeugmodells nötig, so dass der Einfluss der Planung auf die zu minimierende Kostenfunktion mathema tisch dargestellt werden kann.
Die Erfindung ist weiterhin nicht darauf beschränkt, die Betriebswertetrajektorie für eine einzige Kühlpumpe des Kraftfahrzeugs zu ermitteln und umzusetzen. Vielmehr können zwei drei oder noch mehr Kühlpumpen des Kraftfahrzeugs wie vorliegend be schrieben beplant und gesteuert werden. Demnach kann, wenn „die“ Kühlpumpe be schrieben wird, davon ausgegangen werden, dass damit die „wenigstens eine“ Kühl pumpe gemeint ist.
Um in jeder Situation unter gegebenen Randbedingungen und Beschränkungen eine optimale Lösung für eine sogenannte „Driving Efficiency“ Fahrfunktion zu finden, wel che eine effiziente Fahrweise bereitstellen soll, wurde die Methode der modelbasier ten prädiktiven Regelung (MPC) gewählt. Die MPC-Methode basiert auf einem Sys temmodell (in der vorliegenden Erfindung wird das Systemmodell durch das Längs dynamikmodell gebildet), welches das Verhalten des Systems beschreibt. Weiterhin basiert die MPC-Methode auf einer Zielfunktion bzw. auf einer Kostenfunktion, die ein Optimierungsproblem beschreibt und bestimmt, welche Zustandsgrößen minimiert werden sollen. Das Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs, kann ein Fahrzeugmodell mit Fahr zeugparametern und Antriebsstrangverlusten (z.T. approximierte Kennfelder) umfas sen. Insbesondere kann die wenigstens eine Kühlpumpe mit den unterschiedlichen Pumpenbetriebswerten des wenigstens einen Betriebsparameters durch das Längs dynamikmodell abgebildet und berechnet bzw. simuliert werden. In das Längsdyna mikmodell des Kraftfahrzeugs können Kenntnisse über vorausliegende Streckentopo grafien (z.B. Kurven und Steigungen) einfließen. Weiterhin können auch Kenntnisse über Geschwindigkeitslimits auf der vorausliegenden Strecke in das Längsdynamik modell des Antriebsstrangs einfließen.
Aktuelle Zustandsgrößen können gemessen, entsprechende Daten können aufge nommen und dem MPC-Algorithmus zugeführt werden. So können Streckendaten aus einer elektronischen Karte für einen Vorausschauhorizont bzw. Prädiktionshori zont (z.B. 400 m) vor dem Kraftfahrzeug insbesondere zyklisch upgedated bzw. aktu alisiert werden. Die Streckendaten können beispielsweise Steigungsinformationen, Kurveninformationen, und Informationen über Geschwindigkeitslimits beinhalten. Des Weiteren kann eine Kurvenkrümmung über eine maximal zulässige Querbeschleuni gung in ein Geschwindigkeitslimit für das Kraftfahrzeug umgerechnet werden. Außer dem kann eine Ortung des Kraftfahrzeugs erfolgen, insbesondere über ein GNSS- Signal zur genauen Lokalisierung auf der elektronischen Karte.
Der MPC-Algorithmus kann zur simultanen Ermittlung der Pumpenbetriebswerttrajek- torie und der Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs einen MPC-Solver in Form eines Software-Moduls umfassen. Der MPC-Solver kann Anweisungen oder Programmcode enthalten, wodurch die Prozessoreinheit angewiesen wird, in Abhän gigkeit von dem Längsdynamikmodell die genannten Trajektorien zu optimieren, so- dass die Kostenfunktion bzw. deren erster T erm minimiert wird. Auf diese Weise er möglicht die vorliegende Erfindung, eine optimale Trajektorie-Kombination unter der Berücksichtigung der zur Verfügung stehenden Freiheitsgraden auszuwählen und umzusetzen.
Das Gegenteil einer simultanen Optimierung ist eine sequenzielle Optimierung. Als Beispiel könnte man eine Geschwindigkeitstrajektorie planen und erst im Anschluss den Volumenstrom der Kühlpumpe planen. Hierdurch kann es aber passieren, dass im ersten Schritt eine Geschwind igkeitstrajektorie gewählt wird, die dann nur unter hohen Kühlungskosten realisiert werden kann. Die ursprünglich optimal erschei nende Geschwindigkeitstrajektorie verliert auf diese Weise am Ende der sequenziel len Betrachtung deutlich an Wert. Bei der simultanen Ermittlung gemäß der vorlie genden Erfindung (Geschwindigkeitstrajektorie und Pumpenbetriebswerttrajektorie) werden jedoch beide Freiheitsgrade (d.h. Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs und Betriebsparameter der wenigstens einen Kühlpumpe) im gleichen Schritt unter Be trachtung der jeweiligen Kausalitäten (Fahrzeugmodell bzw. Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs) optimiert. Hierdurch kann sichergestellt werden, dass der MPC- Solver ein globales Optimum findet.
Unter dem Merkmal, dass die Kostenfunktion „als Ganzes“ minimiert wird, kann ver standen werden, dass die Summe der einzelnen Kosten minimiert wird. Mit anderen Worten umfasst die Kostenfunktion mehrere Terme, die jeweils einzelne Kosten oder Kostenblöcke darstellen. Einer dieser Terme ist der erste Term, der die Leistung (die Pumpleistung, z.B. die aufgenommene Leistung oder die Verlustleistung) der wenigs tens einen Kühlpumpe beschreibt. Addiert man sämtliche Terme der Kostenfunktion auf, so ergibt sich die gesamte Kostenfunktion oder eben die Kostenfunktion „als Ganzes“.
Die vorliegende Erfindung kann insbesondere für eine autonome Fahrfunktion des Kraftfahrzeugs eingesetzt werden. Die autonome Fahrfunktion ermöglicht, dass das Kraftfahrzeug selbstständig fährt, d.h. ohne, dass ein Fahrzeuginsasse das Kraftfahr zeug steuert. Der Fahrer hat die Kontrolle über das Kraftfahrzeug an das Fahreras sistenzsystem abgegeben. So umfasst die autonome Fahrfunktion, dass das Kraft fahrzeug - insbesondere mittels der zentralen Prozessoreinheit - dazu eingerichtet ist, beispielsweise Lenk-, Blink-, Beschleunigungs- und Bremsmanöver ohne menschliches Eingreifen durchzuführen sowie insbesondere Außenlicht und Signal gebung wie Blinker des Kraftfahrzeugs zu steuern. Unter die autonome Fahrfunktio nen können auch Fahrfunktionen fallen, die einen Fahrer des Kraftfahrzeugs bei der Steuerung des Kraftfahrzeugs unterstützen, insbesondere bei Lenk-, Blink-, Be- schleunigungs- und Bremsmanövern, wobei der Fahrer weiterhin die Kontrolle über das Kraftfahrzeug hat.
Die Prozessoreinheit kann die optimierte Pumpenbetriebswerttrajektorie und die opti mierte Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs an ein Softwaremodul („Target Generator“) weitergeben. Mittels dieses Software-Moduls kann die Prozessoreinheit die mathematisch-optimale Beplanung der zur Verfügung stehenden Freiheitsgrade, insbesondere der Freiheitsgrade der wenigstens einen Kühlpumpe und wenigstens einer Komponente des Antriebsstrangs (um die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs zu einzustellen), in tatsächlich verwertbare Komponentensignale konvertieren. Als Beispiel kann durch die MPC-Regelung eine Geschwindigkeitstrajektorie des Fahr zeugs für die nächsten 5000m optimal geplant werden. In diesem Fall würde der Tar get Generator den ersten (=aktuell benötigten) Geschwindigkeitswert dieser Trajekto- rie beispielsweise in ein Bedarfsdrehmoment der elektrischen Maschine des Kraft fahrzeugs „übersetzen“. Mit diesem Wert kann die Komponentensoftware dann arbei ten und die gewollte Geschwindigkeit einregeln.
Die in der vorliegenden Erfindung beschriebene MPC-Funktionalität ist nicht auf ein bestimmtes Bauteil oder eine bestimmte Pumpe limitiert, sondern kann überall dort angewendet werden, wo durch den MPC-Algorithmus ein Volumenstrom oder eine Pumpenleistung beplant werden kann. Der Effekt ist umso größer, je temperaturan fälliger die Verluste des gekühlten Bauteils sind. Hierbei ergibt sich die zu minimie rende Verlustleistung in der Regel aus der Leistung der Pumpe zuzüglich der Zusatz verluste durch Abweichung von der Idealtemperatur des zu kühlenden Bauteils. Die Kühlung eines Innenraums des Kraftfahrzeugs mittels einer Kühlpumpe zum Bereit stellen eines entsprechenden Kühlmittelvolumenstroms stellt hierbei eine Ausnahme dar. Die Verlustleistung ergibt sich hier nur aus der Leistung der Kühlpumpe.
Da mittels des MPC-Algorithmus‘ in der Regel nicht nur die Verluste, sondern z.B. auch der Komfort minimiert werden, können in der Kostenfunktion Komfortkosten zu den Verlustleistungskosten der Kühlpumpe addiert werden. Komfortkosten sind hier- bei eine Abweichung der Ist-Temperatur von der eingestellten Soll-Temperatur. Mit tels des MPC-Algorithmus kann ein optimaler Kompromiss zwischen zeitweisen Ab weichungen von der Idealtemperatur zu dadurch eingesparter Energie erreicht wer den. Beispielsweise kann mittels des MPC-Algorithmus‘ vorausschauend vor einer Bergfahrt die Innenraumtemperatur abgesenkt werden, um während der Bergfahrt auf die Klimaanlage verzichten zu können und so die volle Leistung zur Bergauffahrt zur Verfügung stellen zu können.
In einer Ausführungsform ist die wenigstens eine Kühlpumpe im oder am Antriebs strang des Kraftfahrzeugs zur Kühlung einer elektrischen Maschine und/oder eines Getriebes und/oder einer Leistungselektronik und/oder einer Batterie des Antriebs strangs angeordnet. Die genannten Komponenten des Antriebsstrangs können ge meinsam gekühlt werden, d.h. eine gemeinsame Kühlpumpe fördert ein Kühlmittel durch einen gemeinsamen Kühlkreislauf, der entlang der elektrischen Maschine, des Getriebes, der Leistungselektronik und der Batterie des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der Kühlpumpe durch den Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben können. Diese Ausführungsform ermög licht eine Kühlung mit besonders wenig apparativem Aufwand.
Die genannten Komponenten des Antriebsstrangs können auch einzeln gekühlt wer den, wobei eine besonders hohe Wärmeabfuhr und damit eine besonders effektive Kühlung ermöglicht wird. Dabei kann eine erste Kühlpumpe ein Kühlmittel durch ei nen ersten Kühlkreislauf fördern, der entlang der elektrischen Maschine des Antriebs strangs geführt ist, sodass die elektrische Maschine Wärme an das von der ersten Kühlpumpe durch den ersten Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben kann. Eine zweite Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen zweiten Kühlkreislauf fördern, der entlang des Getriebes des Antriebsstrangs geführt ist, sodass das Getriebe Wärme an das von der zweiten Kühlpumpe durch den zweiten Kühlkreislauf geförderte Kühl mittel abgeben kann. Eine dritte Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen dritten Kühlkreislauf fördern, der entlang der Leistungselektronik des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die Leistungselektronik Wärme an das von der dritten Kühlpumpe durch den dritten Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben kann. Eine vierte Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen vierten Kühlkreislauf fördern, der entlang der Batterie des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die Batterie Wärme an das von der vierten Kühlpumpe durch den vierten Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben kann.
Weiterhin können jeweils zwei der genannten Komponenten des Antriebsstrangs ge meinsam gekühlt werden. Dadurch ergeben sich die folgenden sechs Kombinatio nen. So kann eine erste gemeinsame Kühlpumpe ein Kühlmittel durch einen ersten gemeinsamen Kühlkreislauf fördern, der entlang der elektrischen Maschine und des Getriebes des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der ersten gemeinsamen Kühlpumpe durch den ersten gemeinsa men Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben können. Eine zweite gemeinsame Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen zweiten gemeinsamen Kühlkreislauf för dern, der entlang der Leistungselektronik und der Batterie des Antriebsstrangs ge führt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der zweiten ge meinsamen Kühlpumpe durch den zweiten gemeinsamen Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben können. Eine dritte gemeinsame Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen dritten gemeinsamen Kühlkreislauf fördern, der entlang der elektrischen Maschine und der Leistungselektronik des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die ge nannten Komponenten Wärme an das von der dritten gemeinsamen Kühlpumpe durch den dritten gemeinsamen Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben können. Eine vierte gemeinsame Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen vierten gemein samen Kühlkreislauf fördern, der entlang des Getriebes und der Batterie des An triebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der vierten gemeinsamen Kühlpumpe durch den vierten gemeinsamen Kühlkreislauf ge förderte Kühlmittel abgeben können. Eine fünfte gemeinsame Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen fünften gemeinsamen Kühlkreislauf fördern, der entlang der elektrischen Maschine und der Batterie des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der fünften gemeinsamen Kühlpumpe durch den fünften gemeinsamen Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben kön nen. Eine sechste gemeinsame Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen sechs ten gemeinsamen Kühlkreislauf fördern, der entlang des Getriebes und der Leis tungselektronik des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der sechsten gemeinsamen Kühlpumpe durch den sechsten ge meinsamen Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben können. Ferner können jeweils drei der genannten Komponenten des Antriebsstrangs ge meinsam gekühlt werden. Dadurch ergeben sich die folgenden vier Kombinationen. So kann eine erste gemeinsame Kühlpumpe ein Kühlmittel durch einen ersten ge meinsamen Kühlkreislauf fördern, der entlang des Getriebes, der Leistungselektronik und der Batterie des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der ersten gemeinsamen Kühlpumpe durch den ersten gemeinsa men Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben können. Eine zweite gemeinsame Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen zweiten gemeinsamen Kühlkreislauf för dern, der entlang der elektrischen Maschine, der Leistungselektronik und der Batterie des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der zweiten gemeinsamen Kühlpumpe durch den zweiten gemeinsamen Kühl kreislauf geförderte Kühlmittel abgeben können. Eine dritte gemeinsame Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen dritten gemeinsamen Kühlkreislauf fördern, der ent lang der elektrischen Maschine, des Getriebes und der Batterie des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der dritten ge meinsamen Kühlpumpe durch den dritten gemeinsamen Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel abgeben können. Eine vierte gemeinsame Kühlpumpe kann ein Kühlmittel durch einen vierten gemeinsamen Kühlkreislauf fördern, der entlang der elektrischen Maschine, des Getriebes und der Leistungselektronik des Antriebsstrangs geführt ist, sodass die genannten Komponenten Wärme an das von der vierten gemeinsamen Kühlpumpe durch den vierten gemeinsamen Kühlkreislauf geförderte Kühlmittel ab geben können.
Weiterhin kann die wenigstens eine Kühlpumpe in einem Kühlaggregat für die Innen raumkühlung oder an einem On-board Chargerfür die Kühlung beim Laden an der Ladesäule angeordnet sein. In diesem Sinne ist die Kühlpumpe in einer Ausfüh rungsform dazu eingerichtet, ein Kühlmittel durch einen Kühlkreislauf zu fördern, wo bei der Kühlkreislauf einen Innenraum oder einen On-board Charger des Kraftfahr zeugs kühlt. Ferner kann die wenigstens eine Kühlpumpe auch in einem Getriebe, insbesondere in einem Automatikgetriebe des Kraftfahrzeugs angeordnet sein, wobei es sich bei der Kühlpumpe insbesondere um eine Flügelzellenpumpe handelt. Die Kühlpumpe, insbesondere die Flügelzellenpumpe, kann dazu eingerichtet sein, ein Kühlmittel durch einen Kühlkreislauf zu fördern, wobei der Kühlkreislauf ein Element des Getriebes kühlt.
Das Kraftfahrzeug kann neben der Kühlpumpe eine erste Komponente und eine zweite Komponente aufweisen. Die erste Komponente kann mit unterschiedlichen Werten eines ersten Betriebsparameters betrieben werden, und die zweite Kompo nente kann mit unterschiedlichen Werten eines zweiten Betriebsparameters betrie ben werden. Die erste Komponente mit den unterschiedlichen Werten des ersten Be triebsparameters und die zweite Komponente mit den unterschiedlichen Werten des zweiten Betriebsparameters können durch das Längsdynamikmodell abgebildet und berechnet bzw. simuliert werden.
Das Längsdynamikmodell kann weiterhin ein Verlustmodell des Kraftfahrzeugs um fassen, wobei das Verlustmodell einen Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs beschreibt. Das Verlustmodell kann beispielsweise eine Liste von effizienzrelevanten Komponen ten (z.B. ein höhenverstellbares Fahrzeug bzw. ein dazu eingerichtetes System) und Freiheitsgraden (z.B. die eingestellte Höhe des Fahrwerks) enthalten, die sich über verschiedenste Teile des Gesamtsystems Kraftfahrzeug erstreckt. Das Verlustmodell beschreibt somit einen Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs. Die Freiheitsgrade sind dabei die Betriebsparameter der Komponenten. Unter „Komponenten“ gemäß der vorliegenden Erfindung fallen beispielsweise Aktuatoren, welche der Lenkung und Dämpfung des Kraftfahrzeugs dienen. Weiterhin können insbesondere die Bremsan lage und der Antriebsstrang Komponenten gemäß der vorliegenden Erfindung bilden. Das Kraftfahrzeug kann über die erste Komponente und die zweite Komponente hin aus weitere Komponenten umfassen, deren Freiheitsgrade in der gleichen Weise ge plant und geregelt werden können, wie dies für die erste Komponente und für die zweite Komponente näher erläutert ist.
Die Kostenfunktion enthält den ersten Term (cpump), welcher die Leistung der Kühl pumpe repräsentiert. Die Kostenfunktion kann ferner einen zweiten Term („Cefficiency“) enthalten, welcher den (restlichen) Gesamtverlust bzw. Komponentenverlust des Kraftfahrzeugs repräsentiert. Der Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs hängt insbeson dere von einer Betriebswerte-Kombination ab, welche einen ersten Wert des ersten Betriebsparameters und einen zweiten Wert des zweiten Betriebsparameters bein haltet. Darüber hinaus kann die Kostenfunktion weitere Terme enthalten („ctime“, „Ccom- fort“), von denen einige vorteilhafte weiter unten näher beschrieben werden. Die Pro zessoreinheit ist dazu eingerichtet, durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ in Abhän gigkeit von dem Verlustmodell diejenige Betriebswerte-Kombination zu ermitteln, durch welche zumindest der zweite Term („Cefficiency“) der Kostenfunktion minimiert wird. Weiterhin kann durch diese ermittelte Betriebswerte-Kombination auch die ge samte Kostenfunktion minimiert werden (min (fcost = c umP + Ceffideny + ctime + Ccomfort)).
Der MPC-Solver kann in Abhängigkeit von dem Verlustmodell die Betriebswerte- Kombination derart ermitteln, dass die Kostenfunktion oder zumindest deren zweiter Term („Cefficiency“) minimiert wird. Auf diese Weise ermöglicht die vorliegende Erfin dung, eine optimale Betriebswerte-Kombination oder auch Aktuatorik-Kombination der zur Verfügung stehenden Freiheitsgrade auszuwählen und umzusetzen. Die Pro zessoreinheit kann die optimierte Betriebswerte-Kombination an das vorstehend be reits erwähnte Softwaremodul („Target Generator“) weitergeben. Mittels dieses Soft ware-Moduls kann die Prozessoreinheit die mathematisch-optimale Beplanung aller zur Verfügung stehenden Freiheitsgrade in tatsächlich verwertbare Komponentensig nale konvertieren.
Die Prozessoreinheit ist in einer weiteren Ausführungsform dazu eingerichtet, durch Ausführen eines Konvertierungs-Softwaremoduls einen ersten Aktuator der ersten Komponente derart anzusteuern, dass der erste Aktuator mit einem ersten Aktuator wert betrieben wird, wodurch die erste Komponente mit dem ersten Wert des ersten Betriebsparameters derjenigen Betriebswerte-Kombination betrieben wird, durch wel che zumindest der erste Term der Kostenfunktion minimiert wird. Weiterhin ist die Prozessoreinheit in dieser Ausführungsform dazu eingerichtet, durch Ausführen des Konvertierungs-Softwaremoduls einen zweiten Aktuator der zweiten Komponente derart anzusteuern, dass der zweite Aktuator mit einem zweiten Aktuatorwert betrie ben wird, wodurch die zweite Komponente mit dem zweiten Wert des zweiten Be triebsparameters derjenigen Betriebswerte-Kombination betrieben wird, durch welche zumindest der erste Term der Kostenfunktion minimiert wird. Diese Ausführungsform ermöglicht, dass die Aktuatoren derart gesteuert werden, dass die Komponenten so effizient wie möglich betrieben werden. Mit anderen Worten kann eine optimale Aktu- atorwerte-Kombination ermittelt und umgesetzt werden, sodass die Komponenten und damit auch das Kraftfahrzeug möglichst energieeffizient betrieben werden.
Wie bereits erwähnt ist die vorliegende Erfindung nicht auf die erste Komponente und auf die zweite Komponente beschränkt, denn in modernen Fahrzeugen werden verschiedenste effizienzrelevante Komponenten verbaut, wobei diese nicht zwingend nur im Antriebsstrang zu finden sind. All diese Komponenten mit ihren Freiheitsgra den können durch das Verlustmodell abgebildet werden. So kann in einer Ausfüh rungsform - insbesondere neben anderen effizienzrelevanten Komponenten - die erste Komponente ein System zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs sein, und die zweite Komponente kann eine Bremsanlage sein. Durch eine intelligente Regulie rung der Fahrthöhe und/oder durch eine intelligente Aktivierung der Bremse (was durch die Ermittlung der optimalen Betriebswerte-Kombination erfolgt) kann eine Re duktion der Gesamtverluste des Kraftfahrzeugs erreicht werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform enthält der zweite Term eine mit einem ers ten Gewichtungsfaktor gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmodell prädizierte elektrische Energie, welche innerhalb eines Prädiktionshorizonts von einer Batterie des Antriebsstrangs zum Antrieb der elektrischen Maschine bereitgestellt wird. Wei terhin kann die Kostenfunktion als dritten Term eine mit einem zweiten Gewichtungs faktor gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmodell prädizierte Fahrzeit enthal ten, welche das Kraftfahrzeug zum Zurücklegen der gesamten innerhalb des Prädikti onshorizonts prädizierten Wegstrecke benötigt. Die Prozessoreinheit kann dazu ein gerichtet sein, durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ in Abhängigkeit von dem ers ten Term, in Abhängigkeit von dem zweiten Term und in Abhängigkeit von dem drit ten Term eine Eingangsgröße für die elektrische Maschine zu ermitteln, sodass die Kostenfunktion minimiert wird.
Die Zustandsgrößen für die Driving Efficiency Fahrfunktion können somit beispiels weise die Fahrzeuggeschwindigkeit bzw. die kinetische Energie, die verbleibende Energie in der Batterie und die Fahrzeit sein. Die Optimierung von Energieverbrauch und Fahrtzeit kann beispielsweise auf Basis der Steigung der vorausliegenden Stre cke und Beschränkungen für Geschwindigkeit und Antriebskraft erfolgen, sowie auf Basis des aktuellen Systemzustands. Mittels der Zielfunktion bzw. mittels der Kosten funktion der Driving Efficiency Fahrstrategie kann zusätzlich zum Gesamtverlust oder Energieverbrauch auch die Fahrzeit minimiert werden. Dies führt dazu, dass je nach Wahl der Gewichtungsfaktoren eine geringe Geschwindigkeit nicht immer als optimal bewertet wird und so nicht mehr das Problem besteht, dass die resultierende Ge schwindigkeit immer am unteren Rand der erlaubten Geschwindigkeit liegt. Es wird ermöglicht, dass der Fahrereinfluss nicht länger relevant für den Energieverbrauch und die Fahrzeit des Kraftfahrzeugs ist, weil die elektrische Maschine durch die Pro zessoreinheit basierend auf der Eingangsgröße gesteuert werden kann, die durch Ausführen des MPC-Algorithmus ermittelt wird. Mittels der Eingangsgröße kann ins besondere ein optimaler Motorbetriebspunkt der elektrischen Maschine eingestellt werden. Dadurch kann eine direkte Regelung der optimalen Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs erfolgen.
Die Kostenfunktion kann insbesondere ausschließlich lineare und quadratische Terme aufweisen. Dadurch hat das Gesamtproblem die Form einer quadratischen Optimierung mit linearen Nebenbedingungen und es ergibt sich ein konvexes Prob lem, welches gut und schnell gelöst werden kann. Die Zielfunktion bzw. die Kosten funktion kann mit einer Gewichtung (Gewichtungsfaktoren) aufgestellt werden, wobei insbesondere eine Energieeffizienz, eine Fahrtzeit und ein Fahrkomfort berechnet und gewichtet werden. Eine energieoptimale Geschwindigkeitstrajektorie kann für ei nen vorausliegenden Horizont auf der Prozessoreinheit online berechnet werden, die insbesondere ein Bestandteil eines Zentral-Steuergeräts des Kraftfahrzeugs bilden kann. Durch Nutzung der MPC-Methode kann weiterhin eine zyklische Neuberech nung der Soll-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs auf Basis des aktuellen Fahrzu stands und der vorausliegenden Streckeninformationen erfolgen.
Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand der schemati schen Zeichnung näher erläutert, wobei gleiche oder ähnliche Elemente mit dem glei chen Bezugszeichen versehen sind. Hierbei zeigt Fig. 1 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs, das eine Kühlpumpe, eine erste effizienzrelevante Komponente und eine zweite effizienzrelevante Komponente umfasst,
Fig. 2 Freiheitsgrade der ersten effizienzrelevanten Komponente nach Fig. 1 ,
Fig. 3 Freiheitsgrade der zweiten effizienzrelevanten Komponente nach Fig. 1 ,
Fig. 4 Freiheitsgrade der Kühlpumpe nach Fig. 1 und
Fig. 5 ein Kennfeld einer elektrischen Maschine für das Fahrzeug nach Fig. 1,
Fig. 1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1 , z.B. ein Personenkraftfahrwagen. Das Kraftahrzeug 1 umfasst ein System 2 zur modelbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs 1 . Das System 2 umfasst in dem gezeigten Ausführungsbeispiel eine Prozessorein heit 3, eine Speichereinheit 4, eine Kommunikations-Schnittstelle 5 und eine Erfas sungseinheit 6, insbesondere zur Erfassung von das Kraftfahrzeug 1 betreffenden Zustandsdaten. Das Kraftfahrzeug 1 umfasst weiterhin einen Antriebsstrang 7, der beispielsweise eine elektrische Maschine 8, die als Motor und als Generator betrie ben werden kann, eine Batterie 9, ein Getriebe 10 und eine Leistungselektronik 34 umfassen kann. Die elektrische Maschine 8 kann im Motorbetrieb Räder des Kraft fahrzeugs 1 über das Getriebe 10 antreiben, das beispielsweise eine konstante Übersetzung aufweisen kann. Die dazu notwendige elektrische Energie kann die Bat terie 9 bereitstellen. Die Batterie 9 kann durch die elektrische Maschine 8 aufgeladen werden, wenn die elektrische Maschine 8 im Generatorbetrieb betrieben wird (Reku- peration). Die Batterie 9 kann optional auch an einer externen Ladestation aufgela den werden. Ebenfalls kann der Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs 1 optional einen Verbrennungskraftmotor 17 aufweisen, welcher alternativ oder zusätzlich zu der elektrischen Maschine 8 das Kraftfahrzeug 1 antreiben kann. Der Verbrennungskraft motor 17 kann auch dazu eingerichtet sein, die elektrische Maschine 8 antreiben, um die Batterie 9 aufzuladen. Das Kraftfahrzeug 1 umfasst weiterhin eine Kühlpumpe 28, die eine Kühlflüssigkeit durch einen Kühlkreislauf 29 fördert. In dem gezeigten Ausführungsbeispiel verläuft der Kühlkreislauf 29 durch die elektrische Maschine 8, die Batterie 9, das Getriebe 10 und durch die Leistungselektronik 34, sodass diese genannten Komponenten 8, 9,
10, 34 des Antriebsstrangs 7 Wärme an die Kühlflüssigkeit abgeben können, die durch die Kühlpumpe 28 durch den Kühlkreislauf 29 gefördert wird. Die Kühlflüssig keit kann anschließend beispielsweise in einem Wärmetauscher 35 rückgekühlt wer den.
Neben dieser Kühlpumpe 28 kann das Kraftfahrzeug 1 noch weitere Kühlpumpen (nicht dargestellt, z.B. eine Flügelzellenpumpe in einem Automatikgetriebe des Kraft fahrzeugs, eine Kühlpumpe in einem Kühlaggregat für die Innenraumkühlung des Kraftfahrzeugs 1 oder eine Kühlpumpe an einem On-board Chargerfür die Kühlung beim Laden der Batterie 9 an einer Ladesäule) umfassen, die auf ähnliche Weise be- plant und geregelt werden können, wie dies im Folgenden näher erläutert wird. Das Kraftfahrzeug 1 umfasst ferner mehrere Komponenten, welche für die Effizienz des Betriebs des Kraftfahrzeugs 1 relevant sind („effizienzrelevante Komponenten“), ins besondere wenn das Kraftfahrzeug 1 in einem autonomen Fahrmodus betrieben wird. Diese Komponenten sind nicht ausschließlich in dem Antriebsstrang 7 des Kraftfahrzeugs 1 angeordnet. In Fig. 1 sind rein beispielhaft eine erste Komponente 18 und eine zweite Komponente 19 dargestellt, obwohl das Kraftfahrzeug 1 noch eine Reihe weiterer effizienzrelevanter Komponenten umfasst. In dem Ausführungs beispiel nach Fig. 1 sind eine erste Komponente in Form eines Systems 18 zur Ni veauregelung des Kraftfahrzeugs 1 und eine zweite Komponente in Form einer Bremsanlage 19 des Kraftfahrzeugs 1 dargestellt. Auch beispielsweise die elektri sche Maschine 8, die Batterie 9, das Getriebe 10, der Verbrennungskraftmotor 17 und die Kühlpumpe 28 können als effizienzrelevante Komponenten des Kraftfahr zeugs 1 aufgefasst werden.
Fig. 2 zeigt, dass das System 18 zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs 1 mit unter schiedlichen Werten eines ersten Betriebsparameters 20 (erster Freiheitsgrad) be trieben werden kann. Beispielsweise kann der erste Betriebsparameter 20 die einge stellte Höhe eines Fahrwerks 21 des Kraftfahrzeugs 1 sein. Rein beispielhaft kann die eingestellte Höhe des Fahrwerks 21 des Kraftfahrzeugs 1 einen ersten Werte hi, einen zweiten Werte h2 und einen dritten Wert h3 annehmen. Die unterschiedlichen Höhen hi, h2 und h3 des Fahrwerks 21 können zu einer unterschiedlich hohen Luftwi derstandskraft des Kraftfahrzeugs 1 führen. Dies kann durch das weiter unten be schriebene Längsmodell 14 des Antriebsstrangs 7 des Kraftfahrzeugs 1 abgebildet werden.
Das System 18 zur Niveau reg elung des Kraftfahrzeugs 1 kann als ein Aktuator des Kraftfahrzeugs 1 aufgefasst werden. Weiterhin kann das System 18 zur Niveaurege lung des Kraftfahrzeugs 1 selbst wenigstens einen Aktuator 22 aufweisen (z.B. einen Hydraulikzylinder oder einen Pneumatikzylinder oder einen hydropneumatischen Stoßdämpfer), welcher das System 18 zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs 1 be tätigt. Der erste Aktuator 22 kann mit unterschiedlichen Aktuatorwerten 23 betrieben werden, sodass sich für das System 18 zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs 1 die unterschiedlichen Werte hi, h2 und h3 ergeben. Beispielsweise ergibt sich bei einem ersten Aktuatorwert xi (z.B. ein erster Druckwert für einen Hydraulikzylinder) die erste Höhe hi des Fahrwerks 21, bei einem zweiten Aktuatorwert X2 die zweite Höhe h2 des Fahrwerks 21 und bei einem dritten Aktuatorwert X3 die dritte Höhe h3 des Fahrwerks 21 .
Fig. 3 zeigt, dass die Bremsanlage 19 mit unterschiedlichen Werten eines zweiten Betriebsparameters 24 (zweiter Freiheitsgrad) betrieben werden kann. Beispiels weise kann der zweite Betriebsparameter 20 die Bremskraft der Bremsanlage 19 sein. Rein beispielhaft kann die Bremskraft einen ersten Wert yi, einen zweiten Wert y2 und einen dritten Wert y3 annehmen. Die unterschiedlich hohen Bremskräfte yi, y2 und y3 der Bremsanlage 19 können zu einer unterschiedlich hohen Traktionskraft führen, die durch die Bremsanlage auf die Räder des Kraftfahrzeugs 1 ausgeübt wird. Dies kann durch das weiter unten beschriebene Längsmodell 14 des Antriebs strangs 7 des Kraftfahrzeugs 1 abgebildet werden.
Die Bremsanlage 19 kann als ein Aktuator des Kraftfahrzeugs 1 aufgefasst werden. Weiterhin kann die Bremsanlage 19 selbst einen Aktuator 25 aufweisen (z.B. einen Hydraulikzylinder) aufweisen, welcher die Bremsanlage 19 betätigt. Der zweite Aktu ator 25 kann mit unterschiedlichen Aktuatorwerten 26 betrieben werden, sodass sich für die Bremsanlage 19 die unterschiedlichen Werte yi, y2 und y3 ergeben. Beispiels weise ergibt sich bei einem ersten Aktuatorwert zi die erste Bremskraft yi, bei einem zweiten Aktuatorwert Z2 die zweite Bremskraft y2 und bei einem dritten Aktuatorwert Z3 die dritte Bremskraft y3.
Fig. 4 zeigt, dass die Kühlpumpe 28 mit unterschiedlichen Pumpenbetriebswerten ei nes dritten Betriebsparameters 30 (dritter Freiheitsgrad) betrieben werden kann. Bei spielsweise kann der dritte Betriebsparameter 30 das Fördervolumen Q (= der Volu menstrom Kühlmittel, der durch die Kühlpumpe 28 gefördert werden kann). Rein bei spielhaft kann das Fördervolumen einen ersten Wert Qi, einen zweiten Wert Q2 und einen dritten Wert Q3 annehmen. Die unterschiedlich hohen Fördervolumina Qi, Q2 und Q3 der Kühlpumpe 28 führen zu einer unterschiedlich hohen Leistung PpUmpe der Kühlpumpe 28. Dies kann durch das weiter unten beschriebene Längsmodell 14 des Antriebsstrangs 7 des Kraftfahrzeugs 1 abgebildet werden.
Weiterhin kann die Kühlpumpe 28 einen Aktuator 31 aufweisen (z.B. einen Motor), welcher die Kühlpumpe 28 betätigt bzw. antreibt. Der zweite Aktuator 31 kann mit un terschiedlichen Aktuatorwerten 32 betrieben werden (z.B. mit unterschiedlichen Drehzahlen m, P2, P3 zum Antrieb der Kühlpumpe 28), sodass sich für die Kühl pumpe 28 die unterschiedlichen Pumpenbetriebswerte Qi, Q2 und Q3 ergeben. Bei spielsweise ergibt sich bei einer ersten Drehzahl m (erster Aktuatorwert m) das erste Fördervolumen Qi, bei einer zweiten Drehzahl Z2 das zweite Fördervolumen Q2 und bei einer dritten Drehzahl Z3 das dritte Fördervolumen Q3.
Auf der Speichereinheit 4 kann ein Computerprogrammprodukt 11 gespeichert sein. Das Computerprogrammprodukt 11 kann auf der Prozessoreinheit 3 ausgeführt wer den, wozu die Prozessoreinheit 3 und die Speichereinheit 4 mittels der Kommunikati ons-Schnittstelle 5 miteinander kommunikativ verbunden sind. Wenn das Computer programmprodukt 11 auf der Prozessoreinheit 3 ausgeführt wird, leitet es die Prozes soreinheit 3 an, die im Zusammenhang mit der Zeichnung beschriebenen Funktionen zu erfüllen bzw. Verfahrensschritte auszuführen. Das Computerprogrammprodukt 11 enthält einen MPC-Algorithmus 13. Der MPC-Al gorithmus 13 wiederum enthält ein Längsdynamikmodell 14 des Antriebsstrangs 7 des Kraftfahrzeugs 1 . Weiterhin enthält der MPC-Algorithmus 13 eine zu minimie rende Kostenfunktion 15. Ein erster Term Cpump beschreibt die Leistung der Kühl pumpe 28. Der erste Term Cpump repräsentiert die parametrierbaren Kosten hinsicht lich der Leistung der Kühlpumpe 28. Ein zweiter Term Cefficiency der Kostenfunktion 15 repräsentiert den Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 , der in dem gezeigten Ausfüh rungsbeispiel von der Effizienz der ersten Komponente 18 und der zweiten Kompo nente 19 abhängt. So kann die zu minimierende Kostenfunktion 15 mathematisch wie folgt ausgedrückt werden:
GTΊΪP (Cpump + Cefficieny + Ctime + Ccomfort)
Hierbei sind:
Cpump die parametrierbaren Kosten hinsichtlich der Leistung der Kühlpumpe,
Cefficiency die parametrierbaren Kosten hinsichtlich der Effizienz, ctime die parametrierbaren Kosten hinsichtlich der Reisezeit und
Ccomfort die parametrierbaren Kosten hinsichtlich des Komforts.
Die Erfassungseinheit 6 kann aktuelle Zustandsgrößen des Kraftfahrzeugs 1 mes sen, entsprechende Daten aufnehmen und dem MPC-Algorithmus 13 zuführen. Wei terhin können Streckendaten aus einer elektronischen Karte für einen Vorausschau horizont bzw. Prädiktionshorizont (z.B. 400 m) vor dem Kraftfahrzeug 1 insbesondere zyklisch upgedated bzw. aktualisiert werden. Die Streckendaten können beispiels weise Steigungsinformationen, Kurveninformationen, und Informationen über Ge schwindigkeitslimits beinhalten. Des Weiteren kann eine Kurvenkrümmung über eine maximal zulässige Querbeschleunigung in ein Geschwindigkeitslimit für das Kraft fahrzeug 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 kann die Erfassungseinheit zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 beispielsweise einen Radar-Sensor, ein Kamerasystem und/oder einen Lidar-Sensor umfassen. Die Prozessoreinheit 3 kann auf Informationen der ge nannten Elemente beispielsweise über die Kommunikations-Schnittstelle 5 zugreifen. Diese Informationen können in das Längsmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1 einfließen, insbesondere als Beschränkungen oder Nebenbedingungen.
Die Prozessoreinheit 3 führt den MPC-Algorithmus 13 aus und ermittelt dabei basie rend auf dem Längsmodell 14 insbesondere unter Berücksichtigung einer Routento pologie, des Verkehrs, sowie weiterer Umweltinformationen (wie im vorherigen Ab satz beschrieben) eine optimale Geschwind igkeitstrajektorie. Diese Geschwindig- keitstrajektorie kann nun zusammen mit dem neuen Freiheitsgrad beplant werden.
Die Strategie plant in diesem Sinne nicht mehr nur eine Geschwindigkeitstrajektorie, sondern auch die Einstellung der Leistung der Kühlpumpe 28 entlang dieser Ge schwindigkeitstrajektorie. Dies wird erreicht, indem die Prozessoreinheit 3 den MPC- Algorithmus 13 ausführt und dabei eine zu der optimalen Geschwindigkeitstrajektorie passende Pumpenbetriebswerttrajektorie ermittelt.
Somit wird jedem Wegpunkt innerhalb des Prädiktionshorizonts simultan ein optimier ter Geschwindigkeitswert des Kraftfahrzeugs 1 und ein optimierter Pumpenbetriebs wert der der Pumpe 28 zugeordnet. In dem vereinfachten Beispiel nach Fig. 4 kann die Prozessoreinheit 3 für jeden Wegpunkt innerhalb des Prädiktionshorizonts mögli che Geschwindigkeitswerte mit den möglichen drei Fördervolumina Qi, Q2, Q3 der Kühlpumpe 28 kombinieren, und diejenige Kombination auswählen, durch welche der erste Term cpUmp der Kostenfunktion 15 und die Kostenfunktion 15 als Ganzes mini miert wird. Auf diese Weise wird eine integrierte Optimierung verschiedener Frei heitsgrade vorgenommen, was insbesondere zu einem gesamtheitlich effizienteren Fahrverhalten führt. Es ist hierbei zu beachten, dass die Optimierung der einzelnen Freiheitsgrade, z.B. Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 1 und Fördervolumen der Kühlpumpe 28, simultan vorgenommen wird.
Die Prozessoreinheit 3 kann entsprechende Wertepaare (Wert 1 : optimierte Ge schwindigkeit des Fahrzeugs 1 ; Wert 2.1 : optimiertes Fördervolumen der Kühlpumpe 28; Alternativ Wert 2.2: optimierte Drehzahl des Motors 30 der Kühlpumpe 28) an ei nen Target Generator 33 ausgeben, der als Softwaremodul in den MPC-Algorithmus 13 integriert sein kann. Alternativ kann der Target Generator 33 beispielsweise auch als Softwaremodul in einem Fahrerassistenzsystem 16 enthalten sein, wie dies in Fig. 1 gezeigt ist. Basierend auf diesem Wertepaar kann - insbesondere mittels des Target Generators 33 - die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 1 auf den Wert 1 und das Fördervolumen der Kühlpumpe 28 auf den Wert 2.1 eingeregelt werden. Weiterhin kann die Prozessoreinheit 3 auch den dritten Aktuator 30 auf den Wert 2.2 regeln, sodass sich für die Kühlpumpe 28 der Wert 2.1 einstellt.
Das Längsdynamikmodell 14 umfasst in dem gezeigten Ausführungsbeispiel ein Ver lustmodell 27 des Kraftfahrzeugs 1. Das Verlustmodell 27 beschreibt das Betriebs verhalten der effizienzrelevanten Komponenten 18, 19 hinsichtlich ihrer Effizienz bzw. hinsichtlich ihres Verlusts. Daraus ergibt sich der Gesamtverlust des Kraftfahr zeugs 1 . Die Prozessoreinheit 3 führt den MPC-Algorithmus 13 aus und prädiziert da bei ein Verhalten des Kraftfahrzeugs 1 basierend auf dem Längsdynamikmodell 14, wobei die Kostenfunktion 15 minimiert wird.
Der Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 hängt von einer Betriebswerte-Kombination ab. Die Betriebswerte-Kombination beinhaltet einen ersten Wert des ersten Betriebs parameters und einen zweiten Wert des zweiten Betriebsparameters. In dem gezeig ten vereinfachten Ausführungsbeispiel gibt es sechs mögliche Betriebswerte-Kombi- nationen. Eine erste Betriebswerte-Kombination beinhaltet die erste Höhe hi des Fahrwerks 21 und die erste Bremskraft yi der Bremsanlage 19. Bei der ersten Be triebswerte-Kombination ergibt sich ein erster Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1. Eine zweite Betriebswerte-Kombination beinhaltet die erste Höhe hi des Fahrwerks 21 und die zweite Bremskraft y2 der Bremsanlage 19. Bei der zweiten Betriebswerte- Kombination ergibt sich ein zweiter Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Eine dritte Betriebswerte-Kombination beinhaltet die erste Höhe hi des Fahrwerks 21 und die dritte Bremskraft y3 der Bremsanlage 19. Bei der dritten Betriebswerte-Kombination ergibt sich ein dritter Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Eine vierte Betriebswerte- Kombination beinhaltet die zweite Höhe h2 des Fahrwerks 21 und die erste Brems kraft yi der Bremsanlage 19. Bei der vierten Betriebswerte-Kombination ergibt sich ein vierter Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Eine fünfte Betriebswerte-Kombina tion beinhaltet die zweite Höhe h2 des Fahrwerks 21 und die dritte Bremskraft y3 der Bremsanlage 19. Bei der fünften Betriebswerte-Kombination ergibt sich ein fünfter Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1. Eine sechste Betriebswerte-Kombination bein haltet die dritte Höhe h3 des Fahrwerks 21 und die dritte Bremskraft y3 der Bremsan lage 19. Bei der sechsten Betriebswerte-Kombination ergibt sich ein sechster Ge samtverlust des Kraftfahrzeugs 1 .
Die Prozessoreinheit 3 kann durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ 13 in Abhängig keit von dem Verlustmodell 14 die genannten sechs Betriebswerte-Kombination er mitteln. Dabei kann die Prozessoreinheit 3 die Gesamtverluste, die sich bei den sechs verschiedenen Betriebswerte-Kombinationen ergeben, miteinander verglei chen. Dabei kann die Prozessoreinheit 3 beispielsweise feststellen, dass die dritte Betriebswerte-Kombination (hi; y3) zu dem geringsten Gesamtverlust des Kraftfahr zeugs 1 führt. Die Prozessoreinheit 3 kann die dritte Betriebswerte-Kombination aus wählen und die entsprechenden Werte ausgeben, z.B. an den Target Generator 33. Basierend auf der ermittelten Betriebswerte-Kombination (hi; y3) kann - insbeson dere mittels des Target Generators 33 - die erste Komponente 18 auf den ersten Wert hi des ersten Betriebsparameters 20 eingeregelt werden und die zweite Kom ponente 19 kann auf den dritten Wert yi des zweiten Betriebsparameters 24 eingere gelt werden. Weiterhin kann die Prozessoreinheit 3 auch den ersten Aktuator 22 auf den ersten Aktuatorwert xi regeln, sodass sich für die erste Komponente 18 der erste Wert hi des ersten Betriebsparameters 20 einstellt. Auf ähnliche Weise kann die Pro zessoreinheit 3 den zweiten Aktuator 25 auf den dritten Aktuatorwert Z3 regeln, so dass sich für die zweite Komponente 19 der dritte y3 Wert des zweiten Betriebspara meters 24 einstellt.
Als Output der Optimierung durch den MPC-Algorithmus 13 können sich weiterhin eine optimale Drehzahl und ein optimales Drehmoment der elektrischen Maschine 8 für berechnete Punkte im Vorausschauhorizont ergeben. Die Prozessoreinheit 3 kann dazu eine Eingangsgröße für die elektrische Maschine 8 ermitteln, sodass sich die optimale Drehzahl und das optimale Drehmoment einstellen. Die Prozessorein heit 3 kann die elektrische Maschine 8 basierend auf der ermittelten Eingangsgröße steuern. Weiterhin kann dies jedoch auch durch das Fahrerassistenzsystem 16 erfol gen, insbesondere mittels dessen Target Generators 33. Das Längsdynamikmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1 kann mathematisch wie folgt aus gedrückt werden:
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Hierbei sind: v die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs;
Ftrac Traktionskraft, die durch den Motor oder die Bremsen auf die Räder des Kraftfahrzeugs ausgeübt wird, z.B. beeinflusst durch die weiter oben be schriebenen unterschiedlich hohen Bremskräfte yi, y2 und y3 der Brems anlage 19;
Fr die Rollwiderstandskraft, welche ein Effekt der Verformung der Reifen beim Rollen ist und von der Belastung der Räder (der Normalkraft zwi schen Rad und Straße) und damit vom Neigungswinkel der Straße ab hängt;
Fgr die Steigungswiderstandskraft, welche eine Längskomponente der
Schwerkraft beschreibt, die auf das Kraftfahrzeug im Bergauf- oder Berg abfahrbetrieb wirkt, abhängig von der Neigung der Fahrbahn;
Fd die Luftwiderstandskraft des Kraftfahrzeugs, z.B. beeinflusst durch die wei ter oben beschriebenen unterschiedlichen Höhen hi, h2 und h3 des Fahr werks 21 ;
Ppump die Leistung der Kühlpumpe, z.B. beeinflusst durch die weiter oben be schriebenen unterschiedlich hohen Fördervolumina Qi, Q2 und Q3 der Kühlpumpe 28, und meq die äquivalente Masse des Kraftfahrzeugs; die äquivalente Masse beinhal tet insbesondere die Trägheit der Drehteile des Antriebsstrangs, welche der Beschleunigung des Kraftfahrzeugs ausgesetzt sind (Motor, Getriebe antriebswellen, Räder). Durch Umwandlung von Zeitabhängigkeit in Wegabhängigkeit
Figure imgf000028_0001
und Koordinatentransformation zur Eliminierung des quadratischen Geschwindig- keits-Terms im Luftwiderstand mit ekin = - * meq * v(t)2 folgt
Figure imgf000028_0002
Damit das Problem durch den MPC-Algorithmus 13 schnell und einfach lösbar ist, kann die Dynamikgleichung des Längsdynamikmodells 14 linearisiert werden, indem die Geschwindigkeit durch Koordinatentransformation durch kinetische Energie dekin ausgedrückt wird. Dadurch wird der quadratische Term zur Berechnung des Luftwi derstands Fd durch einen linearen Term ersetzt und gleichzeitig ist das Längsdyna mikmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1 nicht mehr wie üblich in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben, sondern in Abhängigkeit von dem Weg. Dies passt insofern gut zum Optimierungsproblem, da die Vorausschauinformationen des elektrischen Horizonts wegbasiert vorliegen.
Neben der kinetischen Energie gibt es zwei weitere Zustandsgrößen, welche im Sinne eines einfachen Optimierungsproblems ebenfalls linear und wegabhängig be schrieben werden können. Zum einen ist der elektrische Energieverbrauch des An triebsstrangs 7 üblicherweise in Form eines Kennfeldes in Abhängigkeit von Drehmo ment und Motordrehzahl beschrieben. In dem gezeigten Ausführungsbeispiel weist das Kraftfahrzeug 1 eine feste Übersetzung zwischen der elektrischen Maschine 8 und der Straße auf, auf welcher sich das Kraftfahrzeug 1 bewegt. Dadurch lässt sich die Drehzahl der elektrischen Maschine 8 direkt in eine Geschwindigkeit des Kraft fahrzeugs 1 oder eben in eine kinetische Energie des Kraftfahrzeugs 1 umrechnen. Weiterhin lässt sich die elektrische Leistung der elektrischen Maschine 8 durch Tei len durch die entsprechende Geschwindigkeit in Energieverbrauch pro Meter um rechnen. Dadurch erhält das Kennfeld der elektrischen Maschine 8 die Form wie in Fig. 5 zu sehen. Um dieses Kennfeld für die Optimierung verwenden zu können, wird es linear approximiert: Euer gyperMeter > a* * ekin + bt * Ftrac für alle i.
Im Detail kann die zu minimierende Kostenfunktion 15 mathematisch wie folgt ausge drückt werden:
Figure imgf000029_0001
Cpump die parametrierbaren Kosten hinsichtlich der Leistung der Kühlpumpe,
Cefficiency die parametrierbaren Effizienzkosten der effizienzrelevanten Kompo nenten, z.B. der oben beschriebenen Komponenten 19, 20,
WBat Gewichtungsfaktor für den Energieverbrauch der Batterie
Eßat Energieverbrauch der Batterie s Wegstrecke
SE-1 Wegstrecke einen Zeitschritt vor Ende des Prädiktionshorizonts
FA Antriebskraft, welche durch die elektrische Maschine bereitgestellt wird, durch ein Getriebe konstant übersetzt wird und an einem Rad des Kraft fahrzeugs anliegt
Wlem Gewichtungsfaktor für Drehmomentgradienten
WlemStart Gewichtungsfaktor für Momentensprünge
T Zeit, welche das Fahrzeug benötigt, um die gesamte innerhalb des Prä diktionshorizonts prädizierte Wegstrecke zurückzulegen
WTime Gewichtungsfaktor für die Zeit T
SE Wegstrecke zum Ende des Horizonts
Wsiack Gewichtungsfaktor für die Slack-Variable Vars lack Slack-Variable
Die Kostenfunktion 15 besitzt ausschließlich lineare und quadratische Terme. Dadurch hat das Gesamtproblem die Form einer quadratischen Optimierung mit line aren Nebenbedingungen und es ergibt sich ein konvexes Problem, welches gut und schnell gelöst werden kann. Die Kostenfunktion 15 enthält neben den weiter oben beschriebenen parametrierba- ren Kosten cpump der Kühlpumpe 28 und Effizienz-Kosten der Komponenten 19, 20 als weiteren Term eine mit einem ersten Gewichtungsfaktor WBat gewichtete und ge mäß dem Längsdynamikmodell prädizierte elektrische Energie Eßat, welche innerhalb eines Prädiktionshorizonts von der Batterie 9 des Antriebsstrangs 7 zum Antrieb der elektrischen Maschine 8 bereitgestellt wird. Die Batterie 9 und die elektrische Ma schine 8 können - wie das weiter oben beschriebenen System 18 zur Niveaurege lung und die weiter oben beschriebene Bremsanlage 19 - als effizienzrelevante Komponenten des Kraftfahrzeugs 1 aufgefasst werden. Entsprechend kann die mit dem ersten Gewichtungsfaktor WBat gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmo dell prädizierte elektrische Energie Eßat ebenfalls in den Term Cefficiency einfließen.
Die Kostenfunktion 15 enthält als weiteren Term eine mit einem zweiten Gewich tungsfaktor Wnme gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmodell 14 prädizierte Fahrzeit T, welche das Kraftfahrzeug 1 benötigt, um die prädizierte Wegstrecke zu rückzulegen. Dies führt dazu, dass je nach Wahl der Gewichtungsfaktoren eine ge ringe Geschwindigkeit nicht immer als optimal bewertet wird und so nicht mehr das Problem besteht, dass die resultierende Geschwindigkeit immer am unteren Rand der erlaubten Geschwindigkeit liegt. Der Energieverbrauch und die Fahrzeit können jeweils am Ende des Horizonts ausgewertet und gewichtet werden. Diese Terme sind dann also nur für den letzten Punkt des Horizonts aktiv.
Zu hohe Drehmomentgradienten innerhalb des Horizonts sind unvorteilhaft. Daher werden Drehmomentgradienten bereits in der Kostenfunktion 15 bestraft, nämlich durch den Term wTem D'e quadratische Abweichung der An
Figure imgf000030_0001
triebskraft je Meter wird mit einem Gewichtungsfaktor WTem gewichtet und in der Kos tenfunktion minimiert. Alternativ zu der Antriebskraft FA je Meter kann auch das durch die elektrische Maschine 8 bereitgestellte Drehmoment MEM genutzt und mit dem Ge wichtungsfaktor WTem gewichtet werden, sodass sich der alternative Term wTem ergibt. Durch die konstante Übersetzung des Getriebes 10
Figure imgf000030_0002
sind die Antriebskraft und das Drehmoment direkt proportional zueinander. Um ein komfortables Fahren sicher zu stellen, wird in der Kostenfunktion 15 ein wei terer Term zur Bestrafung von Momentensprüngen eingeführt, nämlich wTemStart
{FA(S I) - FA(S0 )) . Alternativ zu der Antriebskraft FA kann auch hier das durch die elektrische Maschine 8 bereitgestellte Drehmoment MEM genutzt werden, sodass sich der alternative Term wTemStart
Figure imgf000031_0001
MEM(S0 )) ergibt. Für den ersten Punkt im Prädiktionshorizont wird die Abweichung zum zuletzt gestellten Moment negativ bewertet und mit einem Gewichtungsfaktor WTemStart gewichtet, um sicher zu stellen, dass es einen nahtlosen und ruckfreien Übergang beim Umschalten zwischen alter und neuer Trajektorie gibt.
Geschwindigkeitslimits sind für die Optimierung harte Grenzen, die nicht überschrit ten werden dürfen. Eine leichte Überschreitung der Geschwindigkeitsgrenzen ist in der Realität immer zulässig und vor allem bei Übergängen von einer Geschwindig keitszone in eine zweite Zone eher der Normalfall. In dynamischen Umgebungen, wo sich von einem Rechenzyklus zum nächsten Rechenzyklus Geschwindigkeitslimits verschieben, kann es passieren, dass bei ganz harten Grenzen keine gültige Lösung für einen Geschwindigkeitsverlauf mehr gefunden werden kann. Um die Stabilität des Rechenalgorithmus zu erhöhen, wird eine weiche Beschränkung („soft constraint“) in die Kostenfunktion 15 eingeführt. Dabei wird eine mit einem Gewichtungsfaktor Wsiack gewichtete Slack-Variable Varsiack in einem vorgegebenen schmalen Bereich aktiv, bevor das harte Geschwindigkeitslimit erreicht wird. Lösungen, die sehr nah an diesem Geschwindigkeitslimit liegen, werden schlechter bewertet, also Lösungen de ren Geschwindigkeitstrajektorie einen gewissen Abstand zur harten Grenze einhal- ten.
Bezuqszeichen hi erster Wert erster Betriebsparameter h2 zweiter Wert erster Betriebsparameter h3 dritter Wert erster Betriebsparameter m erster Aktuatorwert des dritten Aktuators
P2 zweiter Aktuatorwert des dritten Aktuators n3 dritter Aktuatorwert des dritten Aktuators
Qi erster Pumpenbetriebswert
Q2 zweiter Pumpenbetriebswert
Q3 dritter Pumpenbetriebswert xi erster Aktuatorwert des ersten Aktuators
X2 erster Aktuatorwert des ersten Aktuators
X3 erster Aktuatorwert des ersten Aktuators yi erster Wert zweiter Betriebsparameter y2 zweiter Wert zweiter Betriebsparameter y3 dritter Wert zweiter Betriebsparameter zi erster Aktuatorwert des zweiten Aktuators
Z2 erster Aktuatorwert des zweiten Aktuators
Z3 erster Aktuatorwert des zweiten Aktuators
1 Fahrzeug
2 System
3 Prozessoreinheit
4 Speichereinheit
5 Kommunikations-Schnittstelle
6 Erfassungseinheit
7 Antriebsstrang
8 elektrische Maschine
9 Batterie
10 Getriebe
11 Computerprogrammprodukt
12 GNSS-Sensor MPC-Algorithmus
Längsdynamikmodell
Kostenfunktion
Fahrerassistenzsystem
Verbrennungskraftmotor
System zur Niveauregelung
Bremsanlage erster Betriebsparameter
Fahrwerk erster Aktuator
Aktuatorwerte des ersten Aktuators zweiter Betriebsparameter zweiter Aktuator
Aktuatorwerte des zweiten Aktuators
Verlustmodell
Kühlpumpe
Kühlkreislauf dritter Betriebsparameter dritter Aktuator
Aktuatorwerte des dritten Aktuators Target-Generator Leistungselektronik Wärmetauscher

Claims

Patentansprüche
1. Prozessoreinheit (3) zur modelbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahr zeugs (1), wobei das Kraftfahrzeug (1) eine Kühlpumpe (28) umfasst, die mit unter schiedlichen Pumpenbetriebswerten (Qi, Q2, Q3) wenigstens eines Betriebsparame ters (30) betrieben werden kann,
- wobei die Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet ist, einen MPC-Algorithmus (13) zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs (1) auszuführen, wo bei der MPC-Algorithmus (13) ein Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) und eine zu minimierende Kostenfunktion (15) enthält, wobei die Kostenfunktion (15) mehrere Terme enthält, von denen ein erster Term eine Leistung der Kühlpumpe (28) repräsentiert, und
- wobei die Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet ist, durch Ausführen des MPC-Al gorithmus (13)
- in Abhängigkeit von dem Längsdynamikmodell (14) eine innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegende Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs (1) zu ermitteln und simultan
- eine innerhalb des Prädiktionshorizonts liegende Pumpenbetriebswert- trajektorie zu ermitteln, sodass der erste Term der Kostenfunktion (15) mini miert wird.
2. Prozessoreinheit (3) nach Anspruch 1, wobei die Kühlpumpe (28) in einem An triebsstrang (7) des Kraftfahrzeugs (1) angeordnet und dazu eingerichtet ist, ein Kühlmittel durch einen Kühlkreislauf (29) zu fördern, wobei der Kühlkreislauf (29) we nigstens eine der folgenden Komponenten des Antriebsstrangs (7) kühlt, nämlich
- eine elektrische Maschine (8)
- ein Getriebe (10),
- eine Leistungselektronik (34),
- eine Batterie (9).
3. Prozessoreinheit (3) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Kühlpumpe dazu einge richtet ist, ein Kühlmittel durch einen Kühlkreislauf zu fördern, wobei der Kühlkreislauf einen Innenraum des Kraftfahrzeugs (1) kühlt.
4. Prozessoreinheit (3) nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Kühl pumpe dazu eingerichtet ist, ein Kühlmittel durch einen Kühlkreislauf zu fördern, wo bei der Kühlkreislauf einen On-board Charger des Kraftfahrzeugs (1) kühlt.
5. Prozessoreinheit (3) nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Kühl pumpe eine Flügelzellenpumpe in einem Getriebe des Kraftfahrzeugs (1 ) und dazu eingerichtet ist, ein Kühlmittel durch einen Kühlkreislauf zu fördern, wobei der Kühl kreislauf Elemente des Getriebes kühlt.
6. Prozessoreinheit (3) nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei
- das Kraftfahrzeug (1 ) neben der Kühlpumpe (28) eine erste Komponente (18) auf weist, die mit unterschiedlichen Werten (hi, h2, h3) eines ersten Betriebsparameters (20) betrieben werden kann,
- das Kraftfahrzeug (1 ) neben der Kühlpumpe (28) eine zweite Komponente (19) auf weist, die mit unterschiedlichen Werten (yi, y2, y3) eines zweiten Betriebsparameters (24) betrieben werden kann,
- das Längsdynamikmodell (14) ein Verlustmodell (27) des Kraftfahrzeugs (1) um fasst,
- das Verlustmodell (27) einen Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs (1) beschreibt,
- die Kostenfunktion (15) einen zweiten Term enthält, welcher den Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs (1) repräsentiert,
- der Gesamtverlust von einer Betriebswerte-Kombination abhängt, welche einen ers ten Wert (hi; h2; h3) des ersten Betriebsparameters (20) und einen zweiten Wert (yi; y2; y3) des zweiten Betriebsparameters (24) beinhaltet, und
- die Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet ist, durch Ausführen des MPC-Algorith- mus‘ (13) in Abhängigkeit von dem Verlustmodell (14) diejenige Betriebswerte-Kom bination zu ermitteln, durch welche der zweite Term der Kostenfunktion (15) mini miert wird.
7. Prozessoreinheit (3) nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei - der zweite Term eine mit einem ersten Gewichtungsfaktor gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmodell (14) prädizierte elektrische Energie enthält, welche inner halb eines Prädiktionshorizonts von einer Batterie (9) des Antriebsstrangs (7) zum Antrieb der elektrischen Maschine (8) bereitgestellt wird,
- die Kostenfunktion (15) als dritten Term eine mit einem zweiten Gewichtungsfaktor gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmodell (14) prädizierte Fahrzeit enthält, welche das Kraftfahrzeug (1) zum Zurücklegen der gesamten innerhalb des Prädikti onshorizonts prädizierten Wegstrecke benötigt, und
- die Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet ist, durch Ausführen des MPC-Algorith- mus‘ (13) in Abhängigkeit von dem zweiten Term und in Abhängigkeit von dem drit ten Term eine Eingangsgröße für die elektrische Maschine (8) zu ermitteln, sodass die Kostenfunktion (15) minimiert wird.
8. Kraftfahrzeug (3) umfassend eine Prozessoreinheit (3) nach einem der vorstehen den Ansprüche, ein Fahrerassistenzsystem (16), einen Antriebsstrang (7) und eine Kühlpumpe (18), die mit unterschiedlichen Pumpenbetriebswerten (Qi, Q2, Q3) we nigstens eines Betriebsparameters (30) betrieben werden kann, wobei das Fahreras sistenzsystem (16) dazu eingerichtet ist,
- auf eine innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegende, von der Prozessoreinheit (3) ermittelte Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs (1) zuzugreifen,
- auf eine innerhalb des Prädiktionshorizonts liegende, von der Prozessoreinheit (3) simultan ermittelte Pumpenbetriebswerttrajektorie zuzugreifen,
- den Antriebsstrang (7) des Kraftfahrzeugs (1) basierend auf der Geschwindig keitstrajektorie des Kraftfahrzeugs (1) zu steuern, und
- die Kühlpumpe (28) basierend auf der Pumpenbetriebswerttrajektorie zu steuern.
9. Verfahren zur modelbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs (1 ), wo bei das Kraftfahrzeug (1 ) eine Kühlpumpe (28) umfasst, die mit unterschiedlichen Pumpenbetriebswerten (Qi, Q2, Q3) wenigstens eines Betriebsparameters (30) be trieben werden kann, das Verfahren umfassend die Schritte
- Ausführen eines MPC-Algorithmus‘ (13) zur modellbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs (1), wobei der MPC-Algorithmus (13) ein Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) und eine zu minimierende Kostenfunktion (15) enthält, und wobei die Kostenfunktion (15) mehrere Terme enthält, von denen ein erster Term eine Leistung der Kühlpumpe (28) repräsentiert,
- Ermitteln einer innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegenden Geschwindig- keitstrajektorie des Kraftfahrzeugs (1) durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ (13) in Abhängigkeit von dem Längsdynamikmodell (14) und
- Ermitteln einer innerhalb des Prädiktionshorizonts liegenden Pumpenbetriebswert- trajektorie durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ (13), sodass der erste Term der Kostenfunktion (15) minimiert wird, wobei das Ermitteln der Geschwindigkeitstrajektorie und der Pumpenbetriebswert- trajektorie simultan erfolgt.
10. Computerprogrammprodukt (11) zur modelbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs (1), wobei das Kraftfahrzeug (1) eine Kühlpumpe (28) umfasst, die mit unterschiedlichen Pumpenbetriebswerten (Qi, Q2, Q3) wenigstens eines Betriebspa rameters (30) betrieben werden kann, wobei das Computerprogrammprodukt (11), wenn es auf einer Prozessoreinheit (3) ausgeführt wird, die Prozessoreinheit (3) an leitet,
- einen MPC-Algorithmus (13) zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraft fahrzeugs (1) auszuführen, wobei der MPC-Algorithmus (13) ein Längsdynamikmo dell (14) des Kraftfahrzeugs (1) und eine zu minimierende Kostenfunktion (15) ent hält, wobei die Kostenfunktion (15) mehrere Terme enthält, von denen ein erster Term eine Leistung der Kühlpumpe (28) repräsentiert, und
- durch Ausführen des MPC-Algorithmus (13)
- in Abhängigkeit von dem Längsdynamikmodell (14) eine innerhalb eines Prädiktionshorizonts liegende Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs (1) zu ermitteln, und simultan
- eine innerhalb des Prädiktionshorizonts liegende Pumpenbetriebswert- trajektorie zu ermitteln, sodass der erste Term der Kostenfunktion (15) mini miert wird.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023030648A1 (de) * 2021-09-03 2023-03-09 Zf Friedrichshafen Ag Modellbasierte prädiktive regelung eines kraftfahrzeugs
WO2023030644A1 (de) * 2021-09-03 2023-03-09 Zf Friedrichshafen Ag Modellbasierte prädiktive regelung eines kraftfahrzeugs
CN117234215A (zh) * 2023-11-09 2023-12-15 新石器中研(上海)科技有限公司 无人车纵向控制方法、装置、电子设备及无人车

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102021206880A1 (de) * 2021-06-30 2023-01-05 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren und Vorrichtung zur optimalen Parametrisierung eines Fahrdynamikregelungssystems für Fahrzeuge

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013110346A1 (de) * 2012-10-02 2014-04-03 Avl List Gmbh Verfahren zum Betreiben eines Antriebsstranges
EP3072769A2 (de) * 2015-03-21 2016-09-28 MAN Truck & Bus AG Verfahren zur suchraumeinschränkung eines modellbasierten online-optimierungsverfahrens zur prädiktion einer zustandsgrösse eines fahrzeugs
DE102018005948A1 (de) * 2018-04-06 2019-10-10 Daimler Ag Verfahren zum Betreiben eines Kraftfahrzeuges

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4466595B2 (ja) * 2006-03-28 2010-05-26 トヨタ自動車株式会社 冷却システムおよびこれを搭載する自動車並びに冷却システムの制御方法
JP2010081704A (ja) * 2008-09-25 2010-04-08 Toyota Motor Corp 充電制御装置
RU2564459C2 (ru) * 2010-12-17 2015-10-10 Вольво Ластвагнар Аб Способ управления системой привода транспортного средства
JP5989328B2 (ja) * 2011-11-17 2016-09-07 トヨタ自動車株式会社 熱交換装置
DE102014204072A1 (de) * 2014-03-06 2015-09-10 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren zum Ansteuern eines Hydraulikmittelversorgungssystems eines Automatikgetriebes

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013110346A1 (de) * 2012-10-02 2014-04-03 Avl List Gmbh Verfahren zum Betreiben eines Antriebsstranges
EP3072769A2 (de) * 2015-03-21 2016-09-28 MAN Truck & Bus AG Verfahren zur suchraumeinschränkung eines modellbasierten online-optimierungsverfahrens zur prädiktion einer zustandsgrösse eines fahrzeugs
DE102018005948A1 (de) * 2018-04-06 2019-10-10 Daimler Ag Verfahren zum Betreiben eines Kraftfahrzeuges

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023030648A1 (de) * 2021-09-03 2023-03-09 Zf Friedrichshafen Ag Modellbasierte prädiktive regelung eines kraftfahrzeugs
WO2023030644A1 (de) * 2021-09-03 2023-03-09 Zf Friedrichshafen Ag Modellbasierte prädiktive regelung eines kraftfahrzeugs
CN117234215A (zh) * 2023-11-09 2023-12-15 新石器中研(上海)科技有限公司 无人车纵向控制方法、装置、电子设备及无人车
CN117234215B (zh) * 2023-11-09 2024-03-05 新石器中研(上海)科技有限公司 无人车纵向控制方法、装置、电子设备及无人车

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