用于操作車輛的方法和系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種出于利用可用電池功率以使燃料消耗最小化的目的而控制插電 式混合動力電動車輛（PHEV)。
【背景技術】
[0002] 插電式混合動力電動車輛（PHEV)具有發動機和電動機。發動機的能量源是儲存 在車輛中的燃料，電動機的能量源是車輛的電池。電池具有相當大的電荷儲存容量，并且主 要從外部電網進行再充電。在下一個電池充電事件之前，應該使用盡可能多的預先儲存的 電池能量；即，在下一個充電事件之前，應該將電網供應的相對低成本的電能充分地用于車 輛推進和其它功能。當針對PHEV的行程優化（S卩，適配）車載能量（燃料和電力）使用時， 可提高PHEV的燃料經濟性。對行程的能量使用的優化被定義為針對所述行程使燃料消耗 最小化的能量使用。這樣，當在PHEV在行程期間根據針對行程優化的電池荷電狀態（SOC) 消耗分布而行進的同時控制PHEV時，可獲得每個充電循環最小化的燃料消耗。
【發明內容】
[0003] 本發明的實施例提供一種用于操作車輛的方法。所述方法包括：基于駕駛模式的 空間域歸一化驅動功率（S-NDP)分布，根據電池荷電狀態（SOC)分布來控制車輛的電池使 用。
[0004] 所述方法可包括：基于S-NDP分布，利用動態規劃與能量消耗特性來產生SOC分 布。
[0005] 所述方法可包括：基于與車輛的行程關聯的信息，選擇駕駛模式。所述駕駛模式可 代表具有相似的S-NDP分布的多個駕駛過程中的每一個。當與行程關聯的信息指示駕駛過 程是所述多個駕駛過程中的一個時，所述駕駛模式可被挑選出作為所選擇的駕駛模式。所 述方法還可包括：產生駕駛模式庫，每個駕駛模式具有相對應的S-NDP分布，并且每個駕駛 模式與駕駛過程參數相關聯。所選擇的駕駛模式可以是駕駛模式庫中的具有與和行程相關 聯的信息最好地對應的駕駛過程參數的駕駛模式。駕駛模式庫中的每個駕駛模式可以代表 一組具有相似的S-NDP分布的駕駛過程。當與行程關聯的信息指示駕駛過程是選擇的駕駛 模式的一組駕駛過程中的一個時，選擇的駕駛模式可被挑選出來作為所選擇的駕駛模式。
[0006] 所述方法還可包括：基于與行程的每部分相關聯的信息，為車輛的行程的每部分 選擇駕駛模式。每個駕駛模式具有相應的S-NDP分布。所述方法還可包括：基于每個所選 擇的駕駛模式的S-NDP分布以及與所選擇的駕駛模式相關聯的行程的每部分，利用動態規 劃與能量消耗特性來產生電池SOC分布。
[0007] 行程的信息可包括靜態交通信息、動態交通信息、駕駛者輸入信息、駕駛歷史信息 和車輛狀態信息中的至少一個。
[0008] 本發明的另一實施例提供了一種被構造為執行所述方法的系統。
[0009] 一種用于操作車輛的系統包括控制器，所述控制器被配置為：基于駕駛模式的空 間域歸一化驅動功率（S-NDP)分布，根據電池荷電狀態（SOC)分布來控制車輛的電池使用。 [0010] 所述控制器還可被配置為：基于S-NDP分布，利用動態規劃與能量消耗特性來產 生SOC分布。
[0011] 所述控制器還可被配置為：基于與車輛的行程關聯的信息，選擇駕駛模式。
[0012] 所述駕駛模式代表具有相似的S-NDP分布的多個駕駛過程中的每個。
[0013] 所述控制器還可被配置為：當與行程關聯的信息指示駕駛過程是所述多個駕駛過 程中的一個時，挑選出所述駕駛模式作為所選擇的駕駛模式。
[0014] 所述控制器還可被配置為：產生駕駛模式庫，每個駕駛模式具有相應的S-NDP分 布，并且每個駕駛模式與駕駛過程參數相關聯。
[0015] 所述控制器還可被配置為：選擇出所選擇的駕駛模式，作為駕駛模式庫中的具有 與和行程相關聯的信息最好地對應的駕駛過程參數的駕駛模式。
[0016] 駕駛模式庫中的每個駕駛模式代表一組具有相似的S-NDP分布的駕駛過程。
[0017] 所述控制器還被配置為：基于與行程的每部分相關聯的信息，為車輛的行程的每 部分選擇駕駛模式，其中，每個駕駛模式具有相應的S-NDP分布；基于每個所選擇的駕駛模 式的S-NDP分布以及與所選擇的駕駛模式關聯的行程的每部分，利用動態規劃與能量消耗 特性來產生電池SOC分布。本發明的又一實施例提供了另一種方法。該方法包括：將具有相 似的空間域歸一化驅動功率（S-NDP)分布的第一組駕駛過程分類為第一駕駛模式。基于第 一組駕駛過程的S-NDP分布，第一駕駛模式具有相應的S-NDP分布。所述方法還包括：將具 有相似的S-NDP分布（不同于第一組駕駛過程的S-NDP分布）的第二組駕駛過程分類為第 二駕駛模式。基于第二組駕駛過程的S-NDP分布，第二駕駛模式具有相應的S-NDP分布。所 述方法還包括：針對車輛（例如，插電式混合動力電動車輛（PHEV))的行程，從第一駕駛模 式和第二駕駛模式中選擇駕駛模式，與所述行程關聯的信息最能代表所選擇的駕駛模式的 一組駕駛過程中的一個的駕駛過程。所述方法還包括：基于所選擇的駕駛模式的S-NDP分 布，利用動態規劃與能量消耗特定來產生電池荷電狀態（SOC)分布；在行程期間，根據SOC 分布來控制車輛（例如，PHEV)的電池使用。
[0018] 總之，基于能量消耗特性利用動態規劃產生SOC分布。針對駕駛模式分別產生能 量消耗特性。每個駕駛模式具有S-NDP分布，S-NDP分布指示其驅動需求分布。每個駕駛 模式還具有從S-NDP分布推導出來的能量消耗特性。該特性指示在這一模式下駕駛時車載 能量（即，燃料和電力）的消耗率之間的能量消耗關系如何。
[0019] 這樣，兩個大致步驟如下。第一，駕駛模式構建包括S-NDP分布以及基于所述分布 的能量消耗性能的特性。第二，能量使用優化利用與針對行程的所選擇的模式相關聯的能 量消耗特性來產生SOC分布。因此，SOC分布優化是間接基于S-NDP的。能量消耗特性用 于動態規劃優化處理。事先，基于S-NDP分布，獲得每個駕駛模式的能量消耗特性。
【附圖說明】
[0020] 圖1是示出根據本發明的實施例而使用的插電式混合動力電動車輛（PHEV)的框 圖；
[0021] 圖2A、圖2B和圖2C分別示出了針對高速公路類型的駕駛循環的車輛速度軌跡對 比曲線圖、針對高速公路類型的駕駛循環的驅動功率需求分布曲線圖以及針對高速公路類 型的駕駛循環的駕駛循環SNDP分布曲線圖；
[0022] 圖3示出了同一用戶U2的同一往返行程的三個不同日期的駕駛循環SNDP分布曲 線圖；
[0023] 圖4示出了根據本發明的實施例的基于駕駛模式的（或面向行程的）能量消耗計 劃控制策略的行程域駕駛模式預測功能的程序配置的框圖；
[0024] 圖5A示出了針對不同的駕駛循環的能量消耗特性曲線的曲線圖；
[0025] 圖5B示出了針對不同的駕駛循環中的典型的一些駕駛循環的能量消耗特性曲線 與最優的消耗率λ OPT的曲線圖；
[0026] 圖6示出了高水平TEMC控制架構的框圖。
【具體實施方式】
[0027] 在此公開了本發明的具體實施例；然而，應理解的是，所公開的實施例僅為本發明 的示例，并且本發明的示例可以以多種和替代形式實施。附圖不一定按比例繪制；可放大或 縮小一些特征以示出特定組件的細節。因此，在此所公開的具體結構和功能性細節不應解 釋為限制，而僅為用于教導本領域技術人員多樣地采用本發明的代表性基礎。
[0028] 本發明的實施例針對基于駕駛模式的插電式混合動力電動車輛（PHEV)能量消耗 預先計劃處理，所述預先計劃處理支持PHEV的面向行程的能量管理控制（TEMC)。所述預先 計劃處理旨在提高真實世界的PHEV能量使用效率、經濟性和靈活性（flexibility)。所述 預先計劃處理啟用TEMC來利用可擴展的水平的可用行程預知（trip foreknowledge)(行 程預知來自諸如限于剩余電荷可行駛距離到多達駕駛模式、路線和實時交通信息），以朝著 提供更加面向駕駛者、靈活的以及經濟的駕駛體驗而將車載能量（燃料和電力）使用優化。
[0029] 在操作中，預先計劃處理針對PHEV將要行駛的給定行程產生優化的電池荷電狀 態（SOC)消耗分布。預先計劃處理利用基于駕駛模式的動態規劃（DP)算法產生電池SOC 消耗分布。電池SOC分布用于掌握PHEV沿著行程的能量（燃料和電力）消耗。這樣，TEMC 根據針對行程優化的電池SOC分布來控制車載能量使用。由于未涉及到具體的車輛系統和 動力傳動系動力學，所以所述預先計劃處理在實現證實的燃料經濟性改善性能的同時，在 信息獲取和計算資源需求方面高效且劃算。
[0030] 現在參照圖1，圖1示出了根據本發明的實施例而使用的PHEV 10的示意圖。PHEV 10包括發動機12、電池14、電動機16、燃料系統18和控制器20。發動機12被構造為消耗 來自燃料系統18的液態燃料（例如，汽油），以產生發動機輸出，從而經由驅動車輪22推進 車輛。電池14被構造為輸出電能以及接收電能，并且儲存所接收的電能。電動機16被構 造為消耗來自電池14的電能，以產生電動機輸出，從而經由驅動車輪22推進車輛。在再充 電操作期間，電池14從外部電網24接收電能。燃料系統18周期性地從外部燃料源28接 收燃料。按照這種方式，可以通過利用除了燃料以外的能量源（例如，電能）來推進PHEV 10。
[0031] 控制器20可將控制信號發送至發動機12、電池14和電動機16,并且從發動機12、 電池1