DE60117960T2

DE60117960T2 - Adaptives hybridfahrzeug und steuerung

Info

Publication number: DE60117960T2
Application number: DE60117960T
Authority: DE
Inventors: Piotr Vancouver DROZDZ; Andrew Vancouver ZETTEL
Original assignee: Azure Dynamics Inc
Current assignee: Azure Dynamics Inc
Priority date: 2000-01-31
Filing date: 2001-01-30
Publication date: 2006-11-30
Anticipated expiration: 2021-01-31
Also published as: CA2397074C; DE60117960D1; ES2260196T3; ATE320358T1; EP1252036A1; WO2001054940A1; AU2001229924A1; CA2397074A1; US6242873B1; EP1252036B1

Description

Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung betrifft Hybridelektrofahrzeuge und spezieller ein Energiemanagementsystem für solche Fahrzeuge.
Hintergrund der Erfindung
Hybridfahrzeuge weisen im Allgemeinen ein Elektroantriebsvorgelege, eine elektrochemische Batterie als eine Energiespeichervorrichtung und eine Verbrennungs(IC)kraftmaschine auf. Serielle Hybridfahrzeuge weisen keine mechanische Verbindung zwischen der Verbrennungskraftmaschine und dem Antriebsvorgelege auf, wohingegen parallele Hybridsysteme eine mechanische Kopplung aufweisen.
Energiemanagementkonzept und -ziele
Der wichtigste Unterschied zwischen herkömmlichen Fahrzeugen, die im Allgemeinen lediglich auf einer mit einem Antriebsvorgelege verbundenen Verbrennungskraftmaschine zur Antriebskraft angewiesen sind, und Hybridfahrzeugen besteht darin, dass die Hybridfahrzeuge eine faktisch unbegrenzte Anzahl von Systemkonfigurationen bieten, die durch ihre Energieflussmuster charakterisiert sind. Der Gesamtwirkungsgrad eines herkömmlichen Fahrzeugs ist in erster Linie durch den kombinierten Wirkungsgrad seiner Komponenten bestimmt. Der Gesamtwirkungsgrad eines Hybridfahrzeugs ist durch seine Konfiguration und die Verwendung der Komponenten bestimmt. Z.B. führt der Betrieb eines Hybridfahrzeugs mit einer unterdimensionierten Hilfsenergieerzeugungseinheit (APU) auf einer Bundesstraße zu einer viel höheren Energieverwendung und einem niedrigeren Wirkungsgrad als für ein Fahrzeug mit einer größeren APU, da der Rest der Traktionsleistung von der Batterie kommen muss und später ergänzt werden muss. Andererseits ruft eine überdimensionierte APU bei einem Niedriggeschwindigkeitsbetrieb ein Batterieüberladen hervor, das zu häufigen Kraftmaschinenneustarts führt. Aufgrund des breiten Bereichs von Fahrwiderständen, die durch ein Hybridfahrzeug bei normalem Betrieb angetroffen werden, kann das Ziel einer Maximierung eines energetischen Wirkungsgrads nicht mit einem starren System erzielt werden, das für durchschnittliche Betriebsbedingungen konstruiert ist. Energiemanagement ist ein Schlüsselelement, um sicherzustellen, dass die Fahrzeugenergieresourcen auf eine äußerst wirkungsvolle Weise genutzt werden.
Die Ziele des Energiemanagementsystems bestehen darin, den Energieverbrauch und Emissionen zu minimieren, während die Komponentenbelastung verringert wird. In einer äußerst gebräuchlichen Hybridsystemkonfiguration, die aus einer IC-Kraftmaschinen-basierten Hilfsenergieerzeugungseinheit (APU) und einer elektrochemischen Batterie besteht, besteht das Ziel darin, die Kraft maschine möglichst nahe an ihrem Punkt maximalen Wirkungsgrads zu betreiben, während die Übergangsvorgänge beseitigt werden, und die Batterie zu verwenden, um während einer Beschleunigung, einer Bergauffahrt und anderen Hochlastfahrmodi den Leistungszusatzschub bereitzustellen. Da der Fahrwiderstand während des Betriebszyklus weit variiert, muss das Energiemanagementsystem den Energiefluss einstellen, um der kurzzeitig gemittelten Fahrwiderstandsbelastung zu genügen und den Batterieladungszustand aufrechtzuerhalten.
Thermostatische (Ein-Aus-) Strategie
Frühe Hybridelektrofahrzeuge verwendeten eine thermostatische oder Ein-Aus-Energiefluss-Steuerstrategie. Das Konzept beruhte darauf, den Generatormaschinensatz einzuschalten, wenn der Batterieladungszustand unter ein vorgeschriebenes Niveau abfiel, und auszuschalten, wenn das obere zulässige Ladungszustandsniveau überschritten war.
Der Hauptnachteil des obigen Lösungsansatzes besteht darin, dass die Batterie ziemlich groß sein muss, um das Vermögen bereitzustellen, im elektrischen Modus ausgedehnte Zeitspannen lang zu arbeiten, oft bei hohen Lasten. Um eine vernünftige Frequenz des zyklischen Kraftmaschinenumlaufs bereitzustellen, muss der Betriebsbereich des Batterieladungszustands verhältnismäßig weit sein, was zur einem hohen Gesamtenergieverlust aufgrund der großen Energiemenge führt, die durch die Batterie fließt. Die Verluste werden durch die Tatsache verschlimmert, dass die Batterieentladegeschwindigkeiten im elektrischen Modus höher als in einem Hybridmodus sind. Die Notwendigkeit, die Batterie von einem tieferen Entladungszustand in einer vernünftigen Zeit wieder aufzuladen, erfordert auch höhere Ladegeschwindigkeiten. Es gibt auch einen Problempunkt der thermischen Bilanz der Batterie, wo die große Energiemenge, die in der Batterie dissipiert wird, zu einer Batterieüberhitzung und zu einem Verlust von Funktionalität des Systems führen kann.
Lastfolgestrategie
Die zweite Generation von Hybridfahrzeugen ging die obigen Probleme an, indem eine Lastfolgesteuerstrategie verwendet wurde, wo die Hilfsenergieerzeugungseinheitsausgangsleistung ansprechend auf die Batterieladungszustandsänderung gesteuert wird. In solchen Systeme bleibt der Batterieladungszustand in einem engen Bereich, der als Optimum für den gegebenen Batterietyp definiert ist. Der Lastfolgelösungsansatz verringert die Energie, die mit der Batterie ausgetauscht wird, und verbessert den Gesamtwirkungsgrad des Systems. Jedoch, da der APU-Betrieb nicht direkt mit der kurzzeitig gemittelten Fahrwiderstandsbelastung korreliert ist, erfolgt der APU-Betrieb zufällig, und in Fällen, wenn die APU-Ausgangsleistung die kurzzeitig gemittelte Fahrwiderstandsbelastung widerspiegelt, wird die Batterie mit hoher Geschwindigkeit entladen und aufgeladen, wobei übermäßige Energieverluste erlitten werden.
Adaptive Strategie
Die höchste Form eines Hybridfahrzeugenergiemanagements ist ein adaptives System, wo der Energiefluss immer im Gleichgewicht mit der kurzzeitig gemittelten Fahrwiderstandsbelastung steht, um zu allen Zeitpunkten eine minimale Energieverwendung, eine minimale Emission und die niedrigst mögliche Komponentenbelastung zu gewährleisten. In der idealen Ausführung wird die Energie, die zwischen der Batterie und der Hilfsenergieerzeugungseinheit aufgeteilt ist, auf eine solche Weise eingestellt, dass die Gesamtenergie, die durch die Batterie und die Hilfsenergieerzeugungseinheit den Rädern zugeführt wird, für jeglichen endlichen Zeitraum immer minimal ist. Das heißt, dass die Ausgangsleistung der Hilfsenergieerzeugungseinheit variiert werden muss, um mit dem allgemeinen Lastmuster übereinzustimmen, und die Batterie muss nur für einen kurzzeitigen Leistungszusatzschub verwendet werden. Ein typisches Fahrwiderstandsprofil besteht aus einer Anzahl von Zyklen, die umfassen: eine Anfangsbeschleunigungsphase, eine Dauergeschwindigkeitsfahrphase, die einen oder mehrere Abschnitte mit ungefähr konstanten Geschwindigkeiten einschließt, die durch kurze Perioden von Beschleunigung oder Verzögerung separiert sind, und die Endphase einer Verzögerung zum Stopp. Idealerweise würde die Systemenergiebilanz bei jedem von solchen Zyklen so sein, dass der Batterieladungszustand am Ende des Zyklus gleich demjenigen am Anfang des Zyklus sein würde. Jedoch ist dieser Lösungsansatz nicht praktisch, da einige von diesen Zyklen sehr kurz sind, verglichen mit den Zeitkonstanten der Hybridantriebsvorgelegekomponenten. Es muss ein endlicher Zeitraum verwendet werden, was ermöglichen würde, dass das System auf die kurzzeitig gemittelte Fahrwiderstandsbelastung auf eine quasistationäre Weise antwortet.
Erörterung verwandter Patente
Die Erfinder haben Kenntnis von früheren auf Hybridelektrofahrzeuge gerichteten Patenten, wo auf ein Energiemanagement eingegangen wird. Speziell wird das Energiemanagement in diesem Kontext so definiert, dass es den Batterieladungszustand steuert.
Frühe Patente, wie z.B. das US-Patent No. 4,187,436 an Etienne, erteilt am 5. Februar 1980, schlugen Hardware-basierte Lösungen vor, um den Batterieladungszustand zu steuern, indem der Generator ein- und ausgeschaltet wird. Mit der Entwicklung der Mikroprozessortechnologie in den 1980igern verschob sich der Fokus zu Software-basierten Steuersystemen, die sich auf einen Mikroprozessor stützten, um die Steuerstrategie auszuführen.
In den 1990igern wurde eine Anzahl von Patenten erteilt, die auf den Lastfolgelösungsansatz eingingen. Zwei Ford-Patente, das US-Patent No. 5,264,764 an Kuang, erteilt am 23. November 1993, und das US-Patent No. 5,318,142 an Bates, erteilt am 7. Juni 1994, schlugen ein System vor, das den Batteriestrom- und -spannung numerisch integrierte, um die erforderliche Hilfsenergieerzeugungseinheitsausgangsleistung zu bestimmen. Toyota's US-Patent No. 5,550,445 an Nii, erteilt am 27. August 1996, beschrieb Lastfolgesysteme, wo die Kraftmaschine aktiviert wird, wenn eine starke Motorlast detektiert wird, um eine übermäßige Batterieentladung zu verhindern, und bei einer niedrigen Last ausgeschaltet wird, um die Batterieüberladung zu verhindern. Ein anderes Patent von Nii (US-Patent No. 5,650,931, erteilt am 22. Juli 199) schlug ein System vor, das die Leistungsbedarfsvergangenheit des Fahrzeugs analysierte und die Generatorausgangsleistung entsprechend dem häufigsten Leistungswert einstellte. Ein drittes Patent von Nii (US-Patent No. 5,698,955, erteilt am 16. Dezember 1997) beschrieb ein System, um die Leistung in seriellen Hybridfahrzeugen zu steuern, wo der Leistungsbedarf, der von der Analyse von vorherigen Zeitintervallen bestimmt wurde, durch mehrere Faktoren, wie z.B. Motorbeschleunigung, Batterieladungszustandstrends usw., korrigiert wurde, um die Steuerverzögerung zu verringern. Ein viertes Patent von Nii (US-Patent No. 5,804,947, erteilt am 8. September 1998) beschrieb ein ähnliches Steuersystem, das einen Batteriestrom statt der Gleichstromverbindungsleistung verwendete, um den Leistungsbedarf zu bestimmen. Das US-Patent No. 5,786,640 an Sakai, erteilt am 28. Juli 1998 und übertragen auf Nippon Soken, schlug einen Fuzzylogiklösungsansatz vor, um die Steuerung des Batterieladungszustands in den vorgeschriebenen Grenzen zu verbessern. Das kürzer zurückliegende US-Patent No. 5,939,794 von Nippon Sokon, erteilt am 17. August 1999, beschreibt ein System, das einen statistisch wahrscheinlichsten Leistungsbedarf identifiziert und abhängig vom Leistungsbedarfsniveau zwischen vier vorbestimmten Steuerstrategien schaltet.
Sämtliche obigen Systeme gehen in erster Linie auf serielle Hybridkonfigurationen ein, obwohl einige von den Autoren anzeigen, dass ihre Erfindungen auch auf parallele Hybride anwendbar sind. Obwohl dies im Prinzip zutrifft, sind die beschriebenen Systeme nicht speziell für parallele Systeme geeignet, da die Batterielast in einem parallelen System eine Funktion von nicht nur der Motorlast sondern auch dem mechanischen Teil der Kraftmaschinenausgangsleistung ist. Die obigen Patente offenbaren keinerlei spezifische Ausführungsformen paralleler Systeme. Das Schlüsselkonzept in sämtlichen obigen Verfahren besteht darin, die Generatorausgangsleistung einzustellen, um den Batterieladungszustand in einem engen Bereich aufrechtzuerhalten, ohne dass die Energieflussoptimierung in ihrem System spezifisch angegangen wird. Der Lösungsansatz verwendet eine Invertereingangsanalyse, um den Trend im Energieverbrauch vorauszusagen und die Generatorausgangsleistung geeignet zu erhöhen oder zu vermindern, um die Batterieladung aufrechtzuerhalten. Der Batterie- oder Kraftmaschinenwirkungsgrad wird in den vorgeschlagenen Systemen nicht direkt angegangen.
In den späten 1990igern verschob sich der Fokus der Hybridfahrzeugentwicklung in Richtung auf parallele Systeme und fortschrittlichere Energiemanagementstrategien. Im US-Patent No. 5,656,921 an Farrall, erteilt am 12. August 1997 und übertragen auf Rover, wird ein adaptives Steuersystem für ein Hybridelektrofahrzeug beschrieben, das eine Leistungsfähigkeitsfunktion verwendet, die den Kraftmaschinen- und Motoranteil der Leistung zum Batteriestrom und Kraftstoffstrom in Beziehung setzt. Verschiedene Kombinationen der Eingangsparameter und respektiven Leistungsfähigkeitsfunktionen werden im Kontrollerspeicher gespeichert, und der Algorithmus interpoliert zwischen den Verzeichnissen unter Verwendung von Fuzzylogik, um die Kombination mit dem höchsten Wert der Leistungsfähigkeitsfunktion zu finden. Das System weist auch ein Vermögen eines Messens des Fehlers zwischen den berechneten und gemessenen Werten der Leistungsfähigkeitsfunktion auf und aktualisiert die gespeicherten Verzeichnisse, um eine bessere Korrelation zu erzielen. Dieses Merkmal geht auf die Variabilität von Komponentencharakteristika ein, insbesondere die Batterie, die ziemlich empfindlich auf Temperatur, Alter usw. reagiert. Ein ähnlicher Lösungsansatz wurde im US-Patent No. 5,788,004 an Friedmann, erteilt am 4. August 1998 und übertragen auf BMW, beschrieben. Das System nahm drei Niveaus einer Kraftmaschinenausgangsleistung an und berechnete den Wirkungsgrad von jeder Option für gegebene Fahrbedingungen, wobei gespeicherte Komponentencharakteristika verwendet wurden. Die Kraftmaschinenausgangsleistung wurde anschließend so eingestellt, dass die effizienteste Option widergespiegelt wurde.
Ein Verfahren zur Ausführung einer adaptiven Steuerung wurde in dem in gemeinsamem Besitz befindlichen US-Patent No. 5,898,282, erteilt am 27. April 1999 an Drozdz et al. und übertragen auf BC Research Inc., offenbart. Die Ansprüche beziehen sich auf ein selbstoptimierendes System, wo die Hilfsenergieerzeugungseinheitsausgangsleistung auf Grundlage der fahrzeugseitigen statistischen Analyse von Fahrwiderstandsdaten gesteuert wird, die für endliche Zeitintervalle abgetastet wurden. Die Ansprüche umfassten auch das thermische Verhalten der Batterie als eine Energiemanagementsteuervariable. Das US-Patent No. 5,820,172 an Brigham et al., erteilt am 13. Oktober 1998 und übertragen auf Ford, schlug ein Verfahren zur adaptiven Steuerung eines Hybridsystems durch Analyse von möglichen Kombinationen der Batterie- und Kraftmaschinenausgangsleistung während einer endlichen Steuerperiode vor, um die kraftstoffeffizienteste Option für eine angenommene Systemlast zu bestimmen. Das Verfahren verwendete die gemessene Batterielast in einer vorhergehenden Steuerperiode als eine Batterielast für die analysierte Steuerperiode und beruhte auf einem vorbestimmten Satz von Batterieentladungs-Kraftmaschinenausgangsleistungs- Kombinationen.
Zusammenfassung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung ist auf ein Verfahren und ein System zur Ausführung eines adaptiven Energiemanagements in einem seriellen oder parallelen Hybridfahrzeug gerichtet. Das System minimiert den Energieverbrauch und Emissionen und verringert Belastungen der Komponenten, wodurch ihre Zuverlässigkeit und Gesamtdauerhaftigkeit verbessert wird. Das System ist konstruiert, um in einem Hybridelektrofahrzeug ausgeführt zu werden, das ein digitales Steuersystem umfasst, vorzugsweise auf Grundlage eines Prinzips eines verteilten Netzwerks mit Multiplexvermögen.
Die vorliegende Erfindung ist eine Fortsetzung und Verfeinerung des Lösungsansatzes, der im US-Patent No. 5,898,282 umrissen ist, und geht auf eine adaptive Systemsteuerung ein, beides im Kontext einer seriellen und parallelen Hybridarchitektur. Das Verfahren der vorliegenden Erfindung stützt sich auf das Steuersystem, das sich an die Fahrbedingungen und Komponentenparameteränderungen anpasst. Im Lösungsansatz der vorliegenden Erfindung wird die Leistungsfähigkeit des ganzen Systems fahrzeugseitig des Fahrzeugs in Echtzeit analysiert, indem eine Simulation des Systems unter Verwendung der tatsächlichen Betriebsdaten ausgeführt wird. Die anderen oben beschriebenen Systeme stützen sich auf vorprogrammierte Mengen von Daten, die für angenommene typische Betriebszyklen entwickelt wurden. Im neuen Lösungsansatz der vorliegenden Erfindung ist die Steuerstrategie nicht vorbestimmt. Das Steuerprogramm enthält ein detailliertes mathematisches Modell von jeder Hauptkomponente des Fahrzeugs und eine Definition darüber, wie die Komponenten wechselwirken. Der Steueralgorithmus analysiert die Systemleistungsfähigkeit unter aktuellen Fahrbedingungen und trifft eine Entscheidung über das optimale Energieflussmuster zwischen der Kraftmaschine, Batterie und dem Motor. Dieser Lösungsansatz umfasst alle Schlüsselmerkmale der oben erwähnten Systeme nach dem Stand der Technik, wie z.B. Betriebszyklusmustererkennung, Energiewirkungsgradoptimierung, Anpassung an die Umgebungsbedingungen und Komponentencharakteristika, und bietet andere Vorteile, wie z.B. Flexibilität beim Handhaben von komplexen Systemen, die schwierig mit Verzeichnissen darzustellen sind, und Bewertung des Komponentenzustands.
Schlüsselmerkmale
Das Schlüsselmerkmal des offenbarten Verfahrens besteht darin, dass die Analyse und Optimierung des Energieflusses zwischen den Hauptkomponenten des Antriebsvorgeleges mittels einer fahrzeugseitigen Simulation des Fahrzeugbetriebsverhaltens für einen vorausgesagten Fahrzyklus ausgeführt wird. Das Verfahren umfasst einen Satz von Werkzeugen, um Fahrmuster zu analysieren und vorauszusagen. Die Steuerstrategie wird dynamisch modifiziert, um die Varia tionen in Betriebszyklus zu berücksichtigen. Ein anderes wichtiges Merkmal des Verfahrens ist das Vermögen eines Detektierens von Änderungen in Komponentencharakteristika aufgrund von Alterung, Umgebungsfaktoren, Fehlfunktionen usw. und Anpassens der Steuerstrategie an die Systemzustandsänderungen. Das Verfahren ist auf sowohl serielle als auch parallele Hybridsysteme anwendbar. Entweder kann eine Kraftmaschine mit innerer oder äußerer Verbrennung oder eine Brennstoffzelle als eine Antriebskraft in einem seriellen System verwendet werden. Das parallele System kann eine IC-Kraftmaschine und eine oder mehrere elektrische Maschinen umfassen, die über ein Planetengetriebe und/oder ein kontinuierlich veränderliches Getriebe (CVT) gekoppelt sind.
Demgemäß liefert die vorliegende Erfindung ein Verfahren zum Steuern eines Hybridfahrzeugs mit einer Hilfsenergieerzeugungseinheit, mindestens einer Energiespeichervorrichtung, mindestens einem Elektroantriebsmotor zur Traktion und einem Kontroller mit zugeordnetem Speicher, umfassend die Schritte:
Erfassen von Daten für den aktuellen Fahrzeugbetriebszustand für ein variables Steuerintervall;
Speichern der Fahrzeugbetriebszustandsdaten als gemessene Betriebszustandsvariablen;
Erzeugen von simulierten Fahrzeugbetriebszustandsdaten, indem die gemessenen Fahrzeugbetriebszustandsvariablen in ein Simulationsmodell eingegeben werden, das fahrzeugseitig im Kontrollerspeicher läuft;
periodische Gültigkeitsüberprüfung des Simulationsmodells für das Steuerintervall, indem durch das Simulationsmodell erzeugte simulierte Fahrzeugantwortdaten mit entsprechenden gemessenen Betriebszustandsvariablen verglichen werden;
Analysieren der gemessenen Betriebszustandsdaten, um den Fahrzeugbetriebszustand für das nächste Steuerintervall vorauszusagen;
Erzeugen eines Steuerschemas zur Optimierung eines Energiemanagements der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und des mindestens einen Elektroantriebsmotors für den vorausgesagten Betriebszustand, indem man das Simulationsmodell durch verschiedene Iterationen laufen lässt und die simulierten Fahrzeugantwortdaten überwacht, um das optimale Steuerschema für das nächste Steuerintervall auswählen; und
Steuern der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und des mindestens einen Elektroantriebsmotors durch den Kontroller entsprechend dem optimalen Steuerschema für das nächste Steuerintervall.
In einem weiteren Aspekt liefert die vorliegende Erfindung ein Steuersystem für ein Hybridfahrzeug mit einer Hilfsenergieerzeugungseinheit, mindestens einer Energiespeichervorrichtung und mindestens einem Elektroantriebs motor zur Traktion, wobei das Steuersystem umfasst:
Einrichtungen zum Erfassen von Daten für den aktuellen Fahrzeugbetriebszustand für ein variables Steuerintervall;
Einrichtungen zum Speichern der Fahrzeugbetriebszustandsdaten als gemessene Betriebszustandsvariablen;
ein Simulationsmodell zur Erzeugung von simulierten Fahrzeugbetriebszustandsdaten, indem die gemessenen Fahrzeugbetriebszustandsvariablen eingegeben werden, wobei das Simulationsmodell für das Steuerintervall auf Gültigkeit überprüft wird, indem durch das Simulationsmodell erzeugte simulierte Fahrzeugantwortdaten mit entsprechenden gemessen Betriebszustandsvariablen verglichen werden;
Einrichtungen zum Analysieren der gemessenen Betriebszustandsdaten, um den Fahrzeugbetriebszustand für das nächste Steuerintervall vorauszusagen;
wobei das Simulationsmodell verwendet wird, um ein Steuerschema zur Optimierung eines Energiemanagements der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und des mindestens einen Elektroantriebsmotors für den vorausgesagten Betriebszustand zu erzeugen, indem man das Simulationsmodell durch verschiedene Iterationen laufen lässt und die simulierten Fahrzeugantwortdaten überwacht, um das optimale Steuerschema für das nächste Steuerintervall auszuwählen; und
einen Kontroller zum Steuern der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und des mindestens einen Elektroantriebsmotors entsprechend dem für das nächste Steuerintervall erzeugten optimalen Steuerschema.
Das oben beschriebene Verfahren und Vorrichtung zur Optimierung des Energieflusses für das serielle Hybridsystem ist im Prinzip auf eine beliebige Hybridantriebskraft, die mehrere Energiequellen kombiniert, anwendbar. Speziell ist für die hybridisierten Brennstoffzellensysteme der Energiemanagementlösungsansatz ähnlich demjenigen, der für das serielle System mit einem IC-Kraftmotor/Generator beschrieben ist. Was das serielle System mit einer IC-Kraftmaschine anbetrifft, ist die gesteuerte Variable die Ausgangsleistung der Hilfsenergieerzeugungseinheit. Der einzige signifikante Unterschied ist das mathematische Modell der Energieerzeugungseinheit und die Optimierungseinschränkungen, die die Betriebscharakteristika einer Brennstoffzelle widerspiegeln.
In einem parallelen System mit einem kontinuierlich veränderlichen Getriebe (CVT) kann derselbe Lösungsansatz verwendet werden, da die Hilfsenergie mit konstanter Geschwindigkeit und Last betrieben werden kann. Die gesteuerte Variable ist die Ausgangsleistung aus der IC-Kraftmaschine, und die Batterielast wird durch den Traktionsmotorleistungsbedarf bestimmt. In einem parallelen System ohne ein kontinuierlich veränderliches Getriebe (CVT) ist der allgemeine Lösungsansatz derselbe, jedoch ist zusätzlich zur Kraftmaschinenausgangsleistung die Motorausgangsleistung auch eine gesteuerte Variable. Die Optimierung geht auf das Verhältnis des Kraftmaschinendrehmoments zum Motordrehmoment ein, das einen Energieverbrauch und Emissionen minimiert.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Aspekte der vorliegenden Erfindung werden in den beigefügten Zeichnungen bloß an Hand von Beispielen beschrieben.
1 ist eine schematische Darstellung eines seriellen Hybridelektrofahrzeugs gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
2 ist eine schematische Darstellung eines parallelen Hybridelektrofahrzeugs gemäß einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
3 ist ein Flussdiagramm, das die Gesamtschritte des adaptiven Energiemanagementsystemverfahrens der vorliegenden Erfindung darstellt;
4 ist ein Flussdiagramm, das die Schritte der Inbetriebsetzungssequenz darstellt;
5 ist ein Flussdiagramm, das die Datenerfassungsprozessschritte gemäß dem Verfahren der vorliegenden Erfindung darstellt;
6 ist ein Flussdiagramm, das die Systemidentifizierungsprozessschritte darstellt;
7 ist eine schematische Darstellung eines beispielhaften mathematischen Modells des ganzen Antriebsvorgeleges zum Berechnen von Kraftmaschinenkraftstoff- und Batterieenergieverbrauch;
8 ist ein Flussdiagramm, das die Fahrmusteranalyseschritte darstellt, die gemäß dem Verfahren der vorliegenden Erfindung ausgeführt werden;
9 ist ein Flussdiagramm, das die Steuervorgangsschritte darstellt, die gemäß dem Verfahren der vorliegenden Erfindung ausgeführt werden; und
10 ist ein Flussdiagramm, das die Außerbetriebsetzungsschritte des Verfahrens der vorliegenden Erfindung darstellt.
Ausführliche Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
Hybridsystembeschreibung
1 stellt eine schematische Darstellung eines Steuersystems für ein serielles Hybridelektrofahrzeug gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung dar. Um das adaptive Steuerverfahren zu demonstrieren, ist ein serielles System mit einem Wechselstromhilfsenergieerzeugungssystem dargestellt. Jedoch kann ein Gleichstromhilfsenergieerzeugungssystem, das auf einem Gleichstromgeneratormaschinensatz oder einer Brennstoffzelle beruht, unter Verwendung desselben Prinzips gesteuert werden. In dem in 1 dargestellten System treibt eine Verbrennungskraftmaschine 1 einen Wechselstromgenerator 2. Die Ausgangsleistung des Generators 2 wird zu einem Energie modul 3 gesendet, das die Wechselstromenergie in ein Gleichstromsignal umwandelt. Die Energiemodulspannungs- und -stromgrenzen werden gesteuert, um wirkungsvoll eine einstellbare Gleichstromquelle zu erzielen. Der Ausgang des Energiemoduls 3 ist zur Batterie 4 und zum Traktionsmotorkontroller 5 parallelgeschaltet. Der Motorkontroller 5 liefert ein Antriebssignal zum Traktionsmotor 6. Das Steuersystem besteht aus einem Systemmasterkontroller 7 und einem Netzwerk von Mikrokontrollern 9, die eine Datenerfassung ausführen und die Steuervorrichtungen treiben. Die Analyse, Optimierung und Energiemanagementaufgaben werden durch den Systemmasterkontroller 7 ausgeführt, der mit dem Fahrzeugsteuernetzwerk über eine serielle Kommunikationsschnittstelle (Datenbus) 8 integriert ist.
2 stellt eine schematische Darstellung eines parallelen Hybridantriebsvorgeleges und seines Steuersystems dar. Die IC-Kraftmaschine 10 ist durch eine Drehmomentteilungsvorrichtung 12 (Planetengetriebe) mit einem Elektromotor 13 gekoppelt. Die Ausgangsleistung von der Drehmomentteilungsvorrichtung 12 wird verwendet, um die Räder anzutreiben. Der Elektromotor ist über einen Motorkontroller 15 mit einer Batterie 14 verbunden. Der Motor kann während eines Rückgewinnungsbremsens und Niedrigleistungsfahrmodi wie ein Generator arbeiten, und die erzeugte Energie wird verwendet, um die Batterie 14 aufzuladen. Das Steuersystem besteht aus einem Hauptfahrzeugkontroller 17 und einer Anzahl von Vorrichtungskontrollern 19, die über ein digitales Netzwerk integriert sind. Das Energiemanagement wird durch Steuern der Arbeitspunkte der Kraftmaschine und des Motors ansprechend auf den Fahrerbedarf erzielt, der durch die Position des Beschleunigungs- und Bremspedals bestimmt ist.
Betrieb
Die Steuerstrategie wird bei endlichen Zeitintervallen ausgeführt. Der Systemkontroller 7 oder 17 wertet das Fahrzeugbetriebsverhalten während der vergangenen Steuerintervalle aus und versucht, die beste Steuerstrategie für ein aktuelles Intervall vorauszusagen. Der Prozess wird kontinuierlich wiederholt, wobei ermöglicht wird, dass das System die effizienteste Steuerstrategie lernt. Der allgemeine Algorithmus des Verfahrens ist in 3 dargestellt. Der Steuerzyklus umfasst die Hauptschritte von Datenerfassung und -speicherung 20, Steuermodellgültigkeitsüberprüfung über eine Systemidentifizierung 22, Optimierung eines Energieflusses auf Grundlage von gemessenen Daten über einen Fahrmusteranalyseschritt 24 und Ausführung der optimalen Lösung über einen Steuervorgangsschritt 26. Zwecks Einfachheit stellt 3 die Aufgaben in sequenzieller Reihenfolge dar. Jedoch können diese Schritte sowohl sequenziell als auch gleichzeitig ausgeführt werden, wobei ein gleichzeitiges Verfahren eine bevorzugte Option ist. Wenn Rechenvermögen des Kontrollers ausreichen, können die Aufgaben von Datenanalyse und Modellgültigkeitsüberprüfung während der Systemidentifizierung 22 parallel ausgeführt werden. Inbetriebsetzungs- bzw. Außerbetriebsetzungsschritte 18 und 28 sind auch vorgesehen, um ein Starten und Anhalten des Steuerzyklus zu handhaben.
4–9 stellen allgemeine Algorithmen für den obigen Hauptsteuerschritt dar.
Inbetriebsetzungssequenz
In dem anfänglichen Inbetriebsetzungsschritt 18, der in 4 dargestellt ist, unmittelbar nach Einschaltung bei 30, führt der Kontroller einen Satz von Selbstdiagnoseaufgaben 32 aus, um den Zustand des Steuersystems zu bestimmen. Die typischen Aufgaben umfassen eine Verifizierung des Datenbusstatus 34 und des Zustands von allen Netzwerkknoten. Wenn irgendeine von diesen Prüfungen fehlschlägt, wertet das System bei Schritt 36 die Schwere der Fehlfunktion aus und entscheidet, ob ein beschränkter Betriebsmodus möglich ist. Wenn nicht, wird das System ausgeschaltet, und es wird bei Schritt 38 eine Fehlermeldung, die das Problem beschreibt, angezeigt. Das Obige ist normalerweise spezifisch für die Hardware und das Kommunikationsprotokoll.
Im Anschluss an die Steuersystemkontrolle wertet der Kontroller den Zustand des Systems aus. Systemstatusdaten, die nach der letzten Systemaußerbetriebsetzung aufgezeichnet sind, werden in den Speicher geladen und als Anfangsbedingungen verwendet, in Schritt 40. Die Statusdaten sind gültig, wenn die letzte Außerbetriebsetzungsprozedur vollständig beendet wurde, was durch den Wert des Statuskennzeichens der letzten Außerbetriebsetzung bestimmt wird, in Schritt 42. Wenn die Statuskennzeichnung der letzten Außerbetriebsetzung einen Außerbetriebsetzungsfehler anzeigt, wird ein Defaultsatz von Systemdateien von einem nichtflüchtigen Speicher geladen und als Anfangsbedingungen verwendet, wie in Schritt 44 dargestellt.
Im nächsten Schritt 46 fragt der Kontroller das Netzwerk ab, um die Werte der Systemparameter zu erhalten, und wertet aus, ob sie innerhalb akzeptabler Grenzen liegen, in Schritt 48. Wenn irgendeine der Sensorablesungen nicht akzeptabel ist, zeigt der Kontroller die Warnung auf der Benutzeroberfläche an und entscheidet, ob der Betrieb möglich ist. Im Anschluss an die Systemkontrolle wertet der Kontroller in Schritt 50 den Batterieladungszustand auf Grundlage von Spannungs- und Temperaturdaten in Korrelation mit der letzten Außerbetriebsetzungsaufzeichnung aus. Wenn der Batterieladungszustand (SOC) unterhalb eines vorgeschriebenen Niveaus ist, startet der Kontroller sofort die Hilfsenergieerzeugungseinheit (APU), um die Batterie wieder aufzuladen, wie in Schritt 52 dargestellt. Umgekehrt, wenn der Batterieladungszustand über einem vorgeschriebenen Niveau ist, lässt der Kontroller das Fahrzeug in dem elektrischen Modus laufen, um das Ladungsniveau abzusenken, wie in Schritt 54 dargestellt. Wenn der Batterieladungszustand innerhalb der vorgeschriebenen Be triebsgrenzen ist, wartet der Kontroller, bis das Beschleunigungspedal niedergedrückt wird, bevor die Hilfsenergieerzeugungseinheit aktiviert wird. Nach einem Systemneustart wird die Hilfsenergieerzeugungseinheit immer bei einem effizientesten Arbeitspunkt aktiviert, bis das System eine ausreichende Datenmenge sammelt, um eine effizientere Konfiguration zu bestimmen.
Die obige Inbetriebsetzungsprozedur 18, die die Steuersystemverifizierung und die Antriebsvorgelegestatuskontrolle umfasst, dauert typischerweise 10–15 Sekunden, was mit modernen herkömmlichen Fahrzeugen vergleichbar ist.
Datenerfassung
Im Anschluss an die Inbetriebsetzungsprozedur beginnt der Hauptkontroller Daten von den Netzwerksensoren mit einer konstanten Abtastfrequenz zu sammeln, die typischerweise eine Sekunde nicht übersteigt. Alternativ werden die Daten durch die Vorrichtungsniveaukontroller 9 oder 19 erfasst und gespeichert, und die Inhalte der lokalen Speicherpuffer werden zum Hauptkontroller 7 oder 17 transferiert, wenn die Puffer voll sind.
Der Algorithmus des Datenerfassungsprozesses und Speicherungsprozesses 20 ist in 5 dargestellt. Die Daten werden in Vektoren zusammengestellt und als Reihen einer Matrix geschrieben, wo die erste Spalte ein Zeitgeberausgang ist. Die Daten werden in mindestens zwei Puffern gespeichert: einem kurzen (5–10s) Puffer, der verwendet wird, um einen augenblicklichen Zustand des Systems auszuwerten, und einem langen Puffer, der verwendet wird, um Fahrwiderstandsmuster zu bestimmen. Die Länge des langen Puffers wird im Allgemeinen durch eine Analyse des Fahrmusters bestimmt und entspricht dem Zeitintervall, das zu einer besten Korrelation zwischen dem vorausgesagten Muster und den tatsächlich gemessenen Daten führt.
In einigen Fällen kann es vorteilhaft sein, dass die Länge des langen Puffers der Länge der einzelnen Fahrsegmente entspricht. Der Kontroller überprüft den aktuellen Wert einer Fahrzeuggeschwindigkeit und liest dann den Inhalt des Kurzzeitpuffers, wie in Schritt 60 dargestellt, um den Anfang und das Ende eines Fahrzyklussegments zu detektieren. Wenn eine Fahrzeuggeschwindigkeitszunahme von Null detektiert wird, wird ein neues Fahrzyklussegment initialisiert, wie in Schritt 62 dargestellt, indem der vorherige Pufferinhalt zur Matrixvariablen A geschrieben wird und der Puffer rückgesetzt wird, wie in den Schritten 64 und 66 dargestellt. Auf eine ähnliche Weise wird, wenn die Geschwindigkeitsabnahme auf Null detektiert wird, wie in Schritt 68 dargestellt, ein gestopptes Segment initialisiert. Wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit konstant bleibt, werden die Daten an den Datenpuffer angehängt, wie in Schritt 69 dargestellt. Jedes Mal, wenn ein Segment initialisiert wird, wird der Inhalt des Puffers als Matrixvariable A zum Speicher geschrieben, die zur Verarbeitung für andere Module verfügbar ist.
Systemidentifizierung
Die nächste Aufgabe in der Steuerperiode ist der Systemidentifizierungsprozess 22 (6). Das Ziel dieses Prozesses besteht darin, sicherzustellen, dass das mathematische Modell des Fahrzeugs für den aktuellen Zustand des Systems repräsentativ ist. Es ist gut verstanden, dass die Komponentencharakteristika, insbesondere diejenigen der elektrochemischen Batterie 4 oder 14, empfindlich auf Temperatur, Alterung, Betriebsvergangenheit usw. reagieren. Die Systemidentifizierungsroutine identifiziert aktuelle Systemparameter und aktualisiert das Modell, das im Kontroller 7 oder 17 läuft.
In dem Anfangsschritt 70 wird die Matrixvariable A, die das am kürzesten zurückliegende Betriebszyklussegment darstellt, durch die Subroutine gelesen und formatiert, um eine Eingabe zur Simulation bereitzustellen.
Die Steuersoftware umfasst ein eingebettetes mathematisches Modell des ganzen Antriebsvorgeleges. Das Modell ist vorzugsweise eine Subroutine oder ein Objekt, die/das den Kraftmaschinenkraftstoff- und Batterieenergieverbrauch berechnen sowie ein Batterieverhalten simulieren kann. Vorzugsweise ist es ein Modell, das unter Verwendung von Simulationssoftware, wie z.B. Simulink (Schutzmarke), entwickelt und in eine ausführbare Subroutine umgewandelt ist. Ein Beispiel für ein solches Simulationsmodell ist in 7 dargestellt. Das Modell umfasst eine mathematische Darstellung des Fahrwiderstands, Zusatzlast, Antriebsvorgelege, Traktionsmotor, Batterie, Hilfsenergieerzeugungseinheit und den Systemkontroller. Das Modell verwendet experimentell verifizierte Komponentencharakteristika in der Form von Nachschlagtabellen. Die Nachschlagtabellen werden bei Schritt 78 in 6 durch Werte auf Grundlage von gemessenen Daten während des Systemidentifizierungsprozesses aktualisiert. Die Eingaben zum Modell sind die Fahrzeuggeschwindigkeit und Straßenneigung, die während vorheriger Steuerintervalle aufgezeichnet wurden. Aus den Eingabedaten berechnet das Modell den Fahrwiderstand und anschließend den Drehmomentbedarf und Drehgeschwindigkeit des Traktionsmotors und die Gesamtenergieverluste im Antriebsvorgelege. Auf Grundlage der berechneten Motorausgangsleistung veranschlagt das Modell den elektrischen Leistungsbedarf, der der Batterie und der Hilfsenergieerzeugungseinheit durch den Motor aufgebürdet wird. Das Kontrollermodul führt die Steuerstrategie aus, wobei die Ausgangsleistungen der Batterie und der Hilfsenergieerzeugungseinheit kombiniert werden. Das dargestellte Modell berechnet die Batteriespannung, -strom und -ladungszustand sowie Kraftmaschinenkraftstoffverbrauch und Emissionen. Das Modell veranschaulicht einen allgemeinen Lösungsansatz zur fahrzeugseitigen Simulation und Optimierung des Energieflusses. Abhängig von der Anwendung kann das Modell zusätzliche Komponenten und Ausgangsleistungsvermögen umfassen.
Im Systemidentifizierungsprozess werden Systemzustandsvariablen, wie z.B. Radgeschwindigkeit, Antriebswellendrehmoment, Kraftmaschinendrehzahl und Kraftmaschinenladedruck, die in der vorhergehenden Steuerperiode gemessen sind, als die Eingabe zum Simulationsmodell verwendet, und die Antwort des Systems wird simuliert, wie in Schritt 72 dargestellt. Die simulierte Antwort, wie z.B. Strom und Spannung auf Batterienanschlüssen, Eingangsleistung zum Inverter und Ausgangsleistung der Energieerzeugungseinheit, wird mit den gemessenen Daten in Schritt 74 verglichen, um zu bestimmen, ob eine Korrelation entsprechend vordefinierten Bedingungen erzielt ist, wie in Schritt 76 dargestellt. Wenn die Korrelation den vordefinierten Bedingungen entspricht, wird angenommen, dass das Modell genau ist, und die Programmsteuerung wird zum Hauptprogramm rückgeführt, wie in Schritt 78 dargestellt.
Wenn die Korrelation nicht zufriedenstellend ist, muss das Modell korrigiert werden. Die verschiedensten mathematischen Techniken können verwendet werden, um die Korrelation zu erzielen. Vorzugsweise umfassen die Schritte ein Veranschlagen der Korrekturfaktoren 80 und dann dementsprechendes Modifizieren 82 der Modellparameter. Ein einfaches Verfahren zur Modellaktualisierung kann eine iterative Prozedur sein, wo die Komponentennachschlagtabellen durch einen Korrekturfaktor modifiziert sind, der proportional zum Fehler zwischen der simulierten und gemessenen Antwort ist. Eine Methode der kleinsten Quadrate kann verwendet werden, um den Fehler zu quantifizieren. Das System wird modifiziert, bis eine zufriedenstellende Modellgenauigkeit erzielt ist, die darauf beruht, dass die simulierten Antwortdaten im Wesentlichen mit den gemessenen Daten übereinstimmen.
Am Ende des Systemidentifizierungsprozesses 22 werden die gespeicherten Modellnachschlagtabellen durch die aktualisierten Modellwerte überschrieben, wie in Schritt 78 dargestellt. Auf diese Weise stellt das Modell immer den tatsächlichen Zustand des Systems dar, und die Verschlechterungs- oder Fehlfunktionseffekte sollten leicht detektiert werden. Dieser Prozess wird während des Fahrzeugbetriebs kontinuierlich ausgeführt, aber es ist nicht notwendig, dass das Modell mit derselben Häufigkeit wie die Steuerstrategie aktualisiert wird. Von Natur erfolgen Verschlechterungsprozesse und Umgebungsfaktoren mit niedrigen Raten, so dass es in den meisten Fällen zufriedenstellend ist, die Modellgültigkeitsüberprüfungsroutine alle mehrere Steuerperioden auszuführen, möglicherweise, wenn der Rechenbedarf des Kontrollers gering ist, z.B. während ausgedehnter Stopps.
Fahrmusteranalyse
Das Ziel des Fahrmusteranalyseprozesses 24 besteht darin, das Fahrzeugbetriebsmuster auszuwerten und eine Bezugsdatenbasis für den adaptiven Steueralgorithmus bereitzustellen. Die Zeitintervalle des Steuerprozesses entsprechen im Allgemeinen eindeutig identifizierbaren Segmenten des Fahrzyklus.
Wie in 8 dargestellt, Schritt 90, beginnt der Prozess durch Lesen der Variablenmatrix A, die den zuletzt aufgezeichneten Datenpuffer darstellt. Das Programm formatiert die Daten zur Simulationseingabe. Die gemessenen Daten werden in Schritt 92 in das Simulationsmodell eingespeist, das den Batterieladungszustand, Hilfsenergieerzeugungseinheitsenergieverbrauch berechnet und ein Energieverbrauchsprofil erzeugt, das den Motorleistungsverbrauch in kurzen Zeitintervallen (typischerweise 5 Sekunden) mittelt. Die Simulationsdaten werden zu globalen Variablen geschrieben, die für andere Module verfügbar sind, in Schritt 94. In den Prozessschritten, die in 8 dargelegt sind, wird der Zustand des Fahrzeugs bei Schritt 96 überprüft, um zu bestimmen, ob das Fahrzeug gefahren wird oder ob es angehalten ist. Wenn das analysierte Segment eines ist, in dem sich der Wagen im Fahrmodus befindet, wird das Energieverbrauchsprofil an die Datenbasistabelle angehängt, die die Profile von vergangenen Fahrzyklen enthält, wie in Schritt 98 dargestellt. Die Tabelle wird durch den adaptiven Steueralgorithmus verwendet, um die Steuerstrategie für das aktuelle Profil zu identifizieren.
Der nächste Schritt in der Analyse des Segments besteht in einer Optimierung einer Energieverwendung für das Segment. Wie in Schritt 100 dargestellt, wird das Simulationsmodell mit zunehmenden Niveaus einer APU-Ausgangsleistung aufgerufen und analysiert. Die simulierte Ausgangsleistung wird überprüft, um zu bestimmen, ob ein optimales Ergebnis erzielt worden ist, wie in Schritt 101 dargestellt. Vorzugsweise ist ein optimales Ergebnis vorhanden, wenn der Batterieladungszustand am Ende des Segments gleich dem Anfangsladungszustand ist. Die einfachste Optimierung wird durchgeführt, indem einer oder mehrere Systemzustandsvariablen in dem zulässigen Bereich gewobbelt werden und die Systemantwort überwacht wird. Z.B. wird im Fall eines seriellen Hybridsystems, das in 1 dargestellt ist, die Kraftmaschinenausgangsleistung variiert, und entsprechende Werte von Kraftstoffverbrauch, Emissionen und Batterieladungszustand und Temperatur werden berechnet. Wenn zu jeder Zeit während der simulierten Periode eine beliebige der Zustandsvariablen außerhalb des zulässigen Bereichs ist, wird die Option zurückgewiesen, und die Simulation fährt mit einem neuen Satz von Zustandsvariablen fort. Z.B., wenn die Simulationsergebnisse anzeigen, dass eine Aufrechterhaltung eines gewissen APU-Niveaus eine Batterieüberhitzung verursachen würde, wird die APU-Ausgangsleistung verringert, bis das thermische Gleichgewicht erzielt ist. Bei Beendigung einer Simulation wird eine Option mit einem minimalen Kraftstoffverbrauch und Emissionen ausgewählt. Abhängig von der Anwendung kann das optimierte Hilfsenergieprofil direkt verwendet werden, um den Steuervorgang für den nächsten Steuerzyklus auszuführen, oder kann zum Bezug für eine Optimierung von zukünftigen Zyklen gespeichert werden. Im letztgenannten Fall wird das identifizierte optimale Hilfsenergieprofil an die Datenbasistabelle angehängt, die die Profile von vergangenen Fahrzyklen enthält, wie in Schritt 102 dargestellt.
Im Fall eines parallelen Systems, das in 2 dargestellt ist, teilt das Steuerprogramm das Segment in Abschnitte von Beschleunigung, Bergabfahren, Dauergeschwindigkeitsfahren und Rückgewinnungsbremsen ein und erzeugt ein Drehmomentteilungsprofil für das Segment. Das Drehmomentteilungsprofil ist ein Signal, das die Drehmomentteilungsvorrichtung antreibt, indem der Drehmomentanteil des Motors und der Kraftmaschine zu jedem gegebenen Zeitpunkt des vorausgesagten Betriebszyklus vorgeschrieben wird. Das Anfangsdrehmomentteilungsprofil verwendet Nachschlagtabellen, die das effizienteste Energieteilungsprofil für die typischen Vorkommnisse – Beschleunigung, Dauergeschwindigkeitsfahren, Bergabfahren und Verzögern – definieren. Jedes Vorkommnis weist eine separate Nachschlagtabelle auf, die während einer Entwicklung erstellt wird, und das Programm schaltet zwischen den Tabellen unter Verwendung eines Satzes von Regeln, um das Muster zu erkennen. Ein Fuzzylogiklösungsansatz kann für diesen Zweck verwendet werden. Sobald das Energieteilungsprofil erzeugt ist, simuliert das System ein Fahrzeugbetriebsverhalten für diesen Zyklus und berechnet einen Batterieladungszustand, Kraftstoffverbrauch, Emissionen usw.. Die Optimierung von Energieverbrauch und Emissionen wird durch iterative Simulation des vorausgesagten Zyklus mit einem modifizierten Drehmomentteilungsprofil ausgeführt. Das Profil, das definiert wird, indem die effizientesten Charakteristika verwendet werden, dient als die Basislinie.
Das Optimierungsschema nimmt einen optimalen Batterieladungszustand an und versucht den Energiefluss zu handhaben, um innerhalb eines engen Bereichs von dieser Bedingung zu bleiben. Das Programm bestimmt den Batterieladungszustand am Anfang des Zyklus und führt eine Simulation des vorausgesagten Zyklus mit einem Ziel eines Erreichens des Idealwerts aus. Der Algorithmus beginnt durch Simulieren des Systems mit Zunahme oder Abnahme der Kraftmaschinenausgangsleistung während der Dauergeschwindigkeitsteile des Zyklus. Anschließend setzt er seinen Weg fort, indem die zugeführte Leistung der Kraftmaschine während des Beschleunigungs- und Verzögerungsteils des Zyklus erhöht wird. Schließlich untersucht er eine gemischte Lösung, wenn sowohl die Beschleunigungs- als auch Dauergeschwindigkeitsfahrbedingungen modifiziert sind. Das System wählt die Lösung aus, die zu dem gewünschten Batterieladungszustand bei minimalem Kraftstoffverbrauch und Emissionen führt.
Der Ausgang der Optimierungsroutine ist ein Satz von Werten zur Auswahl von Nachschlagtabellen. Z.B., wenn das Beschleunigungsprofil für eine gegebene Beschleunigungspedalposition als eine Nachschlagtabelle definiert werden kann, die einen Satz von Kurven enthält, die das Drehmomentteilungsverhältnis zwi schen der Kraftmaschine und dem Motor definiert, wird die Basislinienkurve für die effizienteste Option durch den niedrigsten Nachschlagtabellenindex bezeichnet. Mit einem zunehmenden Index würde der Anteil der Kraftmaschine bis zu dem Punkt so zunehmen, dass bei der höchsten Indexeinstellung der Motoranteil auf Null reduziert sein würde, wobei die Kraftmaschine das Fahrzeug wie bei einem herkömmlichen Antriebsvorgelege treibt. Für Dauergeschwindigkeitsfahrbedingungen wird die Auswahl der Kraftmaschinenausgangsleistung ausgeführt, indem ein Steuersignal zu dem Kraftmaschinenkontroller gesendet wird, der wiederum seine interne Vorrichtungs-spezifische Prozedur verwendet, um die erforderliche Wellengeschwindigkeit und -last aufrechtzuerhalten.
Steuervorgang
Der Steuervorgangsprozess der vorliegenden Erfindung ist in 9 dargestellt. Das adaptive Steuermodul versucht, die Energieversorgung dem augenblicklichen Energiebedarf anzupassen. In den Schritten 104 und 106 verwendet der Prozess einen kurzen Puffer (5–10 sec), um Motorstrom- und Batteriespannungsdaten zu speichern, und berechnet einen mittleren Energiebedarf (Schritt 110). Wenn das Fahrzeug angehalten ist und der Energiebedarf gering ist, weist der Kontroller das Vermögen auf, die Kraftmaschine auszuschalten. Wenn der neue Fahrzyklus detektiert wird, versucht das Programm das Energieverwendungsprofil einem beliebigen der gespeicherten optimierten Profile anzupassen (Schritt 112) und die Hilfsenergieausgangsleistung so einzustellen, dass die optimalen Einstellungen widergespiegelt werden (Schritt 114). Jedes Mal, wenn ein neuer Wert des Energiebedarfs berechnet wird, versucht das Programm ein gespeichertes Profil zu finden, das dem gegebenen Profil besser entspricht. Wenn es ihm gelingt, eines zu finden, stellt es die APU-Energie so ein, dass das geänderte Profil widergespiegelt wird.
In der idealen Situation würde der Kontroller immer das optimale Kraftmaschinenleistungniveau auswählen, um den Batterieladungszustand innerhalb eines sehr engen Bereichs zu halten. Jedoch fluktuiert aufgrund von unvermeidbaren Fehlern beim Voraussagen der Energieverwendung der Batterieladungszustand. Dies kann verbessert werden, indem die berechnete APU-Ausgangsleistung durch einen Korrekturfaktor korrigiert wird, der durch eine Analyse des Batterieladungszustands bestimmt wird (Schritt 116).
Im letzten Schritt des Steuerzyklus werden die Bezugssignale vom Masterkontroller zu den geeigneten Vorrichtungskontrollern gesendet (Schritt 118), und der Zyklus wird wiederholt.
Außerbetriebsetzungssequenz
Sobald eine zufriedenstellende Korrelation erzielt ist, werden alle Zustandsvariablen zum nichtflüchtigen Speicher geschrieben, nachdem das Modell aktualisiert worden ist, und sie dienen als Anfangsbedingung für den nächsten Neustart. Jedoch können die Sätze der Zustandsvariablen registriert werden, um die Systemzustandsänderungen für Diagnosezwecke zu überwachen.
Die grundlegende Außerbetriebsetzungssequenz ist in 10 dargestellt. Ein Außerbetriebsetzungssignal 120 wird gesendet, das veranlasst, dass Systemdaten zu einem nichtflüchtigen Speicher, vorzugsweise eine Außerbetriebsetzungsdatei, geschrieben werden, in Schritt 122. Sobald die Außerbetriebsetzungsdatei erzeugt ist, wird ein Außerbetriebsetzungsstatuskennzeichen in Schritt 123 auf einen Wert gesetzt, um anzuzeigen, dass die Außerbetriebsetzungsdatei als Anfangssystemstatusdaten für die nächste Inbetriebsetzungssequenz verwendet werden kann. Wenn in dem Außerbetriebsetzungsprozess ein Fehler auftritt, wird das Außerbetriebsetzungsstatuskennzeichen auf einen unterschiedlichen Wert gesetzt, um anzuzeigen, dass die Außerbetriebsetzungsdatei für Anfangssystemstatusdaten nicht verwendet werden sollte. Ein AUS-Befehl wird in Schritt 124 zu den Vorrichtungskontrollern gesendet. Der Status der verschiedenen Systemkomponenten wird in Schritt 126 verifiziert. Die Energie wird in Schritt 129 ausgeschaltet, wenn alle Komponenten erfolgreich eine Beendigung der Statuskontrolle berichten. Wenn Fehler berichtet werden, wird in Schritt 128 eine geeignete Fehlermeldung angezeigt, um den Benutzer zu warnen.

Claims

Verfahren zum Steuern eines Hybridfahrzeugs mit einer Hilfsenergieerzeugungseinheit, mindestens einer Energiespeichervorrichtung, mindestens einem Elektroantriebsmotor zur Traktion und einem Kontroller mit zugeordnetem Speicher, umfassend die Schritte: Erfassen von Daten für den aktuellen Fahrzeugbetriebszustand für ein variables Steuerintervall; Speichern der Fahrzeugbetriebszustandsdaten als gemessene Betriebszustandsvariablen; Erzeugen von simulierten Fahrzeugbetriebszustandsdaten, indem die gemessenen Fahrzeugbetriebszustandsvariablen in ein Simulationsmodell eingegeben werden, das fahrzeugseitig im Kontrollerspeicher läuft; periodische Gültigkeitsüberprüfung des Simulationsmodells für das Steuerintervall, indem durch das Simulationsmodell erzeugte simulierte Fahrzeugantwortdaten mit entsprechenden gemessenen Betriebszustandsvariablen verglichen werden; Analysieren der gemessenen Betriebszustandsdaten, um den Fahrzeugbetriebszustand für das nächste Steuerintervall vorauszusagen; Erzeugen eines Steuerschemas zur Optimierung eines Energiemanagements der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und des mindestens einen Elektroantriebsmotors für den vorausgesagten Betriebszustand, indem man das Simulationsmodell durch verschiedene Iterationen laufen lässt und die simulierten Fahrzeugantwortdaten überwacht, um das optimale Steuerschema für das nächste Steuerintervall auswählen; und Steuern der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und des mindestens einen Elektroantriebsmotors durch den Kontroller entsprechend dem optimalen Steuerschema für das nächste Steuerintervall.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem eine Gültigkeitsüberprüfung des Simulationsmodells die zusätzlichen Schritte umfasst: Modifizieren des Simulationsmodells; und Wiederholen der Gültigkeitsüberprüfung des Simulationsmodells bis die simulierten Fahrzeugbetriebsdaten und die gespeicherten Fahrzeugbetriebszustandsdaten innerhalb vorbestimmter Grenzen miteinander korrelieren, wenn die simulierten Daten und die gespeicherten Daten zu Beginn nicht miteinander korrelieren.
Verfahren nach Anspruch 1, umfassend den Schritt: Abspeichern der aktuellen Fahrzeugbetriebszustandsvariablen zu einem Permanentspeicher bei Außerbetriebsetzung des Fahrzeugs.
Verfahren nach Anspruch 3, umfassend eine Anfangsinbetriebssetzungssequenz, die die Schritte umfasst: Ausführen einer Selbstdiagnoseprüfung des Kontrollers; und Laden der Fahrzeugbetriebszustandsdaten von der vorherigen Außerbetriebssetzung von einem Permanentspeicher in einen Speicher zur Verwendung als die aktuellen Fahrzeugbetriebszustandsdaten.
Verfahren nach Anspruch 4, umfassend den Schritt: Setzen eines Steuersystemkennzeichens, um anzuzeigen, ob es einen Außerbetriebssetzungsfehler gab, und Laden von Defaultfahrzeugbetriebszustandsdaten in einen Speicher, wenn das Fehlerkennzeichen von der letzten Außerbetriebssetzung gesetzt ist.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Fahrzeugbetriebszustandsvariablen, die erfasst werden, umfassen: Radgeschwindigkeit, Antriebswellendrehmoment, Hilfsenergieerzeugungseinheitsumdrehungen pro Minute, Hilfsenergieerzeugungseinheitsladedruck, Ladungszustand bei der Energiespeichervorrichtung, Strom und Spannung bei der Energiespeichervorrichtung, Eingangsleistung zum Inverter und Ausgangsleistung der Hilfsenergieerzeugungseinheit.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt einer Erzeugung eines Steuerschemas zur Optimierung eines Energiemanagements umfasst: Überwachen des simulierten Modells, um das Steuerschema auszuwählen, bei dem der Ladungszustand der Energiespeichervorrichtung am Ende eines Steuerintervalls gleich dem Ladungszustand am Beginn des Intervalls ist.
Steuersystem für ein Hybridfahrzeug mit einer Hilfsenergieerzeugungs einheit, mindestens einer Energiespeichervorrichtung und mindestens einem Elektroantriebsmotor zur Traktion, wobei das Steuersystem umfasst: Einrichtungen zum Erfassen von Daten für den aktuellen Fahrzeugbetriebszustand für ein variables Steuerintervall; Einrichtungen zum Speichern der Fahrzeugbetriebszustandsdaten als gemessene Betriebszustandsvariablen; ein Simulationsmodell zur Erzeugung von simulierten Fahrzeugbetriebszustandsdaten, indem die gemessenen Fahrzeugbetriebszustandsvariablen eingegeben werden, wobei das Simulationsmodell für das Steuerintervall auf Gültigkeit überprüft wird, indem durch das Simulationsmodell erzeugte simulierte Fahrzeugantwortdaten mit entsprechenden gemessen Betriebszustandsvariablen verglichen werden; Einrichtungen zum Analysieren der gemessenen Betriebszustandsdaten, um den Fahrzeugbetriebszustand für das nächste Steuerintervall vorauszusagen; wobei das Simulationsmodell verwendet wird, um ein Steuerschema zur Optimierung eines Energiemanagements der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und des mindestens einen Elektroantriebsmotors für den vorausgesagten Betriebszustand zu erzeugen, indem man das Simulationsmodell durch verschiedene Iterationen laufen lässt und die simulierten Fahrzeugantwortdaten überwacht, um das optimale Steuerschema für das nächste Steuerintervall auszuwählen; und einen Kontroller zum Steuern der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und des mindestens einen Elektroantriebsmotors entsprechend dem für das nächste Steuerintervall erzeugten optimalen Steuerschema.
Steuersystem nach Anspruch 8, bei dem die Hilfsenergieerzeugungseinheit aus der Gruppe ausgewählt ist, die besteht aus: Verbrennungskraftmaschinen und Brennstoffzellen.
Steuersystem nach Anspruch 8, bei dem die Hilfsenergieerzeugungseinheit eine Verbrennungskraftmaschine umfasst, die mit einem Elektrotraktionsmotor mechanisch gekoppelt ist.
Steuersystem nach Anspruch 8, bei dem die Energiespeichervorrichtung aus der Gruppe ausgewählt ist, die eine elektrochemische Batterie, einen Kondensator und ein Schwungrad umfasst.
Steuersystem nach Anspruch 8, bei dem die Einrichtungen zum Erfassen von Daten für den aktuellen Fahrzeugbetriebszustand eine Mehrzahl von vernetzten Mikrokontrollern umfassen, die jeweils der Hilfsenergieerzeugungseinheit, der mindestens einen Energiespeichervorrichtung und dem mindestens einen Elektroantriebsmotor zur Traktion zugeordnet ist.