用于确定车辆的行驶阻力的方法与流程

本发明涉及一种根据权利要求1的前序部分所述的用于确定车辆的行驶阻力的方法。

背景技术：
由于日益紧缺的资源和同时上升的环保意识而使得研发尽可能环保的机动车越来越重要。配有电驱动装置和内燃机的混合动力车辆可以实现非常低的排放值。正是对于混合动力车辆、但对于其它机动车同样地，重要的是驾驶员知道：在考虑当前能量存储量或储箱储量的情况下续航能力还有多少。对于续航能力的确定特别重要的是车辆的行驶阻力，该行驶阻力与乘员数量、装载情况、轮胎类型和其它车辆特征有关。在不同的车辆运行条件下对行驶阻力的尽可能准确的认识也可能被用于车辆内部的控制任务。由DE102006022170A1例如已知了一种用于求得机动车的行驶阻力的方法，其中与自动变速器相联系地求得在换挡过程开始之前的行驶阻力值和在一较晚时刻的行驶阻力值。如果就此而言确定出行驶阻力变化，则可以在必要时执行对换挡过程的必要的校正。由DE60113226T2已知了一种用于确定车辆行驶阻力的方法，其中从恒定的行驶阻力系数和预先给定的车辆重量出发。在行驶期间执行限值比较，借助该限值比较在行驶期间反复更准确地确定行驶阻力系数和车辆重量。在行驶开始时，在该已知的方法中仅将存储的常数考虑用于计算行驶阻力。

技术实现要素：
本发明的目的是，提出一种用于确定车辆行驶阻力的方法，该方法在行驶开始时和在继续行驶期间能够提供关于当前的行驶阻力和车辆重量的尽可能准确的结论/报告。根据权利要求1的特征部分所述，在行驶开始之前以估计方法在考虑传感器信号的情况下估计车辆重量和行驶阻力系数。借助该估计方法计算出行驶阻力的初始值。随后在行驶期间根据在时间上彼此相继地测量的行驶测量值计算出行驶阻力的校正，使得最初基于估计方法的行驶阻力在行驶期间被更准确地确定。为了在行驶期间获取这些测量值，不必等待加速行驶或滑行过程，而是可以在不同行驶速度的情况下在时间上间隔开地执行测量并且将测量（结果）用于计算行驶阻力和车辆重量。在行驶开始之前对车辆重量和行驶阻力系数的估计借助于一数学模拟模型优选在考虑本来就通过数据总线传输给包含在车辆中的控制器的数据的情况下进行。因此能够以简单的方式直接在控制器中执行根据本发明的方法。在此，在控制器中也可以存储关于包括额外装备在内的车辆重量的信息，使得借助其它传感器信息——例如关于当前的储箱储量和座椅占用情况的传感器信息——能够在行驶开始之前更准确地估计车辆重量。为此也可以一并考虑装载传感器和/或用于前照灯调节的传感器信号。在此重要的是，在行驶开始时并不是从恒定地在存储器中预定的车辆重量值出发，而是根据通过CAN总线（车辆数据总线）传输的不同信号来估计车辆重量。对车辆重量的估计因此也是特别重要的，这是因为车辆重量对行驶阻力系数产生重大影响。对于也可以称为行驶阻抗力的行驶阻力，一般通用的公式是Fw=F0+F1v+F2v2，其中v是车辆的速度并且F0，F1和F2是行驶阻力系数，其也可以被称为滑行系数。这种2次多项式适合于近似计算作用到车辆上的行驶阻抗力。现在可以在行驶期间在应用以下测量值的情况下计算车辆重量和行驶阻力系数F0，F1，F2：驱动力FA、爬坡阻力FST、速度v和加速度a。附图说明下面根据附图详细说明本发明。图中：图1示出用于估计车辆重量和行驶阻力系数的各个步骤的流程简图，图2示出在存在车顶盒的情况下用于匹配空气阻力系数的原理框图，和图3示出用于在行驶开始之前估计车辆重量的原理框图。具体实施方式在图1中示出对行驶阻力系数F0，F1，F2和车辆重量m的估计。估计在行驶开始之前进行，而在此未示出的计算在行驶期间通过多次时间上彼此相继的测量来执行。该估计以下面的方式进行，即，在用于车辆行驶阻力的数学模型中考虑车辆数据和传感器信息，如环境温度、当前的储箱储量、座椅占用情况、环境压力、轮胎压力、道路坡度和车顶盒传感器的信号。这些数据和信号可以被从数据总线CAN和/或控制器CPU中提取出来。该数学模型在此基于行驶阻力的常用公式Fw=F0+F1·v·F2v2，其中行驶阻力系数F0，F1，F2与车辆重量以及其它车辆运行参数有关，例如与车辆的空气阻力系数cw以及端面积AL有关。借助数学模型现在可以针对不同速度执行模拟SIM，这种模拟得出与速度相关的行驶阻力Fw曲线并且能实现行驶阻力系数F0，F1，F2的计算。作为数学模型，针对行驶阻力Fw,mod采用以下公式：FW,mod＝F0(X0)+F1(X1)v+F2(X2)x2（式1）在此，“X”不仅代表车辆数据而且代表环境条件，其中它例如可以是影响参数，如车辆的空气阻力系数和端面积、车辆重量、车轮直径、轮胎类型和温度参数等。利用这种数学模型可以针对N个不同的车速v1-N获取值对（vi，Fw,i），该值对被记入到以下矩阵方程中：（式2）通过求解这个矩阵方程，随后可以为F0，F1，F2利用该估计方法确定出所寻求的、至少部分基于估计值的系数F0SCHAETZ、F1，SCHAETZ、F2，SCHAETZ。为了更准确地确定用于该估计方法的空气阻力，可以在行驶开始之前根据图2借助车顶盒传感器SD识别出是否存在车顶盒，由此可以带有因数1.2地对空气阻力系数cw进行总体估计，这相当于提高20%。在原理框FB1中以虚线示出从因数1到因数1.2的转换。此外在识别出车顶盒的情况下根据原理框FB2，使车辆的端面积AL提高0.41m2，这在此同样以虚线表示。在图3中现在示例性地在原理框图中示出在行驶开始之前对车辆重量的估计。净重被加载了单独存在的装备。此外，该净重加上了当前储箱储量的重量。进一步通过座椅占用传感器估计车辆乘员的重量并且在求得车辆重量时以下面的方式对其进行考虑，即在示出的实施例中每个被占用的座椅被考虑为75Kg的平均值。此外可以考虑作为附加重量的行李箱中的行李。最后，在使用车顶盒的情况下还设置50Kg的附加重量，因此由车辆自重和其它附加重量之和求得估计的车辆重量mFZG,SCHAETZ。在行驶开始之后，例如根据图1至图3求得的估计值被来自多个行驶测量值的计算值所代替。为此所需的测量主要限于驱动力FA、爬坡阻力FST、速度v和加速度a。利用以下运动公式：（式3）现在可以为N个测量点建立以下矩阵方程：（式4）在此，dv/dt表示加速度a，iG代表总传动比。RRAD是车轮半径，JMOT是发动机惯性矩，JRAD是车轮、制动器和万向轴的总和的惯性矩。在数量为N个的测量点的情况下可以利用最小平方法解方程4，由此得出车辆重量m和行驶阻力系数F0，F1，F2的所寻求的、计算出的值。一旦存在这些计算出的值，则替换在行驶开始之前通过估计所求得的值。在行驶期间随后可以执行对该值的连续计算，其中也可以考虑变化的环境影响，如湿的或干的行车道。