减小环保车辆的驱动轴的振动的方法与流程

本发明涉及一种减小环保车辆驱动轴振动的方法。具体地说，本发明涉及一种减小环保车辆驱动轴振动的控制方法，在该方法中利用机械连接至驱动轴的电动机减小驱动轴产生的振动。

背景技术：

通常情况下，环保车辆，比如，纯电动车辆(EV：electric vehicle)或混合动力电动车辆(HEV：hybrid electric vehicle)，利用电动机作为驱动源进行驱动。

纯电动车辆(EV)仅利用由电池电源供电的电动机的动力进行驱动，HEV有效地结合发动机动力和电动机动力进行驱动。

环保车辆的另一实例包括通过用燃料电池产生的动力运行电动机进行驱动的燃料电池电动车辆(FCEV：fuel cell electric vehicle)。

FCEV也是利用电动机驱动的车辆，其一般与纯电动车辆(EV)和HEV一起广义上分类为由电力驱动的电动车辆(EV)。

图1示出了EV的系统配置。如图所示，驱动电动机(MG1)13和驱动轴之间彼此机械连接，EV包括含有驱动和控制驱动电动机13的逆变器16的电动机控制单元(MCU：motor control unit)17、向驱动电动机13供应驱动力的高压电池18和控制电池18的电池管理系统(BMS：battery management system)19。

此处，电池18用作车辆的驱动源(电源)并通过逆变器16以可充放电的方式连接至驱动电动机13，并且逆变器16将电池的直流电逆变为三相交流电并将逆变的电流用于驱动电动机13以驱动驱动电动机13。

电池管理系统(BMS)19收集电池18的电池状态信息，比如电压、电流、温度、荷电状态(SOC)(％)等。此处，BMS19将收集的电池状态信息提供给车辆的另一控制器，或者直接用电池状态信息 控制电池充放电。

图2示出了HEV的系统配置，并示出了利用安装有变速器的电气装置(TMED：transmission mounted electric device)的传动系配置，在安装有变速器的电气装置中，变速器14配置在驱动电动机13的输出侧。

如图所示，HEV包括串列设置以用作用于车辆驱动的驱动源的发动机11和驱动电动机13、设置在发动机11和驱动电动机13之间以连接或断开动力的发动机离合器12、切换发动机11和驱动电动机13的动力并将切换的动力传输至驱动轴的变速器14、和直接连接至发动机11以传递动力的起动发电机(MG2)15。

发动机离合器12通过锁定或开放操作连接或断开两个驱动源，即驱动车辆的发动机11和驱动电动机13之间的动力。

此外，用作车辆电源的电池18通过逆变器16以可充放电的方式连接至驱动电动机13和起动发电机15。逆变器16将电池的直流电逆变成三相交流电并将逆变的电流用于驱动电动机13和起动发电机15以驱动驱动电动机13和起动发电机15。

起动发电机15执行起动电动机和发电机的集成功能。当驱动时起动发电机15通过将其中的动力通过动力传输机构(比如，皮带和滑轮)传输至发动机11或通过接收从发动机11传输来的旋转力产生电力，并用发电运行期间产生的电能为电池18充电。

然而，在上述传统环保车辆中，其缺点在于不能获得现有转矩变换器的机械减振效果。

因此，由于与当速度改变时、当进行按压/释放操作(按压或释放加速踏板操作)或当发动机离合器有问题时出现的驱动轴振动一起出现的振动现象，比如，震动(shock)或颤动(jerk)(瞬时或快速运动)，导致舒服度和可操作性降低的问题。

那就是说，由于安置在转矩源和驱动系统之间的减振器几乎未被使用，转矩源(发动机或电动机)振动或外部振动很少衰减。

需要提取驱动轴的振动分量以减小驱动轴振动。减振性能根据振动分量的提取精确性变化，因此精确地提取振动分量是非常重要的。

在作为一种为解决上述问题而抑制驱动轴振动方法的常规防振控 制技术中，电动机的模型速度和实际速度之间的偏差被视为振动，速度之间的偏差乘以一定值并对所得乘积值进行反馈，从而抑制振动。

例如，已对控制防振动的装置和方法进行了研究，在该研究中基准速度偏差和速度偏差平均值可由电动机的模型速度和实际速度之间的速度偏差计算得到，进而确定是否出现驱动轴振动。当确定驱动轴出现振动时，计算用于减小驱动轴振动的防振电动机校正所需的转矩幅度以控制电动机转矩。

在该技术中，设计了理想的驱动轴模型，即，可以计算忽略振动的驱动轴理想速度(模型速度)的模型，并且通过将电动机转矩指令减去阻力矩所得的驱动轴净转矩输入到该模型，进而获得排除振动分量的驱动轴速度(以下简称为模型速度)。

此处，用于计算模型速度的模型不能精确考虑实际车辆产生的负载转矩等，因此计算的模型速度有误差。为纠正误差，电动机的模型速度和实际速度之间的差乘以给定增益值以计算校正转矩，然后驱动轴的净转矩便被校正。

然而，只有当模型速度和实际速度之差存在时才可以进行校正，因此精确性是低的。

此外，已经控制防振(anti-jerk)的方法和系统的进行了研究，在该研究中，用机械连接至驱动电动机的车轮速度计算模型速度。

当用上面所述的车轮速度计算模型速度时，由于车轮负载是大的，其可以精确地计算模型速度，进而驱动轴振动衰减。

此外，由于车轮速度是驱动轴振动衰减产生的分量，因此可精确地计算出模型速度。由于模型速度是仅使用用于车轮速度的信号处理来计算的，因此负载系数是低的。

然而，即使当车轮机械连接到驱动轴，车轮速度在动力学关系中与驱动轴的速度相比时也是延迟的。当车辆状态快速变化时，比如，当车辆加速或减速时，延迟分量增加，因此错误的振动分量可能会被提取。

当因上述延迟振动分量是被错误提取时，可以输出用于减小由错误提取的振动分量确定的减振补偿转矩以便阻止车辆加速/减速。

获得模型速度的方法已被开发，在该方法中为驱动轴设计了理想 模型，且计算的驱动轴净转矩输入到该模型。

此处，获得的模型速度中所包含的误差被假定为施加于车辆的扰动转矩所产生的误差。估计误差后，由驱动轴的净转矩分量补偿扰动转矩以计算模型速度。

因此，与现存的利用转矩的模型速度计算方案相比，可以更精确地计算模型速度。

通过将测量的驱动轴转速输入到设计的驱动轴模型的倒数来估计输入到驱动轴的转矩，然后将估计的转矩与驱动轴的输入净转矩相比较，来计算扰动转矩。

在驱动轴模型的传递函数的倒数中，分子的阶次大于分母的阶次，从数学意义上来说这与微分相对应。当使用传递函数时，出现所测量的驱动轴转速的信号噪声。

技术实现要素：

本发明旨在解决上述现有技术相关的问题。本发明的一方面提供了一种减小环保车辆驱动轴振动的方法。该方法能够通过提高模型速度计算以提取精确的振动分量进而有效地减小驱动轴振动。

根据本发明的一个实施例，一种减小环保车辆的驱动轴的振动的方法，所述方法包括以下步骤：获得输出驱动车辆的驱动电动机的转矩的驱动轴的实际速度；计算驱动轴的模型速度；基于获得的驱动轴的实际速度和计算的模型速度之间的偏差获得振动分量；和根据振动分量来产生减小驱动轴的振动的减振补偿转矩，其中计算的步骤包括：基于传递至驱动轴的转矩计算驱动轴输出所需转矩；利用驱动轴的实际速度估计输入至驱动轴的驱动轴输入转矩；利用驱动轴输出所需转矩和驱动轴输入转矩估计扰动转矩；利用估计的扰动转矩计算通过将扰动转矩和驱动轴输出所需转矩相加而获得的驱动轴模型输入转矩；和利用作为输入接收驱动轴模型输入转矩的驱动轴模型计算模型速度。

根据本发明的另一实施例，一种减小环保车辆的驱动轴的振动的方法，包括：获得当前车辆状态信息；获得输出驱动车辆的驱动电动机的转矩的驱动轴的实际速度；根据获得的车辆状态信息，确定与基 于转矩的模型速度计算方案和基于车辆的车轮速度信息计算模型速度的基于车轮速度的模型计算方案中的一个相对应的模型速度计算方案；当所确定的模型速度计算方案不同于当前的模型速度计算方案时，通过将当前的模型速度计算方案改变为所确定的模型速度计算方案，来计算驱动轴的模型速度；基于获得的驱动轴的实际速度和计算的模型速度之间的偏差，获得振动分量；和根据振动分量产生用于减小驱动轴振动的减振补偿转矩。

本发明的其他方面和实施例在后文讨论

当然，术语“车辆”和“车辆的”以及此处所用的其他类似术语通常包括机动车，比如，包括运动型多用途车(SUV)、公交车、卡车、各种商用车的乘用车、包括各种船和舰的水运工具和飞机等，且包括混合动力车、电动车、插电式混合动力车、氢动力车和其他替代燃料车辆(比如，源自资源而非石油的燃料)。正如此处所提及的，混合动力车是具有两种或多种动力源的车，比如汽油动力和电动力的车辆。

附图说明

现将结合附图所示的一些示例性实施例对本发明的上述或其他特征进行详细说明，这些附图以下以实例说明的方式给出，并因此不限于本发明，其中：

图1是示出根据现有技术的电动车(EV)系统配置的方框图；

图2是示出根据现有技术的混合动力车(HEV)系统配置的方框图；

图3是示出根据本发明实施例的减小环保车辆驱动轴振动的控制系统的图；

图4是示出根据本发明实施例的减小环保车辆驱动轴振动的方法的模型速度计算过程的流程图；

图5是示出根据本发明的另一实施例的能够选择模型速度计算方案的用于减小环保车辆驱动轴振动的控制系统配置的图；

图6是示出根据本发明的另一实施例的选择模型速度计算方案和模型速度的过程的流程图；

图7是示出根据本发明的另一实施例的根据车辆速度、加速踏板位置传感器(APS：accelerator pedal sensor)的值和制动踏板位置传感器(BPS：brake pedal position sensor)的值选择模型速度计算方案和模型速度的过程的流程图；和

图8和图9是示出根据本发明的另一实施例的根据车辆状态信息，比如车辆速度、APS值和BPS值，在改变为基于车轮速度的速度计算方案时计算模型速度初始值的方法的图。

应了解附图不一定是按比例绘制的，其呈现了在某些程度上简化说明本发明基本原理的各种优选特征。此处所公开的本发明的具体设计特征，比如包括，规定尺寸、方向、位置和形状，在一定程度上是由特定应用和使用环境决定的。

在图中，附图标记在整个附图的多个图形中是指本发明的相同或等同部件。

具体实施方式

现在对以下各种实施例参考进行详细介绍，其中的实例在附图中进行了说明并在下文进行介绍。当结合示例性实施例对本发明进行说明时，应了解该说明并不意在将本发明限制于这些示例性实施例。相反，本发明意在不仅涵盖示例性实施例，还涵盖如所附权利要求定义的在本发明精神和范围内的各种替代实施例、修改实施例、等同实施例和其他实施例。

本发明涉及一种减小环保车辆驱动轴振动的方法，在本方法中利用机械连接至驱动轴的电动机减小驱动轴产生的振动。特别是，本发明提供一种计算模型速度的改进方法以便能够提取精确的振动分量。

如上所述，需要提取驱动轴的振动分量以减小驱动轴产生的振动。减振性能根据振动分量提取的精确性而不同，因此精确地提取振动分量是非常重要的。

驱动轴的振动分量提取如下。设计驱动轴的理想模型，即能够计算未考虑振动的驱动轴的理想速度(模型速度)的计算模型。利用计算模型计算与不包括振动分量的驱动轴速度相对应的模型速度，进而利用计算的模型速度和与实际的驱动轴速度相对应的实际速度之间的差 提取振动分量。

当将模型速度精确计算为不包括振动分量的驱动轴的理想速度时，可通过计算两个速度之间的差提取精确的振动分量。然而，与不含振动分量的驱动轴的理想速度相比，计算的模型速度包含误差分量。

为消除误差，需获取模型速度和实际速度(实际的驱动轴速度)之间的差，然后施加利用高通滤波器(HPF：high pass filter)等的误差消除控制。需要基于误差分量的形式(阶次)确定误差消除控制器的适当的阶次。

通常情况下，误差消除控制器的阶次与误差分量的阶次成比例增加，并且相位延迟随着误差消除控制器的阶次的增加而增加。因此，可提取与实际振动不同的振动分量。

也就是说，当误差分量的阶次最小化时，可以提取精确的振动分量。为了减小包括滤波器等的误差消除控制器的阶次，需计算模型速度使其成为接近于不包含振动分量的理想驱动轴速度的值。

在这方面，当计算模型速度时，可以用扰动观测器(disturbance observer)观察应用于车辆的扰动转矩，并且在计算模型速度时扰动转矩获得补偿，进而最小化模型速度中的误差分量阶次。用这种方式，提高了振动分量提取的精确率。

本发明应用于具有图1所示系统配置的纯电动车(EV)和具有图2所示系统配置的HEV两者。在下文有关EV和HEV系统配置的说明中将会提到图1和图2。

驱动轴是在图1和图2的系统中驱动电动机13的转矩从其输出的轴。驱动轴对应于驱动电动机的输出轴和变速器的输入轴。此处，驱动轴的速度与电动机的速度相同。

因此，在以下说明中，电动机速度可代替驱动轴速度，并且电动机模型可代替驱动轴模型。

下面将会参照图3和图4对本发明进行说明。

图3是示出根据本发明的实施例的减小环保车辆驱动轴振动的控制系统的图，图4是示出根据本发明的实施例的减小环保车辆驱动轴方法中的模型速度计算过程的流程图。

图3所示的减小驱动轴振动的控制系统(即，防振(anti-jerk)控制 系统)被包括在图1和图2所示的MCU17中。

首先，参考图3，T₁是驱动电动机(驱动车辆的第一电动机)(MG1)13所需的转矩和受到减振补偿转矩T_vib的转矩补偿以减小驱动轴振动的转矩值。该转矩值可以为驱动驱动电动机13输出所需转矩的电动机转矩指令值。

电动机转矩指令值T₁可以是从车辆控制单元(VCU：vehicle control unit)或混合动力控制单元(HCU：hybrid control unit)(未示出)传递至MCU17的指令值。

此外，在本发明中，MCU17使用最终转矩指令值T_1'控制驱动电动机13的转矩输出，其中最终转矩指令值T_1'被计算用来通过减振补偿转矩T_vib补偿电动机转矩指令值T₁，以便减小驱动轴产生的振动。

T_1'的转矩根据利用减振补偿转矩T_vib补偿的转矩指令从驱动电动机13输出，因此T_1'是来自驱动电动机的实际输出转矩。

此外，T₂和T₃是发动机11和起动发电机(直接连接至发动机的第二电动机)(MG2)15所需的转矩值，且可以是根据其指令值控制的发动机11和起动发电机15的转矩输出值。

不过，在EV中，发动机11和起动发电机15是不存在的，因此T₂和T₃的每个均为0。

此外，T_brake是制动器所需的转矩值，T_load是车辆所行驶的道路的倾斜角产生的车辆负载转矩。T_load是可以根据倾斜角和车辆的重量计算得出的转矩值。

参考图3，T₂、T₃、T_brake和T_load是转换成驱动电动机(MG1)的轴的转矩的转矩。

此外，参考图3，T_net是施加于驱动轴的转矩。该转矩是考虑了T_1',T₂,T₃,T_brake和T_load的转矩的转矩，即，将转矩施加于驱动轴的转矩源(发动机、驱动电动机、起动发电机和制动器)的输出转矩和负载转矩，其可表示如下：

T_net＝T_1'+T₂+T₃-(T_brake+T_load)…(1)

参考图3，T_acc是将从行驶车辆的内部或外部施加的未知扰动转矩d和T_net相加得到的转矩。T_acc是实际加速/减速驱动轴的驱动轴输入转矩。T_acc传递至驱动轴以便输出驱动轴的速度ω。

参考图3，G(s)表示实际驱动轴100的传递函数。

此处，除扰动转矩d外，上述所有传递至驱动轴的转矩均是已知值。因此，当可获得尽可能接近实际扰动转矩d的预估扰动转矩值d'时，便可以精确地计算出模型速度ω_m。

实际驱动轴速度ω通过传感器等来测量和获得，并在计算模型速度ω_m的过程和提取振动分量ω_vib的过程中用作变量。

可以基于提取的振动分量ω_vib和行驶状态信息，比如车辆的行驶模式、档位等，通过计算模型速度ω_m的过程、根据计算的模型速度ω_m和测量的实际速度ω之间的差Δω使用HPF或带通滤波器(BPF：band pass filter)提取振动分量ω_vib的过程、以及计算减振补偿转矩T_vib的过程，来获得减小从驱动轴产生的振动的减振补偿转矩T_vib。

此处，基于输入到车辆驱动轴的转矩分量，驱动轴模型速度计算器200计算模型速度ω_m。如图4所示，通过计算输出所需转矩T_net'(S11)、使用测量的驱动轴的实际速度ω估计输入到驱动轴的驱动轴输入转矩T_acc'(S12)、使用计算的驱动轴输出所需转矩T_net'和估计的驱动轴输入转矩T_acc'估计扰动转矩d'(S13)、使用估计的扰动转矩d'计算考虑了扰动转矩的驱动轴模型输入转矩T_m(S14)、以及使用接收作为输入的驱动轴模型输入转矩T_m的驱动轴模型241计算模型速度ω_m(S15)，来获得模型速度ω_m。

通过接收驱动电动机13、发动机11、起动发电机15和制动器(未示出)所需的转矩T₁、T₂、T₃和T_brake以及车辆负载转矩T_load作为输入的驱动轴输出所需转矩计算器210来计算驱动轴输出所需转矩T_net'(S11)，并可通过从将转矩施加于驱动轴的车辆转矩源所需的转矩减去车辆负载转矩T_load来获得驱动轴输出所需转矩T_net'。

车辆的转矩源对应于驱动电动机13、发动机11、起动发电机15和制动器。此处，制动器所需的转矩T_brake是类似于负载转矩T_load的负转矩。因此，驱动轴输出所需转矩T_net'可以按以下公式计算：

T_net'＝T₁+T₂+T₃-(T_brake+T_load)…(2)

此处，驱动电动机13所需的转矩T₁可以与驱动电动机的转矩指令值相对应，并且发动机11、起动发电机15和制动器所需的转矩T₂、T₃和T_brake对应于转换成驱动电动机(MG1)的轴的转矩的转矩值。

在此实例中，发动机11和起动发电机15所需的转矩T₂和T₃可以分别与通过将发动机转矩指令和起动发电机转矩指令的值转换成驱动电动机(MG1)的轴的转矩所获得的值相对应，并且制动器所需的转矩T_brake可以与需要由驱动轮的制动器产生的制动转矩的转换值相对应。

接下来，通过图3中接收作为输入的驱动轴的实际速度ω的驱动轴输入转矩估计器220估计使用测量的驱动轴的实际速度ω的驱动轴输入转矩T_acc'(S12)。

如上所述，当实际驱动轴输入转矩T_acc施加于驱动轴时，驱动轴以ω的速度旋转。当驱动轴100的传递函数被称为G(s)时，驱动轴的实际速度ω和驱动轴输入转矩T_acc可由以下公式表示：

ω＝G(s)×T_acc…(3)

T_acc＝ω/G(s)…(4)

在上述公式(4)中，G(s)是实际驱动轴100中的传递函数。因此，当模拟实际驱动轴100的理想驱动轴模型，即设计成计算忽略了振动的理想模型速度ω_m的驱动轴模型241的传递函数被称为G_m(s)时，可以用G_m(s)代替公式(4)中的G(s)来估计驱动轴输入转矩T_acc'。

当驱动轴被假定为刚体且驱动轴输入转矩的估计值被成为T_acc'时，驱动轴输入转矩的估计值可由以下公式表示：

T_acc'＝ω/G_m(s)＝ω×J_ms,其中G_m(s)＝1/J_ms…(5)

在公式(5)中，J_m指作为刚体的驱动轴的惯性矩(转动惯量)。

参考公式(5)，用于根据驱动轴的实际速度ω计算施加到驱动轴的驱动轴输入转矩估计值T_acc'的传递函数G_m(s)是一个分子阶次大于分母阶次的系统。因此，从数学的观点看，可通过对实际驱动轴速度进行微分并乘以惯性矩来计算传递函数G_m(s)，因此该传递函数G_m(s)易受驱动轴实际速度的噪声分量的影响。

在这方面，通过使用滤波器Q，分母和分子可具有相同的阶次。当一阶低通滤波器LPF应用于本实施例中时，驱动轴输入转矩T_acc'可按以下公式估计：

T_acc'＝Q(s)×ω/G_m(s)

＝ω×J_ms/(τs+1),其中Q(s)＝1/(τs+1)…(6)

Q(s)是LPF的传递函数，并且LPF Q的时间常数τ大于振动分量的频率，以便能够将通过振动分量估计的转矩排除在外。

滤波器的传递函数Q(s)被设置成，在Q(s)/Gm(s)中分子的阶次在任何时候都小于或等于分母的阶次，并且滤波器被额外应用成，在用于根据驱动轴的实际速度ω计算驱动轴输入转矩估计值T_acc'的传递函数Q(s)/G_m(s)中分子的阶次始终小于或等于分母的阶次，进而确保对噪声分量具有鲁棒性。

接下来，通过作为输入接收驱动轴输出所需转矩T_net'和驱动轴输入转矩T_acc'的扰动转矩估计器230，计算扰动转矩的估计值d'，并扰动转矩的估计值d'被计算为驱动轴输出所需转矩计算器210计算的驱动轴输出所需转矩T_net'和驱动轴输入转矩估计器220计算的驱动轴输入转矩T_acc'之间的差。

在此实例中，与估计驱动轴输入转矩时所用的滤波器相同的滤波器Q应用于从驱动轴输出所需转矩计算器210输出的驱动轴输出所需转矩T_net'，以便从驱动轴输出所需转矩中类似地产生从滤波器产生的相位滞后和幅度变化，并且使用通过滤波器Q低通滤波的驱动轴输出所需转矩计算扰动转矩的估计值d'。

当使用一阶LPF时，扰动转矩d'可根据以下公式估计：

d'＝Q(s)×T_net'-T_acc'＝T_net'/(τs+1)-ω×J_ms/(τs+1)…(7)

当如以上所述估计扰动转矩d'时，用于计算模型速度的驱动轴模型输入转矩T_m是使用估计扰动转矩d'和由驱动轴输出所需转矩计算器210计算的驱动轴输出所需转矩T_net'计算的。在此实例中，用于计算模型速度的驱动轴模型输入转矩T_m的计算公式可由以下公式表示：

T_m＝T_net'+d'…(8)

如上所述，当计算驱动轴模型输入转矩T_m时，由接收作为输入的驱动轴模型输入转矩T_m的速度计算器240计算模型速度ω_m。在此实例中，模型速度ω_m可以利用驱动轴模型241的传递函数G_m(s)从驱动轴模型输入转矩T_m通过以下公式来计算。

ω_m＝G_m(s)×T_m＝T_m/J_ms…(9)

当如上所述计算模型速度ω_m时，振动分量计算器300基于模型速度ω_m和实际速度ω之间的差Δω获取振动分量。在此实例中，通过将 误差消除控制器，比如HPF等，应用于模型速度ω_m和实际速度ω之间的差Δω，能够计算出振动分量ω_vib。

随后，在获取振动分量ω_vib后，减振补偿转矩发生器400基于提取的振动分量ω_vib和行驶状态信息，比如，车辆的行驶模式、档位等，计算减振补偿转矩T_vib。

根据计算的振动分量ω_vib和车辆的行驶状态信息利用模型速度ω_m和实际速度ω以及减振补偿转矩T_vib的振动分量ω_vib可利用常规方法计算。

当如上所述获取减振补偿转矩T_vib时，MCU17利用减振补偿转矩T_vib补偿驱动电动机13的转矩指令值T₁，并根据补偿的最终转矩指令值T_1'控制驱动电动机13的转矩输出。

根据另一实施例，多个模型速度计算方案被应用，并且基于车辆状态信息选择多个模型速度计算方案中的一个。

另外提供选择模型速度计算方案的过程以便可根据车辆状态利用每个模型速度计算方案的优点。图5示出了根据另一实施例的能够选择模型速度计算方案的用于减小环保车辆驱动轴振动的控制系统的配置。

图5的实施例是一种允许从两种模型速度计算方案中选择适合当前车辆状态的模型速度计算方案的实施例，并且两种模型速度计算方案中的一个方案是参照图3和图4进行说明的模型速度计算方案，即由图3所示的驱动轴模型速度计算器200计算模型速度的方案。

此外，两种模型速度计算方案中的另一方案是常规模型速度计算方案。

根据图3和图4的实施例的模型速度计算方案是与驱动轴的实际速度相比不出现速度延迟的使用转矩分量计算模型速度ω_m的方案。

此外，常规模型速度计算方案是使用车轮速度计算模型速度ω_m'的方案。车轮速度是在驱动轴振动衰减时产生的分量。因此，当使用车轮速度时，可以计算出精确的模型速度。此外，该模型速度是只用车轮速度的信号处理进行计算的，因此负载系数是低的。

因此，图5的实施例允许根据车辆状态选择模型速度计算方案以便可以利用上述各自模型速度计算方案的优点。在以下说明中，根据图3 和图4的实施例的模型速度计算方案称为基于转矩的模型速度计算方案，且常规模型速度计算方案称为基于车轮速度的模型速度计算方案。

此外，通过基于转矩的模型速度计算方案获得的模型速度ω_m被称为基于转矩的模型速度，且通过基于车轮速度的模型速度计算方案获得的模型速度ω_m’被称为基于车轮速度的模型速度。

参考图5，附图标记200指根据基于转矩的模型速度计算方案计算模型速度的基于转矩的模型速度计算器，附图标记201指根据基于车轮速度的模型速度计算方案计算模型速度的基于车轮速度的模型速度计算器。

附图标记202指选择并变更模型速度计算方案并输出根据下述的所选择的模型速度计算方案计算的模型速度的模型速度选择器。

首先，车辆状态信息可以对应于包括变速器的车辆中变速器的档位，且模型速度计算方案是根据档位来选择的。

在低于或等于设置档位的低档位，相对于车轮的驱动轴的传动比(gear ratio)大，因此从驱动轴的角度来讲，车轮速度的延迟分量大。因此，有利地使用基于转矩的模型速度ω_m。相反，在高于设置档位的高档位，有利地使用基于车轮速度的模型速度ω_m'。

图6示出根据档位选择模型速度计算方案和模型速度的过程，并示出当切换档位时改变模型速度的过程。首先，在S21，MCU 17根据从变速器控制单元(TCU：transmission control unit)(未示出)传递来的信号确定是否切换档位。

当切换档位时，即当确定开始档位切换时，在S22中基于档位切换的目标档位确定档位切换后要利用的模型速度计算方案。

当根据目标档位确定模型速度计算方案时，在S23中通过将确定的档位切换后模型速度计算方案与当前使用的模型速度计算方案相比较来确定是否需要改变当前使用的模型速度计算方案。

当档位切换后的模型速度计算方案不同于当前模型速度计算方案时，在S24中确定档位切换是否实际终止。当变速器控制器的信号证实了档位切换实际终止时，在S25中当前模型速度计算方案改变为根据目标档位确定的新模型速度计算方案。

此处，当模型速度计算方案从基于车轮速度的模型速度计算方案变 为基于转矩的模型速度计算方案时，改变时的驱动轴的实际速度ω用作模型速度计算初始值(初始模型速度ω_m)。

当模型速度计算方案从基于转矩的模型速度计算方案变为基于车轮速度的模型速度计算方案时，可以用改变时的车轮速度直接改变计算方案。

换句话说，通过改变的基于车轮速度的模型速度计算方案计算的模型速度ω_m'直接用作档位切换终止时的模型速度初始值。由于在档位切换时减振转矩补偿功能是停用的，因此在档位切换终止时该功能被初始化，然后该功能再次被激活，在改变计算方案时的模型速度的初始值是没有问题的。

接下来，作为适用于不包括变速器的车辆的实例，车辆速度、加速踏板位置传感器(APS)的值和制动踏板传感器(BPS)的值中至少一个与确定模型速度计算方案的车辆状态信息相对应。

图7示出根据车辆速度、APS的值和BPS的值选择模型速度计算方案和模型速度的过程。在S21'中MCU17接收车辆状态信息，比如车辆速度、APS的值和BPS的值，并在S22'中基于接收的车辆状态信息确定是否需要改变模型速度计算方案。

当使用车辆速度信息时，在速度小于或等于预定基准车辆速度的条件下使用基于转矩的模型速度计算方案(选择基于转矩的模型速度)，且在超过基准车辆速度的高速条件下使用基于车轮速度的模型速度计算方案(选择基于车轮速度的模型速度)。

此外，APS是检测加速踏板操作状态的传感器，BPS是检测制动踏板操作状态的传感器。当APS值的变化速率(或变化量)大于或等于第一基准值时确定车辆处于快速加速状态，当BPS值的变化速率(或变化量)大于或等于第二基准值时确定车辆处于快速减速状态。

当根据APS的值和BPS的值确定车辆处于快速加速/减速状态时，使用基于转矩的模型速度计算方案(选择基于转矩的模型速度)。否则，使用基于车轮速度的模型速度计算方案(选择基于车轮速度的模型速度)。

当根据当前车辆状态信息，比如上面所述的车辆速度、APS的值或BPS的值，确定模型速度计算方案时，将确定的模型速度计算方案 与当前使用的模型速度计算方案相比较以确定是否需要改变模型速度计算方案。

当需要改变模型速度计算方案时，在S23'中根据当前车辆状态信息将模型速度计算方案变为新模型速度计算方案。

当在如上所述改变模型速度计算方案(改变模型速度)的过程中将模型速度计算方案从基于车轮速度的模型速度计算方案变为基于转矩的模型速度计算方案时，改变时的基于车轮速度的模型速度值被用作基于转矩的模型速度的初始值。

当模型速度计算方案从基于转矩的模型速度计算方案变为基于车轮速度的模型速度计算方案时，值是根据车轮速度进行确定的，因此不能设置初始点。因此，在改变时产生模型速度的不连续点。

当减振转矩补偿功能被持续激活时产生的模型速度的不连续点是降低振动分量提取性能的因素，因此当改变计算方案时需要虚拟地设置基于车轮速度的模型速度的初始点。通过设置虚拟初始点计算模型速度的公式如下：

ω_m"＝ω_m'-ω_{m_init}+ω_{m_offset}…(10)

ω_m"是当改变计算方案时应用虚拟初始点的模型速度，并且虚拟初始点的模型速度ω_m"是变为基于车轮速度的模型速度计算方案时的模型速度。

ω_{m_init}是使用初始值时(在改变计算方案时)的基于转矩的模型速度ω_m和基于车轮速度的模型速度ω_m'之间的差值，ω_{m_offset}是被设置成在0至ω_{m_init}范围内变化且具有恒定斜率或图案(pattern)的值。比如，可以使用图8所示的方案计算ω_{m_offset}。

参考图8，将ω_{m_offset}设为关于时间的ω_{m_init}的确定速度值。

当要设定的初始值ω_m"被指定为改变计算方案时的基于车轮速度的计算方案的模型速度值时，可以如图9所示计算不包括不连续点的模型速度。

如上所述，本发明提出一种改进的模型速度计算方案，该方案可以在减小环保车辆驱动轴振动的过程中提取精确的振动分量。

在现有技术中，使用车轮速度或根据使用驱动轴模型的驱动轴输入转矩计算模型速度。当使用车轮速度计算模型速度时，模型速度的精 确度高。然而，与车辆加速/减速时的实际速度相比，模型速度延迟，所以会提取不正确的振动分量。当通过设计驱动轴模型根据驱动轴输入转矩计算模型速度时，在车辆加速/减速时模型速度不延迟。然而，由于模型不精确和负载转矩等导致模型速度的精确性降低。

在另一方面，根据本发明，基于驱动轴输入转矩设计驱动轴模型并计算模型速度，因此在车辆加速/减速时模型速度没有延迟。同时，通过扰动观测器观测传递至车辆的扰动转矩并基于扰动转矩计算模型速度，因此提高了模型速度的精确性。因此，可以更精确地提取振动分量。

根据本发明的减小环保车辆驱动轴振动的控制方法，对模型速度计算方案进行了改进以便提取精确的振动分量，进而有效地减小驱动轴振动。

此外，当计算模型速度时选用了基于转矩的模型速度计算方案和基于车轮速度的模型速度计算方案的一个，因此具有根据车辆状态利用两种计算方案的优点的效果。

已结合其示例性实施例对本发明进行了详细说明。然而，本领域技术人员应了解，在不背离本发明原则和精神的情况下可以变更这些实施例，本发明的范围由所附权利要求和其等同布置来限定。