计算混合电动车辆的发动机最大输出扭矩的装置及方法与流程

本申请依照中国专利法要求于2016年12月2日向韩国知识产权局提交的韩国专利申请第10-2016-0163460号的权益，其全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本发明涉及一种用于计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的装置和方法，并且更具体地涉及通过识别可用发动机输出来精确地计算发动机的部分负载最大输出扭矩的技术。

背景技术：

通常，混合电动车辆包括作为动力源的发动机和驱动电动机，并且电动机通过驱动动力的辅助来支持发动机的输出，并且在驱动动力不足时被充电。

混合电动车辆的模式根据混合电动车辆被驱动时的负载程度分为部分负载和满载。由于发动机的控制特性，在部分负载的情况下存在可以最大限度地输出的扭矩(发动机部分负载最大输出扭矩)，并且如果要求不小于发动机部分负载最大输出扭矩的扭矩，则空燃比被控制为较浓，例如，与理论空燃比拉姆达(lambda，λ)＝1相比，燃料量增加约30％，并且混合电动车辆启动作为最大输出模式的满载模式。

在发动机的满载模式下，遵循发动机的最大性能，因此发动机的效率急剧降低，燃料消耗迅速增加。

因此，作为最上级控制器的混合控制单元(HCU)考虑到当前的车辆行驶状况，在确定部分负载或满载时必须准确地识别发动机的可用输出，以有效地控制车辆，因此有必要准确地识别发动机的可用输出。

技术实现要素：

本发明提供一种用于计算混合动力车辆的发动机的最大输出扭矩的装置和方法，通过该装置和方法，可以防止由于混合控制单元(HCU) 和发动机管理系统(EMS)的发动机部分负载最大输出扭矩之间的差异而导致的驱动和燃料比的劣化，并且可以准确地确定和控制转变为满载模式的时间点。

根据本发明的一个方面，提供一种用于计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的装置，该装置包括：扭矩偏差计算单元，配置为通过使用当前输出发动机扭矩和发动机命令扭矩来计算扭矩偏差；发动机输出变化学习单元，配置为在满足混合电动车辆的扭矩偏差学习开始条件时，学习所述扭矩偏差；以及发动机部分负载最大扭矩计算单元，配置为基于学习的扭矩偏差来计算发动机部分负载最大输出扭矩，以便控制发动机的输出。

根据实施例，该装置还可以包括：满载模式启动确定单元，配置为基于发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩来确定满载模式是否已经启动。

根据实施例，该装置还可以包括：电动机放电限制扭矩计算单元，配置为计算电动机放电限制扭矩。

根据实施例，该扭矩偏差可以是通过将当前输出发动机扭矩除以发动机命令扭矩而获得的值的绝对值。

根据实施例，当发动机冷却水的温度、发动机的RPM、发动机的扭矩、发动机拉姆达和扭矩偏差中的至少一个满足预定条件时，确定满足学习开始条件，从而发动机输出变化学习单元可以将扭矩偏差的平均偏移值存储为扭矩偏差学习值。

根据实施例，发动机部分负载最大输出扭矩计算单元可以通过使用发动机的最大输出扭矩、发动机的扭矩损失值、吸入空气温度/大气压补偿因子、实时发动机扭矩损失值和扭矩偏差学习值来计算发动机部分负载最大输出扭矩。

根据实施例，发动机部分负载最大输出扭矩计算单元可以通过将发动机最大输出扭矩与发动机扭矩损失值相加所获得的值与吸入空气温度/大气压补偿因子相乘获得第一值，通过将乘积结果值与发动机部分负载最大输出扭矩计算因子相乘获得第二值，通过从第二值中减去实时发动机扭矩损失值获得第三值，以及通过将第三值与扭矩偏差学习值相乘获得第四值，从而计算发动机部分负载最大输出扭矩。

根据实施例，满载模式启动确定单元可以计算驾驶员要求扭矩，并且通过将驾驶员要求扭矩与通过将发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩相加获得的值进行比较来确定满载模式的启动。

根据实施例，如果驾驶员要求扭矩大于通过将发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩相加获得的值，则满载模式启动确定单元可以确定混合电动车辆启动满载模式。

根据本发明的另一方面，提供一种计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的方法，该方法包括：当混合电动车辆被驱动时，如果满足扭矩偏差学习开始条件，则通过控制器学习扭矩偏差；基于学习的扭矩偏差，通过控制器计算发动机部分负载最大输出扭矩；以及基于发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩，通过控制器确定是否已经启动满载模式，以便控制发动机的输出。

根据实施例，学习扭矩偏差可以包括：当发动机冷却水的温度、发动机的RPM、发动机的扭矩、发动机拉姆达和扭矩偏差中的至少一个满足预定条件时，确定满足学习开始条件，从而将扭矩偏差的平均偏移值存储为扭矩偏差学习值。

根据实施例，扭矩偏差可以是通过将当前输出发动机扭矩除以发动机命令扭矩而获得的值。

根据实施例，计算发动机部分负载最大输出扭矩可以包括：通过使用发动机的最大输出扭矩、发动机的扭矩损失值、吸入空气温度/大气压补偿因子、实时发动机扭矩损失值和扭矩偏差学习值来计算发动机部分负载最大输出扭矩。

根据实施例，计算发动机部分负载最大输出扭矩可以包括：通过将发动机最大输出扭矩和发动机扭矩损失值相加所获得的值与吸入空气温度/大气压补偿因子相乘获得第一值，通过将乘积结果值与发动机部分负载最大输出扭矩计算因子相乘获得第二值，通过从第二值中减去实时发动机扭矩损失值获得第三值，以及通过将第三值与扭矩偏差学习值相乘获得第四值，从而计算发动机部分负载最大输出扭矩。

根据实施例，确定车辆是否启动满载模式可以包括：计算驾驶员要求扭矩；计算电动机放电限制扭矩；以及将驾驶员要求扭矩与通过将发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩相加获得的值进行比较。

根据实施例，确定车辆是否启动满载模式可以包括：如果驾驶员要求扭矩大于通过将发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩相加所获得的值，则确定混合电动车辆启动满载模式。

根据本发明的另一方面，提供一种包含由处理器执行的程序指令的非暂时性计算机可读介质，该计算机可读介质包括：当混合电动车辆被驱动时，如果满足扭矩偏差学习开始条件，则学习扭矩偏差的程序指令；基于学习的扭矩偏差来计算发动机部分负载最大输出扭矩的程序指令；以及基于发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩来确定满载模式是否已经启动以便控制发动机的输出的程序指令。

附图说明

结合附图，通过以下详细描述，本发明的以上和其他目的、特征和优点将变得更加明显：

图1是根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的装置的框图；

图2是根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的部分负载最大输出扭矩的方法的示意图；

图3是应用有根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机最大输出扭矩的装置的混合电动车辆的示意图；

图4是示出根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的部分负载最大输出扭矩的方法的流程图；

图5是根据本发明的实施例的用于说明是否满足学习条件的曲线图；和

图6是应用有根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的部分负载最大输出扭矩的方法的计算机系统的框图。

具体实施方式

应当理解，本文所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其他类似的术语包括一般的机动车辆，例如包括运动型多用途车辆(SUV)、巴士的载客车辆，卡车，各种商用车辆，包括各种船只和船舶的水运工具，航空器等，并且包括混合动力车辆，电动车辆，插电式混合电动车辆，氢动力车辆和其他替代燃料车辆(例如，来自非石油资源的燃料)。如本文所提到的，混合动力车辆是具有两种或更多种动力源的车辆，例如兼具汽油动力车辆和电动力的车辆。

这里使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而不意图限制本发明。如本文所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式“一”、“一个”和“该”也旨在包括复数形式。将进一步理解的是，当在本说明书中使用时，词语“包括”和/或“包含”指定了所陈述的特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其组合。如本文所使用的，词语“和/或”包括一个或多个相关所列项目的任何和所有组合。在整个说明书中，除非明确地相反地描述，否则词语“包括”以及例如“包含”或“具有”的变形将被理解为暗示包含陈述的要素，但不排除任何其他要素。另外，在说明书中描述的术语“单元”、“-器”、“-件”和/或“模块”意味着用于实现至少一个功能和操作的单元，并且可以由硬件组件或软件组件及其它们的组合实施。

此外，本发明的控制逻辑可以体现为包含由处理器、控制器等执行的可执行程序指令的计算机可读介质上的非暂时性计算机可读介质。计算机可读介质的示例包括但不限于ROM、RAM、光盘(CD) -ROM、磁带、软盘、闪存驱动器、智能卡和光数据存储设备。计算机可读介质还可以分布在与网络连接的计算机系统中，使得计算机可读介质例如通过远程信息处理服务器或控制器区域网络(CAN)以分布方式被存储和执行。

在下文中，将参考附图详细描述本发明的示例性实施例。在整个说明书中，应注意的是，即使在不同的附图中提供相同或相似的附图标记，也表示相同或相似的部件。此外，在本发明的以下描述中，当可能使得本发明的主题不清楚时，将省略并入本文的已知功能和配置的详细描述。

另外，当描述本发明的组件时，可以在本文中使用例如第一、第二、A、B、(a)、(b)等的词语。这些词语仅用于区分要素与其他要素，要素的本质、序列、顺序和数量不受这些术语的限制。另外，除非另外定义，否则本文中使用的所有术语(包括技术或科学术语)具有与本发明所属领域的技术人员通常理解的相同的含义。在通用字典中定义的术语应该被解释为具有与相关技术的上下文的含义相一致的含义，并且除非在本发明的说明书中清楚地定义，否则不应该被解释为理想的或过于形式的含义。

在下文中，将参考图1至图6详细描述本发明的示例性实施例。

图1是根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的装置100的框图。

根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的装置100在混合电动车辆的实际行驶状况下通过学习发动机的输出的变化来补偿和计算发动机部分负载最大输出扭矩。这里，发动机的部分负载最大输出扭矩是指当发动机的空燃比λ保持为1时可以输出的最大输出扭矩。也就是说，发动机的部分负载最大输出扭矩是对于根据行驶状况来确定混合电动车辆是以满载模式还是以部分负载模式来驱动必要的要素。然后，根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的装置可以由混合电动车辆的混合控制单元(HCU)替代。HCU是控制混合动力操作模式的设定和混合电动车辆的整体操作的最上级控制器，并且通过高速CAN通信线路连接至例如发动机管理系统(EMS)的其他设备以执行协作控制，同时发送和接收信息。

为实现这个目的，根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的装置包括扭矩偏差计算单元110、发动机输出变化学习单元120、发动机部分负载最大输出扭矩计算单元130、电动机放电限制扭矩计算单元140以及满载模式启动确定单元150。

扭矩偏差计算单元110通过使用当前输出发动机扭矩和发动机命令扭矩按公式1计算扭矩偏差。

【公式1】

也就是说，扭矩偏差是通过将当前输出发动机扭矩除以发动机命令扭矩而获得的值的绝对值。而且，当前输出发动机扭矩是由EMS始终监测的值，扭矩偏差计算单元110通过CAN通信从EMS接收当前输出发动机扭矩。此外，发动机命令扭矩是在HCU中考虑到各种因素而确定的值。

当满足车辆的扭矩偏差学习开始条件时，发动机输出变化学习单元120学习扭矩偏差。即，当满足车辆的扭矩偏差学习开始条件时，发动机输出变化学习单元120计算扭矩偏差的平均偏移值并且将平均偏移值存储为学习值。

然后，车辆的扭矩偏差学习开始条件如在公式2所示。

【公式2】

学习开始条件

—(发动机的冷却水的温度>条件1)且(条件2<发动机的 RPM<条件3)且(条件4<发动机的扭矩<条件5)且(条件 6<平均λ<条件7)且(扭矩偏差<条件8)

然后，发动机的RPM、冷却水的温度、发动机的平均拉姆达(λ) 值是始终由EMS监测的值，并且通过CAN通信获取。此外，平均拉姆达值是指经由低通滤波器滤波后的拉姆达值。

发动机部分负载最大输出扭矩计算单元130基于由发动机输出变化学习单元120学习到的扭矩偏差，按公式3计算发动机的部分负载最大输出扭矩。

【公式3】

发动机部分负载最大输出扭矩

＝[(发动机的最大输出扭矩+发动机的扭矩损失值)×吸入空气温度/大气压补偿因子×发动机部分负载最大输出扭矩计算因子－实时发动机扭矩损失值]×︱扭矩偏差学习值︱

参考图2，发动机部分负载最大输出扭矩计算单元130从发动机的 RPM获取发动机最大输出扭矩和发动机扭矩损失值，并且在加法器310 中将发动机的最大输出扭矩和发动机的扭矩损失值相加。

之后，乘法器320将加法器310的输出值与吸入空气温度/大气压补偿因子相乘，乘法器320之后的乘法器330将乘法器320的输出值与发动机的部分负载扭矩计算因子相乘。乘法器330之后的减法器340 从乘法器330的输出值中减去实时发动机扭矩损失值，减法器340之后的乘法器350将减法器340的输出值与扭矩偏差学习值相乘，并输出发动机的部分负载最大输出扭矩。

然后，发动机扭矩损失值是通过在标准状态下的发动机测试所测量的一维映射值，并且可能与根据实际行驶环境(发动机的负载、吸入空气的温度、燃料的类型、大气压和发动机的磨合(bed-in))的实际发动机扭矩损失值不同。

因此，由HCU确定的发动机部分负载最大输出扭矩可能不同于由实际发动机，即EMS确定的发动机部分负载最大输出扭矩。在这种情况下，由于在HCU发送发动机部分负载最大输出扭矩命令以将车辆控制为部分负载模式的情况下，实际的EMS不能进行部分负载控制以遵循HCU的命令扭矩，所以电动车辆可能启动满载模式，导致放弃理论空燃比的情况，不必要的燃料消耗增加使燃料效率变差。

也就是说，当在没有准确地识别发动机可能实际输出的发动机部分负载最大输出扭矩的情况下，HCU发送发动机扭矩命令时，EMS不能遵循实际的驾驶员要求扭矩(＝发动机扭矩+电动机扭矩)，并且可能无意中造成空燃比被控制为较浓以使EMS遵循HCU的发动机部分负载最大输出扭矩命令的情况。

因此，本发明的发动机部分负载最大输出扭矩计算单元130可以计算并学习扭矩偏差并且反映出扭矩偏差学习值来计算发动机部分负载最大输出扭矩，从而解决HCU和EMS的发动机部分负载最大输出扭矩之间的差异。

电动机放电限制扭矩计算单元140考虑电池放电功率限制值、电池的温度、充电状态(SOC)、电池的充电/放电策略、操作模式(EV 模式和HEV模式)、空调的功耗、低电压转换器(LDC)满载功耗、用于控制防振动(anti-jerk)的裕量等来计算电动机放电限制扭矩。

满载模式启动确定单元150基于发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩来确定混合电动车辆是否启动满载模式。也就是说，如在公式4中所示，当发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩之和小于驾驶员要求扭矩时，混合电动车辆启动满载模式。然后，通过输入至HCU的因子来计算驾驶员要求扭矩，并且通过经发动机测试测量的映射值或由电动机放电限制扭矩计算单元140来计算电动机放电限制扭矩。

【公式4】

驾驶员要求扭矩>(发动机部分负载最大输出扭矩+电动机放电限制扭矩)

图3是应用有根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的最大输出扭矩的装置的混合电动车辆的示意图。

应用有本发明的实施例的混合动力系统包括发动机10、发动机离合器20、电动机30、变速器40、混合启动器/发电机(HSG)50和电池60。

从图1的发动机部分负载最大输出扭矩计算装置100输出的发动机部分负载最大输出扭矩被用于驱动发动机10的输出。发动机10是混合电动车辆的动力，并且电动机30用于在需要驱动动力的情况下通过辅助来辅助发动机的输出。

HSG 50操作为启动发动机10的电动机，或者在发动机10保持启动状态的同时产生多余输出(marginal output)的情况下，操作为发电机以对电池60充电。

电池60向电动机30供应电力以在HEV模式下辅助发动机的输出，并且通过再生制动控制产生的电压进行充电。

包括上述部件的混合动力系统通常为本领域技术人员所熟知，因此将省略对其的详细描述。

在下文中，将参考图4详细描述根据本发明实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的部分负载最大输出扭矩的方法。

当车辆行驶(S110)时，在部分负载模式(S120)中，混合电动车辆的发动机部分负载最大输出扭矩计算装置100计算扭矩偏差，并且确定是否满足扭矩偏差学习条件(S130)。特别地，扭矩偏差被计算为通过将当前输出发动机扭矩除以发动机命令扭矩而获得的值的绝对值。此外，扭矩偏差学习条件包括发动机的冷却水的温度、发动机的 RPM、发动机的扭矩、发动机的拉姆达和扭矩偏差，并且当这些条件满足预定条件时确定满足学习开始条件。当以这种方式满足学习开始条件时，计算平均扭矩偏差偏移值并将其存储为扭矩偏差学习值 (S140)。

之后，发动机部分负载最大输出扭矩计算装置100基于学习的扭矩偏差来计算发动机部分负载最大输出扭矩(S150)。

然后，发动机部分负载最大输出扭矩计算单元100通过将发动机最大输出扭矩和发动机扭矩损失值相加所获得的值与吸入空气温度/大气压补偿因子相乘获得第一值，通过将第一值与发动机部分负载最大输出扭矩计算因子相乘获得第二值，通过从第二值中减去实时发动机扭矩损失值获得第三值，以及通过将第三值与扭矩偏差学习值相乘获得第四值，从而计算发动机部分负载最大输出扭矩。

随后，满载模式启动确定单元100基于发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩来确定混合电动车辆是否启动满载模式 (S160)。也就是说，发动机部分负载最大输出扭矩计算装置100将驾驶员要求扭矩与在S150中计算出的发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩相加所获得的值进行比较，如果驾驶员要求扭矩大于通过将发动机部分负载最大输出扭矩和电动机放电限制扭矩相加所获得的值，则确定电动车辆启动满载模式。

以这种方式，如果确定混合电动车辆启动满载模式，则发动机部分负载最大输出扭矩计算装置100启动满载模式。

图5是根据本发明的实施例的用于说明是否满足学习条件的曲线图。参考图5，在本示例中，如果发动机扭矩大于条件4并且小于条件 5，则发动机的平均拉姆达在条件6与条件7之间，并且如果扭矩偏差小于条件8，则满足学习开始条件。

以这种方式，根据本发明，由于HCU和EMS的发动机部分负载最大输出扭矩之间的差异使驱动效率劣化而导致的燃料比率劣化或由于不必要的燃料使用而导致的燃料比率劣化可以通过学习发动机的输出变化并将学习到的发动机的输出变化应用于扭矩偏差学习值发动机部分负载最大输出扭矩的计算来防止，并且在HCU控制模式的部分负载模式下通过准确地确定转变到满载模式的时间，可以提高控制可靠性。这里描述的发动机部分负载最大输出扭矩计算技术可以用于所有混合电动车辆模型和插电式混合电动车辆。

图6是应用有根据本发明的实施例的用于计算混合电动车辆的发动机的部分负载最大输出扭矩的方法的计算机系统的框图。

参考图6，计算机系统1000可以包括通过总线1200连接的至少一个处理器1100、存储器1300、用户界面输入设备1400、用户界面输出设备1500、存储部1600和网络接口1700。

处理器1100可以是处理存储在存储器1300和/或存储部1600中的指令的中央处理单元(CPU)或半导体器件。存储器1300和存储部1600 可以包括各种易失性或非易失性存储介质。例如，存储器1300可以包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)。

因此，关于本发明的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接通过由处理器1100执行的硬件、软件模块或其组合来实施。软件模块可以存在于存储介质(即，存储器1300和/或存储部1600)中，例如RAM 存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可拆卸盘或CD-ROM。

示例性存储介质耦合到处理器1100，并且处理器1100可以从存储介质读取信息并且可以将信息写入存储介质中。在另一种方法中，存储介质可以与处理器1100集成。处理器和存储介质可以存在于专用集成电路(ASIC)中。ASIC可以存在于用户终端中。在另一种方法中，处理器和存储介质可以作为单独的组件存在于用户终端中。

本发明的装置和方法可以防止由于混合控制单元(HCU)和发动机管理系统(EMS)的发动机部分负载最大输出扭矩之间的差异导致的驱动的劣化和燃料比率的劣化，并且可以准确地确定并控制转变为满载模式的时间点。

以上描述是本发明的技术精神的简单示例，并且在不脱离本发明的实质特征的情况下，本发明的内容可以由本发明所属领域的技术人员进行各种修改和修改。

因此，本发明的公开实施例并不用于限制本发明的技术构思，而是为了便于说明，本发明的技术构思的范围不受本发明实施例的限制。本发明的范围应该由权利要求来解释，并且将理解，在等同范围内的所有技术构思都落入本发明的范围内。