专利名称：用于包括混合动力系统的车辆的预测能量管理控制方案的制作方法
技术领域：
本公开涉及用于具有混合动力系统的车辆的控制系统。
背景技术：
本部分中的陈述仅提供与本公开相关的背景信息，并且可以不构成现有技术。已知的混合动力系架构具有包括内燃发动机的扭矩生成装置和能够被机械地 联接到传动装置以将扭矩传递到输出构件的扭矩机。已知的扭矩机将存储的能量转换 为动力，以产生扭矩。一种已知的混合动力系统包括联接到双模式的、复合分离的 (compound-split),机电变速器的输入构件的内燃发动机，该双模式的、复合分离的、机 电变速器具有被操作性联接到机动车辆的传动系以便用于将牵引扭矩传递到其上的输出 构件。扭矩机(其包括操作为电动机或发电机的电机)能够不依赖于从内燃发动机输入的 扭矩来产生输入到变速器的扭矩。电机可将通过车辆传动系传递的车辆的动能转换为能 够存储在电能存储装置中的电能。控制系统监测来自车辆和操作者的各种输入，并提供 对混合动力系的操作控制，包括控制变速器的范围状态和换挡、控制扭矩产生装置和调 节电能存储装置与电机之间的电功率交换，从而管理变速器的输出，包括扭矩和转速。已知的用于操作混合动力系统的控制策略包括执行功率管理方案，以达到与燃 料消耗、排放、和响应操作者对输出扭矩的请求而对存储的能量的使用相关的优选目 标。用于控制混合动力系统的操作的已知功率管理方案监测当前状况并产生即时控制信 号以控制动力系统的致动器。已知的车辆系统包括全球定位系统(GPS)和数字地图系统，以监测车辆位置和 相对于公路系统的运动。
发明内容
一种配备有混合动力系统的车辆，所述混合动力系统包括被操作地联接到混合 动力变速器的输入构件的内燃发动机，所述混合动力系统具有可操作以便与能量存储装 置交换功率的扭矩机。混合动力变速器被配置为在输入构件、扭矩机和输出构件之间传 递扭矩。用于操作车辆的方法包括监测与所述车辆的预测行进路径相关的车辆导航和 交通模式(traffic patterns)；预测与所述车辆导航和所述交通模式相关的即将发生的道路 负荷；估计与所述预测的即将发生的道路负荷相关的车辆推进功率；确定所述能量存储 装置的期望的充电状态轨迹；预测与估计的车辆推进功率和所述能量存储装置的期望的 充电状态轨迹相对应的所述能量存储装置的充电状态轨迹；和响应于所述能量存储装置 的预测的充电状态轨迹来控制所述混合动力系统的操作。本发明还提供了以下方案方案1. 一种用于操作包括了混合动力系统的车辆的方法，所述混合动力系统包 括被操作地联接到混合动力变速器的输入构件的内燃发动机，包括可操作以便与能量存 储装置交换功率的扭矩机，所述混合动力变速器被配置为在所述输入构件、所述扭矩机
3和输出构件之间传递扭矩，所述方法包括监测与用于所述车辆的预测行进路径相关的车辆导航和交通模式；预测与所述车辆导航和交通模式相关的即将发生的道路负荷；估计与所述预测的即将发生的道路负荷相关的车辆推进功率；确定用于所述能量存储装置的期望的充电状态轨迹；预测用于所述能量存储装置的充电状态轨迹，其对应于所述估计的车辆推进功 率和用于所述能量存储装置的期望的充电状态轨迹；和响应于用于所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹来控制所述混合动力系统 的操作。方案2.如方案1所述的方法，进一步包括确定与用于所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹相关的边界条件；和响应于命令的输出扭矩和与用于所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹相关 的所述边界条件来控制所述混合动力系统的操作。方案3.如方案1所述的方法，进一步包括执行负荷预测控制方案，以预测与车 辆导航和交通模式相关的即将发生的道路负荷，从而估计与用于所述车辆的预测行进路 径相关的车辆推进力。方案4.如方案3所述的方法，进一步包括执行包括了滚动时域控制方案的预测 控制方案，以预测与所述车辆导航和交通模式相关的即将发生的道路负荷。方案5.如方案4所述的方法，进一步包括优化与所述即将发生的道路负荷相关的燃料耗费系数；和基于所述优化的燃料耗费系数来动态地调节用于所述能量存储装置的预测的充 电状态轨迹。方案6.如方案4所述的方法，其中，优化所述燃料耗费系数从而使所述滚动时 域上的燃料耗费和总的功率耗费中的至少一个最小化。方案7.如方案6所述的方法，其中，所述模型预测控制方案包括总的混合动力 系损耗的基于功率的准静态模型。方案8.如方案1所述的方法，进一步包括确定在来自所述发动机的功率输出与 来自所述扭矩机的功率输出之间的优选功率分配，所述优选功率分配基于用于所述能量 存储装置的预测的充电状态轨迹。方案9.如方案1所述的方法，其中，所述期望的充电状态轨迹包括电量消耗轨 迹。方案10.如方案1所述的方法，其中，所述期望的充电状态轨迹包括电量保持轨迹。方案11. 一种用于操作包括了混合动力系统的车辆的方法，所述混合动力系统包 括被操作地联接到混合动力变速器的输入构件的内燃发动机，包括可操作以便与能量存 储装置交换功率的扭矩机，所述混合动力变速器被配置为在所述输入构件、所述扭矩机 和输出构件之间传递扭矩，所述方法包括监测与用于所述车辆的预测行进路径相关的车辆导航、交通模式、和操作者驾 驶模式；
监测与输入到用于所述车辆的操作者接口的操作者输入相关的操作者扭矩请 求；预测与所述车辆导航、交通模式、操作者驾驶模式、和所述操作者扭矩请求相 关的即将发生的道路负荷；估计与所述预测的即将发生的道路负荷相关的车辆推进功率；确定用于所述能量存储装置的期望的充电状态轨迹；预测用于所述能量存储装置的充电状态轨迹，其对应于所述估计的车辆推进功 率和用于所述能量存储装置的期望的充电状态轨迹；和响应于用于所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹和所述操作者扭矩请求来 控制所述混合动力系统的操作。方案12.如方案11所述的方法，进一步包括估计与所述估计的车辆推进功率相关的预测的燃料耗费系数；和确定与所述预测的燃料耗费系数相关的在来自所述发动机的功率输出和来自所 述扭矩机的功率输出之间的优选功率分配。方案13.如方案12所述的方法，进一步包括确定与在来自所述发动机的功率输出和来自所述扭矩机的功率输出之间进行的 所述优选功率分配相关的瞬时燃料耗费系数；和其中，确定在来自所述发动机的功率输出和来自所述扭矩机的功率输出之间的 所述优选功率分配还进一步与所述瞬时燃料耗费系数相关。方案14. 一种用于操作包括了混合动力系统的车辆的方法，包括预测所述车辆的行进路径；监测与所述预测的行进路径相关的车辆导航和交通模式；预测与所述车辆导航和交通模式相关的即将发生的道路负荷，所述车辆导航和 交通模式与所述预测的行进路径相关；估计与所述预测的即将发生的道路负荷相关的车辆推进功率；确定被配置为提供用于车辆推进的功率的能量存储装置的期望的充电状态轨 迹；预测用于所述能量存储装置的充电状态轨迹，其对应于所述估计的车辆推进功 率和用于所述能量存储装置的期望的充电状态轨迹；和响应于所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹来控制所述混合动力系统的操作。方案15.如方案14所述的方法，进一步包括确定与所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹相关的边界条件；和响应于命令的输出扭矩、所述预测的充电状态轨迹、和与所述能量存储装置的 预测的充电状态轨迹相关的所述边界条件来控制所述混合动力系统的操作。方案16.如方案14所述的方法，进一步包括执行负荷预测控制方案，以预测与所述车辆导航和交通模式相关的所述即将发 生的道路负荷，以便估计与用于所述车辆的预测行进路径相关的所述车辆推进力。方案17.如方案16所述的方法，进一步包括
执行包括了滚动时域控制方案的模型预测控制方案，以预测与所述车辆导航和 交通模式相关的所述即将发生的道路负荷。方案18.如方案17所述的方法，进一步包括优化与所述即将发生的道路负荷相关的燃料耗费系数；和基于所述优化的燃料耗费系数来动态地调整所述能量存储装置的预测的充电状 态轨迹。方案19.如方案14所述的方法，其中，所述期望的充电状态轨迹包括电量消耗 轨迹。方案20.如方案14所述的方法，其中，所述期望的充电状态轨迹包括电量保持 轨迹。
参照附图，将以示例的方式描述一个或多个实施例，在附图中图1为根据本公开的示例性混合动力系的示意图；图2为根据本公开的示例性混合动力系的控制系统的示例性架构的示意图；图3为根据本公开的优选燃料消耗因子与能量存储装置的充电状态的关系曲线 图；和图4A 4D为在根据本公开的混合动力系统中操作控制方案的曲线图。
具体实施例方式现在参照附图，其仅用于对某些示例性实施例进行说明之目的，并不用于限制 这些示例性实施例的目的，图1示意性地示出包括控制系统100、混合动力系统200和传 动系300的车辆10。在一个实施例中，传动系300可包括机械地联接到车轴320或半轴的差动齿轮装 置310，车轴320或半轴又被机械地联接到车轮330。差动齿轮装置310被联接到混合动 力系统200的输出构件64。传动系300通过车轮330在混合动力变速器250与路面之间 传递牵引功率。混合动力系统200包括能量存储装置(ESD) 210，能量存储装置(ESD) 210存储 势能并且被联接到一个或多个扭矩机230，以在它们之间传递功率。当ESD 210包括电 能存储装置并且扭矩机230包括电动机/发电机时，可控的功率变换器可以被放置在ESD 210和扭矩机230之间，并且用于转变电功率。扭矩机230可操作以将存储的能量转换为 机械功率，并且可操作以将机械功率转换为能够存储在ESD 210中的能量。发动机240 可操作以将存储在燃料箱220中的燃料转换为机械功率。来自发动机240的机械功率能 够被传递到混合动力变速器250和扭矩机230。来自扭矩机230的机械功率能够被传递到 混合动力变速器250和发动机240。来自混合动力变速器250的机械功率能够被传递到发 动机240、扭矩机230、以及通过输出构件64传递到传动系300。被传递的机械功率可以 为用于车辆推进的牵引扭矩的形式和用于与再生制动功能相关的车辆制动的反扭矩的形 式。优选地，发动机240选择性地操作在多个状态中，包括发动机工作状态和发动机停机状态中的一个状态、全气缸状态和气缸停用状态中的一个状态、以及供应燃料状 态和燃料切断状态中的一个状态。优选地，混合动力变速器250选择性地操作在多个范 围状态内的一个范围状态中，包括固定挡位和连续可变的范围状态。扭矩机230、发动机 240和混合动力变速器250各包括多个用于监测其操作的传感装置和用于控制其操作的致 动器。可替代地，混合动力系统与电动车辆相关，该电动车辆包括具有扩展的范围能 力的电动车辆。混合动力系统包括扭矩机230，其用于将存储在能量存储装置(ESD) 210 中的能量转换为机械扭矩，以便通过传动系300用于车辆推进，所述机械扭矩包括用于 车辆推进的牵引扭矩和与再生制动相关的反扭矩。一个扭矩机(或多个扭矩机)230操作 地连接到内燃发动机240，以将机械扭矩转换为能够存储在能量存储装置(ESD)210中的 势能。控制系统100包括控制模块120，其被信号地连接到操作者接口 130并且被信号 地连接到GPS/通信系统110。GPS/通信系统110优选包括额外的车辆通信能力和三维 (3D)地理信息服务(GIS)数字地图系统，以提供海拔高度信息，该海拔高度信息用于与 车辆10的预测行进路径相关的交通路线。GPS/通信系统110可包括车载惯性测量传感 器、红外传感装置、雷达、激光雷达和其它监测系统(这些都没有示出)，以便监测和估 计即时定位的车辆交通模式。操作者接口 130包括多个人/机接口装置，通过这些人/机 接口装置，车辆操作者对车辆10的操作进行命令，这些人/机接口装置包括加速踏板、 制动踏板和变速器范围选择器(PRNDL)。车辆操作者通过加速踏板、制动踏板和变速器范围选择器来传送输出扭矩命 令，该输出扭矩命令包括操作者扭矩请求、车辆行进方向(即，前进或后退)、和混合动 力变速器250的优选范围状态。操作者接口 130可进一步包括通向车载导航系统的接口， 该车载导航系统与GPS/通信系统110相互作用。控制模块120被信号连接到扭矩机230、发动机240、混合动力变速器250和 ESD 210中每一个的传感装置，以监测其操作和确定其参数状态。当ESD 210包括电能 存储装置时，所监测的ESD 210的状态优选包括瞬时电流和温度。控制模块120计算表 示了 ESD 210将功率传递到扭矩机230的能力的参数状态。当ESD 210为电能存储装置 时，ESD 210的参数状态包括充电状态(SOC)。所监测的发动机220的状态优选包括发 动机速度(Ne)、输出扭矩(Te)或负荷、以及温度。所监测的混合动力变速器250的状 态优选包括旋转速度和在多个位置处的液压压力，从这些状态能够确定包括了具体的扭 矩传递离合器的应用情况的参数状态。所监测的扭矩机230的状态优选包括速度和功率 流，例如电流，从这些状态能够确定来自扭矩机230的输出电动机扭矩的参数状态。控制模块120操作地连接到扭矩机230、发动机220和混合动力变速器250中的 每一个的致动器，以便根据所执行的控制方案来控制其操作，其中所述控制方案以算法 和校准程序形式被存储。与扭矩机230关联的致动器优选包括变换器模块。与发动机 220关联的致动器优选包括例如燃料喷射器、空气流量控制器、火花点火系统、以及与控 制发动机操作(包括控制发动机状态)关联的其它已知装置。与混合动力变速器关联的 致动器包括用于致动扭矩传递离合器以实现具体范围状态中的操作的螺线管装置。控制模块120优选包括一个或多个通用数字计算机，每个通用数字计算机包括微处理器或中央处理单元；包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电 可编程只读存储器(EPROM)的存储介质；高速时钟；模数(A/D)转换电路和数模(D/ A)转换电路；以及输入/输出电路和装置(I/O)和合适的信号调节和缓冲电路。控制模 块120具有一组控制算法，包括存储在存储介质中的一个中并且被执行以提供期望的功 能的常驻程序指令和校准程序。被传递到控制模块120和从控制模块120传递的信息能够 通过直接连接、局域网总线和串联外设接口总线的方式实现。控制方案的算法在预设的 循环周期中被执行，使得每个算法在每个循环周期中被执行至少一次。存储在非易失性 存储装置中的算法由中央处理单元执行，以监测来自传感装置的输入和执行控制例程和 诊断例程，从而使用校准程序来控制与混合动力系200的元件相关联的致动器的操作。 循环周期以有规律的间隔被执行，例如在混合动力系正在进行的操作期间以每3.125、 6.25、12.5、25和100毫秒来执行。可替代地，算法可响应于事件的发生而执行。图2示出了用于控制车辆的混合动力系统(例如，用于图1所示的车辆10的混 合动力系统200)的预测能量管理控制方案的要素。该预测能量管理控制方案包括对包 括了与车辆10的预测行进路径相关的交通路线的车辆导航进行监测；以及，监测操作者 驾驶模式。对与车辆导航和操作者驾驶模式相关的即将到来的车辆推进功率请求迭代地 进行预测，优选包括对考虑了车辆导航和操作者驾驶模式的预测行进路径相关联的即将 发生的道路负荷进行预测。用于操作混合动力车辆10的预测能量管理控制方案包括负荷 预测控制方案(道路负荷预测)410、模型预测控制方案(预测控制器)420和动力系控制 方案(混合动力系控制器)430。负荷预测控制方案410包括对包含了当前车辆导航、交通模式和操作者驾驶模 式的车辆操作参数和外部参数的状态进行监测。负荷预测控制方案410预测与车辆10的 预测行进路径相对应的车辆导航和交通模式相关联的即将发生的道路负荷(RL)。模型预 测控制方案420使用与即将发生的道路负荷相关的车辆推进功率请求来预测燃料耗费系 数Xpred，在一个实施例中，该燃料耗费系数Xpred支配发动机240与扭矩机230之间的优 选功率分配比。用于混合动力系统的优选操作状态是基于车辆推进功率请求和优选的燃 料耗费系数来确定，以达到优选的燃料效率。动力系控制方案430控制混合动力系统在 优选操作状态下的操作，以便响应与即将发生的道路负荷相关的车辆推进功率请求和使 用模型预测控制方案420确定的预测燃料耗费系数λ pred。为了易于描述，负荷预测控制 方案410、模型预测控制方案420和动力系控制方案430被示出为是分离的要素。但应该 认识到，所描述的以及由分离元件执行的功能可使用一个或多个装置执行，包括例如一 个或多个控制模块中的算法、预定的校准程序、硬件、和/或专用集成电路(ASIC)。混合动力系统200的操作参数之一包括ESD 210的期望充电状态轨迹(期望的 SOC轨迹)，这包括电量保持策略和电量消耗策略中的一种。该控制方案能够预测充电 状态轨迹和能量存储装置的相关SOC范围，该SOC范围对应于与预测的即将发生的道路 负荷相关的估计燃料耗费系数和能量存储装置的期望充电状态轨迹。负荷预测控制方案410包括对车辆状态和包括当前车辆导航、交通模式和操作 者驾驶模式的外部参数进行监测。控制模块120监测来自包括了任何可用的额外车辆通 信装置和车载监测系统的GPS/通信系统110的信号输入，以评估交通模式并预测车辆速 度。该信息包括来自GPS装置、惯性测量传感器、以及红外传感器和雷达装置的输入，以便估计车辆附近的限定的活动窗口中的交通信息。通过插入带有GPS信号输入的车载3D GIS数字地图和预测的车辆速度，确定车 辆的海拔高度和地形信息，以产生导航轨迹。这包括插入了 3D GIS数字地图中的信息的 GPS系统，以便为车辆10的预测行进路径提供海拔高度信息。其它信息包括车辆10的 当前地理位置、车辆10的地理位置周围的当前交通模式、和车辆10的当前路线，即该车 辆在其当前行进路径的具体道路上行进的方向。当前路线的地理信息被评估，以确定与 海拔高度、弯道、交叉路口和其它道路特征的地形改变相关的道路负荷影响。操作者驾驶模式优选包括使用操作者接口 130确定的平均功率需求、平均制动 功率需求、驾驶功率需求的标准偏差、和车辆停止时间与总驾驶时间之间的比率。基于 在车辆10正在进行的操作期间可得到的统计的驾驶周期信息，使用驾驶模式识别功能可 以预测操作者驾驶模式。这优选包括监测操作者驾驶模式，以便从历史驾驶周期信息中 获得统计的驾驶模式信息。负荷预测控制方案410迭代地和周期性地对在预测的行进路径的滚动时域 (receding horizon)上与车辆导航、操作者驾驶行为、车辆海拔高度和地形信息、以及交 通模式相关的即将发生的道路负荷进行预测。即将发生的道路负荷优选采取预测的输出 功率请求(Ppred)和预测的车辆速度(Vssn3red)的形式。滚动时域为车辆操作的后续两至三分 钟的时间窗，在该时间窗期间，即将发生的道路负荷能够基于前面提到的输入被预测。模型预测控制方案420基于与即将发生的道路负荷相关的车辆推进功率请求来 确定混合动力功率管理控制，其被表示为预测的燃料耗费系数λ pred。模型预测控制方案 420使用与即将发生的道路负荷和预测的车辆驾驶状况相关的车辆推进功率请求，来迭代 地确定优选功率管理控制，包括发动机240与扭矩机230之间的功率分配比率，优选使用 模型预测控制框架来产生预测的燃料耗费系数λ pred。用来确定与即将发生的道路负荷相关的优选功率管理控制的模型预测控制方案 420的优选输入包括ESD 210的充电状态的优选轨迹(期望的SOC轨迹)、当前车辆速 度、和用于混合动力变速器250的范围状态，包括对具有在线和实时修改的预先规划的 换挡图(shiftmap)的执行。其它输入包括当前动力系操作状态，其包括输出扭矩命令、 混合动力变速器250的输出速度、ESD 210的SOC、将发动机240中的功率损耗具体化 为操作速度和负荷的函数的发动机240的效率图、将混合动力变速器210中的功率损耗通 常具体化为操作速度的函数的混合动力变速器210的效率图、以及系统约束条件。系统 约束条件包括由于与扭矩传递离合器有关的限制而导致的对传递通过混合动力变速器210 的扭矩的最大和最小限制、ESD 210的功率限制、扭矩机230的电动机扭矩容量，等等。 ESD 210的SOC的特征在于这些方面当前SOC、电池充电状态的最大和最小边界条件 (BAT SOC Max, BAT SOC Min)和 SOC 范围(+/_ Δ SOC)。混合动力变速器250的范围状态是通过使用预定的驾驶周期的离线优化而构造 的预定换挡图的输入。预定的换挡图在正在进行的操作期间基于实际范围状态被修改， 该实际范围状态由混合动力系控制器430在混合动力系统的实际操作期间响应与即将发 生的道路负荷以及燃料耗费系数相关的车辆推进功率请求来确定和实现。模型预测控制方案420迭代地执行，以产生在滚动时域中在周期性的时间步骤 下最小化燃料和/或总功率耗费的预测的燃料耗费系数λ pred。ESD 210的SOC的最大和最小边界条件指示了 ESD 210传递功率的能力，包括充电功率和放电功率。ESD 210的 充电状态轨迹与电量保持策略和电量消耗策略中的一个相关。电量保持策略包括操作混 合动力系统200，从而使得在旅途结束时ESD 210的SOC与旅途开始时ESD 210的SOC 基本上相同。SOC范围(+/-ASOC)能够在旅途期间变化。电量消耗策略包括操作混 合动力系统200，从而使得在旅途结束时ESD 210的SOC为比旅途开始时ESD 210的 SOC小的预定SOC值或在其附近。在一个实施例中，最大和最小边界条件以及SOC范 围(+/-ASOC)为不随时间改变的基本静态边界。在一个实施例中，最大和最小边界条 件包括在60%和50%的SOC之间的范围。在另一个实施例中，最大和最小边界条件是 遵循电量消耗轨迹的动态边界。对于实时执行而言，模型预测控制方案420被构造为约束二次优化问题，以最 小化约束非线性优化问题的计算量。模型预测控制方案420假设响应于输出扭矩命令的预测输出功率请求(Ppred)是通 过使用发动机240产生的功率和利用来自ESD 210的存储功率(Pesd)由扭矩机230产生 的功率(PEng)来实现，以便将牵引功率传输到传动系300。总的功率消耗包括对应的总的
系统功率损失(P LossTotaK ·
权利要求
1.一种用于操作包括了混合动力系统的车辆的方法，所述混合动力系统包括被操作 地联接到混合动力变速器的输入构件的内燃发动机，包括可操作以便与能量存储装置交 换功率的扭矩机，所述混合动力变速器被配置为在所述输入构件、所述扭矩机和输出构 件之间传递扭矩，所述方法包括监测与用于所述车辆的预测行进路径相关的车辆导航和交通模式；预测与所述车辆导航和交通模式相关的即将发生的道路负荷；估计与所述预测的即将发生的道路负荷相关的车辆推进功率；确定用于所述能量存储装置的期望的充电状态轨迹；预测用于所述能量存储装置的充电状态轨迹，其对应于所述估计的车辆推进功率和 用于所述能量存储装置的期望的充电状态轨迹；和响应于用于所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹来控制所述混合动力系统的操作。
2.如权利要求1所述的方法，进一步包括确定与用于所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹相关的边界条件；和响应于命令的输出扭矩和与用于所述能量存储装置的预测的充电状态轨迹相关的所 述边界条件来控制所述混合动力系统的操作。
3.如权利要求1所述的方法，进一步包括执行负荷预测控制方案，以预测与车辆导航 和交通模式相关的即将发生的道路负荷，从而估计与用于所述车辆的预测行进路径相关 的车辆推进力。
4.如权利要求3所述的方法，进一步包括执行包括了滚动时域控制方案的预测控制方 案，以预测与所述车辆导航和交通模式相关的即将发生的道路负荷。
5.如权利要求4所述的方法，进一步包括优化与所述即将发生的道路负荷相关的燃料耗费系数；和基于所述优化的燃料耗费系数来动态地调节用于所述能量存储装置的预测的充电状 态轨迹。
6.如权利要求4所述的方法，其中，优化所述燃料耗费系数从而使所述滚动时域上的 燃料耗费和总的功率耗费中的至少一个最小化。
7.如权利要求6所述的方法，其中，所述模型预测控制方案包括总的混合动力系损耗 的基于功率的准静态模型。
8.如权利要求1所述的方法，进一步包括确定在来自所述发动机的功率输出与来自所 述扭矩机的功率输出之间的优选功率分配，所述优选功率分配基于用于所述能量存储装 置的预测的充电状态轨迹。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述期望的充电状态轨迹包括电量消耗轨迹。
全文摘要
本发明涉及用于包括混合动力系统的车辆的预测能量管理控制方案。具体地，提供了一种用于控制具有混合动力系的车辆的方法，该方法包括监测与预测行进路径相关的车辆导航和交通模式。它将动力系瞬时控制器扩展到了预测控制框架，并且利用了基于车载传感和导航信息的预见的交通和地理信息。即将发生的道路负荷被预测出，由此在模型预测控制框架下优化燃料耗费系数。由即将发生的道路负荷来预测充电状态轨迹，并且响应于该预测的充电状态轨迹来控制混合动力系统的操作。
文档编号B60W10/10GK102019926SQ201010286080
公开日2011年4月20日 申请日期2010年9月16日 优先权日2009年9月16日
发明者H·杨, J·M·马圭尔 申请人:通用汽车环球科技运作公司