一种兼顾CDPF碳载量的发动机工作点选择及调整方法

一种兼顾cdpf碳载量的发动机工作点选择及调整方法
技术领域
1.本发明涉及混合动力汽车控制领域，尤其是涉及一种兼顾cdpf碳载量的发动机工作点选择及调整方法。


背景技术：

2.对于传统的汽车，整车驱动功率始终等于发动机功率，当整车驱动功率低的时候，所需的发动机功率也低。而发动机在负荷比较大、功率比较大的工况下，比油耗比较低，在低功率的工况下，发动机的比油耗很高，经济性不好。混合动力汽车既有发动机，又有动力电池，因此相同工况下，结合动力电池的充放电，可以找到满足汽车驱动功率、同时燃料消耗率最低的发动机工作点。混合动力系统通常有三种工作模式，一种是默认模式，即动力电池不工作，发动机的输出功率等于整车的驱动功率；第二种是助力模式，即动力电池放电；第三种是充电模式，即发动机输出功率超过整车的驱动功率，多余的功率通过电机给动力电池充电。
3.此前，申请人已向中国专利局提交了名称为“一种混合动力汽车的工作点选择及调整方法”，申请号为“cn202110684619.9”，申请日为“2021.6.21”的中国发明专利申请，考虑了发动机的比油耗，以及发动机和动力电池之间的能量转换损失，将系统有效燃料消耗率最小的候选工作点作为发动机最优工作点。
4.发动机的尾气排放是受国家排放法规严格限制的，一般通过尾气后处理装置对尾气进行处理，其中，颗粒捕集器dpf是目前最为有效的控制颗粒物排放的装置，但是，dpf中不断增加的碳颗粒会逐渐堵塞dpf的空隙，造成发动机的背压增加，从而导致发动机排气功的增加，要维持目标功率输出，需要喷更多的燃油，导致发动机燃料消耗量增长。为此尾气处理系统应用了催化型dpf(cdpf)，cdpf内涂覆了催化剂，能直接进行碳颗粒被动再生来防止碳累积，但是，完全依靠cdpf被动再生无法避免碳颗粒累积，cdpf内的碳载量仍会影响燃油经济性。申请人在先申请的专利中并未考虑cdpf碳载量对发动机最优工作点选择的影响。


技术实现要素：

5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种兼顾cdpf碳载量的发动机工作点选择及调整方法，通过计算平均系统有效燃料消耗率来选择发动机最优工作点，除了考虑充电模式下发动机功率充入动力电池的能量损失、助力模式下动力电池实际的放电功率到驱动整车的能量损失以外，还考虑到不同cdpf碳载量的影响，并结合了未来一段时间的cdpf碳载量增加速率，得到的发动机最优工作点更加准确，能更好地提高燃油经济性，实现对整车油耗的优化。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
7.一种兼顾cdpf碳载量的发动机工作点选择方法，具体为：
8.混合动力汽车行驶过程中包括多个不同的工况点，每个工况点下存在不同的发动
机候选工作点，对于混合动力汽车的一个工况点，获取当前cdpf碳载量，分别计算该工况点下发动机的各个候选工作点在当前cdpf碳载量下的平均系统有效燃料消耗率，选择平均系统有效燃料消耗率最小的候选工作点作为当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点并应用，所述平均系统有效燃料消耗率be
pre1
的计算公式如下：
[0009][0010][0011]
其中，br
ef2
表示该候选工作点考虑cdpf碳载量后的系统有效燃料消耗率，δt表示预设置的时间长度，表示在当前cdpf碳载量下该候选工作点的燃料消耗率，p
val1
表示该候选工作点下考虑能量转换损耗后发动机的系统有效输出功率，系统有效燃料消耗率对时间的导数为：
[0012][0013][0014][0015][0016]
其中，m
pm
表示cdpf碳载量，q
pm_inc
表示发动机原始的pm质量流量，即cdpf内的pm质量累计速率，q
pm_dec
表示cdpf内的pm质量因cdpf被动再生而减少的速率，q为cdpf实际的排气体积流量(m3/s)，c
in
和c
out
分别等于cdpf实际的入口碳烟颗粒排放浓度和实际的出口碳烟颗粒排放浓度(kg/m3)，m
pm1
是t1时刻根据cdpf两端的压力差δp
pm1
估计的碳载量，m
pm2
是t2时刻根据cdpf两端的压力差δp
pm2
估计的碳载量，燃料消耗率对cdpf碳载量m
pm
的导数通过实验近似计算得到；
[0017]
p
val1
的公式如下：
[0018]
当动力电池的充放电功率为零时，p
val1
的公式为：
[0019]
p
val1
＝p
[0020]
其中，p表示候选工作点下混合动力汽车的驱动功率；
[0021]
当动力电池的充放电功率为充电时，p
val1
的公式为：
[0022]
p
val1
＝p+η
gen
×
η
chg
×
δp
e
[0023]
其中，δp
e
表示该候选工作点下发动机用于充电的有效输出功率，η
gen
表示该候选工作点下电机的发电效率，η
chg
表示该候选工作点下动力电池的充电效率；
[0024]
当动力电池的充放电功率为放电时，p
val1
的公式为：
[0025][0026]
其中，
△
p
s
表示该候选工作点下由电机助力替代的发动机有效输出功率，η
mot
表示该候选工作点下电机的助力效率，η
dchg
表示该候选工作点下动力电池的放电效率。
[0027]
进一步的，燃料消耗率对cdpf碳载量的导数的计算方法如下：
[0028]
选定一个cdpf碳载量，测试各个候选工作点在该cdpf碳载量下的燃料消耗率，按照预设置的步长δm改变cdpf的碳载量，重复上述步骤，得到不同cdpf碳载量下各个候选工作点的燃料消耗率；对于一个候选工作点r，基于该候选工作点在不同cdpf碳载量下的燃料消耗率近似计算得到在候选工作点r下燃料消耗率对cdpf碳载量的导数：
[0029][0030]
m2＝m+δm
[0031]
m1＝m
‑
δm
[0032]
其中，q
fuel_r_m
表示cdpf碳载量为m时，发动机在候选工作点r下的燃料消耗率。
[0033]
进一步的，包括以下步骤：
[0034]
s1：确定工况点的车速和变速箱目标输出扭矩；
[0035]
s2：将cdpf的碳载量调整为当前cdpf碳载量；
[0036]
s3：调整发动机的扭矩和电机的扭矩，使得发动机和电机的扭矩分配满足工况点的变速箱目标输出扭矩，得到发动机的多个候选工作点；
[0037]
s4：分别计算每个候选工作点的发动机的平均系统有效燃料消耗率，找到当前cdpf碳载量下平均系统有效燃料消耗率最小的候选工作点，从而得到该工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点并应用。
[0038]
更进一步的，步骤s3具体为：
[0039]
按照预设置的调整间隔增加发动机扭矩并减小电机扭矩，或者按照预设置的间隔减小发动机扭矩并增加电机扭矩，使得发动机和电机的扭矩分配满足变速箱目标输出扭矩，得到多个候选工作点，获取每个候选工作点的下列参数：动力电池的充放电功率、当前cdpf碳载量下发动机的燃料消耗率以及当前cdpf碳载量下燃料消耗率对cdpf碳载量的导数。
[0040]
更进一步的，预设置的调整间隔为5nm。
[0041]
更进一步的，在调整过程中发动机扭矩小于最大扭矩，所述最大扭矩是在满足工况点的前提下发动机扭矩达到外特性的最大扭矩。
[0042]
更进一步的，在调整过程中发动机扭矩大于最小扭矩，所述最小扭矩为0nm。
[0043]
一种兼顾cdpf碳载量的发动机工作点调整方法，包括工况表建立阶段和工况表应用阶段，工况表建立阶段为：
[0044]
确定混合动力汽车行驶过程中的多个工况点，分别获取每个工况点在不同cdpf碳载量下的发动机最优工作点并将其写入工况表中，发动机最优工作点是基于如上所述的兼顾cdpf碳载量的发动机工作点选择方法获取的；
[0045]
工况表应用阶段为：
[0046]
获取混合动力汽车的当前车速、当前变速箱目标输出扭矩、cdpf背压和排气流量，基于cdpf背压和排气流量确定当前cdpf碳载量，基于工况表、当前车速、当前变速箱目标输出扭矩和当前cdpf碳载量得到发动机最优工作点并应用。
[0047]
进一步的，工况表建立阶段包括以下步骤：
[0048]
t1：确定一个cdpf碳载量，确定一个工况点的车速和变速箱输出扭矩；
[0049]
t2：调整发动机的扭矩和电机的扭矩，计算该工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点，写入工况表；
[0050]
t3：保持车速不变，改变变速箱目标输出扭矩，得到一个新的工况点，重复步骤t2
‑
t3，直至得到该车速下所有工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点，写入工况表；
[0051]
t4：改变车速，得到一个新的工况点，重复步骤t2
‑
t4，直至得到所有工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点，写入工况表；
[0052]
t5：调整cdpf碳载量，确定一个工况点的车速和变速箱输出扭矩，重复步骤t2
‑
t5，直至得到所有工况点在不同cdpf碳载量下的发动机最优工作点，写入工况表。
[0053]
进一步的，工况表应用阶段具体为：
[0054]
将工况表写入混合动力汽车的控制器；
[0055]
获取混合动力汽车的动力电池soc、当前车速、当前变速箱目标输出扭矩、cdpf背压和排气流量，基于cdpf背压和排气流量确定当前cdpf碳载量；
[0056]
如果动力电池soc的值在预设置的阈值范围内，则找到工况表中与当前车速和当前变速箱目标输出扭矩最接近的工况点，找到该工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点并应用；
[0057]
如果动力电池soc的值不在预设置的阈值范围内，则找到工况表中与当前车速和当前变速箱目标输出扭矩最接近的工况点，以该工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点为基准，以动力电池soc与阈值范围的差值为比例，增加或减少用于为动力电池充电的发动机有效功率，得到发动机最优工作点并应用。
[0058]
与现有技术相比，本发明通过计算平均系统有效燃料消耗率来选择发动机最优工作点，除了考虑充电模式下发动机功率充入动力电池的能量损失、助力模式下动力电池实际的放电功率到驱动整车的能量损失以外，还考虑到不同cdpf碳载量的影响，选择当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点；相比于传统的瞬态油耗策略，本申请还结合了未来一段时间的cdpf碳载量增加速率，得到的发动机最优工作点考虑未来一段时间内的燃油经济性，能更好地提高燃油经济性，实现对整车油耗的优化。
附图说明
[0059]
图1为发动机工作点选择方法的流程图；
[0060]
图2为实施例中发动机的候选工作点示意图；
[0061]
图3为实施例中有效燃料消耗率、系统有效燃料消耗率和更正的系统有效燃料消耗率的示意图。
具体实施方式
[0062]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案
为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0063]
实施例1：
[0064]
一种兼顾cdpf碳载量的发动机工作点选择方法，具体为：
[0065]
混合动力汽车行驶过程中包括多个不同的工况点，每个工况点下存在不同的发动机候选工作点，对于混合动力汽车的一个工况点，获取当前cdpf碳载量，分别计算该工况点下发动机的各个候选工作点在当前cdpf碳载量下的平均系统有效燃料消耗率，选择平均系统有效燃料消耗率最小的候选工作点作为当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点并应用，平均系统有效燃料消耗率be
pre1
的计算公式如下：
[0066][0067][0068]
其中，be
ef2
表示该候选工作点考虑cdpf碳载量后的系统有效燃料消耗率，单位为g/kwh，δt表示预设置的时间长度，表示该候选工作点在当前cdpf碳载量下发动机的燃料消耗率，单位为g/h，p
val1
表示该候选工作点下考虑能量转换损耗后发动机的系统有效输出功率，单位为kw。
[0069]
事实上，由于cdpf中的碳载量会造成发动机的背压增加，从而导致发动机排气功的增加，有效功的减小，要维持目标功率输出，需要喷更多的燃油，从而造成发动机燃料消耗量的增长。因此在同一工况同一候选工作点下，不同的cdpf碳载量下的燃料消耗率是不同的。
[0070]
在cdpf的两端安装压力传感器，可以通过前后压差和排气流量估算cdpf的碳载量，在此处不多加赘述，相关行业从业者可以理解。本申请在选择一个工况点的发动机最优工作点时，考虑到不同cdpf碳载量下的燃料消耗率不同，因此找到的是该工况点在特定的cdpf碳载量下的发动机最优工作点。不同cdpf碳载量下的燃料消耗率可以通过基础实验获取，如测试不同cdpf碳载量下同一个候选工作点的燃料消耗率。
[0071]
在计算平均系统有效燃料消耗率be
pre1
时，系统有效燃料消耗率be
ef2
对时间t的导数为：
[0072][0073][0074][0075]
[0076]
其中，m
pm
表示cdpf碳载量，q
pm_inc
表示发动机原始的pm质量流量，即cdpf内的pm质量累计速率，q
pm_dec
表示cdpf内的pm质量因cdpf被动再生而减少的速率，q为cdpf实际的排气体积流量(m3/s)，c
in
和c
out
分别等于cdpf实际的入口碳烟颗粒排放浓度和实际的出口碳烟颗粒排放浓度(kg/m3)，m
pm1
是t1时刻根据cdpf两端的压力差δp
pm1
估计的碳载量，m
pm2
是t2时刻根据cdpf两端的压力差δp
pm2
估计的碳载量，q
pm_inc
和q
pm_dec
同样通过基础实验获得，与工况和cdpf碳载量有关，相关行业从业者可以理解，不再赘述。燃料消耗率对cdpf碳载量的导数通过实验近似计算，计算方法如下：
[0077]
选定一个cdpf碳载量，测试各个候选工作点在该cdpf碳载量下的燃料消耗率，按照预设置的步长δm改变cdpf的碳载量，重复上述步骤，得到不同cdpf碳载量下各个候选工作点的燃料消耗率；对于一个候选工作点r，基于该候选工作点在不同cdpf碳载量下的燃料消耗率，近似计算得到在候选工作点r下燃料消耗率对cdpf碳载量的导数：
[0078][0079]
m2＝m+δm
[0080]
m1＝m
‑
δm
[0081]
其中，q
fuel_r_m
表示cdpf碳载量为m时，发动机在候选工作点r下的燃料消耗率。
[0082]
p
val1
的公式如下：
[0083]
当动力电池的充放电功率为零时，p
val1
的公式为：
[0084]
p
val1
＝p
[0085]
其中，p表示候选工作点下混合动力汽车的驱动功率；
[0086]
当动力电池的充放电功率为充电时，p
val1
的公式为：
[0087]
p
val1
＝p+η
gen
×
η
chg
×
δp
e
[0088]
其中，δp
e
表示该候选工作点下发动机用于充电的有效输出功率，发动机除了提供整车驱动功率以外，多余的功率δp
e
用于为动力电池充电，δp
e
经过能量转换，损失了一部分能量，最终充入动力电池中的是η
gen
×
η
chg
×
δp
e
，η
gen
表示该候选工作点下电机的发电效率，η
chg
表示该候选工作点下充电过程中的电池效率，因此充电模式下发动机的系统有效输出功率为：用于驱动车辆的功率和最终存入电池中的功率；
[0089]
当动力电池的充放电功率为放电时，p
val1
的公式为：
[0090][0091]
其中，δp
s
表示该候选工作点下电机助力替代的发动机有效输出功率，发动机用于驱动车辆的功率与δp
s
之和等于混合动力汽车的整车功率，动力电池的放电功率经过能量转换，损失一部分能量后为δp
s
，δp
s
与发动机的有效输出功率一起作为整车的驱动功率，则动力电池实际放电的功率为(δp
s
)/(η
mot
×
η
dchg
)，η
mot
表示该候选工作点下电机的助力效率，η
dchg
表示该候选工作点下放电过程中的电池效率，在考虑发动机的系统有效输出功率时，除了用于驱动车辆的功率外，还考虑了动力电池的能量转换损失。
[0092]
如图1所示，兼顾cdpf碳载量的发动机工作点选择方法包括以下步骤：
[0093]
s1：确定工况点的车速和变速箱目标输出扭矩；
[0094]
s2：将cdpf的碳载量调整为当前cdpf碳载量；
[0095]
s3：调整发动机的扭矩和电机的扭矩，使得发动机和电机的扭矩分配满足工况点的变速箱目标输出扭矩，得到发动机的多个候选工作点；
[0096]
步骤s3具体为：
[0097]
按照预设置的调整间隔增加发动机扭矩并减小电机扭矩，或者按照预设置的间隔减小发动机扭矩并增加电机扭矩，使得发动机和电机的扭矩分配满足变速箱目标输出扭矩，得到多个候选工作点，获取每个候选工作点的下列参数：动力电池的充放电功率、当前cdpf碳载量下发动机的燃料消耗率以及当前cdpf碳载量下燃料消耗率对cdpf碳载量的导数。
[0098]
本实施例中，预设置的调整间隔为5nm；在调整过程中发动机扭矩应当小于最大扭矩，且大于最小扭矩，最大扭矩是在满足工况点的前提下发动机扭矩达到外特性的最大扭矩，最小扭矩为0nm。电机的扭矩可以为负值，电机的扭矩为负值表示向动力电池内充电。在其他实施方式中，可以根据需要改变调整间隔、最大扭矩和最小扭矩的值。
[0099]
具体的，本实施例在调整发动机扭矩和电机扭矩时，先令电机扭矩为0，发动机扭矩分配满足变速箱目标输出扭矩，再增加发动机扭矩、减小电机扭矩，只依靠发动机输出，直至发动机扭矩达到最大扭矩。之后，令电机扭矩为0，发动机扭矩满足变速箱目标输出扭矩，再减小发动机扭矩、增加电机扭矩，直至发动机扭矩达到最小扭矩。这样，先为动力电池充电，使得动力电池先充满电，再使用动力电池助力，最大程度上减少了测试时间。
[0100]
s4：分别计算每个候选工作点的发动机的平均系统有效燃料消耗率，找到当前cdpf碳载量下平均系统有效燃料消耗率最小的候选工作点，从而得到该工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点并应用。
[0101]
一种兼顾cdpf碳载量的发动机工作点调整方法，包括工况表建立阶段和工况表应用阶段，工况表建立阶段为：
[0102]
确定混合动力汽车行驶过程中的多个工况点，分别获取每个工况点在不同cdpf碳载量下的发动机最优工作点并将其写入工况表中，包括以下步骤：
[0103]
t1：确定一个cdpf碳载量，确定一个工况点的车速和变速箱输出扭矩；
[0104]
t2：调整发动机的扭矩和电机的扭矩，计算该工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点，写入工况表；
[0105]
t3：保持车速不变，改变变速箱目标输出扭矩，得到一个新的工况点，重复步骤t2
‑
t3，直至得到该车速下所有工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点，写入工况表；
[0106]
t4：改变车速，得到一个新的工况点，重复步骤t2
‑
t4，直至得到所有工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点，写入工况表；
[0107]
t5：调整cdpf碳载量，确定一个工况点的车速和变速箱输出扭矩，重复步骤t2
‑
t5，直至得到所有工况点在不同cdpf碳载量下的发动机最优工作点，写入工况表，本实施例中，最终得到的工作表是工况点
‑
碳载量
‑
最优工作点map图。
[0108]
因为cdpf的碳载量是由于发动机尾气中的碳烟颗粒在滤网中沉淀慢慢形成的，不能随便的添加改变，因此基础试验的顺序是这样的，让发动机工作一段时间，cdpf积累了一定的碳载量，然后进行一轮扫点测试，在该cdpf碳载量下测试得到不同的工况点的发动机最优工作点；让发动机工作一段时间(继续累积碳颗粒)，当cdpf碳载量又增加了一定质量
后，再进行一轮扫点测试，得到该cdpf碳载量下不同的工况点的发动机最优工作点；此后，也重复上述操作，cdpf每增加一定量的碳载量，就进行一轮扫点测试，得到工况点
‑
碳载量
‑
最优工作点map图。
[0109]
工况表应用阶段为：
[0110]
获取混合动力汽车的当前车速、当前变速箱目标输出扭矩、cdpf背压和排气流量，基于cdpf背压和排气流量确定当前cdpf碳载量，基于工况表、当前车速、当前变速箱目标输出扭矩和当前cdpf碳载量得到发动机最优工作点并应用。
[0111]
工况表应用阶段具体为：
[0112]
将工况表写入混合动力汽车的控制器；
[0113]
获取混合动力汽车的动力电池soc、当前车速、当前变速箱目标输出扭矩、cdpf背压和排气流量，基于cdpf背压和排气流量确定当前cdpf碳载量；
[0114]
如果动力电池soc的值在预设置的阈值范围内，则找到工况表中与当前车速和当前变速箱目标输出扭矩最接近的工况点，找到该工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点并应用；
[0115]
如果动力电池soc的值不在预设置的阈值范围内(本实施例中，预设置阈值范围为40％～60％)，则找到工况表中与当前车速和当前变速箱目标输出扭矩最接近的工况点，以该工况点在当前cdpf碳载量下的发动机最优工作点为基准，以动力电池soc与阈值范围的差值为比例，增加或减少用于为动力电池充电的发动机有效功率，得到发动机最优工作点并应用。
[0116]
在实车驾驶时，获取当前的动力电池soc，如果动力电池soc在40％
‑
60％之间，则不对混合动力系统的充放电功率做严格的阈值限制，这样减少了最优候选工作点问题求解的约束限制，扩大了求解空间，可以充分选择燃油经济性最高的候选工作点。
[0117]
如果电池soc低于40％，或高于60％，则可以通过适当调整发动机的启停门限来控制电池的soc，soc低的时候，发动机启停的功率门限自适应减少，增加混动工况，增加混动模式下的充电功率；相反，soc高的时候，发动机启停的功率门限自适应增加，增加纯电动工况，减少混动模式下的充电功率。
[0118]
如图2所示，同一个工况点下，车速和变速箱目标输出扭矩是确定的，有3个发动机的候选工作点，a点为默认模式下的候选工作点，b点为充电模式(发动机输出，动力电池充电)下的候选工作点，c点为助力模式(发动机和动力电池均输出)下的候选工作点，p
a
、p
b
和p
c
分别表示在a点、b点和c点下发动机的有效输出功率。
[0119]
如图3所示，使用be表示现有评价标准的有效燃料消耗率，使用be
ef1
表示专利cnxxxxxxxxx中的系统有效燃料消耗率，使用be
ef2
表示本申请考虑cdpf碳载量后的系统有效燃料消耗率。
[0120]
在a点，考虑当前cdpf碳载量后，燃料消耗率为则a点的系统有效燃料消耗率为：
[0121]
[0122]
在b点，考虑当前cdpf碳载量后，燃料消耗率为则b点的系统有效燃料消耗率为：
[0123][0124]
在c点，考虑当前cdpf碳载量后，燃料消耗率为则c点的系统有效燃料消耗率为：
[0125][0126]
如图3所示，现有的有效燃料消耗率be和在先专利cn202110684619.9“一种混合动力汽车的工作点选择及调整方法”中的系统有效燃料消耗率be
ef1
的大小和最值位置是不同的，而考虑cdpf碳载量后的系统有效燃料消耗率be
ef2
的大小和最值位置与之前二者也是不一样的。有效燃料消耗率be与系统有效燃料消耗率be
ef1
之间的差异是因为：在充放电过程中，电机进行机械能与电能的转换时的转换效率、动力电池充电过程的充电效率和放电过程中的放电效率不是固定的，会发生改变，只有根据当前的发动机和动力电池参数才能确定。而本申请中的系统有效燃料消耗率be
ef2
则考虑了cdpf碳载量对燃料消耗率的影响。
[0127]
更进一步的，为了综合考虑未来一段时间的发动机工作，本申请在考虑cdpf碳载量的系统有效燃料消耗率be
ef2
的基础上，使用了平均系统有效燃料消耗率be
pre1
来找到发动机最优工作点，本实施例中以未来2δt时间的平均系统有效燃料消耗率be
pre1
作为候选工作点的选择依据：
[0128][0129]
本申请通过计算平均系统有效燃料消耗率be
pre1
来选择发动机最优工作点，除了考虑充电模式下发动机功率充入动力电池的能量损失、助力模式下动力电池实际的放电功率到驱动整车的能量损失以外，还考虑到不同cdpf碳载量的影响，并结合未来一段时间的cdpf碳载量增加速率，得到的发动机最优工作点更加准确，更好地提高了燃油经济性，实现对整车油耗的优化。
[0130]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。