。
[0053] 经过电压模块1、电流采集模块2以及温度模块3的信号转换，得到模拟电压量。 并根据中值滤波的方法进行采集，已达到准确采集模拟电压量的效果。通过速度传感器5 采集速度信号，速度信号在电动车高负载的时候会伴有杂波信号，这里根据RC滤波电路进 行对速度信号进行滤波。滤波后已达到稳定采集速度信号的效果。
[0054] 经过对以上信号的采集，并根据电池在电动车上的放电曲线规律，建立数学模 型来计算出可续行里程、累计总里程、环境温度、速度以及实时电量并显示在显示器模块 6 (液晶屏幕）上。
[0055]参见图3所示，本发明还提供一种电动车智能预测可续行里程的装置，包括：
[0056] 用于采集电压信号的电压模块1 ;
[0057] 用于采集电流信号的电流采集模块2 ;
[0058] 用于采集温度信号的温度模块3 ;
[0059] 用于采集速度信号的速度传感器5 ;
[0060] 用于处理所述电压信号、电流信号、温度信号和速度信号的主控芯片4 ;
[0061] 用于信息显示的显示器模块6 ;
[0062] 所述主控芯片4根据所采集的电压、电流和温度信号，计算电动车剩余电量和电 动车骑行耗电量，采用加权运算的方式，根据所采集的速度信号获得新的每安时的骑行公 里数，计算电动车剩余电量与电动车骑行耗电量的差值，确定所述差值与新的每安时的骑 行公里数的比值为剩余骑行里程。
[0063] 本发明需采集大量数字信号模拟信号，同时要具备高速的刷屏速度。所以采用高 速的单片微处理器（主控芯片9)。给本发明提供稳定高效的硬件环境。同时智能仪表采用 VA高档彩色屏幕，并且具有底层背光板，使用户在夜间也能清晰读取仪表的各项数据。
[0064] 本发明中的电动车智能预测可续行里程的装置是智能仪表，其可在电动车的电池 上取电工作，排除了额外添加电源的麻烦。本发明采用开关电源进行DC-DC转换，为液晶 背光板、微处理器及其各个组件提供电源。
[0065] 本款智能仪表对信号的采集都经过了软件和硬件上面的滤波。给单片微处理器进 行大量高速运算提供稳定的信号基础。
[0066] 智能仪表对电压的检测包括开路电压和实时电压。开路电压是预测剩余电量中一 个重要的参数。采集实时电压一方面可利用液晶显示屏幕显示，直观的把电压反映给使用 者。另一方面就是可以根据实时电压对剩余电量进行实时的补偿。
[0067] 同样智能仪表对电池输出的电流进行实时测量，并且计算出电池的消耗电量。此 参数也是预测剩余电量中的一个重要参数。
[0068] 同时利用热敏电阻，进行对环境温度的检测。根据数学建模的方法模拟出热敏电 阻阻值在不同温度下变化的曲线，并根据采集热敏电阻的分压的方法计算出环境温度显示 在液晶屏幕上。采集环境温度更重要的是在不同温度下对电池放电特性进行补偿。因为电 池在不同环境温度下的放电量的不同。此款仪表根据采集到准确的环境温度对电池放电量 进行补偿。首先补偿的依据是根据电池厂商提供的在不同温度环境下电池放点量的数据报 表。其次是根据设计人员在不同温度环境下，采用专门的放电仪器对电池的放电特性进行 数据补偿。根据此两点综合计算，应用在此款仪表的环境温度补偿上。具体的参数依据可 以参考此表。
[0071] 智能仪表对电机相线的采集，进行滤波之后计算出车速乃至得出电动车的行驶里 程数，并显示在显示器模块6(液晶屏幕）上。本发明还对大灯信号、左右转向灯信号、高中 低速信号进行监测，并显示在液晶显示上。以达到智能仪表的显示功能。
[0072] 例如，电动车智能预测可续行里程的方法，包括：
[0073]第一步：
[0074] 根据开路电压法和时安法两种方法一起应用，并根据数学建模的科学方法，对电 动车电池的放电曲线进行分析和总结，以至达到检测电动车剩余电量的目的。并通过采集 温度信号对电池放电曲线进行补偿。经过电压、电流、温度等参数得出电动车剩余电量，并 根据采集实时路况信息经过数学公式在单片微处理器（主控芯片9)里面的运算来预测剩 余可骑行里程。
[0075] 第二步：
[0076] 基于数学建模的系统架构，根据开路电压法和时安法计算出剩余电量之后，采集 到每安时的骑行里程数，来推算出电动车的剩余里程数。并且根据不断更新的骑行里程与 耗电量之比，实时的更新剩余里程数。再次给出计算表达式：
[0077] Y=f(X1,X2,X3)；
[0078] 其中Y为数学模型计算出的预测剩余里程数并实时显示；Xl为开机时剩余电量， X2为已骑行里程，X3为骑行耗电量。
[0079] 剩余骑行里程的计算公式是：
[0080] Km_Left_i= (Power_left_i-Power_used_i) / (Km_Ah_i);其中Km_Left_i为i时 刻剩余骑行里程，P〇wer_left_i为i时刻电动车剩余电量，Power_used_i为截止i时刻电 动车骑行耗电量，Km_Ah_i为i时刻的每安时的骑行公里数，i是自然数。
[0081] 上述公式中每安时的骑行公里数的计算公式是：
[0082] Km_Ah_i=Km_Ah_i_l* (l_p)+Km_Ah_i*p;其中Km_Ah_i为i时刻的每安时的骑行 公里数，Km_Ah_i-l为i-1时刻的每安时的骑行公里数，i是自然数；p是权重，pG(〇, 1)。 利用本时刻和上一时刻骑行速度的加权可以获得相对稳定的每安时的骑行公里数，使预测 的剩余里程数趋于精确。
[0083] 注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解， 本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、 重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行 了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还 可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
【主权项】
1. 电动车智能预测可续行里程的方法，其特征在于：包括如下步骤： 采集电压、电流和温度信号； 根据所采集的电压、电流和温度信号，计算电动车剩余电量和电动车骑行耗电量； 采集速度信号，并采用加权运算的方式获得新的每安时的骑行公里数； 计算电动车剩余电量与电动车骑行耗电量的差值，确定所述差值与新的每安时的骑行 公里数的比值为剩余骑行里程。2. 根据权利要求1所述的电动车智能预测可续行里程的方法，其特征在于：所采集的 电压包括开路电压和实时电压，所述开路电压用于预测剩余电量，所述实时电压用于对剩 余电量进行实时补偿。3. 根据权利要求1或2所述的电动车智能预测可续行里程的方法，其特征在于：所述 新的每安时的骑行公里数的计算公式是：Km_Ah_i = Km_Ah_i-l*(l-p)+Km_Ah_i*p ;其中 Km_Ah_i为i时刻的每安时的骑行公里数，Km_Ah_i-l为i-1时刻的每安时的骑行公里数， i是自然数；P是权重，P e (〇, 1)。4. 根据权利要求1或2所述的电动车智能预测可续行里程的方法，其特征在于：所述 剩余骑行里程的计算公式是：Km_Left_i = (Power_left_i_Power_used_i)/(Km_Ah_i); 其中Km_Left_i为i时刻剩余骑行里程，Power_left_i为i时刻电动车剩余电量，Power_ used_i为截止i时刻电动车骑行耗电量，Km_Ah_i为i时刻的每安时的骑行公里数，i是自 然数。5. 电动车智能预测可续行里程的装置，其特征在于：包括： 用于采集电压信号的电压模块（1); 用于采集电流信号的电流采集模块（2); 用于采集温度信号的温度模块（3); 用于采集速度信号的速度传感器（5); 用于处理所述电压信号、电流信号、温度信号和速度信号的主控芯片（4); 用于信息显示的显示器模块（6); 所述主控芯片（4)根据所采集的电压、电流和温度信号，计算电动车剩余电量和电动 车骑行耗电量，采用加权运算的方式，根据所采集的速度信号获得新的每安时的骑行公里 数，计算电动车剩余电量与电动车骑行耗电量的差值，确定所述差值与新的每安时的骑行 公里数的比值为剩余骑行里程。6. 根据权利要求5所述的电动车智能预测可续行里程的装置，其特征在于：所述显示 器模块（6)是VA型液晶面板，并具有底层背光板。7. -种电动自行车，其特征在于：包含权利要求5或6所述的智能预测可续行里程的 装置。8. -种电动摩托车，其特征在于：包含权利要求5或6所述的智能预测可续行里程的 装置。9. 一种电动汽车，其特征在于，包含权利要求5或6所述的智能预测可续行里程的装 置。
【专利摘要】本发明提供一种电动车智能预测可续行里程的方法，包括如下步骤：分别采集电压、电流和温度信号；根据开路电压法和安时法检测电动车剩余电量；采集速度信号，并采用加权运算的方式获得新的每安时的骑行公里数；剩余骑行里程是电动车剩余电量与电动车骑行耗电量的差值与上一步中新的每安时的骑行公里数的比值。本发明是利用模糊控制理论、微电子技术结合电压信号、电流信号、电池容量、温度信号、速度信号、阻抗损失信号、大电流补偿信号、不良骑行习惯补偿进行建模分析，总结数学及相关工程经验规律，分析过程采集模算法而得出结果，开创一种创新型、智能型、自学习型的完整的电动车、电动摩托车和电动车等的剩余骑行里程预测系统。
【IPC分类】B60L3/12
【公开号】CN105059123
【申请号】CN201510467910
【发明人】程洪志, 张永龙
【申请人】程洪志
【公开日】2015年11月18日
【申请日】2015年7月31日