CN103204165B - 一种电动汽车整车动力输出优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电动汽车整车动力输出优化控制方法,通过分析加速踏报的AD数据和加速度传感器的整车状态数据,对驾驶员意图进行实时分析识别,进而对电机的功率输出进行优化控制。该方法具有实现简单,安全高效的特点。能够显著提高驾驶员的驾驶感受,预防过载现象的发生,进而有效延长整车使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及道路交通领域,具体为一种电动汽车整车动力输出优化控制方法。
背景技术
电动汽车的动力由电机提供,由于电机动力特性的特殊性使得电动汽车的整车动力性能不如传统车辆。相同功率输出情况下,启动加速性能较传统燃油车差。
电动汽车的油门由控制器通过采集踏板AD信号获得,不同于传统车的油门拉杆。通常加速踏板的AD信号与电机转速或转矩成比例对应关系,该方法具有电机状态切换频繁,有效输出功率低,电机使用寿命低的问题。
在驾驶员误操作或极限功率工况下,会产生很大的电流脉冲,加大电池过放电和电机过载的危险。电池充放电循环的次数和电机线圈的过载损耗会因此增加,进而影响整车使用寿命。在爬坡工况下,更有因踏板加速不够,车辆滑坡电机反转的风险。而电机反转存在过流烧毁危险。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,针对现有技术不足,提供一种电动汽车整车动力输出优化控制方法,通过分析加速踏报的AD数据和加速度传感器的整车状态数据,对驾驶员意图进行实时分析识别,进而对电机的功率输出进行优化控制;提高驾驶员的驾驶感受,预防过载现象的发生,进而有效延长整车使用寿命。
为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种电动汽车整车动力输出优化控制方法,包括整车控制器,所述整车控制器包括采集电动汽车的加速踏板和制动踏板的电压信号的单片机,所述单片机通过SPI总线与水平安装在电动汽车车身上的加速度传感器连接,所述单片机通过CAN总线与电机控制器连接,该方法为:
1)将整车控制器工作时间分隔为若干个时间窗,每个时间窗的长度为m*D毫秒,其中D为时间窗中相邻时间点间的间隔,m为时间窗中时间点的个数;将时间窗里的时间点定义为t1,t2…tm,各时间点对应的电压值定义为V1,V2…Vm,通过单片机的时间节拍控制电压值不断更新;
2)计算当前时间窗的斜率保存两个时间窗的斜率值;
3)判断斜率值的绝对值是否小于e,当前斜率值小于e标记为0,当前斜率值大于e且为正标记为1,当前斜率值大于e且为负标记为-1,当0出现次数为m/2时,判定为一次加速踏板输入跳变;
4)在输入跳变时刻,通过保存的前一时间窗和当前时间窗的状态转移识别驾驶员意图:
踏板踩下;Ts=0,To=0,Vmax=0, So=0;
踏板维持;Ti=0,Ts触发,To=0,Vmax=当前值,Si=0,So=0;
踏板抬起;Ti=0,Ts锁定,Vmax=0,Si=0,
踏板松开;Ti=0,Ts=0,To=0,Vmax=0,Si=0,So=0;
其中,Ti,Ts,To,Vmax,Si,So为驾驶意图参数;
其中,Ti,Ts,To,Vmax,Si,So为驾驶意图参数;Ti为加速踏板踩下过程时间的估计值,Ts为实际踩加速踏板维持的时间,To为加速踏板抬起过程时间估计值,Vmax为加速踏板维持踩下时的电压值,Si为加速踏板踩下的斜率的估计值,So为加速踏板抬起过程斜率估计值;
5)根据驾驶意图识别变量赋值规则,在每个时间点结束后,对时间点和时间窗做标记,并判断时间窗之间加速踏板的输入跳变,根据上述驾驶意图识别变量赋值规则赋值;
6)在每个时间窗内多次采样,然后对采样数据求平均值,利用所述平均值更新时间窗内滤波后的加速度测量值,并计算动力加速度估计值;时间窗内多次测量求平均,由于传感器的测量和通信带宽限制,一个时间窗只能测有限次数;
7)根据当前状态测定的电机转速值和动力加速度估计值,通过kalman滤波估计当前状态电机转速值;
8)根据当前状态电机转速值和驾驶意图参数,计算得到电机目标转速。
m个间隔为D(ms)的时间点构成一个时间窗,每一个时间点有一个标记,计算这个标记个数,然后得到时间窗的标记。根据前后时间窗的标记跳变,更新变量。
与现有技术相比,本发明所具有的有益效果为:本发明通过分析加速踏报的AD数据和加速度传感器的整车状态数据,对驾驶员意图进行实时分析识别,进而对电机的功率输出进行优化控制;该方法具有实现简单,安全高效的特点,能够显著提高驾驶员的驾驶感受,预防过载现象的发生,进而有效延长整车使用寿命。
附图说明
图1为本发明一实施例整车控制器结构示意图;
图2为本发明一实施例电动汽车加速踏板不同情形下的电压输出示意图;
图3为本发明一实施例电动汽车加速踏板的特征参数示意图;
图4为本发明一实施例加速度传感器向量分解图;
图5为本发明一实施例控制框图。
具体实施方式
如图1所示,本发明一实施例整车控制器包括采集电动汽车的加速踏板和制动踏板的电压信号的单片机,所述单片机通过SPI总线与水平安装在电动汽车车身上的加速度传感器连接,所述单片机通过CAN总线与电机控制器连接。整车控制器由单片机进行控制,单片机通过采样加速踏板和制动踏板送出的电压信号获取驾驶信息。加速踏板送出的电压为0到12V的模拟量和0-5V的开关量,模拟量反应踏板深度,开关量用于防错处理。加速度传感器通过SPI接口与单片机相连,水平安装在电动汽车车身上,用于检测水平和垂直方向上的加速度。单片机与电机控制器间通过高速CAN总线相连,单片机向电机控制器发送目标转速,电机控制器向单片机发送当前转速和电机状态信息。
如图2所示,在不同的加速情况下,加速踏板输出不同的电压曲线。在急踩加速踏板的情况下,电压变化斜率会比较大。这个操作过程一般在40ms至50ms以内完成,通常是在紧急制动情况下将加速踏板当做制动踏板误踩导致。在正常的油门加速过程中,电压变化平稳,斜率较小。不将加速踏板踩到底的情况下,电压输出会停留在半程的峰值,并随着踏板的松开而平稳降低。在将踏板踩到底,然后松开的过程中,将踏板重新踩到底将会出现电压继续升高并保持的情况。当踩加速踏板时,加速踏板同时送出一个5v开关量,用于检测踏板可能出现的故障。
加速踏板的输出特征包括了一个踏板操作过程前的状态,电压升高的斜率,电压输出的最大值,最大电压保持时间,电压降低斜率。
制动踏板也表现出相同的状态,由于电动车没有离合,通过加速踏板和制动踏板的输出能够识别驾驶员的驾驶意图。在误操作情况下,做出保护动作。在加速需求强烈的情况下,通过提前的意图识别,提高电机调速反应速度。同时对电机输出进行调理,使其运行平稳。
如图3所示,定义变量如下:
由左至右依次为:Te'为踩踏板识别点时间,Tr'为松踏板识别时间点,Ti'为加速踏板踩下过程时间的估计值,Ts'为实际踩加速踏板维持的时间,To'为加速踏板抬起过程时间估计值,Vmax'为加速踏板维持踩下时的电压值,Si'为加速踏板踩下的斜率的估计值,So'为加速踏板抬起过程斜率估计值。由于加速踏板的电压输出是经过处理的电信号,电压变化比较稳定,纹波比较小。所以加速踏板电压变化可以看做是具有理想斜率的直线。驾驶意图识别方法如下。电压和时间定义为输入,Ti,Ts,To,Vmax,Si,So作为驾驶意图参数的输出。
时间窗里的时间点定义为t1,t2…tm,对应电压值定义为V1,V2…Vm,通过单片机的时间节拍控制其不断更新。
计算当前时间窗的斜率向前保存一个时间窗的斜率值。判断斜率绝对值是否小于e(斜率为理想零情况下,最大实际斜率值),当前小于e标记为0,大于e且为正标记为1,大于e且为负标记为-1。当0出现次数等于m/2的情况,判定为一次踏板输入跳变。在输入跳变时刻,通过保存的前一时间窗和当前时间窗的状态转移识别驾驶员意图。
踏板踩下;Ts=0,To=0,Vmax=Vm,So=0。表示0到1的状态跳变。例如,时间窗为6个时间点构成,时间点为0.2ms,时间窗单位为1.2ms。计算得到的当前时间之前3个时间窗内,单位标记序列为000000111111111111(当前为1),则在出现111后的时间点进行一次跳变。
踏板维持;Ti=0,Ts触发,To=0,Vmax=当前值,Si=0,So=0。
踏板抬起;Ti=0,Ts锁定,Vmax=0,Si=0,
踏板松开;Ti=0,Ts=0,To=0,Vmax=0,Si=0,So=0。
表示从1到0的跳变,表示从0到-1的跳变,表示从-1到0的跳变;
踏板踩下越快,维持时间约长,说明动力需求越大。而过于急促的踏板加速则多半是紧急情况下的制动误操作导致,需要软件进行识别并禁止动力的输出。而较快的踏板抬起多为加速和制动的切换,需要快速的降低电机转速。由于电动汽车的制动踏板多直接保留了物理连接,考虑制动安全性,不适合对制动信号进行处理。本发明只对加速信号进行识别和处理。
通过不断采集加速踏板信号,得到驾驶意图参数,进而对控制量进行修正。
如图4所示:
由爬坡解算方程:
(1)Fx=Gx+a;
(2)Fz=Gz;
得动力加速度估计值车身爬坡角度测量
其中,G为重力加速度,Gz为重力加速度在垂直轴线上的分量,Gx为重力加速度在垂直轴线上的分量,Fx加速度传感器在垂直轴上测量值,Fz加速度传感器在水平轴上测量值。α为坡度,通过判断Gx的正负可确定上坡下坡。
如图5所示,电机的调速时一个滞后系统,电机转速具有一定的波动,测量转速并不能直接反应实际转速。通过Kalman滤波的方法,可以有效处理该问题。本发明通过Kalman滤波得到当前转速的最优估计,并结合驾驶意图识别参数得到目标转速,进而实现对转速的控制。
X(k|k-1)为上一状态对当前的转速的估计结果,X(k-1|k-1)为上一状态转速最优结果,a为动力加速度估计值。A为变化参数(A取1),η为加速度参数(与k时间间隔相关,对应时间窗)。
X(k|k-1)=AX(k-1|k-1)+aη (1)
令X(k|k)为现在转速的最优化估计值,X(k|k-1)为对当前状态的转速最优估计值。Kg(k)为kalman增益,Z(k)为电机转速的测量值。
X(k|k)=X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-H*X(k|k-1)) (2)
H’为H的转置矩阵,R为测量噪声协方差。
Kg(k)=P(k|k-1)H′/(HP(k|k-1)H'+R) (3)
令P(k|k)为X(k|k-1)的协方差:
P(k|k)=(1-Kg(k)H)P(k|k-1) (4)
其中:
P(k|k-1)=P(k-1|k-1)+Q (5)
其中,Q为控制过程噪声协方差。
系统进入k+1状态时,P(k|k)变为P(k-1|k-1),X(k|k-1)变为X(k-1|k-1)
当前状态电机转速值计算过程为:由(1)计算X(k|k-1),由(2)计算X(k|k)。其他的变量依次更新,进入下一状态(状态切换在一个时间窗结束后进行)。
则目标转速的方程为:
X(k+1)=(X(k|k)+△Vmax*(s1*Si+s2*Ts*Vmax))*s3*T0 (6)
△Vmax为电机转速每次调整的最大值,X(k|k)为当前状态电机转速值,△V(k)=X(k+1)-X(k|k)为控制量,即电机转速调整量;s1,s2,s3为优化性能参数,s1大小影响踏板踩下时,转速瞬态速度;s2影响踏板踩下时,转速变化速度;s3为归一化变量,将T0归一化。
控制方法的步骤为:
1)实时采集加速踏板信号,计算当前时间窗内的电压变化斜率,并保存上一时间窗内的电压变化斜率。根据斜率绝对值是否小于e,标记斜率值并计算两个时间窗的标记次数;
2)当0出现次数等于m/2的情况,判定为一次踏板输入跳变。根据斜率值的标记次数,标记两个时间窗。当时间窗内0出现次数大于等于m/2的情况,标记为0;当时间窗内0出现次数小于m/2的情况,且其他1状态多,标记为1;当时间窗内0出现次数小于m/2的情况,且其他-1状态多,标记为-1;
3)根据赋值驾驶意图识别变量赋值规则,判断跳变并赋值变量;
4)更新时间窗内滤波后的加速度测量值,并计算动力加速度估计值;
5)根据测定转速值和动力加速度估计值,通过kalman滤波估计当前状态电机转速值;
6)根据当前状态电机转速值和驾驶意图参数,通过控制规则得到目标转速。
在驾驶员对加速踏板进行操作时,通过对踏板踩下的时间,踏板维持的时间和抬起的时间进行计算和估计。在需要加速的情况下,提前增加转速输出;在油门和制动切换时,提前降低电机转速输出;在加速踏板当做刹车出现急刹误操作时,减低电机转速预期(如果出现误判的情况,也只会降低转速提升的时间,不会影响驾驶性和安全性);在持续的加速情况下,使得电机的转速控制平稳,降低过流损耗;在爬坡工况下,修正转速输出,提高爬坡性能;在下坡工况下,降低转速输出预期,提高能量效率。
Claims (3)
1.一种电动汽车整车动力输出优化控制方法,包括整车控制器,所述整车控制器包括采集电动汽车的加速踏板和制动踏板的电压信号的单片机,所述单片机通过SPI总线与水平安装在电动汽车车身上的加速度传感器连接,所述单片机通过CAN总线与电机控制器连接,其特征在于,该方法为:
1)将整车控制器工作时间分隔为若干个时间窗,每个时间窗的长度为m*D毫秒,其中D为时间窗中相邻时间点间的间隔,m为时间窗中时间点的个数;将时间窗里的时间点定义为t1,t2…tm,各时间点对应的电压值定义为V1,V2…Vm,通过单片机的时间节拍控制电压值不断更新;
2)计算当前时间窗的斜率
3)判断斜率值的绝对值是否小于e,当前斜率值小于e标记为0,当前斜率值大于e且为正标记为1,当前斜率值大于e且为负标记为-1,当0出现次数为m/2时,判定为一次加速踏板输入跳变;e为理想零情况下的最大实际斜率值;
4)在输入跳变时刻,通过保存的前一时间窗和当前时间窗的状态转移识别驾驶员意图,得到驾驶意图识别变量赋值规则:
踏板踩下; Ts=0,To=0,Vmax=0, So=0;
踏板维持;Ti=0,Ts触发,To=0,Vmax=当前值,Si=0,So=0;
踏板抬起;Ti=0,Ts锁定,Vmax=0,Si=0,
踏板松开;Ti=0,Ts=0,To=0,Vmax=0,Si=0,So=0;
其中,Ti,Ts,To,Vmax,Si,So为驾驶意图参数;Ti为加速踏板踩下过程时间的估计值,Ts为实际踩加速踏板维持的时间,To为加速踏板抬起过程时间估计值,Vmax为加速踏板维持踩下时的电压值,Si为加速踏板踩下的斜率的估计值,So为加速踏板抬起过程斜率估计值;表示从0到1的跳变,表示从1到0的跳变,表示从0到-1的跳变,表示从-1到0的跳变;
5)根据驾驶意图识别变量赋值规则,在每个时间点结束后,对时间点和时间窗做标记,并判断时间窗之间加速踏板的输入跳变,根据上述驾驶意图识别变量赋值规则赋值;
6)在每个时间窗内多次采样,然后对采样数据求平均值,利用所述平均值更新时间窗内滤波后的加速度测量值,并计算动力加速度估计值;
7)根据当前状态测定的电机转速值和动力加速度估计值,通过kalman滤波估计当前状态电机转速值;
8)根据当前状态电机转速值和驾驶意图参数,计算得到电机目标转速。
2.根据权利要求1所述的电动汽车整车动力输出优化控制方法,其特征在于,所述步骤6)中,动力加速度估计值a的计算公式如下:
其中,G为电动汽车的重力加速度,Gz为重力加速度在垂直轴线上的分量,Fx加速度传感器在垂直轴上的测量值。
3.根据权利要求1所述电动汽车整车动力输出优化控制方法,其特征在于,所述步骤7)中,电机目标转速X(k+1)的计算公式为:
X(k+1)=(X(k|k)+ΔVmax*(s1*Si+s2*Ts*Vmax))*s3*T0,
其中,ΔVmax为电机转速每次调整的最大值,X(k|k)为当前状态电机转速值;s1,s2,s3为优化性能参数,s1大小影响踏板踩下时,转速瞬态速度;s2影响踏板踩下时,转速变化速度;s3为归一化变量,将T0归一化。
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