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CN108973979A - 混动车辆预测性功率控制系统方案 - Google Patents

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CN108973979A CN201810792788.2A CN201810792788A CN108973979A CN 108973979 A CN108973979 A CN 108973979A CN 201810792788 A CN201810792788 A CN 201810792788A CN 108973979 A CN108973979 A CN 108973979A
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Abstract

本公开的实施例提供了一种混动车辆预测性功率控制系统。该系统主要针对长途货运重卡应用场景，根据车辆配置参数和当前运行工况，借助车载高速公路电子导航三维地图，能精准并实时地预测车辆前方几十公里电子地平线范围内的动态路载功率时空函数，通过车辆控制器指挥电功率分流器,能够在数十毫秒级系统响应时间内在由发动机驱动的发电机组、电池包和驱动电机三者之间精准连续地调配百千瓦级电功率的流动方向和幅度，让发动机长期稳定地工作在其高效区，通过电池包数百千瓦级快速充放电来实时地满足车辆动力学方程所要求的道路负载瞬态功率平衡，在保证车辆动力性、货运时效性和行驶安全性的前提条件下，与传统柴油重卡相比，使混动重卡在真实世界运营中大幅地降低综合油耗和排放。

Description

混动车辆预测性功率控制系统方案
技术领域
本发明涉及混合动力车辆的预测性功率控制装置和方法，尤其涉及长途货运重卡在正常负载和以高速公路行驶为主的应用场景下基于人工智能的预测性车辆功率控制，实现自适应巡航，达到车辆运行综合油耗及排放最小化的有益效果。
背景技术
当今欧美针对包括重型卡车(简称“重卡”，车辆总重大于15吨)的大型商用车辆的强制性排放法规已从聚焦污染物尾气排放的欧六标准(2014年在欧洲全面实施)和美国EPA2010(2010年在美国全面实施)转向聚焦以二氧化碳CO2为主的温室气体碳排放的法规。车辆的碳排放(克/公里)和其油耗(升/百公里)成正比。美国联邦政府2016年颁布的针对中/重型发动机和商用车的温室气体GHG二阶段法规(GHG Phase II)，明确规定到2021～2027年，所有在美国销售的新中/重型发动机和商用车在维持EPA2010污染物尾气排放限值不变的前提下，大幅提高燃油经济性(英里/加仑)，降低油耗(升/百公里)及碳排放(克/吨公里)。2018年5月，欧盟正式开启重型货运卡车(总重大于3.5吨)2020～2030碳排放强制性法规的审批流程。
中国2017年开始实施大型商用车辆国五强制性排放法规，预计到2020年开始实施国六强制性排放法规。国六标准在污染物排放限值方面与欧六标准和美国EPA2010标准基本相同，并有类似的逐年降低车辆油耗及碳排放的要求。
2020年以后，全球三大重卡市场(中国、美国、欧盟)的法规和行业聚焦将从降低污染物排放转向减少油耗和碳排放。一辆长途货运重卡在美国平均燃油费近六万美元/年，在中国和欧洲平均燃油费近四十万元人民币。通过技术创新，降低重卡油耗和排放，对主机厂、司机、车队、运货人、政府、社会等各方都意义非凡。
美国在重卡排放和油耗法规和技术开发方面走在世界前列。由美国能源部牵头并资助的“超级卡车“项目，四支由北美各大重卡主机厂领衔的团队，通过五年研发，所创造的四辆超级重卡样车，2016年底都超额完成对标2009年重卡货运燃油经济性(加仑/吨英里)改善50％的目标。
美国的超级卡车项目，集成了全部2025年前可能商用量产的各种节能减排技术。今后主要挑战是提高各项节能技术实施的综合性价比。目前美国重卡行业中长期挑战是如何在有效地控制新重卡售价涨幅的前提下，达到GHG Phase II重卡油耗2027年的强制要求。而中国重卡行业各利益攸关方，都要对应2020年新国六重卡的零售价预计比当今国五重卡售价大幅上涨的严峻考验。
近十年来，在世界主要汽车市场，特别是世界最大的中国汽车市场，纯电或油电混合动力的乘用车和大型客车，在政府大力补贴之下，都有大规模商用的成功先例。但在中国/美国/欧盟这三个全球范围体量最大/技术最先进的长途货运重卡市场，国内外行业专家一致认为2030年以前，纯电重卡或混动重卡在无补贴的情况下，无法实现大规模商用。细节参见里卡多(Ricardo)公司2017年的“重型车辆技术潜力和成本分析”的研究报告。Ricardo(2017),“Heavy Duty Vehicle Technology Potential and Cost Study”,FinalReport for ICCT。
发明内容
油电混动的车辆，在加速和刹车频繁的城市或近郊工况下，通过限制内燃机在高效区运行，及驱动电机通过再生刹车，有效回收能量，比传统内燃机车辆综合油耗大幅降低，节能/减排效果明显，性价比高，得以大规模商用。但对长途货运卡车而言，其产品生命周期内绝大部分的运行时间或里程为高速公路工况，加速和刹车并不频繁。传统车辆高速工况时内燃机长时间稳定地工作在其高效区，而混动车辆此时再生刹车能量回收功能英雄无用武之地，同时混动车辆还背负化学能-机械能-电能-机械能之间多次能量转换的额外损耗，所以全球业界公认，长途货运混动重型卡车(后面简称为“混动重卡”)对比传统柴油车综合油耗下降的最大幅度不会超过10％。根据当前国际/国内大三电(电池、电机、电控)的技术及产业发展现状，混动重卡比传统柴油重卡购车成本增幅过大，而节油效果不大，导致混动重卡性价比低。全球重卡行业的“传统智慧”认为，2030年前无法实现混动重卡无补贴大规模商用。
公路货运行业还面临另一大挑战是重卡司机缺失率及流失率常年居高不下。同样的重卡、载货和路段，不同经验和能力的司机开车，综合油耗差异可高达25％。很多货运公司通过培训，节油奖惩，传感器加大数据分析等多种方法，来减少司机的人为因素所造成的实际油耗与最佳油耗之间的差异。
长途货运混动重卡要想早日实现大规模商用，必须大幅提其高性价比。长途货运混动重卡在美国或中国的整车平均售价是该国市场普通乘用车的三到六倍，但其年燃油费则是普通内燃机乘用车的三十到六十倍。美国和中国的汽油或柴油零售价都远低于欧洲。提高长途货运混动重卡性价比的有效方法一是增大其对比传统柴油车的油耗降幅，二是减小其与传统柴油车购车成本的差价。
全球汽车行业专家，特别是重卡行业专家，的传统智慧有其历史局限性，他们都忽略了长途货运混动重卡大幅降低油耗的秘密源泉—在封闭式高速公路载货行驶，由道路纵坡(简称“纵坡”)细微变化带来的数百千瓦级的坡度功率时间函数Pg(t)。本发明的核心就是通过有效地集成油电混动技术、卫星导航、物联网、大数据、人工智能等多项战略新兴技术，实现长途货运混动重卡比传统柴油车综合油耗降幅达到30％，从而大幅提升混动重卡的性价比，在2023年内，在美国、中国、欧盟这世界三大重卡市场，实现长途货运混动重卡大批量商用。
长途货运混动重卡节油技术的第一性原理便是汽车行业耳熟能详的车辆纵向动力学方程：
其中，Pv为车辆功率或称路载功率，所有功率项都是以千瓦(KW)为单位。
滚动功率Pr指车辆行驶时，克服轮胎滚动摩擦阻力所需功率，其可通过如下公式(1)表示：
风阻功率Pd指车辆行驶时，克服空气阻力(无风天气时)所需功率，其可通过如下公式(2)表示：
坡度功率Pg指车辆行驶上坡时，克服重力所需功率，车辆下坡时坡度功率为负值，代表其势能与动能转换所产生的驱动功率，坡度功率Pg可通过如下公式(3)表示：
加速功率Pa指车辆平路行驶时达到预定加速度值所需额外功率。当加速度为负值时，代表机械刹车，将车辆动能转变成热能，或再生刹车，将大部分车辆动能转变成电能回收。加速功率Pa可通过如下公式(4)表示：
在上述公式(1)-(4)中：V为车辆速度(米/秒)；ηt为车辆转动系统效率；M为车辆总质量(公斤)；g为重力加速度，g＝9.8(米/秒平方)；fr为轮胎滚动摩擦系数；α为公路纵坡角度，正值为上坡，负值为下坡；ρa为空气密度(公斤/立方米)；CD为车辆风阻系数；Af为车辆正前方面积(平方米)；δ为滚动质量转换系数；dV/dt为车辆加速度，正值为加速，负值为减速。
高速公路行驶工况，很少刹车和加速。当车辆恒速行驶时，加速功率为零，滚动功率在小坡度的公路段基本不变，风阻功率为常数，只有坡度功率为时间变量，其变化幅度与高速公路段的坡度变化成正比。
中国长途货运重卡总重限值为40吨，最高法定限速为90公里/小时，中国主要高速公路长期拥堵，公路物流全行业重卡平均速度只有60公里/小时；而美国长途货运重卡总重限值为36吨，最高法定限速高达125公里/小时，公路物流行业重卡平均行驶速度大于80公里/小时。多数美国运输公司，主要出于节油的考虑，将重卡的最高时速限定在105公里/小时。
举例来说，一辆满载总重40吨、车速60公里/小时的重卡，遇到公路纵坡2.0度的小上坡时所需坡度功率高达228千瓦，而此时车辆的滚动摩擦功率与风阻功率之和仅为71千瓦。当车辆总动力功率余量不足时，需换挡减速才能继续上坡。对比一辆2吨总重的乘用车，这时的坡度功率仅为11.4千瓦，滚动摩擦功率与风阻功率之和为3.6千瓦，对有近百千瓦动力功率余量的乘用车来讲，不足为虑，如履平地。换句话讲，对于每辆高速行驶的满载重卡而言，公路纵坡每变化肉眼难以察觉的1.0度，就意味该车辆的路载功率有超过一百千瓦的巨大变化。
公路纵坡通常简称“纵坡”，其计量单位有两种，一个是路面与水平面的夹角的度数，另一个是路面海拔升高与该路段水平投影距离之比，以％表示。各国高速公路设计和建造多数将其纵坡限制在-7.0％～+7.0％范围内，主要是基于满载重卡在高速公路上安全有效地行驶方面的考量。
车辆在60公里/小时车速时要实现减速度2米/秒平方(即0.2g)的中等程度刹车，对总重2.0吨的乘用车，需要加速功率或刹车功率为67千瓦；但对总重40吨的重卡而言，所需加速功率或刹车功率则高达1333千瓦。油电混合车辆的通过再生刹车来回收能量的加速功率峰值基本都在250千瓦以下。刹车功率高于250千瓦部分的能量，无法回收，只能通过机械刹车，将这部分车辆动能转换成热能浪费掉。所以在加速/减速频繁的城市或城郊混合的行驶工况下，油电混动车辆比传统内燃机车辆明显节油。
在加速和减速不频繁的封闭高速公路行驶工况，油电混动车辆比传统内燃机车辆节油不明显，甚至油耗略升。这个汽车界的“传统智慧”对所有油电混合乘用车(总重小于三吨)和并联混动大型商用车都适用。但是，发明人发现该“传统智慧”对长途货运应用场景下的高级串联油电混动重卡并不适用。
近十年来，欧美部分中高端内燃机重卡，利用包含道路纵坡信息的车载三维地图，在丘陵或山区高速公路，通过预测性巡航控制，实现节油。但传统重卡预测性巡航有其局限和不足：纯机械式动力总成不宜瞬间(亚秒级)大幅度变化内燃机输出功率及自动变速箱频繁换档，预测性巡航控制只适用于纵坡角度大于2.0度、坡长数公里以上的大坡，而且车辆没有再生刹车功能，无法动态回收大下坡产生的车辆势能和动能之间的变化，真实世界综合油耗降幅不到3.0％。
需要指出，世界上没有绝对水平的高速公路。即便在平原地区，高速公路沿途各个米级路段的纵坡也会在正负4.0度之间连续分布。对高速工况下恒速行驶的载货重卡，其车辆路负总功率Pv时间变量最大的影响项就是坡度功率Pg，其滚动功率Pr与风阻功率Pd之和可近似为常数。如果能有高速公路纵向米级间隔密度、道路定位米级精度(经纬度)、纵坡测量精度达0.1度的车载电子导航三维地图，再加上车载物联网和米级高精度卫星导航，依据车辆动力学方程，车辆控制器(VCU)就可实时精准地预测车辆沿途数百公里内的道路负载变化，特别是车辆前方百公里级电子地平线范围内坡度功率Pg和路载功率Pv十千瓦级精度的时间变化。VCU预测刷新频率可高达10.0赫兹(Hz),也就是说车辆每行进2～3米，VCU就能够刷新功率预测。
电子导航三维地图，能为车辆提供电子地平线(Electronic Horizon)。所谓电子地平线，是指车辆行驶前方指定范围内的三维地图所涵盖的各种道路信息，特别是高速公路沿途经度、纬度、纵坡的信息。传统柴油重卡实施预测性控制，受限于其动力总成不宜快速连续变换工况且无再生刹车能量回收功能，只能有效使用5公里范围的电子地平线。然而，本发明的混动重卡，能够有效地使用50公里范围，甚至500公里范围的电子地平线。详情见下。
本发明提出的混动重卡预测性功率控制系统，其车辆控制器VCU指挥电功率分流器ePSD,能够在数十毫秒级系统响应时间内在由发动机驱动的发电机组、电池包、和驱动电机三者之间精准连续地调配数百千瓦级的电功率，让发动机长期稳定地工作在其高效区，通过电池包数百千瓦级快速充放电，来实时地抵消坡度功率亚秒级时间内数百千瓦级瞬态变化，满足车辆动力学方程所要求的路载功率平衡，在保证混动重卡车辆动力性、货运时效性、和安全性的前提条件下，比传统柴油车真实世界运营综合油耗降幅可达30％。
本公开的第一方面提供了一种混合动力车辆，包括：发电机组，用于将车载燃料的化学能转化为电能；电功率分流器(ePSD)，其被配置为具有三个端口的电力电子网络，其中ePSD的第一端口与发电机组的输出端单向电联接；电池包，与ePSD的第二端口双向电联接；直流/交流逆变器，与ePSD的第三端口双向电联接；自动变速箱，与车辆的传动轴双向机械联接；导航仪，其预先存储有电子导航三维地图，三维地图包含有车辆行驶路段的纵向道路的经度、纬度和纵坡的三维信息；至少一个驱动电机，与逆变器双向电联接并且与自动变速箱双向机械联接，其中驱动电机可被操作为：将电能转化为机械能以用于驱动车辆，或将车辆的机械能转化为电能，并通过逆变器和ePSD对电池包进行充电，其中，发电机组与驱动电机和自动变速箱中的任一者之间均没有机械联接，并且其中车辆还包括：车辆控制器(VCU)，其通过车辆的数据总线，并基于车载卫星导航接收机和/或导航仪中的数据，来对发电机组、ePSD、驱动电机、自动变速箱、以及电池包中的至少一者以独立方式进行控制。
在一些实施例中，混合动力车辆还包括：卫星导航接收机，其为双天线载波相位实时动态差分(RTK)接收机，能实时地测算车辆行驶过程中的纵向道路的经度、纬度、海拔高度、纵坡、以及线速度；或其为高精度单天线卫星导航接收机，能以米级定位精度实时地测算车辆行驶过程中的纵向道路的经度、纬度、、以及线速度。
在一些实施例中，VCU被配置为：基于导航仪实时测算的车辆在行驶过程中的经度、纬度，并结合存储在三维地图中的车辆前方电子地平线范围内的纵向道路的经度、纬度、纵坡，来对发发电机组和电池包进行预测性控制；和/或基于由RTK接收机所测算的车辆在行驶过程中的纵向道路的经度、纬度、纵坡、和线速度，并结合存储在三维地图中的车辆前方电子地平线范围内的纵向道路的经度、纬度、纵坡，来对发发电机组和电池包进行预测性控制。
在一些实施例中，VCU还被配置为：在车辆的行驶过程中，当检测到由RTK接收机所测算的纵坡与存储在三维地图中的同一位置点的纵坡差异超过允许公差的情况下，选择基于由RTK接收机所测算的纵坡以及三维地图电子地平线来对发发电机组和电池包进行预测性控制。
在一些实施例中，VCU还被配置为：基于RTK接收机的授时，实时地校准包括VCU的内置时钟在内的各个子系统微处理器的内置时钟，以唯一的时间序列来标注数据；在第一维度上，将来自包括RTK接收机、导航仪、发电机组、ePSD、逆变器、驱动电机、自动变速箱、以及电池包的中至少两个子系统的测量参数和/或工况参数，拼装成数据组；以及按照经校准的时钟所提供的时间序列，将多个数据组在第二维度上进行排列，以形成结构化的专用大数据包，用于描述混动车辆动态运行状况。
换言之，在VCU指挥下，基于RTK接收机的精准授时，实时地校准包括VCU的内置时钟在内的各个子系统微处理器的内置时钟，以时间为唯一有序数据标注，将来自包括RTK接收机、导航仪、发电机组、ePSD、逆变器、驱动电机、自动变速箱、以及电池包的至少两个子系统的测量参数和/或工况参数，拼装成描述混动车辆动态运行状况的专用结构化大数据包
可选地，可以对专用结构化大数据包进行加密，以便随后以安全的方式通过移动互联网，实时地或及时地上传云端计算平台存储，供后续分析处理。
在一些实施例中，发电机组由内燃机、交流发电机和交流/直流转换器组成，其中内燃机单向地机械联接到交流发电机，交流发电机单向地电联接到交流/直流转换器，以及交流/直流转换器单向地电联接到ePSD。
在一些实施例中，VCU还被配置为：基于内燃机的万有特性曲线数字模型、电池包的充放电特性数字模型、自动变速器特性的数字模型、以及驱动电机特性的数字模型中的至少一者，来对内燃机、电池包、自动变速箱、以及驱动电机中的相应的至少一者进行控制。
在一些实施例中，内燃机的万有特性曲线数字模型包括：无道路负载的怠速工作点和发动机的比油耗最小的高效工作区域，并且其中VCU还被配置为：使内燃机能基本上工作在怠速工作点或者高效工作区域，由此能够使内燃机长期稳定地工作在怠速工作点或者高效工作区域，并能实现其不同工况之间的平缓切换。
在一些实施例中，VCU还被配置为：在车辆行驶过程中，存储专用的结构化大数据包；并且将所存储的结构化大数据包，经由移动互联网，实时地或定期地向远离车辆布置的云端计算平台进行发送并存储，以供云平台对节油策略进行人工智能训练所需专用结构化大数据。
本公开的第二方面提供了一种云计算平台，包括：至少一台云端服务器；每台服务器均包括：处理单元；以及存储器，耦合到处理单元并包含有计算机程序代码，计算机程序代码当被处理单元执行时，使得服务器执行如下动作：
经由移动互联网，从多个混动车辆接收并存储专用结构化大数据，其中车辆均包括：
-发电机组，用于将车载燃料的化学能转化为电能；
-电功率分流器(ePSD)，其被配置为具有三个端口的电力网络，其中ePSD的第一端口与发电机组的输出端单向电联接；
-电池包，与ePSD的第二端口双向电联接；
-直流/交流逆变器，与ePSD的第三端口双向电联接；
-自动变速箱，与车辆的传动轴双向机械联接；
-导航仪，其预先存储有电子导航三维地图，三维地图包含有车辆行驶路段的纵向道路经度、纬度和纵坡的三维信息；
-至少一个驱动电机，与逆变器双向电联接并且与变速器双向机械联接，其中驱动电机可被操作为：将电能转化为机械能以用于驱动车辆，或将车辆的机械能转化为电能，并通过逆变器和ePSD对电池包进行充电，其中发电机组与驱动电机和自动变速箱中的任一者之间均没有机械联接；
-车辆控制器(VCU)，其通过车辆的数据总线，并基于从车载卫星导航接收机和/或导航仪中的数据，来对导航仪、发电机组、ePSD、驱动电机、自动变速箱、以及电池包中的至少一者以独立方式进行控制；
基于从多个车辆接收到的专用结构化大数据，形成专用机器学习算法；
基于所形成的专用机器学习算法，利用云平台的计算能力，对节油人工智能单元进行训练，其中结构化大数据包括与发电机组、ePSD、逆变器、驱动电机、自动变速箱、以及电池包中至少一者相关联的数据；以及
响应于某一辆混动车辆的请求，针对车辆特定旅程，节油人工智能单元将给出定制的节油策略，以作为其车辆的VCU的节油策略的默认初始方案。
在一些实施例中，其中多个车辆中的每个还包括：高精度卫星导航接收机，其为双天线载波相位实时动态差分(RTK)接收机，用于实时地测算车辆行驶过程中纵向道路的经度、纬度、海拔高度、纵坡、以及车辆线速度，其中从多个车辆接收到的测量数据还包括：针对由多个车辆在行驶途径相同路段所测量到的包含多个纵向道路经度、纬度和纵坡的道路三维数据，并且其中动作还包括：将多个道路三维数据及时地传输给电子导航三维地图制造商；以及更新车辆导航仪中存储的三维地图。
由此，可以以众包的形式不断改善所述三维地图的精准性，保持其新鲜性，并不断更新所述车辆导航仪中存储的所述三维地图。
附图说明
图1示出了根据本公开的一个实施例的混动重卡的系统框图；
图2示出了根据本公开的另一实施例的混动重卡的系统框图；
图3示出了根据本公开的一个实施例的混动重卡的系统框图的部分；以及
图4示出了根据本公开的一个实施例的、混动重卡与移动互联网和云计算平台之间的数据交换的系统框图。
这些附图中，相同或相似参考符号用于表示相同或相似元素。
具体实施方式
现在将参照若干示例实施例来论述本公开。应当理解，论述了这些实施例仅是为了使得本领域普通技术人员能够更好地理解且因此实现本公开，而不是暗示对本公开的范围的任何限制。
如本文所使用的，术语“包括”及其变体要被解读为意味着“包括但不限于”的开放式术语。术语“基于”要被解读为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”和“一种实施例”要被解读为“至少一个实施例”。术语“另一个实施例”要被解读为“至少一个其他实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
以下参考附图来说明本公开的基本原理和若干示例实施例。图1示出了根据本发明一个实施例的混动重卡动力总成、车辆控制器、核心传感器等装置。该系统既可以是一套只有一根主动传动轴(连接到后轮“RW”)的4×2系统，也可以是一套含一根主动传动轴和一根从动传动轴的6x2系统。图2示出了一套含两根主动传动轴(分别连接到后轮“RW-1”和“RW-2”)的6×4混动重卡动力总成系统。采用图1和图2中系统的重卡可称为智能网联电动(ACE)重卡。在一些实施例中，该重卡可以例如是总重大于15吨的用于干线货运的混动重车。
如图1所示，总体上，该ACE重卡包括：发电机组100、电功率分流器(ePSD)123、电池包130、直流/交流逆变器(DC/AC Inv)122、自动变速箱(Tran)150、至少一个驱动电机140、以及车辆控制器(VCU)201。
具体来说，发电机组100用于将车载燃料的化学能转化为电能。参考图3，ePSD 123为三端口的电力网络，其端口I(也称为“第一端口”)与发电机组100的输出端单向电联接。电池包130与所述ePSD123的端口II(也称为“第二端口”)双向电联接。直流/交流逆变器122与所述ePSD的端口III(也称为“第三端口”)双向电联接。返回参考图1，自动变速箱150与车辆的传动轴160单向机械联接。至少一个驱动电机140与逆变器122双向电联接，还通过耦合器152与变速器150双向机械联接。驱动电机140可被操作为：将电能转化为机械能以用于驱动该ACE重卡，或者将该ACE重卡的机械能转化为电能，以通过逆变器122和所述ePSD 123对电池包130进行充电。
在本文中，“单向”或“双向”联接，是指功率或能量从其动力源流向负载的方向是否可逆，角色是否可转换。单向联接时，动力源和负载的角色固定，功率流向单一；双向联接时，动力源和负载的角色可转换，功率流向可逆。
作为本公开关键部件之一的VCU 201通过例如车载数据总线(未示出，例如CAN总线)并基于从车载高精度卫星导航接收机和导航仪接收到的数据，来对上述的发电机组100、ePSD 123、驱动电机140、自动变速箱150、以及电池包130中的一者或多者以“独立”方式分别或同时进行控制。本公开所描述的卫星导航接收机以及导航仪根据需要还可以包括一个或多个用于使得用户能够与其进行交互的输入设备，例如鼠标、键盘、触摸屏、追踪球、语音输入设备等，并且还可以包括一个或多个输出设备，例如显示器、扬声器等。
在一些实施例中，VCU 201可以为汽车级高性能嵌入式微处理器。可以理解，非限制性地，VCU 201也可以是硬件逻辑部件，包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
例如，由多个子系统组合而成的车载的发电机组100可以在VCU 201的指挥下，将车载燃料的化学能转换成直流电能。又例如，通过VCU 201尤其还可以操控ePSD 123来实现油电混合动力总成的多种工作模式之间的快速平顺切换(在后面将进行详细描述)，满足路载功率平衡的要求。
图1中显示了发电机组100的一个实施例，包括内燃机(ICE)101和其发动机控制器(ECU)102。内燃机101与作为其负载的交流发电机110单向机械联接。发电机控制器121作为负载与发电机110输出端单向电联接，将发电机110所输出的三相交流电转换成直流电，单向输出给ePSD 123。在另一备选实施例中，发电机组100也可选用车载氢燃料电池发动机(FC Engine)加上直流/直流(DC/DC)转换器的结构。从降低燃料电池的氢耗(克/公里)和延长寿命方面考虑，希望保持其长期稳定地工作在高效区，避免瞬态大幅度快速切换工况。
优选地，内燃机101为6升到8升排量，峰值功率为170千瓦到280千瓦之间的六缸卡车用柴油或天然气发动机。这是因为，内燃机排量超过8升，其峰值功率更大，车辆综合动力性更好，但节油效果减弱。内燃机排量低于6升，峰值功率较小，虽然节油效果明显，但重卡综合动力性也明显下降。可以理解，备选地，发动机101还可选用满足上述功率要求的车用燃气轮机。
注意到，如图1所示，在本公开的各种实施例中，内燃机101与车辆的传动轴之间无任何机械联接，这将使其工况与车辆工况完全解耦，因此提供了使得内燃机101能够可以长期稳定地工作在其万有特性曲线的高效区(包括最佳燃油效率范围和/或最佳排放范围)的基础。由此，能够优化油耗和排放。此外，由于这种机械上的完全解耦，消除了由于传统动力总成技术中的机械联接所造成的不可避免的操控延迟，而这种机械上的延迟往往是“秒级”以上的。
对比点燃式汽油机，压燃式柴油机以节油，低转速大扭矩，皮实耐用，超长寿命等特点，为全球绝大多数重卡(超过97％)的发动机首选。但在污染物排放方面，特别是对大气和人体健康有害的氮氧化物(NOx)和微颗粒(PM)排放方面，柴油机比汽油机更差。减少重卡柴油机NOx和PM排放的主流后处理商用技术路线分别为选择性催化还原(SCR)及柴油微粒捕捉器(DPF)。柴油机在冷启动及瞬间大幅度输出功率调整时，排放污染物和比油耗(克/千瓦时)都增加；而在稳定高车速和输出功率的工况下，排放污染物和比油耗都减小。传统重卡，很难在万有特性曲线全转速/扭矩范围内，同时优化油耗和污染物排放。本发明的混动重卡能保证其内燃机长期稳定地工作在高效区，在降低比油耗和碳排放的同时，还能减少污染物(NOx,PM)排放，实现协同效应。。由于混动重卡的尾气NOx少，SCR系统能减少其耗材尿素的用量(克/百公里)，从而降低运营费用。同时，混动重卡的DPF也长期稳定地工作在其高效区，基本消除阶段性DPF主动再生消除沉积在内的微粒这一耗时又费油的痛点，进一步降低运营费用。2020年开始强制执行的柴油重卡国六排放标准，对绝大部分技术积累不足的中国本土发动机和关键动力总成零部件供应商来说，是巨大的技术和商务挑战。在确保整车达到并持续满足国六排放标准的前提条件下，本发明的ACE重卡所用的柴油机的技术要求要比传统柴油重卡要宽松灵活得多。这为广大中国的重卡动力总成供应商提供了在后国六时代生存发展的另一片新天地。
优选地，发电机110为永磁交流发电机，额定功率为170千瓦到280千瓦之间，也可选用满足上述额定功率要求的交流感应电机或磁阻电机。发动机101的峰值功率应与发电机110的额定功率相匹配，以发挥各自的最大潜力。优选地，发电机控制器121为包含至少一个绝缘栅双极性晶体管(IGBT)模块的交流/直流转换器，其额定功率170千瓦到280千瓦之间。整个发电机组只单向输出电能，长期稳定地向车辆提供其旅程的平均功率，并无再生刹车功能，所以发电机110和控制器121的峰值功率只需比额定功率略高，例如高20％即可。
图3所示的电功率分流器ePSD 123为具有三个端口的数百千瓦级电力电子网络，其中包含至少一个IGBT模块，但可以不包含任何电源或电储能装置。有多种可行的电力电子电路设计，可实现该三端网络的功能。需要指出，本公开并不旨在限制这种包括有IGBT模块的三端网络的具体电路实现，而是只要是能够实现(将要在下面举例具体描述的)ePSD的各种功能的各种电力电子电路设计，均应落入本公开的范围内。鉴于电力电子模块集成设计的灵活性，为提高系统性能和/或降低成本，ePSD123还可能与发电机单向联连接的交流-直流转换器121和/或驱动电机双向电联接的直流-交流逆变器122相集成。
在图3所示的实施例中，ePSD的端口I作为负载与发电机组的电力输出端单向联接；端口II与电池包130双向电联接；端口III与逆变器122双向电联接。然而，端口II与端口III永远不允许同时向ePSD输入电能。例如，ePSD可以通过IGBT模块来进行脉宽调制(PWM)，实现三个端口之间数十毫秒级响应时间内数百千瓦级电功率分配连续可调，以实时满足车辆行驶时不断变化的路载功率Pv(Raod Load Power)要求。由此，通过VCU 201操控ePSD123，可以实现油电混合动力总成的多种工作模式之间的快速平顺切换，在满足车辆行驶动力性和货运时效性的前提下，达到内燃机油耗及排放最小化。
可选地或附加地，ePSD还可以配备有若干传感器和存储器，以便以例如高于5赫兹的测量频率来记录端口I、II、III的电压和电流，并作为专用结构化大数据的一部分，并通过车载无线通信网关，及时地上传到云计算平台存储，以供后续分析处理。关于专用结构化大数据的实施方式将在后面进行描述。
已知ePSD的电功率平衡方程为：P1+P2＝P3。其中P1∈[0,Pgx],P2∈[-Pbx,Pbx],P3∈[-Pmx,Pmx]。Pgx为发电机组最大输出功率(略小于内燃机的峰值功率PICE)，Pbx为电池包最大放电功率，Pmx为驱动电机最大功率，Pbx>Pmx。P1为发电机组输出功率，最小值为零，不能是负值。P2为电池功率，正值是放电功率，负值是充电功率。P3为驱动电机功率，正值是驱动功率，负值是再生功率，用于再生刹车和发电，回收能量。本发明为纯电驱动车辆，所以驱动功率就等于路载功率(P3＝Pv)。
-模式1：车辆静止，P1+P2＝0,发电机组通过ePSD给电池包充电。
-模式2：车辆在平路或上坡行驶，P1+P2＝P3。当Pgx>P3>0时，发电机组首先给驱动电机供电，提供车辆的动力，多余功率给电池包充电。而当Pgx<P3时，发电机组和电池包需要同时给驱动电机供电，才能保证车辆的动力性要求。要想最大限度节油，内燃机要长期稳定地工作在特定扭矩和转速窄范围内的燃烧高效区，或低功率怠机甚至完全停机。通过ePSD动态调节，P2跟随P3快速反相变化，在满足车辆动力性要求的前提下，维持P1为常数(P1＝P3(t)-P2(t))。换句话讲，CVU可将内燃机的工作点长期稳定地设置在其比油耗(克/千瓦时)最小的高效区，指挥ePSD快速调节电池包的充放电，来抵消掉驱动电机功率的瞬态变化，实现节油目标。如果遇到纵坡超过2度，坡长超过10公里的大上坡时，由于电池包总容量有限，电池包在荷电消耗(Charge Depleting)工作模式下可能耗尽电能，此时车辆只能靠发电机组Pgx驱动,无法达到恒速上坡的路载功率，改为换挡减速上坡。此时混动重卡的动力性和货运时效性都暂时下降。
-模式3：当车辆行驶遇到大下坡时，可设定P1＝0，此时Pg为负值，超过Pr+Pd的坡度功率部分通过驱动电机的再生制动功能对电池包充电。此时车辆下坡可达到法律允许的最高时速，抢回部分减速上坡损失的时间。
就电池包来讲，混动重卡对电池包的体积和重量限制不多，但其电芯必须具备超长寿命、耐低温、高功率、安全可靠、和高性价比。举例来说，假定从电池包到驱动轮的综合能量效率比传统柴油车从油箱到驱动轮的综合能量效率高两倍；一辆长途货运的传统柴油重卡行驶总里程193200公里/年，综合油耗38升/百公里，系统寿命要求5年，ACE重卡要比传统柴油车节油30％，则一个30千瓦时的电池包，需达到等效深度充放电(100％Depth ofDischarge，“DoD”)循环寿命一万次以上。该电池包长时间运行在高倍率部分充放电(HRPSoC)工况，例如连续充放电电流6C,峰值充放电电流15C，荷电状态(SoC)范围集中在25％～80％。ACE重卡要求寒冬在室外零下30摄氏度停放一夜后，热车两分钟后，即可上路正常运行。
优选地，电池包130可以采用容量16KWh～48KWh的钛酸锂电芯(LTO),可连续充放电5C～10C，脉冲峰值充放电10C～20C，等效深度充放电(100％DoD)寿命超过一万次，室外工作环境温度-30～+45摄氏度。已知商业化的各种电化学配方的汽车规格动力电池中，只有钛酸锂电芯一套就可以满足上述苛刻要求，但其每千瓦时(KWh或度)电芯的成本(元/瓦时)为其它电化学类型汽车级锂离子电芯成本的三倍以上。还可以选用适合恶劣工作环境下高倍率部分充放电(HRPSoC)应用的如下功率型电芯：镍氢电池(NiMH)、磷酸铁锂(LFP)、三元锂离子电池(NCM/NCA)、或碳铅电池(PbC)。这四种电芯都可能需要两套电芯，才能满足过万次深度充放电循环超长寿命的要求。可以考虑将上述几种电芯混合搭配，并将电池包总容量提升到50KWh～95KWh，以谋求电池包全生命周期内性价比最优。还可选用容量大于100KWh的大电池包，有利于增强整车在各种运行工况下的动力性，减少电池包等效循环寿命上限值，但大电池包的重量、体积、和成本都将升高，需综合考量。优选地，电池包额定直流电压600伏～860伏。
本发明中，电池包的作用像一个带有小号油箱的大排量发动机，其爆发力强但耐力不足。电池包即可以长时间(5～20分钟以内)连续提供驱动电机的最大额定功率，也可短时间(30秒以内)提供驱动电机的最大峰值功率。假定电池包容量30千瓦时，驱动电机额定功率300千瓦，满荷电状态(100％SoC)的电池包(容量30千瓦时)，在发电机组零输出时，可单独连续6分钟给驱动电机以300千瓦强度连续供电(10C放电)，让满载混动重卡(40吨)在平缓无车的高速路上以90公里/小时的法定限速跑近10公里。电池包中存储的电能可视为“近零成本能量”。要想提升节油率，需要尽量将电池包中的能量快速放光，随放随充，提高电池包电荷周转率或吞吐电量，通过驱动电机给车辆行驶提供动力。但是，当电池包荷电状态小于20％，而且车辆要持续加速或上大坡时，车辆道路负载功率大于发电机组的额定功率，此时电池包必须持续弥补功率差额(P2＝Pv-P1)。这时如果电池包荷电耗尽(SoC＝0％)，则该ACE重卡只好暂时换挡，减速行驶，降低此时车辆的动力性和货运时效性。一直要等到平路或下坡时，发电机组和/或驱动电机能有机会再给电池包充电。
继续参考图3，逆变器122的直流端口与ePSD123端口III双向电联接，其交流端口与驱动电机140输入端双向电联接。驱动电机的输出端通过机械耦合器152与自动变速箱150双向机械联接。逆变器122一方面可将来自ePSD的直流电变换成三相交流电，以矢量控制(Vector Control)方式精准控制驱动电机，实时地满足车辆路载功率要求，另一方面可将来自驱动电机140再生刹车模式下产生的三相交流电(即平路刹车时的负值加速功率或下坡时的负值坡度功率)转换成直流电后经过ePSD给电池包130充电。
优选地，驱动电机140为永磁三相交流电机，额定功率220KW～380KW，峰值功率360KW～550KW，峰值扭矩1800NM～2600NM。驱动电机也可选用满足功率和扭矩要求的交流感应电机或磁阻电机。逆变器122的功率要求必须与驱动电机的功率要求相匹配。因油电混合乘用车的年销量比油电混合商用车高两个数量级，所以尽量选择与乘用车共用某些核心零部件，可有效减低商用车成本。电动(包括油电混动)乘用车所用单个电机和逆变器的额定功率通常小于150千瓦。一种优选方案是采用九相永磁交流电机和与之匹配的有九相交流输出的逆变器。九相永磁交流电机实际上是三个较小三相永磁交流电的同轴/同壳集成，所对应的九相逆变器由三个相互独立的较小三相逆变器同壳集成。这种多相马达+多相控制器的结构有冗余度，能降低全系统的综合成本，提高系统的性能和可靠性。马达和控制器的功率参数超出上述范围，混动重卡也能工作，只是要么过低配置经济性提升但动力性降低，要么过高配置动力性提高但经济性降低。针对图2的6x4混动系统，采用一个主驱动电机140(M1)和一个辅驱动电机170(M2)。此时主驱动电机M1可优选额定功率在150KW～230KW之间的永磁三相或六相交流电机。辅驱动电机M2可优选额定功率在100KW～150KW，峰值扭矩超过1600NM(牛米)的大扭矩永磁交流电机，经单级减速器或直驱转动轴180。此时逆变器122可选择总额定功率250KW～400KW的六相或九相电机控制器。
变速箱150的输入端通过机械耦合器152与驱动电机140的输出端双向机械联接，其输出端与转动轴160双向机械联接。优选地，采用输入端最大扭矩高于2000牛米的重型6速～12速的自动机械变速箱(AMT-6～AMT-12)，也可选用重型双离合器变速箱(DCT)或带液力扭矩转换器的自动变速箱(AT)。与内燃机低转速时扭矩较小的动力特性不同，驱动电机低转速时扭矩最大，所以该自动变速箱6～8前进速度挡足够用，无需过多挡位。但该变速箱最大功率并非传统的单向机械传递而是双向机械传递，自动变速箱内的主要轴承和齿轮需要强化，才能保证其性能和寿命都达标。
以上内容描述了根据本公开的ACE重卡系统能够实现节油减排的理论基础以及硬件基础，在接下来的各个实施例中将进一步描述如何利用尤其是三维地图、车载导航设备、以及云计算平台上(例如，云端服务器)存储的结构化大数据，结合机器学习的算法和云平台算力，培训“节油人工智能”，来进一步实现ACE重卡高速公路上同车道内的“节油+人工智能”的预测性自适应巡航。
在某些实施例中，该ACE重卡上载有导航仪240和卫星导航接收机220。导航仪中预先存储有的覆盖全部高速公路和其它主要半封闭式道路的三维电子地图，而该三维地图信息包括但不限于：全旅程公路的经度、纬度以及特别是指示纵向道路坡度(诸如图4中所示的上坡角度αu和下坡角度αd)的信息。例如，如图1所示的车载导航仪240内存中可以包含道路米级定位(经纬度)和纵向0.1度精度的纵坡信息的三维地图。包含上述道路三维信息的各种高级驾驶辅助系统(ADAS)地图，在全球早已商业化批量应用。
卫星导航接收机用于实时测算车辆所处位置(也即，当前位置)处的经度、纬度、海拔高度、纵向道路坡度、纵向线速度等信息。在某些实施例中，采用双天线输入的载波相位动态实时差分(RTK)技术的卫星导航接收机(简称“RTK接收机”)，能以每秒十次的测量速度(测量频率10赫兹)对重卡进行实时精准定位和测姿。国际卫星导航系统(GNSS)目前有四大独立体系，美国的GPS、俄国的Glonass、欧盟的Galileo、和中国的北斗BD。目前北斗三号可对以中国为核心的亚太地区和“一带一路“沿线各国提供最新卫星导航服务，2020年预计完成全球覆盖。同时中国的北斗系统已与其它三家系统签署兼容协议。优选地，采用含最新北斗三号RTK芯片的卫星导航接收机220，匹配安装在重卡驾驶室顶部间隔至少一米的两个卫星天线221和222，实时动态测算车辆的授时、速度、位置(经/纬度)、和纵向姿态(即道路纵坡角度)。该RTK芯片可根据收到GNSS四大体系中任意组合的四颗导航卫星的相互独立的信号，完成卫星导航定位测姿的测算。授时精度50纳秒，测速精度0.2米/秒，水平面经纬度定位精度小于2.5米，公路纵坡进度小于0.15度，最高测算频率10赫兹。该RTK导航仪无法实时准确测算车辆轮下路面的垂直海拔高度。同时世界许多国家，对精准海拔高度信息的测绘和发布严格管控。所幸本发明对车辆路面绝对海拔高度的测量精准度要求25-米级即可。
在某些实施例中，VCU可以被配置为：基于预先存储在导航仪240中的全旅程公路沿途米级间隔密度的经纬度、纵向道路坡度(简称“纵坡”)，和/或基于由RTK接收机220所测算的所述车辆所处位置处的经度、纬度、海拔高度、纵坡，来对发发电机组和电池包以“独立”方式进行预测性控制。
可选地或附加地，如果在预存在三维地图中信息与由卫星导航接收机220实测的信息之间偏差超出允许公差范围的情况下，尤其是在纵坡信息(作为节油的关键信息)出现偏差超出允许公差范围的时候，则VCU可以以实测的信息为准，来控制ePSD。如果实际情况是RTK接收机出错，三维地图正确，CVU可根据ACE重卡ePSD三端口的瞬态功率分布参数、车辆纵向线速度和加速度，结合车辆动力学方程，改选以三维地图为准，实现自动纠错功能。
当然，为降低系统成本，也可选用普通单天线卫星导航接收机，也即，完全依靠高精度三维地图来间接实时推测车辆纵坡。但该方法为开环，纵坡精度难达到0.2度以下，且无自动纠错功能。
在下面的若干实施例中，将以示例性方式阐释VCU 201是如何利用导航信息(尤其是纵坡信息)来实现节油控制的。再次指出，下面具体示例并不应被理解为限制本公开的保护范围，而完全是出于为了本领域技术人员更好地理解本发明的目的。
例如，在一些实施例中，当测算到车辆前方斜坡路段的坡度小于预定义的第一坡度阈值(例如，小于2.0°)并且斜坡路段的长度大于预定义的第一长度阈值(例如，大于10公里)时，VCU 201可指挥内燃机101驱动发电机110，提前增加发电功率,并将所产生的电能中的大部分用来给驱动电机140供电，以提供车辆匀速行驶时所需动力，并将剩余的电能用于给电池包130充电。这尤其适于前方路段具有“较长的缓坡”的情景。
在一些实施例中，当车辆前方路段的坡度小于预定义第二坡度阈(例如，小于3.0°)值并且坡度路段的长度小于预定义的第二长度阈值(例如，小于10公里、或甚至小于2公里)时，VCU 201可指挥内燃机切换到怠速点工作，此时发电机输出功率为零，仅通过电池包130的放电来给驱动电机140供电，提供车辆匀速行驶所需的动力。这尤其适于前方路段具有“较短的坡”(也可以称为“小坡”)的情景。因为坡度长度较短(例如小于2公里)，所以在电池包130将其存储的电能释放完之前，车辆就已经爬上坡顶，在随后的下坡阶段很快又能通过再生刹车给电池包再次充电，回收能量。通过这种方式，使得电池包中的电能可以被尽可能的利用并多次充放，比使用上百千瓦时的大容量电池包来预先存储大量电能的方案性价比高。
如前面所提及的，发明人发现目前现有传统燃油重卡的“节油”策略虽然可以依赖于车载三维地图数公里级电子地平线，在丘陵或山区高速公路，通过预测性巡航控制，实现不足3％的节油效果。但传统重卡预测性巡航策略均无法应用到那些坡度路段长度较短且坡度较小的情形，也即“小坡”的情形(诸如坡度路段长度小于2公里、纵坡小于2.0度)。这主要是因为传统燃油重卡的内燃机与其传动轴之间仍然保持机械联接，因此机械式动力总成不宜瞬间(亚秒级)大幅度变化内燃机输出功率及自动变速箱频繁换档。由此，导致了传统的预测性巡航控制只适用于纵坡角度大于2.0度、坡长数公里级的所谓“大坡”，而忽略了多个“小坡”。同时传统燃油重卡没有再生刹车功能，无法回收能量。这样，传统燃油重卡在长途货运场景实施预测性功率控制，将错失许多能够积少成多的微节油的机会，其综合油耗降幅难超3％。如上所述，传统燃油重卡只能有效地使用5公里范围的电子地平线。小于1公里范围和大于10公里范围的电子地平线对传统燃油重通过预测性控制来节油没有实际意义。
在一些实施例中，当车辆前方路段在相当长的一段距离(例如，10公里)中的坡度基本为零(纵坡α在正负1.0度内)或仅具有如上所述的“小坡”时，VCU可以动态地将电池包的荷电状态(SOC)考虑其中。例如，可以在检测到电池包的荷电状态(SOC)高于第一电荷阈值(例如，SOC高于80％)时，降低发电机组的输出功率P1,甚至降为零，主要通过电池包的放电功率P2来给驱动电机供电，提供车辆行驶动力。如果检测到电池包的荷电状态(SOC)低于第二电荷阈值(例如，SOC低于20％)，则将发电机组的输出功率P1调高，直到其峰值Pgx,并将所产生的电能的主要部分用来给驱动电机供电，以提供车辆动力，并将所产生的电能的其余部分用于给电池包充电。以这种方式，确保电池包里的电量不会被耗尽，而总是存储有一定的电量，可以提供需车辆加速时所需的爆发力。
在一些实施例中，当距车辆当前位置预定距离处(例如，前方10公里以上位置)的前方路段出现坡度大于第一坡度阈值时(例如，大于2.0°)而且坡长大于10公里的所谓“长坡”，VCU可以提前指挥发电机组以最大功率Pgx来发电，并将所产生的电能的一部分用来驱动电机以提供车辆动力，并将所产生的电能的其余部分基本上全部用于给电池包充电，以使得在车辆到达该“长陡坡”路段处时，电池包满荷电(SOC＝100％)。这样，电池包在车辆进入长坡路段之后，可以以电荷消耗(Charge Depleting)工作模式与发电机组合力通过ePSD给驱动电机供电，满足车辆行驶动力性和货运时效性的要求。当电池包的剩余电能足以将车辆驱动上坡顶时，VCU指挥发电机组提前降到零输出，尽可能在车辆开始下坡时，基本耗尽电池包内电能，然后利用长下坡时的数百千瓦幅度的负坡度功率，通过再生刹车给电池包快速充电，从而实现节油。
返回参考图1，出于行驶安全性的考虑，在一些实施例中，重卡还可以包括安装在重卡前端的汽车级毫米波雷达模块230和天线231，用于实时监测重卡与其正前方跟随车辆间的距离和两车的相对速度。所述毫米波雷达的探测距离为100米～200米。
在一些实施例中，重卡还可以包括车载无线通信网关210，通过例如WiFi,三代/四代/五代蜂窝移动通信网002(参见图4)，让重卡与云计算平台001联网。
这样，VCU 201可以从包括RTK接收机220、毫米波雷达230在内的众多车载传感器接受信号，实时操控包括发动机控制模块102、发电机110加控制器121、ePSD电功率分流器123、电池包130、驱动电机140加逆变器122、自动变速箱150加控制器(TCU)151、导航仪240在内的众多模块或子系统，通过“交响乐队式”的多模块协同，实现车辆高速公路同车道内预测性自适应巡航功能，确保综合油耗最小化。
VCU可以有效地利用50公里范围，甚至500公里范围的电子地平线三维道路信息，通过累计50米路段精密度的实时预测性功率控制，实现全旅程综合油耗最小化。
此外，卡车司机当驾车上高速公路后，还可人工开启或关闭附加的预测性自适应巡航(PAC:Predicative-Adaptive-Cruise)功能，也可称为L1.5级自动驾驶功能。该功能(PAC)解放了司机的双脚，减轻其驾驶劳动强度，实现ACE重卡高速公路同车道内自动加速、减速、巡航、滑行。
在一些实施例中，上述预测性自适应巡航(PAC)可包括下列三种模式：普通模式、节油模式、和高性能模式。
举例来说，一辆乘用车总重两吨，最大功率100KW,而一辆满载重卡总重高达40吨，最大功率仅350KW。重卡在空旷的高速公路行驶时，很难保持恒速，也很难恒定距离地跟随前面的乘用车。需要以司机选定的巡航速度Vc为中间值，设定巡航的速度上限和下限，确定重卡的巡航速度带。三种模式侧重点不同，普通模式兼顾节油和货运时效；节油模式侧重节油而放松货运时效；高性能模式强调货运时效而放松节油要求。优选地，可选择下列巡航速度带的上下限值。
普通模式下，巡航车速(1.0-0.08)Vc<V<(1.0+0.04)Vc和法定最高车速；节油模式下，巡航车速(1.0-0.12)Vc<V<(1.0+0.04)Vc和法定最高车速；高性能模式下，巡航车速(1.0-0.04)Vc<V<(1.0+0.10)Vc和法定最高速度。
VCU根据包括总车重，车速等车辆的配置和状态信息，结合车辆当下的道路纵坡信息和导航仪存储的车辆前方数十公里道路的纵坡分布和弯道曲率等三维信息，动态调整自适应巡航的安全跟车距离Ls。当重卡与正前方车辆间距小于Ls时，VCU通过车内声觉、视觉、触觉等多种信号示警，提醒司机。同时VCU控制发电机组和驱动电机，先逐步减少各自的输出功率，当驱动电机的输出功率降至零点后，再逐步增加再生制动功率，给车辆减速，并通过给电池包充电，来回收能量。但驱动电机500KW的最大再生刹车功率，对高速行驶的满载重卡，也只够满足减速度小于0.1g的辅助刹车要求。遇紧急情况，必须依靠司机踩刹车，启动重卡的机械刹车系统，才能实现减速度大于0.2g的紧急刹车。司机响应时间+机械刹车系统响应时间超过1.0秒。而VCU上述操作可在25.0毫秒内完成，比人类+机械系统的反应速度快几十倍。ACE重卡预测性自适应巡航还可以提升驾驶安全，减少车辆追尾事故。
预计2019年开始，在欧美较为空旷的全封闭高速公路区域能实行重卡“阵列”(Truck Platooning)规模化商用。所谓重卡阵列，就是通过一整套高级驾驶辅助技术(ADAS)加上车与车之间的实时可靠的通讯(V2V),将两辆高速行驶重卡之间的安全跟车距离从法规要求的50米以上大幅消减到15米以下，这样有助于明显降低前后两辆车辆的风阻功率，领航重卡可节油4％，跟随重卡可节油10％。从安全角度考虑，跟随重卡的紧急刹车性能一定要优于领航重卡，避免追尾事故。ACE重卡的高速同车道紧急刹车性能优于同负荷的传统燃油重卡，所以ACE重卡适合在重卡整列中做跟随重卡，能进一步节油。仅从节油考虑，重卡阵列的跟车间距并非越小越好。当跟车距离小于7米时，跟随重卡正面水箱的有效风速降低，要求开启功耗几十千瓦的水箱风扇，才能满足重卡柴油机所需动态散热功率，导致跟随重卡综合油耗不减反升。ACE重卡的柴油机排量比传统重卡减少40％，这意味其水箱的将面积和散热功率都减少40％左右，同时ACE重卡比传统重卡刹车反应速度快，刹车距离短，ACE重卡作为跟随车辆，可以将安全跟车距离缩短到6米，通过减少风阻功率，可能实现节油率超过10％。
需要强调的是，ACE重卡通过本发明所述高速公路同车道内预测性自适应巡航，达到综合油耗比传统燃油重卡减低30％主要是靠优化油电混合的动力总成技术。与L3级以上自动驾驶车辆不同，本发明的ACE重卡使用已成熟并商业化的核心零部件和系统集成技术。其它行之有效的商业化重卡节油技术，如低滚动摩擦轮胎、轻量化、降风阻空气动力学(牵引车头加挂车)等，都可以直接叠加应用到ACE重卡上，所以2021年前后商用化的ACE重卡比2015年版的传统燃油重卡基准线综合油耗能降低40％以上。
此外，对电池包容量仅几十度电的ACE重卡，采用插电混合技术完全可行但商业意义不大。本发明实质上是一种不带插电功能的高级增程式电动重卡。如前面所讨论的，ACE重卡在有负载高速公路行驶时，通过巧妙地利用频繁出现的由道路纵坡0.1度精度细微秒级快变所产生的几十千瓦到数百千瓦的下坡负值的坡度功率给电池包充电，从每个几十米到几公里长度的下坡，可收获数千瓦时级的“零成本电能”，积少成多。从电池到主动轮的综合能量转换效率比从油箱到主动轮的综合能量转换效率高出两倍。换句话讲，电池包内的电能对比油箱内的化学能，以一抵三。ACE重卡高速路工况节油的秘密，就是最大限度地利用电池包内的近零成本电能，提供部分车辆的快速变化的驱动功率，通过随充随放的快速周转方式，提高电池包全旅程充放电吞吐总电能，达到节油效果。VCU实时地根据全旅程道路三维地图，审时度势，，保证当车辆遇到长度数公里以上的大上坡之前，有足够时间提前将电池包充满，避免车辆爬山途中，电池包电能耗尽后，发电机组峰值功率不足以单独支持车辆恒速上坡，只好换挡减速上坡。根据车载三维地图，特别是全程道路纵坡高精度分布信息，VCU可以在十千瓦精度下实时动态地预测车辆全程坡度功率的时间函数，以便动态预测性调整电池包的荷电状态(SoC),在司机选定的预测性自适应巡航模式下，追求ACE重卡节油效果、动力性、和货运时效之间的最佳平衡。需要强调的是，某一辆ACE重卡的日行驶综合油耗最优值和该车辆的配置和负载、特定旅程(或路线)沿途道路的纵坡时空函数、当日沿途气象条件、和沿途的交通状况等息息相关，而与类同配置和负载的重卡在全省甚至全国范围内宏观大数平均油耗值没有多少联系。每日平均油耗最低，日积月累，就能保证该ACE重卡全生命周期内综合油耗最优。所有不同配置和不同负载的ACE重卡，日积月累形成的在特定旅程的专用结构化大数据，对该旅程运营的每一辆ACE重卡，都有指导意义。
下面将描述如何利用由上述的众多ACE重卡在行驶期间所记录下来的结构化的专有大数据，加密后经车载无线网关通过移动互联网上传至云计算平台来存储，供后续分析处理。云平台通过机器学习特定算法，调集足够算力，利用日益累计的专有结构化大数据，训练“节油人工智能“，集中集体智慧，寻求针对特定旅程的节油最佳策略，并服务于个体ACE重卡，向其提供针对特定旅程的油耗标杆值和默认优选节油策略，使每辆ACE重卡都能从中受益。每辆重卡利用其VCU，进行“边缘计算”，根据此时此地的环境和车辆运行数据，实时动态地修改节油策略，实现该旅程的综合油耗最小化。
在一些实施例中，在车辆行驶过程中，来自上述发电机组、ePSD、驱动电机加逆变器、自动变速箱、以及电池包等各个子系统的运行测量数据可以被以结构化方式存储在例如VCU的存储器中。当然，将测量数据存储在各个子系统所对应的微处理器的存储器中也是可行的。所谓的“结构化数据”是指以某种“映射关系”而被“相关联地”记录的多个数据。
举例说明，可以利用全球导航卫星系统(GNSS)的数十纳秒级超高精度授时，来动态校准包括VCU时钟在内的各车载子系统的微处理器时钟,用有序唯一的时间，来标注结构化大数据。如图1和图2所示，车辆上包括VCU 201、发电机组101，102，110，121、驱动电机总成140，170，112、ePSD 123、电池包130、变速箱150，151、毫米波雷达230、移动通信网关210、导航仪240、RTK接收机220等重要的子系统都有专用的微处理器、存储器和传感器。这些子系统都能以在0.1赫兹<fm<50赫兹范围内的测量频率(fm)在本地实时测算并记录各子系统以时间标注的主要运行参数。例如：发动机控制模块102可以20赫兹的测量频率测算并记录车速、发动机101的转速、扭矩、比油耗(BSFC)等数据；发电机控制器121可以20赫兹的测量频率记录发电机110的输入机械转速和扭矩、内部温度和发电机控制器121的输出直流电压、电流和内部温度等数据；ePSD 123可以20赫兹的测量频率记录其三个端口的直流电压、电流、和其内部温度等数据；电池包130能以10.0赫兹的测量频率记录其输出直流电压、电流,和其内部电芯和电池模组级别的电流、电压、温度、荷电状态等数据；逆变器122可以20赫兹测量频率记录驱动电机140、170的输出机械转速和扭矩、内部温度和逆变器121的输入直流电压、电流和内部温度等数据；变速箱控制器151能以1.0赫兹的测量频率记录变速箱挡位、输入端转速、输出端转速等数据；RTK导航仪220能以最高10赫兹的测量频率记录车辆的时速、经纬度、纵坡、授时等数据；毫米波雷达230能以10赫兹的测量频率记录本车辆与正前方车辆之间的距离和相对速度等数据。数子系统的传感器测量参数相互有重叠，冗余有助提高全系统的容错性和纠错性。
接下来，如图4所示，VCU 201以时间标注作为所有子系统测量数据的基准，来汇总和拼装ACE重卡010运行过程中产生的与整车节油相关的结构化大数据包，简称“节油数据包”。
之后，该“节油数据包”将经由移动互联网被“实时地”(亚秒级时延)或“及时地”(小时级时延)上传到云端计算平台存储，供后续分析处理。
例如，可以通过无线通信网关210(如图1所示)和蜂窝移动通信网002，将该数据包“准实时地”上传到例如云端计算平台001的服务器端，供后续加工处理。所谓“准实时”，是指节油数据包上传的时延在数小时以内。可选地，该数据包在上传之前可以被加密，以确保数据的安全性。该云平台001将汇集所有使用本发明的众多ACE重卡运行节油数据包。利用这些日益累积增加的ACE重卡群体的结构化大数据，通过机器学习的专有算法，来训练“节油机器人”的人工智能(AI)大脑，简称“节油AI大脑”，寻求ACE重卡的最佳节油控制策略和效果。节油AI大脑能根据不断变化的ACE重卡行驶状况，在数毫秒内可进行上百万次运算，寻找每一秒钟、每一分钟时间段(对应行车距离二十米到上千米)的动态最佳节油控制策略，指挥ePSD 123在几十毫秒响应时间内以数百千瓦的幅度调节电池包的充放电功率，保持发电机组的内燃机长期稳定地工作在其高效区，并实时满足不断变化的车辆路载功率要求，Pg+Pb＝Pm＝Pv。通过每一分钟时段的微观最佳节油，不断累积，最终达到全旅程宏观最佳节油。节油AI大脑指挥ACE重卡在高速路同车道预测性自适应巡航以求最佳节油效果，类似谷歌公司的AlphaGo下围棋，能够超越人类。
长途货运重卡的旅程起点和终点都是预先知道的。每次运货出发前，ACE重卡010的VCU 201能自动地向云平台001的“节油AI大脑”要求下载针对该旅程的最优节油控制默认方案及最佳油耗值(升/百公里)，作为VCU所包含的车载节油AI大脑本地实时运算(边缘计算)的参考。这样，每辆ACE重卡，都能够将全行业ACE重卡在同路段运行的集体智慧为我享用，达到最佳节油效果。当司机将ACE重卡开上封闭式高速公路后，即可选定模式，启用预测性自适应巡航功能，由VCU的节油AI大脑来替代司机的部分驾驶职能，实现该重卡同车道内驾驶(加速/巡航/滑行/减速)自动化，解放司机的双脚，降低司机的驾驶劳动强度，实现节油最佳效果。司机仍然负责该车辆的转向和紧急刹车，时刻保持对该重卡行驶的全方位监控。本发明的另一个有益效果是通节油AI大脑的控制，消除司机人为因素导致车辆实际综合油耗离散性大的行业痛点，保证每一辆ACE重卡在同路段运行时，都能高一致性地达到最佳节油效果，该亮点对运输公司来讲，非常重要。
总之，本发明中带预测性自适应巡航功能的ACE重卡与具备类似功能的任何混动车辆及传统柴油重卡的本质区别在于前者高度聚焦节油，能有效地解决汽车行业公认的高速公路工况下油电混动重卡与传统燃油重卡相比节油效果不明显这一世界性难题，可以达到实际长途货运综合油耗降低30％以上和大幅减少尾气污染物和碳排放的有益效果。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (11)

1.一种混合动力车辆，包括：
发电机组，用于将车载燃料的化学能转化为电能；
电功率分流器(ePSD)，其被配置为具有三个端口的电力电子网络，其中所述ePSD的第一端口与所述发电机组的输出端单向电联接；
电池包，与所述ePSD的第二端口双向电联接；
直流/交流逆变器，与所述ePSD的第三端口双向电联接；
自动变速箱，与所述车辆的传动轴双向机械联接；
导航仪，其预先存储有电子导航三维地图，所述三维地图包含有所述车辆行驶路段的纵向道路的经度、纬度和纵坡的三维信息；
至少一个驱动电机，与所述逆变器双向电联接并且与所述自动变速箱双向机械联接，其中所述驱动电机可被操作为：将电能转化为机械能以用于驱动所述车辆，或将所述车辆的机械能转化为电能，并通过所述逆变器和所述ePSD对所述电池包进行充电，
其中，所述发电机组与所述驱动电机和所述自动变速箱中的任一者之间均没有机械联接，并且
其中，所述车辆还包括：车辆控制器(VCU)，其通过所述车辆的数据总线，并基于车载卫星导航接收机和/或导航仪中的数据，来对所述发电机组、所述ePSD、所述驱动电机、所述自动变速箱、以及所述电池包中的至少一者以独立方式进行控制。
2.根据权利要求1所述的混合动力车辆，还包括：
卫星导航接收机，其为双天线载波相位实时动态差分(RTK)接收机，能实时地测算所述车辆行驶过程中的纵向道路的经度、纬度、海拔高度、纵坡、以及线速度；或
其为高精度单天线卫星导航接收机，能以米级定位精度实时地测算所述车辆行驶过程中的纵向道路的经度、纬度、纵坡以及线速度。
3.根据权利要求2所述的混合动力车辆，其中所述VCU被配置为：
基于所述导航仪实时测算的所述车辆在行驶过程中的经度、纬度，并结合存储在所述三维地图中的所述车辆前方电子地平线范围内的纵向道路的经度、纬度、纵坡，来对所述发发电机组和所述电池包进行预测性控制；和/或
基于由所述RTK接收机所测算的所述车辆在行驶过程中的纵向道路的经度、纬度、纵坡、和线速度，并结合存储在所述三维地图中的所述车辆前方电子地平线范围内的纵向道路的经度、纬度、纵坡，来对所述发发电机组和所述电池包进行预测性控制。
4.根据权利要求3所述的混合动力车辆，其中所述VCU还被配置为：
在所述车辆的行驶过程中，当检测到由所述RTK接收机所测算的纵坡与存储在所述三维地图中的同一位置点的纵坡差异超过允许公差的情况下，选择基于由所述RTK接收机所测算的纵坡以及三维地图电子地平线来对所述发发电机组和所述电池包进行预测性控制。
5.根据权利要求1所述的混合动力车辆，其中所述VCU还被配置为：
基于所述RTK接收机的授时，实时地校准包括所述VCU的内置时钟在内的各个子系统微处理器的内置时钟；
在第一维度上，将来自包括所述RTK接收机、所述导航仪、所述发电机组、所述ePSD、所述逆变器、所述驱动电机、所述自动变速箱、以及所述电池包的中至少两个子系统的测量参数和/或工况参数，拼装成数据组；
按照经校准的时钟所提供的唯一时间序列来标注所述数据，将多个所述数据组在第二维度上进行排列组合，以形成专用的结构化大数据包，用于描述所述混动车辆动态运行状况。
6.根据权利要求1所述混合动力车辆，其中
所述发电机组由内燃机、交流发电机和交流/直流转换器组成，
其中所述内燃机单向地机械联接到所述交流发电机，所述交流发电机单向地电联接到所述交流/直流转换器，以及所述交流/直流转换器单向地电联接到所述ePSD。
7.根据权利要求6所述的混合动力车辆，其中所述VCU还被配置为：
基于所述内燃机的万有特性曲线数字模型、所述电池包的充放电特性数字模型、所述自动变速器特性的数字模型、以及所述驱动电机特性的数字模型中的至少一者，来对所述内燃机、所述电池包、所述自动变速箱、以及所述驱动电机中的相应的至少一者进行控制。
8.根据权利要求7所述的混合动力车辆，其中
所述内燃机的万有特性曲线数字模型包括：无道路负载的怠速工作点和发动机的比油耗最小的高效工作区域，并且
其中所述VCU还被配置为：使所述内燃机能够工作在所述怠速工作点或者所述高效工作区域，并在所述怠速工作点与所述高效工作区域之间切换。
9.根据权利要求5所述的混合动力车辆，其中所述VCU还被配置为：
在所述车辆行驶过程中，存储所述专用的结构化大数据包；并且
将存储在车辆端的所述结构化大数据包，经由移动互联网，实时地或定期地向远离所述车辆布置的云端计算平台进行发送及存储，以供所述云平台对节油策略进行人工智能训练所需专用结构化大数据。
10.一种云计算平台，包括：
至少一台云端服务器；每台服务器均包括：
处理单元；以及
存储器，耦合到所述处理单元并包含有计算机程序代码，所述计算机程序代码当被所述处理单元执行时，使得所述服务器执行如下动作：
经由移动互联网，从多个混动车辆接收并存储其专用结构化大数据，其中所述车辆均包括：
-发电机组，用于将车载燃料的化学能转化为电能；
-电功率分流器(ePSD)，其被配置为具有三个端口的电力网络，其中所述ePSD的第一端口与所述发电机组的输出端单向电联接；
-电池包，与所述ePSD的第二端口双向电联接；
-直流/交流逆变器，与所述ePSD的第三端口双向电联接；
-自动变速箱，与所述车辆的传动轴双向机械联接；
-导航仪，其预先存储有电子导航三维地图，所述三维地图包含有所述车辆行驶路段的纵向道路经度、纬度和纵坡的三维信息；
-至少一个驱动电机，与所述逆变器双向电联接并且与所述变速器双向机械联接，其中所述驱动电机可被操作为：将电能转化为机械能以用于驱动所述车辆，或将所述车辆的机械能转化为电能，并通过所述逆变器和所述ePSD对所述电池包进行充电，其中所述发电机组与所述驱动电机和所述自动变速箱中的任一者之间均没有机械联接；
-车辆控制器(VCU)，其通过所述车辆的数据总线，并基于从车载卫星导航接收机和/或导航仪中的数据，来对所述导航仪、所述发电机组、所述ePSD、所述驱动电机、所述自动变速箱、以及所述电池包中的至少一者以独立方式进行控制；
基于从所述多个车辆接收到的专用结构化大数据，设计专用机器学习算法；
基于所述机器学习算法，利用所述云平台的计算能力和存储的所述结构化大数据，对节油人工智能单元进行训练，其中所述结构化大数据包括与所述发电机组、所述ePSD、所述逆变器、所述驱动电机、所述自动变速箱、以及所述电池包中至少一者相关联的数据；以及
响应于某一辆混动车辆的请求，针对所述车辆特定旅程，所述节油人工智能单元将给出定制化的节油策略，以作为其车辆的VCU的节油策略的默认初始方案。
11.根据权利要求10所述的云平台，
其中所述多个车辆中的每辆还包括：高精度卫星导航接收机，其为双天线载波相位实时动态差分(RTK)接收机，用于实时精准地测算所述车辆行驶过程中纵向道路的经度、纬度、海拔高度、纵坡、以及车辆线速度，
其中从所述多个车辆接收到的所述测量数据还包括：针对由所述多个车辆在行驶途径相同路段所测量到的包含多个纵向道路经度、纬度和纵坡的道路三维数据，并且
其中所述动作还包括：
将所述多个车辆测算的道路三维数据传输给电子导航三维地图制造商；以及
更新所述车辆导航仪中存储的所述三维地图。
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