一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法技术

本发明专利技术提供了一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，属于电动汽车扭矩控制技术领域，包括：检测车辆的整车行驶功能正常启动，并且检测AVH功能成功开启；使用坡度传感器测量道路的坡度，将测量得到的坡度计算出路况的坡度阻力，并分析坡度阻力，计算得到车辆输出的最佳扭矩；将获得的车辆输出的最佳扭矩与车辆实际扭矩进行比较，将得到的比较结果以及扭矩变化率作为输入数据放入模型预测控制(MPC)扭矩估算模型中进行估算；根据MPC扭矩估算模型的输出结果，向车辆发送指令促使车辆的动力系统进行扭矩输出。本发明专利技术一方面提高了自动驾驶车辆与人工驾驶车辆之间的交接效率和舒适度，另一方面减小了电动汽车在不同路况下AVH解锁时带来的扭矩冲击。时带来的扭矩冲击。时带来的扭矩冲击。

【技术实现步骤摘要】
一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法


[0001]本专利技术涉及电动汽车扭矩控制
，特别是涉及一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法。

技术介绍

[0002]随着传统燃油汽车对环境的日益严重影响和资源的日益紧张，人们开始寻求一种更佳环保、经济、高效的交通工具。从混合动力汽车到电动汽车和氢能源汽车，新能源汽车逐渐成为汽车行业的重要方向。同时，政府也不断出台相关支持政策，进一步促进新能源汽车的发展，推进汽车行业向更加可持续的方向发展。
[0003]在传统的AVH系统中，驾驶员按下AVH按钮激活AVH功能，当驾驶员驾驶车辆减速至静止时，制动回路中自动保持驻车压力，驾驶员不必踩住制动踏板来保持车辆静止，若需要驶离，驾驶员只需要踩下加速踏板，当达到足够的驱动扭矩时制动压力自动释放，从而实现驻车驶离。驱动扭矩是以固定斜率变化的，这样能够防止扭矩变化过大导致制动系统损坏，并且减小扭矩冲击。汽车上下坡时由于汽车重力的影响，在相同的扭矩变化率下，AVH的解锁和关闭的时间具有明显差距。并且在交接过程中可能会产生意想不到的加速或减速或者出现无法控制的情况，造成驾驶员和乘客的不适及惊吓，降低了用户舒适度。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，可对车辆在AVH功能下实时监测并作出相应调整，提高了自动驾驶车辆与人工驾驶车辆之间的交接效率和舒适度。并且通过扭矩估算模型能够提高车辆的操控性和稳定性，从而增强车辆的安全性。此外，在减小AVH的解锁和关闭的时间的情况下，减小电动汽车在不同路况下AVH解锁时带来的扭矩冲击。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，用于车辆的自适应巡航控制功能(AVH)中，包括以下步骤：
[0006]步骤一：检测车辆的整车行驶功能是否正常启动，并且检测AVH功能是否成功开启；
[0007]步骤二：使用坡度传感器测量道路的坡度，根据测量得到的坡度计算出路况的坡度阻力，并通过分析坡度阻力，计算得到车辆输出的最佳扭矩，用于确保车辆在不同路况下能够保持稳定行驶；
[0008]步骤三：将步骤二获得的车辆输出的最佳扭矩与车辆实际扭矩进行比较，将得到的比较结果以及此时的扭矩变化率作为输入数据放入模型预测控制(MPC)扭矩估算模型中进行估算；
[0009]步骤四：完成步骤三的估算后，根据MPC扭矩估算模型的输出结果，向车辆发送指令促使车辆的动力系统进行扭矩输出。
[0010]优选的，在所述步骤一中，整车控制器检测车辆的整车行驶功能及状态，采集整车
信息，所述整车信息包括但不限于整车准备状态、加速踏板信号、车速及档位信号、AVH激活状态信号、坡度信号。
[0011]优选的，在所述步骤二和步骤三中，分别通过计算得到车辆输出的最佳扭矩、放入模型预测控制(MPC)扭矩估算模型中估算，采用的数学关系式如下：
[0012][0013]在上式中，u*(k+i|k)表示在k时刻,使用当前车辆状态x(k|0)、未来i个采样时间的车辆状态和未来i个采样时间内的车辆扭矩作为输入变量u(k+j|k)(j＝0,1,
…
,i
‑
1)情况下，最小化代价函数J的解，d(k+i)是未来i个采样时间内的扰动变量。
[0014]优选的，所述最小化代价函数J采用下式计算得到：
[0015][0016]上式中，w
x
、w
u
和w
d
是权重系数，x
r
(k+j|k)、u
r
(k+j|k)和d
r
(k+j)是系统期望值输入、控制输入和外部因素输入。
[0017]优选的，在所述步骤三中，MPC扭矩估算模型的建立需要获取车辆不同路况下的工况数据，进而确定MPC扭矩估算模型的参数。
[0018]优选的，所述工况数据包括但不限于不同路况下的坡度值、车辆加速度、轮胎转向角度及轮速信号下对应不同的扭矩数据。
[0019]优选的，在收集所述工况数据时，使用传感器实时测量车辆在运动中的参数，所述参数包括但不限于坡度及轮速，并对测量得到的参数变化情况进行分析，确定出车辆在不同路况下的最佳扭矩输出。
[0020]优选的，在MPC扭矩估算模型中，还采用了自适应调节扭矩变化率的方法，具体包括：将扭矩变化率纳入到控制器的优化目标中，依据扭矩变化率的变化大小与实际扭矩和最佳扭矩差值成正比、不同坡度设立不同阈值范围，并通过在不同路况下多次实验，调整权重参数，进行扭矩变化率的调节。
[0021]根据本专利技术提供的具体技术方案，本专利技术公开了以下技术效果：
[0022]本专利技术提供了一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，可对车辆在AVH功能下实时监测并作出相应调整，提高了自动驾驶车辆与人工驾驶车辆之间的交接效率和舒适度。并且通过扭矩估算模型能够提高车辆的操控性和稳定性，从而增强车辆的安全性。此外，在减小AVH的解锁和关闭的时间的情况下，减小电动汽车在不同路况下AVH解锁时带来的扭矩冲击。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图
获得其他的附图。
[0024]图1为本专利技术一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法流程图；
[0025]图2为本专利技术实施例一中提供的自适应调节扭矩变化率流程图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]本专利技术的目的是提供一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，可对车辆在AVH功能下实时监测并作出相应调整，提高了自动驾驶车辆与人工驾驶车辆之间的交接效率和舒适度。并且通过扭矩估算模型能够提高车辆的操控性和稳定性，从而增强车辆的安全性。此外，在减小AVH的解锁和关闭的时间的情况下，减小电动汽车在不同路况下AVH解锁时带来的扭矩冲击。
[0028]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0029]实施例一
[0030]图1为本专利技术一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法流程图，如图1所示，本专利技术提供了一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，用于车辆的自适应巡航控制功能(AVH)中，包括以下步骤：
[0031]步骤一：检测车辆的整车行驶功能是否正常启动，并且检测AVH功能是否成功开启；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，用于车辆的自适应巡航控制功能(AVH)中，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：检测车辆的整车行驶功能是否正常启动，并且检测AVH功能是否成功开启；步骤二：使用坡度传感器测量道路的坡度，根据测量得到的坡度计算出路况的坡度阻力，并通过分析坡度阻力，计算得到车辆输出的最佳扭矩，用于确保车辆在不同路况下能够保持稳定行驶；步骤三：将步骤二获得的车辆输出的最佳扭矩与车辆实际扭矩进行比较，将得到的比较结果以及此时的扭矩变化率作为输入数据放入模型预测控制(MPC)扭矩估算模型中进行估算；步骤四：完成步骤三的估算后，根据MPC扭矩估算模型的输出结果，向车辆发送指令促使车辆的动力系统进行扭矩输出。2.根据权利要求1所述的一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，其特征在于，在所述步骤一中，整车控制器检测车辆的整车行驶功能及状态，采集整车信息，所述整车信息包括但不限于整车准备状态、加速踏板信号、车速及档位信号、AVH激活状态信号、坡度信号。3.根据权利要求1所述的一种多路工况下AVH扭矩解锁优化控制方法，其特征在于，在所述步骤二和步骤三中，分别通过计算得到车辆输出的最佳扭矩、放入模型预测控制(MPC)扭矩估算模型中估算，采用的数学关系式如下：在上式中，u*(k+i|k)表示在k时刻,使用当前车辆状态x(k|0)、未来i个采样时间的车辆状态和未来i个采样时间内的车辆扭矩作为输入变量u(k+j|k)(j＝0,1,
…
,i
‑
1)情况下，最小化代价函数J的解，d(k+i)是未来i个采样时间内的扰动变...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘兆勇，吴佳枝，周翔，
申请(专利权)人：格陆博科技有限公司，
类型：发明
国别省市：