[发明专利]发动机怠速启停控制方法与控制系统

权利要求书

1.一种发动机怠速启停控制方法，其特征在于，包括：

预测机动车的第N次怠速停车时长，得到第N次怠速停车时长预测值；N为正整数；

在所述机动车第N次怠速停车时，调用第N次怠速停车时长预测值；

根据所述第N次怠速停车时长预测值和预设控制策略，判断是否执行发动机停机操作，得到判断结果；

根据所述判断结果，控制所述机动车发动机的启停。

2.如权利要求1所述的发动机怠速启停控制方法，其特征在于，所述预测机动车的第N次怠速停车时长，得到第N次怠速停车时长预测值包括：

预设神经网络模型，且预设所述神经网络模型的输入包括：机动车车况信息、第N-1次实际怠速停车时长；若N＝1，则所述第N-1次实际怠速停车时长为预设初始值；

利用所述神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出层神经元为所述第N次怠速停车时长预测值。

3.如权利要求2所述的发动机怠速启停控制方法，其特征在于，所述预测机动车的第N次怠速停车时长之前，该方法还包括：

初始化所述神经网络模型。

4.如权利要求3所述的发动机怠速启停控制方法，其特征在于，所述预测机动车的第N次怠速停车时长之前，该方法还包括：

计算第N次起步到第N次怠速停车时间段内的平均车速；

所述车况信息包括：所述平均车速、第N次起步的加速度、第N次怠速停车的加速度。

5.如权利要求4所述的发动机怠速启停控制方法，其特征在于，所述预测机动车的第N次怠速停车时长之前，该方法还包括：

存储第N-1次实际怠速停车时长，且存储第N-1次怠速停车时长预测值；若N＝1，则所述第N-1次怠速停车时长预测值为预设初值；

计算所述第N-1次实际怠速停车时长与所述第N-1次怠速停车时长预 测值之间的差值；

所述输入还包括：修正项，为所述差值。

6.如权利要求5所述的发动机怠速启停控制方法，其特征在于，记所述平均车速为r₁，记所述第N次起步的加速度为r₂、记所述第N次怠速停车的加速度为r₃、记所述第N-1次实际怠速停车时长为r₄、记所述修正项为r₅；

设所述神经网络模型隐层神经元为8个，记所述隐层神经元输出量为：

z_Nk，k＝1，2，...，8；

设所述神经网络采用的输出层网络权值矩阵为：

W_y＝[w_y1 w_y2 ... w_y8]；

设所述神经网络的隐层网络权值矩阵为：

设所述神经网络模型中输出层与隐层之间的转移函数为双极性S形函数：

其中，s为自变量；λ为幂指数系数；

所述利用所述神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出层神经元为所述第N次怠速停车时长预测值包括：

计算隐层神经元净输入量S_zk为：

计算所述z_Nk为：

z_Nk＝f_z(S_zk)，k＝1，2，...，8；

计算输出层神经元净输入量S_y为：

计算所述第N次怠速停车时长预测值为：

y_N＝f_y(S_y)。 

7.如权利要求6所述的发动机怠速启停控制方法，其特征在于，所述预测机动车的第N次怠速停车时长，得到第N次怠速停车时长预测值后，该方法还包括：

计算偏微分 

计算偏微分 

利用 修正隐层网络权值w_zki，得到更新后的隐层网络权值：

利用 修正输出层网络权值w_yk，得到更新后的输出层网络权值：

存储更新后的输出层网络权值w_zki与更新后的输出层网络权值w_yk，用于计算第N+1次怠速停车时长预测值。