[发明专利]一种制动力分配方法、装置以及整车控制器有效
申请号: | 201810308036.4 | 申请日: | 2018-04-08 |
公开(公告)号: | CN110341668B | 公开(公告)日: | 2022-04-05 |
发明(设计)人: | 蒋新华;曹则张;窦希江;王民;韩元飞 | 申请(专利权)人: | 上海汽车集团股份有限公司 |
主分类号: | B60T8/172 | 分类号: | B60T8/172;B60T8/58 |
代理公司: | 北京信远达知识产权代理有限公司 11304 | 代理人: | 魏晓波 |
地址: | 201203 上海市浦东新区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 制动 分配 方法 装置 以及 整车 控制器 | ||
1.一种制动力分配方法,其特征在于,应用于混合动力汽车的整车控制器,包括:
采集车辆的运行数据,所述运行数据包括车速数据、档位数据、油门开度数据、刹车开度数据、换挡频率数据、刹车频率数据和停车频率数据;
预先构建路况识别模型,包括:从后台数据库中采集多个设定路况的经验运行数据;提取各个所述设定路况的第一特征值以及各个所述设定路况的经验运行数据的第二特征值;根据预设智能学习算法、各个所述设定路况的所述第一特征值和所述第二特征值,生成所述路况识别模型;所述预设智能学习算法,包括:模糊控制算法或神经网络自学习算法;
根据所述运行数据和预先构建的所述路况识别模型,识别当前路况;所述当前路况,包括:城市低速/拥堵工况、郊区/高速公路工况和长时间制动/长下坡工况;
当检测到刹车踏板的开度大于刹车开度阈值时,根据所述当前路况确定当前制动力分配规则,并按照所述当前制动力分配规则分配制动力,包括:
按照预先生成的路况和制动力分配规则的映射关系,确定所述当前路况所对应的当前制动力分配规则,所述当前制动力分配规则中包含刹车制动、电机制动和发动机辅助制动各自的优先级以及各自的制动限值;
计算所述车辆的整车制动扭矩;
按照所述整车制动扭矩、所述刹车制动、所述电机制动和所述发动机辅助制动各自的优先级以及各自的制动限值,计算所述刹车制动、所述电机制动和所述发动机辅助制动各自的制动扭矩分配值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集车辆的运行数据,包括:
按照预设采样间隔采集车辆的第一运行数据;
根据预设采样周期内采集的全部所述第一运行数据,计算所述车辆的第二运行数据,所述预设采样周期包含至少一个所述预设采样间隔;
根据所述第一运行数据和所述第二运行数据,确定所述车辆的运行数据。
3.一种制动力分配装置,其特征在于,应用于混合动力汽车,包括:数据采集模块、路况识别模块和制动力分配模块,所述路况识别模块中包含路况识别模型构建单元;
所述数据采集模块,用于采集车辆的运行数据,所述运行数据包括车速数据、档位数据、油门开度数据、刹车开度数据、换挡频率数据、刹车频率数据和停车频率数据;
所述路况识别模型构建单元,用于预先构建所述路况识别模型,包括:从后台数据库中采集多个设定路况的经验运行数据;提取各个所述设定路况的第一特征值以及各个所述设定路况的经验运行数据的第二特征值;根据预设智能学习算法、各个所述设定路况的所述第一特征值和所述第二特征值,生成所述路况识别模型;所述预设智能学习算法,包括:模糊控制算法或神经网络自学习算法;
所述路况识别模块,用于根据所述运行数据和预先构建的所述路况识别模型,识别当前路况;所述当前路况,包括:城市低速/拥堵工况、郊区/高速公路工况和长时间制动/长下坡工况;
所述制动力分配模块,用于当检测到刹车踏板的开度大于刹车开度阈值时,根据所述当前路况确定当前制动力分配规则,并按照所述当前制动力分配规则分配制动力,包括:按照预先生成的路况和制动力分配规则的映射关系,确定所述当前路况所对应的当前制动力分配规则,所述当前制动力分配规则中包含刹车制动、电机制动和发动机辅助制动各自的优先级以及各自的制动限值;
计算所述车辆的整车制动扭矩;
按照所述整车制动扭矩、所述刹车制动、所述电机制动和所述发动机辅助制动各自的优先级以及各自的制动限值,计算所述刹车制动、所述电机制动和所述发动机辅助制动各自的制动扭矩分配值。
4.一种整车控制器,其特征在于,应用于混合动力汽车,包括:存储器和处理器;
所述存储器,用于存储制动力分配方法的操作程序、代码或指令;
所述处理器,用于在分配制动力时运行所述存储器中存储的操作程序、代码或指令,所述操作程序、代码或指令用于:
采集车辆的运行数据,所述运行数据包括车速数据、档位数据、油门开度数据、刹车开度数据、换挡频率数据、刹车频率数据和停车频率数据;
预先构建路况识别模型,包括:从后台数据库中采集多个设定路况的经验运行数据;提取各个所述设定路况的第一特征值以及各个所述设定路况的经验运行数据的第二特征值;根据预设智能学习算法、各个所述设定路况的所述第一特征值和所述第二特征值,生成所述路况识别模型;所述预设智能学习算法,包括:模糊控制算法或神经网络自学习算法;
根据所述运行数据和预先构建的所述路况识别模型,识别当前路况;所述当前路况,包括:城市低速/拥堵工况、郊区/高速公路工况和长时间制动/长下坡工况;
当检测到刹车踏板的开度大于刹车开度阈值时,根据所述当前路况确定当前制动力分配规则,并按照所述当前制动力分配规则分配制动力,包括:
按照预先生成的路况和制动力分配规则的映射关系,确定所述当前路况所对应的当前制动力分配规则,所述当前制动力分配规则中包含刹车制动、电机制动和发动机辅助制动各自的优先级以及各自的制动限值;
计算所述车辆的整车制动扭矩;
按照所述整车制动扭矩、所述刹车制动、所述电机制动和所述发动机辅助制动各自的优先级以及各自的制动限值,计算所述刹车制动、所述电机制动和所述发动机辅助制动各自的制动扭矩分配值。
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