[发明专利]电动车辆的电气化控制系统和方法在审

专利信息
申请号: 201880099301.0 申请日: 2018-11-09
公开(公告)号: CN113039107A 公开(公告)日: 2021-06-25
发明(设计)人: M·T·布克斯;J·K·赖特-霍莱茨 申请(专利权)人: 康明斯公司
主分类号: B60W10/04 分类号: B60W10/04;B60L58/12;B60W20/15;B60W20/50;B60W50/00;B60W20/12;B60W20/13;B60W10/08;B60W10/24;B60W10/26
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 师玮;王小东
地址: 美国印*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 电动 车辆 电气化 控制系统 方法
【权利要求书】:

1.一种使用处理器(122)执行电动车辆(102)的自动电气化操作的系统,所述系统包括:

电气化控制器(126),所述电气化控制器被配置成与模型生成单元(128)进行通信;

所述模型生成单元(128),所述模型生成单元被配置成生成表示所述电动车辆(102)的电力消耗趋势的模型;以及

所述电气化控制器(126),所述电气化控制器被配置成基于所述模型,按照如下方式来设定所述电动车辆(102)的目标电力裕量,即,使得所述目标电力裕量接近所述电动车辆(102)的能量储存源(124)的最小荷电状态(SOC)阈值,所述目标电力裕量表示所述最小SOC阈值与在完成与所述电动车辆(102)相关联的任务之后所述能量储存源(124)的结束电力水平之间的差异,

其中,所述处理器(122)被配置成基于所述目标电力裕量来执行所述电动车辆(102)的所述自动电气化操作。

2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述模型生成单元(128)被至少部分地设置在云服务器中,所述云服务器经由网络(130)与所述电动车辆(102)进行通信。

3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述处理器(122)被设置在所述电动车辆(102)中。

4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述模型是基于物理学的模型,所述基于物理学的模型是基于与所述电动车辆(102)相关联的实际数据生成的。

5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述模型是机器学习模型,所述机器学习模型是基于与所述电动车辆(102)相关联的仿真数据生成的。

6.根据权利要求1所述的系统,其中,所述模型是基于至少一个过滤因子调节的。

7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述至少一个过滤因子是基于时间的因子。

8.根据权利要求1所述的系统,其中,所述模型包括所述电动车辆(102)的一个或更多个组件的老化信息。

9.根据权利要求8所述的系统,其中,所述老化信息包括与所述电动车辆(102)的相应组件的劣化程度相关的数据。

10.根据权利要求8所述的系统,其中,所述老化信息被用于检测所述电动车辆(102)的有故障组件。

11.根据权利要求8所述的系统,其中,所述老化信息被用于修改所述电动车辆(102)的所述电气化操作。

12.一种使用处理器(122)执行电动车辆(102)的自动电气化操作的方法,所述方法包括:

生成表示所述电动车辆(102)的电力消耗趋势的模型;

基于所述模型,按照如下方式来设定所述电动车辆(102)的目标电力裕量,即,使得所述目标电力裕量接近所述电动车辆(102)的能量储存源(124)的最小荷电状态(SOC)阈值,所述目标电力裕量表示所述最小SOC阈值与在完成与所述电动车辆(102)相关联的任务之后所述能量储存源(124)的结束电力水平之间的差异;以及

基于所述目标电力裕量来执行所述电动车辆(102)的所述自动电气化操作。

13.根据权利要求12所述的方法,所述方法还包括:基于与被指派给所述电动车辆(102)的路线的一趟或更多趟先前行驶相关联的实际数据来创建基于医学的模型。

14.根据权利要求12所述的方法,所述方法还包括:基于与被指派给所述电动车辆(102)的路线的一趟或更多趟先前行驶相关联的仿真数据来创建机器学习模型。

15.根据权利要求12所述的方法,所述方法还包括:基于至少一个过滤因子或者至少一个辅助因子来调节所述模型。

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