一种分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法技术

本发明专利技术提供一种分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法，该方法包括：在预设简化条件下对驾驶员意图进行分析得到广义需求驱动力矩；定义转矩分配系数，以将广义需求驱动力矩分配至电动车辆的前后电机；根据驱动工况下电动车辆各电机的效率特性计算出驱动系统的总驱动效率；获取电动车辆在当前加速踏板开度以及当前电机转速时，总驱动效率最高的转矩分配系数，并基于转矩分配系数计算出最优转矩分配图；对最优转矩分配图进行初步计算得到数据流，并利用云端对数据流依次进行数据清洗及数据训练，以完成电动车辆的云端更新流程。本发明专利技术可以处理流数据并进行实时优化，有助于优化分布式驱动电动汽车的力矩分配，从而增加行驶的经济性。增加行驶的经济性。增加行驶的经济性。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法


[0001]本专利技术涉及汽车能量管理
，特别涉及一种分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法。

技术介绍

[0002]近年来，为应对新能源危机和生态环境危机，新能源汽车行业以其高效率的资源效益备受关注。与传统的集中驱动型电动车相比，前、后轴独立驱动型电动车在车辆操控性和机动性能上具有明显的优越性，通过合理的转矩配置，可以大幅度提高经济性和动力性。如何更合理地进行纯电四驱电动汽车经济性转矩分配，是各大高校、车企重点研究方向。
[0003]对于纯电四驱汽车驱动转矩经济性分配，主流方法是以最高驱动系统效率为目标，利用电机效率图，进行离线数值优化，采用遍历寻优算法，得到一套最优化的前、后轴的转矩分配系数曲线，使得电动机在最佳的效率点上工作，在实时控制系统中，根据当前总转矩需求和电机转速查表得到最优分配系数。
[0004]然而，传统的分配方案制定的图是离线的数据，不适用于参数变化的工况。转速、转矩与电机最优效率之间的关系对许多环境因素十分敏感，例如温度、轮胎磨损等，从而使得最优转矩分配系数发生偏移，因此基于离线图得到的优化分配系数不能总是保证驱动系统效率的最优。

技术实现思路

[0005]基于此，本专利技术的目的是提供一种分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法，以至少解决上述相关技术中的不足。
[0006]本专利技术提出一种分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法，包括：
[0007]在预设简化条件下对驾驶员意图进行分析，以得到所述驾驶员的广义需求驱动力矩；
[0008]定义转矩分配系数，以将所述广义需求驱动力矩分配至所述电动车辆的前后电机；
[0009]根据预设的驱动工况下所述电动车辆各电机的效率特性计算出所述电动车辆的驱动系统的总驱动效率；
[0010]获取所述电动车辆在当前加速踏板开度以及当前电机转速时，所述驱动系统的总驱动效率最高的转矩分配系数，并基于所述转矩分配系数计算出所述驱动系统的最优转矩分配图；
[0011]对所述驱动系统的最优转矩分配图进行初步计算得到对应的数据流，并利用云端对所述数据流依次进行数据清洗及数据训练，以完成所述电动车辆的经济性驱动力矩的云端更新流程。
[0012]进一步的，在预设简化条件下对驾驶员意图进行分析，以得到所述驾驶员的广义需求驱动力矩的步骤包括：
[0013]利用直线加速踏板分析法分析驾驶员意图，以得到所述电动汽车的电动机的扭矩负载系数和油门踏板的开度之间的线性关系；
[0014]根据所述线性关系计算出所述电动机的扭矩载荷系数，并利用所述扭矩载荷系数和所述电动机中前、后轴电机的外部特征计算出当前驾驶员的广义需求驱动力矩。
[0015]进一步的，所述电动机的扭矩负载系数和油门踏板的开度之间的线性关系的表达式为：
[0016]L
D
＝100％
·
Acc_Pedal；
[0017]式中，L
D
为电机在驱动工况下的转矩负载系数，Acc
‑
Pedal为油门踏板开度；
[0018]所述当前驾驶员的广义需求驱动力矩的计算公式为：
[0019][0020]T
req
=T
req，1
·
η1+T
req，2
·
η2；
[0021]式中，i＝1，2分别表示前后电机，T
req，i
为各电机需求转矩，T
req
为驾驶员广义需求驱动力，T
max，i
为不同电机对应峰值转矩，n
i
为不同电机对应转速，n
b，i
为不同电机对应基速，η为减速比。
[0022]进一步的，所述转矩分配系数的表达式为：
[0023][0024]式中，T
f
和T
r
分别表示前后电机的转矩。
[0025]进一步的，据预设的驱动工况下所述电动车辆各电机的效率特性计算出所述电动车辆的驱动系统的总驱动效率的步骤包括：
[0026]根据所述电动车辆各电机的系统效率基础和减速器效率计算出所述电动车辆各电机的效率特性；
[0027]根据所述电动车辆各电机的效率特性以及前后电机的传动系统效率计算出所述前后电机的转矩输出；
[0028]基于所述前后电机的转矩输出计算出所述电动车辆的驱动系统的总输入功率和总输出功率，并根据所述总输入功率和所述总输出功率得到所述驱动系统的总驱动效率。
[0029]进一步的，所述前后电机的转矩输出的计算公式为：
[0030][0031]η
mf
＝η
mr
＝η
r
；
[0032][0033]式中，n
mf
、n
mr
分别为前后电机的转速，η
mf
、η
mr
分别为前后电机的传动系统效率，T
mf
、T
mr
分别为前后电机的输出转矩；
[0034]进一步的，所述电动车辆的驱动系统的总驱动效率的计算公式为：
[0035][0036][0037][0038]式中，P
m_in
、P
m_out
分别为电动车辆的驱动系统的总输入功率和总输出功率，η为驱动系统的总驱动效率，其中：
[0039][0040]式中，T
max_f
、T
max_r
分别为在转速n
n
下的前后电机的最大转矩，n
mf_max
、n
mr_max
分别为前后电机对应最高转速，P
bat_max
为电池最大充放电功率，η
dis
为电池充放电效率。
[0041]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：利用在线图学习对驱动转矩在各种工况下的分配进行实时最优控制，生成在线更新的三维图，有助于更快地响应瞬态工作条件；采用性插值模型和随机梯度算法通过迭代更新学习地图，可以适应变化的工况，在瞬态或稳态的工作条件下更新图，降低了计算复杂度和内存使用；采用云端更新策略，将优化过程转移至云端，降低车载计算量和内存需求，直接获得更新后的图；可以处理流数据并进行实时优化，有助于优化分布式驱动电动汽车的力矩分配，从而增加行驶的经济性。
附图说明
[0042]图1为本专利技术第一实施例中分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法的流程图；
[0043]图2为图1中步骤S101的详细流程图；
[0044]图3为图1中步骤S103的详细流程图；
[0045]图4为本专利技术第一实施例中驱动转矩分配系数三维图；
[0046]图5为本专利技术第一实施例中驱动转矩分配系数像素图；
[0047]图6为本专利技术第一实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法，其特征在于，包括：在预设简化条件下对驾驶员意图进行分析，以得到所述驾驶员的广义需求驱动力矩；定义转矩分配系数，以将所述广义需求驱动力矩分配至所述电动车辆的前后电机；根据预设的驱动工况下所述电动车辆各电机的效率特性计算出所述电动车辆的驱动系统的总驱动效率；获取所述电动车辆在当前加速踏板开度以及当前电机转速时，所述驱动系统的总驱动效率最高的转矩分配系数，并基于所述转矩分配系数计算出所述驱动系统的最优转矩分配图；对所述驱动系统的最优转矩分配图进行初步计算得到对应的数据流，并利用云端对所述数据流依次进行数据清洗及数据训练，以完成所述电动车辆的经济性驱动力矩的云端更新流程。2.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法，其特征在于，在预设简化条件下对驾驶员意图进行分析，以得到所述驾驶员的广义需求驱动力矩的步骤包括：利用直线加速踏板分析法分析驾驶员意图，以得到所述电动汽车的电动机的扭矩负载系数和油门踏板的开度之间的线性关系；根据所述线性关系计算出所述电动机的扭矩载荷系数，并利用所述扭矩载荷系数和所述电动机中前、后轴电机的外部特征计算出当前驾驶员的广义需求驱动力矩。3.根据权利要求2所述的分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云端更新方法，其特征在于，所述电动机的扭矩负载系数和油门踏板的开度之间的线性关系的表达式为：L
D
＝100％
·
Acc_Pedal；式中，L
D
为电机在驱动工况下的转矩负载系数，Acc_Pedal为油门踏板开度；所述当前驾驶员的广义需求驱动力矩的计算公式为：T
req
＝T
req，1
·
η1+T
req，2
·
η2；式中，i＝1，2分别表示前后电机，T
req，i
为各电机需求转矩，T
req
为驾驶员广义需求驱动力，T
max，i
为不同电机对应峰值转矩，n
i
为不同电机对应转速，n
b，i
为不同电机对应基速，η为减速比。4.根据权利要求3所述的分布式驱动电动汽车经济性驱动力矩的云...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚洪庆，李正浩，田学林，冯挽强，
申请(专利权)人：南昌智能新能源汽车研究院，
类型：发明
国别省市：