CN102233807A - 自学习卫星导航辅助混合动力车辆控制*** - Google Patents

自学习卫星导航辅助混合动力车辆控制*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及自学习卫星导航辅助混合动力车辆控制***。一种自学习辅助混合动力车辆***包括：用于给车辆提供动力的主功率源；提供补充功率以便给车辆提供动力的补充功率源；以及用于驱动车辆的电动马达或其它机械***。所述***还包括自学习控制单元，其从与车辆有关的多个输入接收信息并存储信息。所述自学习控制单元使用所述信息来作出关于车辆未来驾驶状况的预测，以有效地利用混合动力车辆的功率源。

Description

自学习卫星导航辅助混合动力车辆控制***
技术领域
本发明总体上涉及用于优化混合动力车辆的操作的***和方法，且更具体地涉及使用自学习控制和车辆位置来预测近期路线和驾驶条件以有效地使用混合动力车辆的动力源的***和方法。
背景技术
混合动力车辆是使用两个或更多不同的动力源来给车辆提供动力的车辆。混合动力电动车辆是最常见的，通常将内燃机与DC蓄电池和一个或多个电动马达或用于驱动车辆的其它机械***结合。另一种混合动力电动车辆是将燃料电池***与DC蓄电池和电动马达或用于驱动车辆的其它机械***结合的车辆。取代在前述两种混合动力车辆中的DC蓄电池或者除了在前述两种混合动力车辆中的DC蓄电池之外，可以使用超电容器和/或飞轮，因为可以使用用于存储电能的任何介质。
混合动力车辆可以使用四种不同基本操作模式操作。第一操作模式包括仅仅使用由蓄电池提供动力的电动马达或多个电动马达驱动。在第二操作模式中，混合动力车辆可以通过仅仅使用内燃机或燃料电池***而操作。在第三操作模式中，使用由蓄电池和内燃机或燃料电池***提供动力的电动马达或多个电动马达驱动相结合。在第四操作模式中，混合动力车辆通过使用再生制动减速，这允许给DC蓄电池或超电容器充电。
减少温室气体是解决各种健康和环境问题的重要目标。因而，车辆燃料效率变得更加重要，尤其是随着公司平均燃料经济性（CAFÉ）要求必然收紧。此外，随着有限的油储备被耗尽，燃料价格可能攀升，尤其是鉴于不断扩大的世界车辆市场。因而，只要其可以是成本有效的，增加车辆燃料经济性就变得更加重要。
氢是有吸引力的燃料，因为氢是清洁的且能够用于在燃料电池中有效地产生电力。氢燃料电池是电化学装置，包括阳极和阴极，电解质在阳极和阴极之间。燃料电池车辆的一些部分可能包括串联混合动力设置，从而燃料电池功率与蓄电池电荷状态（SOC）的排定与车辆效率和性能相关。
仅从燃料电池角度看，混合动力车辆在较轻负载时更有效。从车辆角度看，混合动力车辆在保持蓄电池或超电容器的相对低的电荷状态时更有效，因为其能够接收更多再生制动能量。不幸的是，如果蓄电池保持在过低的电荷状态，那么在高功率需求时刻（例如，超车策略（passing maneuver）或在爬陡坡时）会损害性能。采用燃料电池***的混合动力车辆中蓄电池的低电荷状态会在延长时间段内将燃料电池堆置于高负载状况中，这负面地影响燃料电池***的效率，且也在***上施加困难的热需求，例如需要可能不能在车辆中有效地封装或者强制较大的更昂贵的且效率较低的冷却风扇的大散热器区域。
通常，如果混合动力车辆的功率需求低，且如果车辆进行许多次启动和停止，那么蓄电池或超电容器的低电荷状态是操作车辆的最有效方式，因为蓄电池或超电容器的低电荷状态允许最多的再生制动能量。城市型驾驶是该状况的最佳示例。
高功率需求时段通常是短暂的，例如在超车或爬陡坡时，因而，在高功率需求期间操作混合动力车辆的最有效方式是借助于蓄电池或超电容器的高初始电荷状态。由于蓄电池或超电容器在其具有高电荷状态时能够提供所需的大多数功率，因而燃料电池***能够在低很多的更有效的负载点操作，且仍然给混合动力车辆提供所需功率。
因而，为了优化混合动力车辆效率，蓄电池或超电容器电荷状态需要在城市型驾驶状况下低且对于高负载情形（例如，为了超车或爬陡坡）而言高。然而，显著地改变蓄电池或超电容器的电荷状态可能花费若干分钟。因而，在突然需要时不可能在若干秒或更少时间内升高电荷状态。因而，本领域需要能够确定和/或预测混合动力车辆的未来功率需求，以允许蓄电池或超电容器的电荷状态为高功率需求事件做好准备。
发明内容
根据本发明的教导，公开了用于车辆的自学习辅助混合动力车辆***。所述自学习辅助混合动力车辆***包括主功率源（例如，内燃机或燃料电池堆）和补充功率源（例如，蓄电池）。所述***还包括驱动车辆的电动马达或其它机械***。补充功率源给电动马达提供电功率以补充主功率源。所述***还包括自学习控制单元，其从与车辆有关的多个输入接收信息并存储信息。所述自学习控制单元使用所述信息来作出关于车辆未来驾驶状况的预测，以有效地利用所述功率源来给车辆提供动力。
方案1. 一种用于车辆的自学习辅助混合动力车辆***，所述***包括：
GPS接收器，用于确定车辆位置；
主功率源，用于给车辆提供主要功率；
补充功率源，用于给车辆提供补充功率；
电动马达，所述电动马达从补充功率源和/或主功率源接收功率且驱动车辆；和
自学习控制单元，所述自学习控制单元响应于来自于GPS接收器的信息和来自于与车辆有关的多个输入的信息，所述自学习控制单元使用所述信息来作出关于车辆未来驾驶状况的预测，以有效地利用所述主功率源和补充功率源，其中，所述自学习控制单元优化主功率源和补充功率源之间的功率分配，以减少燃料消耗、减少排放和/或改进车辆性能。
方案2. 根据方案1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于速度/里程表输入的速度和距离信息。
方案3. 根据方案1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于地图数据库的信息、来自于通勤信息数据库的通勤数据、以及来自于驾驶员识别***/数据库的驾驶员信息。
方案4. 根据方案1所述的***，其中，所述多个输入包括一天中的时间、一周中的一天和日历日信息。
方案5. 根据方案1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于一个或多个车辆负载监测装置的车辆负载信息以及来自于婴儿/儿童座椅监测装置的婴儿/儿童座椅信息。
方案6. 根据方案1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于一个或多个车轮滑移监测装置的车轮滑移信息以及来自于一个或多个风/天气状况监测装置的风/天气状况信息。
方案7. 根据方案1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于一个或多个插电监测装置和/或插电数据库的插电信息，以预测车辆何时插电到壁式充电器或类似外部充电装置中。
方案8. 根据方案1所述的***，其中，所述自学习控制单元预测未来驾驶状况以允许车辆最大化再生制动可用的有用能量。
方案9. 根据方案1所述的***，还包括外部硬盘驱动器，其能够使用GPS接收器发送信息和从自学习控制单元接收信息，从而允许来自于车辆的大量数据被收集和分析，同时使得车辆上所需非易失性随机存取存储器的大小最小化。
方案10. 根据方案1所述的***，其中，补充功率源是DC蓄电池、飞轮或超电容器。
方案11. 根据方案1所述的***，其中，主功率源是燃料电池***或内燃机。
方案12. 一种用于车辆的自学习辅助混合动力车辆***，所述***包括：
GPS接收器，用于确定车辆位置；
主功率源，用于给车辆提供主要功率，所述主功率源是内燃机或燃料电池***；
蓄电池，用于给车辆提供补充功率；
电动马达或其它机械***，其从蓄电池接收功率且驱动车辆；
功率电子器件，用于调节来自于蓄电池的功率以及给蓄电池充电的再生制动能量；和
自学习控制单元，所述自学习控制单元接收来自于与车辆有关的多个输入的信息，所述自学习控制单元使用所述信息来作出关于车辆未来驾驶状况的预测，以有效地利用所述主功率源和补充功率源，从而减少燃料消耗、减少排放和/或改进车辆性能。
方案13. 根据方案12所述的***，还包括外部硬盘驱动器，其能够使用GPS接收器发送信息和从自学习控制单元接收信息，从而允许来自于车辆的大量数据被收集和分析，同时使得车辆上所需非易失性随机存取存储器的大小最小化。
方案14. 根据方案12所述的***，其中，所述自学习控制单元预测未来驾驶状况以允许车辆最大化来自于再生制动的有用能量。
方案15. 根据方案12所述的***，其中，所述多个输入包括来自于一个或多个插电监测装置和/或插电数据库的插电信息，以预测车辆何时插电到壁式充电器或类似外部充电装置中。
方案16. 根据方案12所述的***，其中，所述多个输入包括来自于速度/里程表输入的速度和距离信息。
方案17. 根据方案12所述的***，其中，所述多个输入包括来自于地图数据库的信息、来自于通勤信息数据库的通勤数据、以及来自于驾驶员识别***/数据库的驾驶员信息。
方案18. 根据方案12所述的***，其中，所述多个输入包括一天中的时间、一周中的一天和日历日信息。
方案19. 根据方案12所述的***，其中，所述多个输入包括：来自于一个或多个车辆负载监测装置的车辆负载信息；来自于婴儿/儿童座椅监测装置的婴儿/儿童座椅信息；来自于一个或多个车轮滑移监测装置的车轮滑移信息；以及来自于一个或多个风/天气状况监测装置的风/天气状况信息。
方案20. 一种用于混合动力车辆的自学习辅助操作方法的方法，所述方法包括：
提供GPS接收器，用于确定车辆位置；
提供主功率源，用于给车辆提供动力；
提供补充功率源，用于给车辆提供补充功率；
提供电动马达或其它机械***，用于驱动车辆；
给电动马达和主功率源提供动力；和
提供自学习控制单元，所述自学习控制单元接收来自于GPS接收器的信息和来自于与车辆有关的多个输入的信息，所述自学习控制单元使用所述信息来作出关于车辆未来驾驶状况的预测，以有效地利用混合动力车辆的所述功率源，从而减少燃料消耗、减少排放和/或改进混合动力车辆性能。
本发明的附加特征将从以下说明和所附权利要求书结合附图显而易见。
附图说明
图1是自学习辅助混合动力车辆的示意性框图；
图2是由自学习控制单元记录并存储的信息类型的流图；
图3是曲线图，x轴是通勤去工作的距离，单位：英里，y轴是蓄电池的目标电荷状态（SOC）；
图4是校正操作无效率的算法的流程图；和
图5是曲线图，x轴是通勤位置，单位：英里，y轴是目标蓄电池电荷状态（SOC）设定点百分比。
具体实施方式
涉及用于优化混合动力车辆操作的***和方法的本发明实施例的以下阐述本质上仅仅是示例性的且不旨在以任何方式限制本发明或其应用或使用。
图1是用于车辆的自学习辅助混合动力车辆***10的示意性框图，车辆包括内燃机或燃料电池***，均总体上称为主功率源12。车辆包括燃料源14，例如汽油箱或氢箱。***10还包括驱动车辆的电动马达/发电机或其它机械***16。如果功率源12是内燃机，那么齿轮箱18以已知方式由来自于功率源12的功率驱动，且齿轮箱18驱动车辆的车轮20和22。虽然未具体示出，但是如果功率源12是串联混合动力配置的燃料电池堆，那么其将提供功率给电动马达/发电机16，其以已知方式驱动齿轮箱18和车辆的车轮20和22。DC蓄电池26操作为主功率源12的补充功率源，且提供电功率给马达/发电机16。可选地，蓄电池26可以是超电容器。***10还包括功率电子器件24，其调节来自于蓄电池26的功率和来自于车轮20和22的再生制动功率，其以本领域技术人员熟知的方式用于给蓄电池26充电。功率电子器件24还逐步增加来自于蓄电池26的DC电压，以将蓄电池电压与燃料电池堆的电压输出规定的总线电压匹配，且在蓄电池再充电期间逐步减少燃料电池堆电压。
功率源12、电动马达/发电机16、功率电子器件24和蓄电池26与自学习控制单元28通信，以允许单元28确定最佳操作模式，如下文更详细所述。GPS接收器30提供位置信息给自学习控制单元28。节气门32提供驾驶员功率请求给单元28。
取决于多个参数，车辆可在四种不同基本操作模式下操作，包括：（i）在仅仅由蓄电池26提供动力给电动马达/发电机16时驱动，（ii）仅使用功率源12驱动，（iii）使用电动马达/发电机16和功率源12结合驱动，或（iv）使用由来自于车轮20和22制动的再生制动产生的功率。通常，电子控制算法限定可以使用上述驱动模式中的哪种。用于确定使用哪种驱动模式的主要判定参数是蓄电池电荷状态、需要/请求的功率、以及车辆行驶的速度。虽然为了清楚起见在图1和2中未示出，但是传感器位于车辆的每个部件和输入上，以将部件所需的信号传输给自学习控制单元28，以允许控制单元28预测近期状况，从而选择车辆的最佳操作模式，如下文更详细所述。
在预测近期且优化车辆操作模式时，自学习控制单元28选择合适的操作模式是重要的。这些参数的重要性可以使用以下示例表明：
1. 如果蓄电池26高于预定电荷状态，那么功率仅能够从蓄电池26吸取。蓄电池26必须具有某电荷状态，作为电动马达/发电机16操作的先决条件；
2. 如果蓄电池26的电荷状态低于预定水平，那么蓄电池26由功率源12充电或者通过来自于车轮20和22的再生制动充电；
3. 在高功率需求的情况下，例如高加速度，功率源12以及蓄电池26将传输所需功率给齿轮箱18以推进车辆；
4. 在低功率需求的情况下，例如速度慢和/或缓慢加速，蓄电池26能够传输所需功率给齿轮箱18以推进车辆；以及
5. 在车轮20和22的制动期间，动能能够通过本领域技术人员已知的再生制动过程回收并存储在蓄电池26中。
如上所述，蓄电池26必须具有某电荷状态，作为电动马达/发电机16操作的先决条件。如上文（1）-（5）所述操作的常规混合动力***的一种重大缺陷是其缺乏关于近期功率需求的知识。在没有关于近期功率需求的知识的情况下，蓄电池26的充电和放电必须服从例如在能量效率、排放和燃料效率方面不是最佳的一般模式。因而，本发明采用自学习控制单元28来优化功率源12和电动马达/发电机16之间的互动，从而优化自学习卫星导航辅助混合动力车辆的性能、排放、燃料消耗和/或其它期望属性，例如电压摆动和车辆驾驶员的其它类似学习驾驶习惯。将学习的驾驶习惯与其它预测状况相结合允许优化车辆操作，如下文更详细所述。
如上所述，GPS接收器30检测车辆在地球上的地理位置。当前，最广泛地流行的***是基于卫星的全球定位***（GPS），因而本文使用首字母缩写词GPS。然而，本领域技术人员将认识到，可以使用其它方法或***来检测车辆的实际地理位置。
自学习控制单元28记录并存储关于车辆驾驶路线的信息。记录的信息包括但不限于：车辆地理位置、根据地理位置而变的车辆速度、根据车辆地理位置而变的蓄电池26电荷状态、一周中的某一天、以及一天中的时间。由自学习控制单元28记录并存储的信息允许控制单元28“学习”车辆驾驶员的驾驶习惯。可以由控制单元28学习的信息包括但不限于：驾驶员通常驾驶到具***置的哪一天和时刻、行程的长度、以及根据地理位置和一天中的时间而变的功率需求。此外，为了在自学习过程中辅助控制单元28，可以使用驾驶员识别方法或***以允许控制单元28在多个不同驾驶员之间快速区分。
使用上述的记录和存储信息与定制控制方案（例如，何时使用电动马达/发电机16，何时给蓄电池26再充电以及仅使用功率源12的程度和时间段）相结合，控制单元28能够优化车辆功率分配。例如，控制单元28能够优化功率源12的功率分配、蓄电池26的充电模式以及电动马达/发电机16的使用，以便减少燃料消耗、减少排放、改进性能或者其它车辆目标。
图2是***40的框图，示出了可以用于提供由自学习控制单元28记录并存储的信息的输入，以便预测所需功率，以允许控制单元28针对预测行程提供最佳功率分配。例如，控制单元28可以记录并存储来自于导航***输入42（例如，通过使用GPS接收器30）的信息以确定车辆位置。地图数据库输入44也可以由控制***28使用，以帮助预测车辆路线。通勤信息输入46可以用于预测车辆是否采用典型路线，且可以与其它信息相结合，例如，一天中的时间输入52、一周中的一天/日历日输入54、以及来自于GPS接收器30的信息，其全部被记录和存储以构造通勤信息输入46的数据库。关于驾驶员识别输入48的信息也可以由控制单元28使用，以帮助预测驾驶员习惯，其转换为功率需求变化，如下文更详细所述。
位置输入50也可以用于确定在行程开始时车辆的起始点。这种信息可以帮助控制单元28预测车辆路线，如下文更详细所述。车辆负载输入56、婴儿/儿童安全座椅输入58、车轮滑行输入60、天气状况输入62、速度/里程表输入64、和插电输入66也可以由控制单元28使用，以帮助确定混合动力车辆的最佳功率分配，如下文更详细所述。
通过考虑上述所有输入，自学习控制单元28能够针对许多目的优化混合动力车辆的功率分配，例如，优化车辆效率。为了优化车辆效率，蓄电池26的电荷状态通常需要在城市型驾驶状况下低且对于高功率需求或高负载情况而言高。由于蓄电池26的电荷状态可能需要花费若干分钟来显著变化，因而在功率需求突然增加时不可能在若干秒或更少时间内升高蓄电池26的电荷状态。因而，自学习控制单元28预测车辆的未来负载或功率需求，以允许蓄电池26的电荷状态及时地为高功率或高负载事件做好准备。
重要的是，要注意对于车辆10来说什么是最佳的以及不是最佳的可能取决于使用的混合动力车辆的类型。因而，在陈述优选蓄电池26的较低或较高电荷状态时，其在本质上仅仅是示例性的且绝不旨在限制本发明的范围。例如，取决于控制单元28安装的混合动力车辆的类型，控制单元28可以不同地优化蓄电池26的最佳电荷状态。
由于车辆驾驶的大部分是在重复路径上，因而自学习控制单元28能够以多种方式识别重复路径。例如，车辆可使用GPS接收器30，如上所述。可选地，控制单元28可以检测速度/里程表输入64以确定所采用的路线。一天中的时间输入52和一周中的一天/日历日输入54也可以用于识别所采用的路线。所使用的时钟和/或日历可以是车辆上的内部时钟或者来自于卫星广播（例如，OnStar™）。如果车辆具有导航***且输入路线，可以使用所述路线。一旦识别路线，控制单元28可以检查该具体路线的过去驾驶历史以确定在该行程中需要较高负载或较高功率的典型点。较高负载或较高功率点可以来自于小山、具有超车车道的区域、较高速度或将增加车辆功率需求的类似状况。随着更接近较高负载或较高功率需求区域，功率源12可以在稍微更高的负载或更高功率下运行，以增加蓄电池26的电荷状态。OnStar™也可以接收公共驾驶模式，如封闭道路的分流交通，且按照新路线调节SOC。
在内燃机型混合动力车辆中，蓄电池26的电荷状态的增加可以用于提高燃料效率和/或避免高功率排放。相比而言，在内燃机型混合动力车辆和燃料电池型混合动力车辆两者中，如果预测城市型驾驶状况，那么蓄电池26的电荷状态可以降低以利用可用的再生制动能量。如果控制单元28不能预测未来驾驶状况，那么车辆会简单地在处于高功率需求操作和城市型驾驶状况之间的中点的蓄电池26电荷状态（即，标准/一般操作模式）下操作。
即使控制单元28不能识别车辆的总计划路线，控制单元28仍然能够以一定程度的准确性预测近期。例如，通过使用GPS接收器30或其它卫星报告，车辆的当前位置可以预测可能的驾驶状况。通过示例的方式，如果车辆在爬行Pike’s Peak或者如果车辆处于Autobahn，那么可以预测较高负载或较高功率需求。类似地，如果车辆处于New York City的中央，那么控制单元28可以预测在近期将发生城市型驾驶状况。
一些车辆可配备有驾驶员钮，以便设定具体驾驶员的座椅和镜子位置。驾驶员识别输入48可以用于设定具体驾驶员的座椅和镜子位置以及查询已经由控制单元28记录并存储的该具体驾驶员的驾驶习惯。此外，如果车辆10没有驾驶员识别钮或者如果驾驶员是控制单元28最初不知道的，那么控制单元28可以监测速度和里程表输入64以确定驾驶员制动习惯。因而，控制单元28可以然后优化该驾驶员的功率分配。例如，通常等待直到最后一秒才制动的驾驶员可在蓄电池26的较低电荷状态的情况下操作以允许蓄电池接收更多再生制动能量。可选地，如果驾驶员通常在婴儿或儿童是车辆10中的乘员时不同地驾驶，那么婴儿/儿童安全座椅传感器58可以用于预测例如将发生更多的滑行且因而更少的再生制动能量可用。
如果车辆具有在具体驾驶员具体路线期间的过去燃料消耗的数据库，那么控制单元28也可以使用车辆负载输入56确定车辆是否具有异常负载。例如，由于超载乘员或者由于车辆牵拉拖车，或者由于车辆10具有低轮胎气压，或者由于对车辆的风阻力，车辆可使用更多燃料。替代燃料消耗，确定车辆10是否具有异常负载的其它方式可以使用：例如确定负载是否置于座椅上的座椅传感器、拖车挂钩或拖车灯插电传感器以及低轮胎气压传感器。
车轮滑行输入60和风/天气输入62可以用于确定对于给定路线车辆是否由于风阻力或恶劣天气状况而需要额外功率。例如，在冷的下雪天，车辆可能需要更多能量来操作车辆的功率电子器件24，或者减少蓄电池26或超电容器的可用功率。与原因无关，如果车辆预测将需要大于常用量的功率，那么其可以调节功率分配以通过考虑上述所有检测或预测状况而优化车辆操作。
例如，在工作日，例如星期一至星期五，车辆通常在早上7：30和7：55之间从车辆的“家庭基部”（home base）到32 km远的位置之间驾驶。基于由自学习控制单元28记录并存储的信息，已知发生从给定路线的非常少的偏离。在到达离家庭基部32 km远的位置之后，车辆驻车8小时。之后，车辆返回家庭基部。存在从早晨路线的偏离，且这些偏离通常是三个不同位置之一。在一周期间车辆在家庭基部整夜驻车，且在周末，车辆通常以95％的确定性驾驶到四个不同位置中的两个。这些位置可包括例如：网球场和/或购物中心。所述四个不同位置中的每个都由自学习控制单元28记录并存储，且距家庭基部已知距离。例如，网球场12 km远，购物中心21 km远。
基于一周中的一天输入54和一天中的时间输入52，自学习控制单元28可以作出车辆迫近路线和目的地的“第一猜测”。因而，控制单元28可以分配功率源12和电动马达/发电机16之间的能量，以最大化效率和/或根据其它要求（如，最小化排放）操作。在由控制单元28作出第一猜测之后，GPS接收器30确定由控制单元28作出的第一猜测是否正确。如果第一猜测正确，那么控制单元28使用关于驾驶员驾驶模式和路线的记录和存储信息来指定最佳功率分配。每个驾驶事件允许由控制单元28记录并存储更多信息，其可以在下一驾驶事件时检索。
在由控制单元28作出的第一猜测不正确的情况下，这由GPS接收器30和控制单元28的其它输入确定，且由于控制单元28不知道驾驶模式和/或路线，因而不能作出第二猜测，车辆10以标准/一般模式操作，且功率在功率源12和电动马达/发电机16之间分配，而不使用GPS接收器30或者由控制单元28记录并存储的信息。
通过另一个示例的方式，地理数据（例如，街道和高速公路的线路）以及给定路线的特性（例如，速度限制、坡度等）可以由控制单元28记录并存储，以帮助控制单元28分配功率。这种信息可以由各个输入提供，例如，导航***输入42、地图数据库输入44、通勤输入46和位置输入50，其帮助精炼在近期将需要的功率需求的预测。此外，在另一个示例中，附加信息（例如由风/天气状况输入62确定的车辆10位置处的风速和天气状况）以及预测路线可以由控制单元28在预测近期将需要的功率需求时使用。
通过预测近期路线以及在预期功率需求方面的驾驶员特性和驾驶状况，控制单元28可以优化车辆10的功率分配，以改进燃料效率；排放；蓄电池26的电荷状态摆动；作为功率源12（如果可应用的话）的一部分的燃料电池***的电压摆动；功率源12、蓄电池26和电动马达/发电机16的耐用性；以及车辆的其它部件或子***的其它优化。
例如，如果通勤者从Honeoye驾驶到Honeoye Falls去工作，车辆必须驾驶到海拔500英尺的斜坡上。使用自学***均值，因为很可能在一天结束时回家行程将允许车辆使用显著数量的再生制动。
在另一个示例中，如果确定车辆趋近车辆家庭基部，可以通过使用输入（例如，导航***输入42、地图数据库输入44、和/或通勤信息输入46）确定，且如果控制单元28通过使用一天中的时间输入52确定是深夜，控制单元28可以通过允许蓄电池26的电荷状态下降至低于平均值而优化操作，因为基于使用插电输入66记录并存储的信息预期将发生蓄电池26的整夜充电。在一个实施例中，可以警告车辆驾驶员蓄电池26的电荷状态处于消耗模式，从而给予驾驶员选择，以在期望时超控消耗模式。
在使用通勤输入46在控制单元28中构造通勤数据库之后，可以确定在该行程期间蓄电池26的电荷状态，从而其可以优化。例如，如果控制单元28选择在通勤的一部分期间蓄电池26的目标电荷状态，可以基于所记录信息计算车辆10的功率分配效率。然后，适应性算法可以在随后通勤中将蓄电池26的目标电荷状态上下移动，且然后将结果进行比较以优化效率。
在另一个示例中，如果趋近典型超车区域或者趋近需要增加负载的陡坡，控制单元28可使用从先前通勤记录并存储的信息来预测此，例如使用通勤信息输入46存储的信息，且可以增大蓄电池26的电荷状态，而不是在较高功率或较高负载下较低效地操作功率源12。
在另一个示例中，如果控制单元28确定激进城市型驾驶状况正在发生或者被预测要发生，那么控制单元28可允许发生蓄电池26的更大电荷状态摆动，以最大化可用再生制动能量。激进城市型驾驶状况可以使用驾驶员识别输入48由驾驶员习惯检测，且也可以通过使用速度/里程表输入64检测。
在另一个示例中，如果控制单元28确定在急加速之后可能停车（例如，盲路口，可以使用地图数据库输入44、通勤信息输入46、导航***输入42检测），那么控制单元28可以允许蓄电池26的电荷状态刚好在停车之前增加。可选地，如果控制单元28确定可能停车且还确定驾驶员在停车标志之前通常制动而不是滑行到停车标志，那么控制单元28可允许蓄电池26的电荷状态稍微下降，预期使用再生制动能量。
在另一个示例中，如果车辆负载重或者牵拉拖车，这可以使用车辆负载输入56确定，那么控制单元可允许蓄电池26的电荷状态在某些路线点下降更低，因为预期再生制动能量的更大可能性。较重负载可以借助于使用速度/里程表输入64通过量化车辆满足过去加速度或稳态性能所花费功率量来确定。
在另一个示例中，如果驾驶员碰到钮或者以其他方式表明将发生插电，例如通过使用插电输入66，那么控制单元26可将蓄电池26的电荷状态降低至低于正常水平，预期蓄电池26的即将到来的充电。以这种方式操作车辆将有助于改进燃料效率以及减少排放。
在另一个示例中，如果车辆在攀爬大山，如果预测车辆很快将往回下山或者将很快停车在停车标志处，那么控制单元28可以允许蓄电池26的电荷状态下降低于正常水平，从而允许发生再生制动。
任何车载的每天的（day-to-day）或每次驾驶的（drive-to-drive）数据库需要使用非易失性随机存取存储器（RAM），其在机动车控制器中受限制且是昂贵的。然而，在车辆远程位置保持每天的或每次驾驶的数据库是更成本有效的，因为硬盘驱动器空间在散装非机动车环境中便宜。因而，在车辆接通时，OnStar™或类似***可以下载每天的或每次驾驶的数据库的重要参数。可选地，OnStar™可以基于来自于车辆10的请求流入每天的或每次驾驶的数据库的重要参数。例如，自学习控制单元28可以使用6阶多项式曲线，以确定通勤去工作的蓄电池26的最佳目标电荷状态，其然后可以通过OnStar™上传到远程硬盘驱动器。
在另一个示例中，在车辆接通时或者由控制单元28识别通勤的时刻，车辆10可以下载期望参数、系数和其它重要数据库信息，从而不需要在车辆10上的非易失性RAM中保持数据库。图3是曲线图，其中，x轴是通勤去工作的距离，单位：英里，y轴是蓄电池26的目标电荷状态（SOC），且示出了用上传或下载的系数拟合的目标SOC曲线的示例。使用这种车外数据库允许进行比较分析，以例如比较在通勤期间不同的SOC水平且在车辆10再次接通时上传系数。使用车外数据库还避免了控制单元28的高实时CPU吞吐量的负担，因为车外数据库可以是缓慢和便宜的，因为其通常将具有24小时来分析提供的数据。此外，车外数据库还可以允许在中央（即，在车辆10之外）进行软件和算法上传，这避免了与使车辆进入新软件或软件升级有关的时间和花费。
图4是控制单元28在下一次无效状况发生时可如何校正发生的操作无效率的示例性算法的流程图70。算法在开始块72开始，且在判定菱形块74确定车辆10是否处于已识别通勤，例如工作通勤。如果否，那么算法继续在判定菱形块74确定车辆10是否处于已识别通勤。如果车辆10处于已识别通勤，那么在块76监测通勤内车辆10的位置。一旦成功监测车辆10的位置，算法就在判定菱形块78确定是否由于蓄电池26的电荷状态过高而拒绝再生制动。如果算法确定蓄电池26的SOC不过高，那么发生再生制动，且算法继续在块76监测通勤内车辆10的位置。
如果算法确定蓄电池26的电荷状态过高，那么算法在制动事件期间拒绝使用再生制动。这促使车辆10使用常规制动***（例如，盘式致动器和卡钳）来减速，从而能量作为废热耗散，而不是用于给蓄电池26充电的可回收能量。再生制动能量被废弃且使用常规盘式致动器和卡钳作为废热耗散的这种情形可能在通勤的每个早晨发生，如果***不适合于该具体状况。随着数年的通勤，使用非适应性的一般控制***浪费的燃料将最终合计达巨大数量的浪费燃料。
图4的算法通过识别通勤且计算估计使用常规制动***作为废热耗散的能量而适合于上述情形，且该估计在块80发生。为了清楚起见，在图4中未示出用于识别通勤的算法。也未示出估计使用常规制动***耗散的废热量的计算，然而，可以使用本领域技术人员通常使用的任何计算。
一旦算法已经在块80计算再生制动的估计量，通过在先前拒绝再生制动的通勤点之前若干英里使得蓄电池26的电荷状态下降，可以避免在下一天通勤期间的无效模式，这在块82发生。因而，在该通勤点蓄电池26的电荷状态低于上一天，由于车辆10相反放掉蓄电池26而节省燃料，从而允许蓄电池26接收更多再生制动。
图5是曲线图，x轴是通勤位置，单位：英里，y轴是目标蓄电池电荷状态（SOC）设定点百分比。线90表示初始SOC设定点，线92是在图4的算法已经调节以允许发生再生制动而不是作为废热耗散能量之后的新SOC设定点。蓄电池26的SOC量降低，即，目标SOC设定点针对混合动力车辆10的具体情况标定。关键参数是再生事件之前的时间和之后的时间，如图5中y和z所示，且蓄电池26的SOC量被降低以针对再生事件调节。例如，控制单元28可以对每kJ废弃能量将目标SOC下降0.05％。如果废弃200 kJ，那么控制单元28可以将新目标SOC设定为比先前通勤少0.05％×200或10％的SOC。
如果y和z均为1英里，为了实现新目标SOC，控制单元28可以在再生事件之前1英里开始相对于前一天降低蓄电池26的SOC。例如，新目标SOC在再生事件时少10％，从而允许发生再生制动，而不是通过常规制动将能量作为废热耗散。在再生制动事件之后大约1英里，蓄电池26的新目标SOC可以相对于前一天相同。
类似地，算法可存在于控制单元28中以在功率源12在高性能事件期间由于低SOC而被迫无效操作时以类似方式升高蓄电池26的SOC。根据这种算法，控制单元28可以在通勤内典型性能需求之前缓慢地升高蓄电池26的SOC，从而防止功率源12的高功率需求在随后通勤中再次发生。
上述算法的标定可以被调整，使得一个罕见事件（例如，由于鹿而制动）对通勤循环具有小的影响。许多重复事件将最终调整***以便最大效率。
前述说明仅仅公开和描述本发明的示例性实施例。本领域技术人员从这种说明和附图以及权利要求书将容易认识到，能够对本发明进行各种变化、修改和变型，而不偏离由所附权利要求书限定的本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种用于车辆的自学习辅助混合动力车辆***，所述***包括：
GPS接收器，用于确定车辆位置；
主功率源，用于给车辆提供主要功率；
补充功率源，用于给车辆提供补充功率；
电动马达，所述电动马达从补充功率源和/或主功率源接收功率且驱动车辆；和
自学习控制单元，所述自学习控制单元响应于来自于GPS接收器的信息和来自于与车辆有关的多个输入的信息，所述自学习控制单元使用所述信息来作出关于车辆未来驾驶状况的预测，以有效地利用所述主功率源和补充功率源，其中，所述自学习控制单元优化主功率源和补充功率源之间的功率分配，以减少燃料消耗、减少排放和/或改进车辆性能。
2.根据权利要求1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于速度/里程表输入的速度和距离信息。
3.根据权利要求1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于地图数据库的信息、来自于通勤信息数据库的通勤数据、以及来自于驾驶员识别***/数据库的驾驶员信息。
4.根据权利要求1所述的***，其中，所述多个输入包括一天中的时间、一周中的一天和日历日信息。
5.根据权利要求1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于一个或多个车辆负载监测装置的车辆负载信息以及来自于婴儿/儿童座椅监测装置的婴儿/儿童座椅信息。
6.根据权利要求1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于一个或多个车轮滑移监测装置的车轮滑移信息以及来自于一个或多个风/天气状况监测装置的风/天气状况信息。
7.根据权利要求1所述的***，其中，所述多个输入包括来自于一个或多个插电监测装置和/或插电数据库的插电信息，以预测车辆何时插电到壁式充电器或类似外部充电装置中。
8.根据权利要求1所述的***，其中，所述自学习控制单元预测未来驾驶状况以允许车辆最大化再生制动可用的有用能量。
9.一种用于车辆的自学习辅助混合动力车辆***，所述***包括：
GPS接收器，用于确定车辆位置；
主功率源，用于给车辆提供主要功率，所述主功率源是内燃机或燃料电池***；
蓄电池，用于给车辆提供补充功率；
电动马达或其它机械***，其从蓄电池接收功率且驱动车辆；
功率电子器件，用于调节来自于蓄电池的功率以及给蓄电池充电的再生制动能量；和
自学习控制单元，所述自学习控制单元接收来自于与车辆有关的多个输入的信息，所述自学习控制单元使用所述信息来作出关于车辆未来驾驶状况的预测，以有效地利用所述主功率源和补充功率源，从而减少燃料消耗、减少排放和/或改进车辆性能。
10.一种用于混合动力车辆的自学习辅助操作方法的方法，所述方法包括：
提供GPS接收器，用于确定车辆位置；
提供主功率源，用于给车辆提供动力；
提供补充功率源，用于给车辆提供补充功率；
提供电动马达或其它机械***，用于驱动车辆；
给电动马达和主功率源提供动力；和
提供自学习控制单元，所述自学习控制单元接收来自于GPS接收器的信息和来自于与车辆有关的多个输入的信息，所述自学习控制单元使用所述信息来作出关于车辆未来驾驶状况的预测，以有效地利用混合动力车辆的所述功率源，从而减少燃料消耗、减少排放和/或改进混合动力车辆性能。
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