CN108349568A - 用于管理辅助踏板电动自行车的能量范围的方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于辅助踏板电动自行车(1)的能再充电的电池组的能量范围的管理方法，该辅助踏板电动自行车包括电动机，该电动机是可控的以用于根据踏板辅助因数供应转矩，所述转矩被添加至由骑车者通过踩踏生成的转矩，该管理方法包括以下步骤：a)选择电动自行车(1)从初始位置开始待行驶的路线；b)获得表示所选择的路线的高度轮廓的数据并且将该路线划分为多个区段，每个区段具有相应的高度参数的特征；c)根据高度轮廓和极限踏板辅助因数K_limit计算所选择的路线上的与电池组(20)放电的最大百分比相关联的值，优选地，根据与每个区段相关联的极限辅助因数K_limit基于与该区段相关联的高度参数计算用于每个区段的表示该区段上的电池组(20)放电的百分比的值；d)验证电池组(20)在路线结束时是否具有剩余正电荷；其中，如果在验证步骤d)之后确定出电池组(20)在该路线结束时没有剩余正电荷，则该管理方法迭代地重复步骤c)和d)以基于一个或多个调整曲线修改极限辅助因数K_limit，每个调整曲线均允许根据区段的坡度获得用于每个区段的新的极限辅助因数。

Description

用于管理辅助踏板电动自行车的能量范围的方法
技术领域
本发明涉及辅助踏板电动自行车的领域并且具体地涉及用于管理踏板辅助电动自行车的能量范围的方法。
具体地，涉及一种用于管理具有传动系单元的自行车的方法，该传动系单元根据适当的控制方案通过从电池组收集能量来提供骑车者在使用自行车期间通过踩踏产生的踏板辅助。
背景技术
众所周知，在运输领域中，电动车辆或混合动力车辆总是更成功地占有一席之地。其中，存在踏板辅助电动自行车或者电动脚踏车(EBIKES)。
众所周知，这种类型自行车解决方案的成功关键因素是小型、轻巧、便利、良好外观、可信度以及低成本。然而，踏板辅助电动自行车当前仍然具有一些改进余地。
电动自行车至少包括适用于为电动机供电的可再充电电池组，该电动机用作辅助传动系，以生成添加至由骑车者在踩踏期间产生的转矩的转矩。至于可再充电电池组，通常关联一种用于监测电池组的电荷状态的并且用于管理其电荷的电子***，其被定义为电池管理***。
然而，在已知技术的踏板辅助电动自行车中，难以管理与电池的电荷状态相关的自行车的能量范围，这是因为使用者通常可能仅具有与可利用的电池的剩余电荷状态相关的信息，并且可以在多个级别(通常三个级别：低、中或高)之中选择踏板辅助级别，以便能够例如通过避免当电池的剩余电荷接近耗尽时选择高辅助级别来尝试保留电荷状态。
因此，本说明书的目的是提出适用于克服或者至少部分减少上述已知技术的限制的可用的解决方案。
借助于权利要求1中大体限定的用于管理辅助踏板电动自行车的能量范围的方法实现该目的。
通常，其为用于辅助踏板电动自行车的可再充电电池组的能量范围的管理方法，该辅助踏板电动自行车包括电动机，该电动机是可控的以用于根据踏板辅助因数供应转矩，所述转矩被添加至骑车者通过踩踏生成的转矩。
该管理方法包括以下步骤：
A)选择电动自行车从初始位置开始待行驶的路线；
B)获得表示所选择的路线的高度轮廓的数据并且将该路线划分为多个区段，每个区段具有相应的高度参数的特征；
C)根据高度轮廓和极限踏板辅助因数K_limit计算所选择的路线上的与电池组放电的最大百分比相关联的值，优选地，根据与每个区段相关联的极限辅助因数K_limit基于与该区段相关联的高度参数计算用于每个区段的表示该区段上的电池组放电的百分比的值；
D)从步骤C)中执行的计算开始，验证电池组在路线结束时是否具有剩余正电荷；
其中，如果在验证步骤D)之后确定出电池组在路线结束时没有剩余正电荷，则该管理方法迭代地重复步骤C)和D)以基于一个或多个调整曲线修改极限辅助因数K_limit，每个调整曲线均允许根据区段的坡度获得用于每个区段的新的极限辅助因数。
在所附从属权利要求中限定了以上提及的管理方法的优选和有利的实施方式。
参考在以下段落中合成描述的附图，从以下通过非限制性实例构成的具体实施方式的详细说明中将更好地理解本发明。
附图说明
图1示出了辅助踏板电动自行车的可能的实施方式的侧视图。
图2示出了从图1的自行车的前侧看的三维图。
图3示出了图1的自行车的车载电子***的功能框图。
图4示出了描绘根据坡度的电池的每公里最大放电百分比SOC％/km的轮廓的演变的图表。
图5示出了描绘根据坡度的踏板辅助因数的多个校正曲线的图表。
图6示出了描绘根据踏板辅助因数K_limit的消耗减少量(并因此，辅助因数减少量)的第一系数的图表。
图7示出了描绘根据自行车速度的待保证的最小辅助因数K_min的演变的图表。
图8示出了描绘根据自行车电池的能量消耗的消耗减少量(并因此，辅助因数减少量)的第二系数的图表。
图9示出了描绘根据施加至踏板的平均转矩的消耗减少量(并因此，辅助因数减少量)的第三系数的图表。
图10示出了对应于理论放电轮廓和有效放电轮廓的两个曲线。
图11示出了对应于理论放电轮廓和有效放电轮廓的两个其他曲线。
图12示出了在称为“城市(City)”的一个操作模式中的根据系数级别并且根据速度的踏板辅助因数的曲线。
图13示出了在称为“爬坡辅助(Hill Assist)”的一个操作模式中的根据系数级别并且根据转矩的踏板辅助因数的曲线。
具体实施方式
参考图1，在图1中描述了车辆1，在所描述的具体实例中，该车辆是电动自行车或者更好是踏板辅助自行车(EPAC)。
自行车1包括车架2、枢转地铰接至车架2的前车轮3和后车轮4。以本来已知的方式，前车轮3枢转地铰接至自行车1的转向前导轮架9，该转向前导轮架枢转地紧固至车架2。自行车1包括枢转地铰接至车架2并且与前车轮3一体旋转的车把12。
自行车1包括传动系单元5，该传动系单元包括紧固至车架2的底架7、紧固至齿盘枢轴的一对踏板6、以及电动机60。在所描述的实例中，传动系单元5借助于链传动***8操作地连接至后车轮4。在本说明中，将可以参考电动机60，其还称为马达或电动马达。
自行车1还包括可再充电电池组20，该可再充电电池组包括固定至自行车1的车架2的底架，该底架优选地借助于机械紧固***15(例如锁和钥匙)可移动和可固定至车架2。在本说明中，可再充电电池组20还将被称为用术语电池表示。
根据一个实施方式，在实例中，传动系组5的电动机60从可再充电电池组20收集能量，以便辅助踩踏，因此用作辅助传动系。
例如，电动机60是具有包括转子和定子的永磁体的同步三相电动马达。定子包括定子绕组，该定子绕组例如可以用三个交流电流I_u、I_v、I_w供电，以便使得转子16旋转。优选地，定子绕组是星形绕组。
在图3中，示出了自行车1中包括的车载电子***的可能的实施方式。车载电子***包括适于为电动机60供电的DC/AC转换器52以及DC/AC转换器52的电子控制单元50。例如，DC/AC转换器52能够将三个交流电流I_u、I_v、I_w提供至电动机12。优选地，电子控制单元50包括微控制器。优选地，自行车1的车载电子***包括踩踏传感器55，例如，该踩踏传感器设置有至少一个磁体和至少一个霍尔传感器，且连接至电子控制单元50。踩踏传感器55操作地连接至电子控制单元50并且允许测量踩踏的速度和/或频率并且将这些测量值提供至电子控制单元50。根据一个实施方式，踩踏传感器55还允许测量在踩踏期间由骑车者施加至踏板6的转矩。
电子控制单元50能够例如借助于通过控制线路54提供的PWM控制信号能够控制DC/AC转换器52，使得DC/AC转换器52为定子绕组供应交流电流I_u、I_v、I_w。
根据一个实施方式，电子控制单元50连接至可再充电电池组20，其除了例如通过***适当的电压调节器进行供电之外，还检测可再充电电池组20的电荷状态。
根据一个实施方式，自行车1的车载电子***包括无线电通信接口53，例如，Wi-Fi或蓝牙通信接口，该接口允许将车载电子***连接至移动个人通信装置，诸如，智能电话或者设置有数据连接的平板电脑。参考图1和图2，在这个实施方式中，自行车1可以包括支撑和紧固支架11，以用于将智能电话或平板电脑固定至车把12。
此外或可替换地，车载电子***包括无线电通信接口，例如，GSM、或UMTS、或者4G或LTE接口，其适用于将车载电子***连接至电信运营商的蜂窝无线网络。
根据一个实施方式，自行车1包括可移除的仪表板10，该可移除的仪表板在逻辑上与车载电子***配对，并且例如，适用于将具有认证代码的信号提供至车载电子***。例如，以上提及的可移除的仪表板10可移除地紧固至车把12，例如，在紧固至车把12的专用锚定位置上。仪表板10的移除使得缺少认证信号，并且因此将自行车处于停放状态的信号发送给电子控制单元50。从该状态开始，仪表板10在逻辑上不与车载电子***配对的对自行车1的耦接不会导致检测到从停放状态切换至批准使用状态，而是持久地处于停放状态或者检测到切换至另一状态，例如，切换至表示盗窃企图的报警状态。可替换地或者除了可移除的仪表板10之外，能够设想到以上提及的具有认证代码的信号由便携式个人通信装置提供，诸如，与车载电子***在逻辑上配对的智能电话或者平板电脑。
在操作期间，电子控制单元50控制DC/AC转换器52，使得其将供电电流提供至电动机60，这允许电动机60传递与所需辅助级别对应的转矩。优选地，以上提及的控制是无传感器类型，即，不需要转子位置传感器，并且例如，它是基于源于电动机60的供电电流I_u、I_v、I_w的反电动势估算的闭环控制。
现在，将描述用于管理例如上述类型的电动自行车1的电池的能量范围的方法。可以通过设置在自行车1上的装置(例如通过仪表板10)并且通过电子控制单元50，和/或部分地通过设置在自行车1上的装置且部分地通过外部装置(诸如通过可操作地连接至自行车1的车载电子***的智能电话或平板电脑)专有地执行该管理方法。在那种情况下，智能电话或平板电脑上的应用程序(或者APP)能够例如通过无线电通信接口53与电子控制单元50连接。
以上提及的管理方法允许通过基于路线的高度轮廓优化放电轮廓来保证电池20沿着路线的理想的放电轮廓。利用由电动马达60提供的踏板辅助的实时管理，能够保证利用对骑车者的努力的感知的最小影响实现该目的。
该管理方法包括以下步骤：选择自行车1从限定为起始位置的给定位置开始要行驶的路线。基于以上描述的内容可以理解，可以由骑车者通过例如设置有具有触摸屏界面的显示器的仪表板10或通过键盘和/或通过智能电话或平板电脑(例如通过上述类型的应用程序(或APP))进行选择。在这个选择步骤中，例如，能够设定一些中间点，这些中间点也具有自动具有“往返(round-trip，双程)”计算的可能性。
该管理方法还包括以下步骤：获得表示具有给定消解的所选择的路线(在本文中还称为行程路线)的高度轮廓的数据(例如，等于100m或200m)，以便将路线分为多个区段，每个区段具有高度参数(诸如，平均高度、或起始高度和最终高度等)的特征，并且例如，其能够将所获得的数据存储在使每个区段(例如，由与起始位置相距的起始和最终距离确定)与相关高度参数相关的一个数组中。例如，可以从远程服务器获得或者可以从装载在智能电话或平板电脑上或者自行车1的车载电子***上的地图获得表示高度轮廓的数据。
该管理方法还包括以下步骤：根据以下公式计算每个区段i的坡度，例如每个区段i的平均坡度百分比：
其中，S为沿着行程路线计算的每个点与起始位置相距的距离，并且H为每个点的高度。优选地，如以下示出的，通过差值工作，最后一个点将没有坡度，但是这不会明显地影响计算。
限定了根据坡度的最大放电曲线，以判定自行车1的电池组20的最大消耗。该曲线可以由具有插补在断点上的某一数量的值(例如，6个)的数组SOC_kmmax(△H％)以及等于或类似于或相似于图4中示出的基准演变表示。例如，例如在根据坡度百分比的每公里最大放电百分比方面限定的最大放电曲线是通过关联根据坡度所行驶的每公里电池组20的放电百分而以经验估算的基准曲线。
该管理方法还包括以下步骤：根据高度轮廓和极限踏板辅助因数K_limit在所选择的路线上计算与电池组20的最大放电百分比关联的值，诸如，在行程路线结束时的最大放电百分比或最小剩余电荷值或者最大放电的最小百分比值，例如，通过基于平均坡度百分比(优选地基于以下示出的公式)根据与每个区段关联的极限辅助因数K_limit，为每个区段计算表示电池组20的放电百分比的值，例如，放电百分比。例如，极限辅助因数K_limit是由骑车者选择的输入值或者***预设定值，其根据每个区段的坡度是固定的或变化的。该管理方法的目的是在初始设定步骤期间找出极限辅助因数并且对该因数做出一次或多次校正，但是优选地，在踩踏期间还具有实时调节，这允许根据电池的电荷状态来行驶路线。
例如，对于每个区段i，该管理方法能够基于以下公式计算该区段上的最大放电百分比：
其中，W为用kg表示的驾驶员的质量并且Wbike为用kg表示的自行车的质量(相乘系数(W+Wbike)/(75+Wbike)用于将在具有75kg的基准驾驶员的标准条件下检测到的曲线适用于具体的使用情况)，以便基于以下公式计算路线结束时的电荷状态的最小百分比值：
SOC％min＝SOCinit-∑ΔSOC％_MAXi
其中，SOCinit表示电池组20的初始电荷状态，例如，通过电子控制单元50所测量的。
该管理方法还包括以下步骤：验证与该路线上的电池组20的最大放电百分比相关的所述值(诸如以上提及的在行程路线结束时的最大放电的最小百分比值)是正值还是负值，或者总体上评估在行程路线结束时电池组20是否具有正的剩余电荷。
如果该值是正的，则可以假设该管理方法允许基于与每个区段关联的极限辅助因数K_limit执行踏板辅助，仅可以沿着整个行程路线实时和定期迭代地执行以上提及的验证步骤。
相反，如果该值是负的，则该管理方法能够再次执行以上提及的验证步骤，以基于一个或多个校正曲线修改极限辅助因数K_limit，每个校正曲线均允许根据区段坡度获得对于为每个区段i的新的极限辅助因数。优选地，那些曲线是朝向增加坡度值具有饱和度的双线性曲线。例如，图5中示出了一组可能的校正曲线。例如，那些校正曲线由以下表达式限定：
K_limit＝MAX(0；MIN(2.5；IF(ΔH％≥0；0.3003*ΔH％+0.5；0.07*ΔH％+0.5)*K_GIA))
其中，例如，K_GIA为基于给定消解(例如，0.1)从最小值(例如，0)变化至最大值(例如，10)的校正系数。图5中的箭头示出了校正曲线如何根据系数K_GIA的值的增加而变化。
根据一个实施方式，该管理方法能够例如通过改变校正系数K_GIA而迭代地改变校正曲线，直到以上提及的验证步骤允许建立电池组20在所选择的路线结束时具有正的剩余电荷。
在下文中，将描述优选的和非限制性策略，其允许进一步改进上述管理方法的性能。
根据一个实施方式，为了能够根据施加在极限辅助因数K_limit上的约束计算放电轮廓，如果通过电动马达60供应的转矩相对于最大辅助的情况减少，则可以决定关于骑车者的行为的假设。
在图6中，报告了取决于根据两个可能的骑车者关于踩踏管理的反应的辅助因数K_limit变化的消耗减少量“消耗增益(Cons.gain)”或“SOC增益(SOC_gain)”相对于基准消耗曲线(1＝没有减少量或相对低的减少量-曲线63；0.5＝减半消耗或相对高的减少量-曲线61)的第一系数的演变：
1-骑车者通过增加他/她的配额来保持由该***供应的总功率不变，以补偿由马达60供应的电磁转矩的减少量；
2-骑车者通过保持他/她的能量消耗不变而不改变他/她的工作条件，从而降低自行车性能，。
事实上，可预知的是，取决于他/她的物理极限如何接近，通过朝向最难爬升期间的情况2)以及朝向平地行驶期间的情况1)移动，骑车者可以假设两种行为。
因为在设定步骤中不能够决定普遍演变将是什么，因此认为适于具有将在骑行期间通过该管理方法补偿的任何不一致的上述两个轮廓之间的平均值(曲线62)。
图6中强调的方程式在分析上表示用于根据使用的准时辅助因数K_limit估算能量消耗相对于最大值的减少量(即，所谓的消耗减少量的第一系数SOC_GAIN)的平均曲线(曲线62)：
SOC_GAIN＝MIN(1；0.0483*K_limit3-0.2708*K_limit2+0.7787*K_limit)
因此，在执行管理方法期间对于每个区段所估算的能量消耗以及在路线结束时的电荷状态分别由以下公式表示：
ΔSOC％_GIAi＝ΔSOC％_MAXi*SOC_GAINi
SOC％_GIA_FINAL＝SOCinit-∑ΔSOC％_GIAi
通过迭代地修改因数K_GIA，该管理方法(在某一容差内)发现保证电荷状态SOC％_GIA_FINAL在所选择的路线结束时大于零的最高值。优选地，为了保证性能的最小水平，K_GIA不可以假设小于0.4的值；如果该值不可以保证完成所设定的行程路线，则该管理方法包括以下步骤：在电池组20完全放电之前，用示出最大的可能公里数(具有最小的建议辅助级别)的消息警告骑车者。
根据一个有利的实施方式，从在迭代过程期间确定的值开始，骑车者还可以例如经由在智能电话或平板电脑上执行的应用程序通过作用于改变辅助级别(MAX-MIN)的连续滑块进一步定制性能目标。作用于滑块的作用管理该因数“K_GIA”，并且因此该管理方法计算对应的SOC％_GIA_FINAL。
优选地，后者的值通过将其乘以沿着所选择的路线估算的平均消耗而被转换为剩余里程的公里(RANGE_GIA_FINAL)，并且示出为靠近选择滑块，其中，剩余里程由以下公式表示为以km为单位的距离：
根据一个实施方式，能够设想到上述管理方法在通用设置步骤中执行上述步骤，在该通用设置步骤结束时，该管理方法包括存储步骤以保存：
-值K_GIA，以用作实时管理方法的设置；
-放电轮廓SOC％_GIA[N]，其元素表示根据行程路线过程的电池的理想电荷状态。
根据一个实施方式，能够设想到，在以上提及的通用设置步骤之后，在自行车1的实时骑行期间，该管理方法执行以下子步骤(操作)：
-以1.5初始化辅助因数K_limit；并且从二次迭代开始：
-将通过自行车1发送的速度信号积分以便获得位移S；
-通过在没有插值的情况下读取在设置步骤中确定的数组ΔΗ％(S)来确定所估算的坡度ΔΗ％；
-根据K_GIA和ΔΗ％计算用于踏板辅助因数(其可以限定为转矩放大因数)K_limit的基准值并且应用具有约0.1Hz的截止频率的一级低通过滤器以获得变量K_limit_filt；
-通过对数组SOC％_GIA(S)进行插值来确定对应于实际位移的理想电荷状态；
-计算电池20的有效电荷状态与理想电荷状态之间的差(SOC％err＝SOC％-SOC％_GIA(S))；
-根据以下公式计算待发送至电动机控制的转矩放大因数K_rt：
K_rt＝MAX(Sat_low(v)，MIN(2.5，K_limit_filt+ΔK_rt_filt)
其中，ΔK_rt_filt表示低通过滤器的结果，该低通过滤器具有变量ΔK_rt的0.05Hz的指示截止频率，ΔK_rt计算为：
ΔK_rt＝K_rtold*SOC％err*Gain
其中，明显地，K_rtold为预先计算步骤中的转矩放大因数并且Gain通过控制来调整误差的恢复速度并且例如假设0.3到0.5之间的指示值的特定情况，并且其中，Sat_low(v)反而是饱和函数，如果还通过策略施加高度减少系数(在图7中报告了一个可能的演变)，该饱和函数根据该速度保证最小辅助级别，以便不会过多不利于自行车1的冲刺步骤。
-将对于K_rt的计算值发送至电子控制单元50，根据保持所有安全性并通常在适当位置限制相对于以上提及的管理方法所需要的内容具有优先级的策略的内部逻辑，该电子控制单元使用该计算值适当地乘以骑车者需要的转矩值。
根据一个实施方式，为了进一步改进上述管理方法的效能，能够引入另一个放大因数或者踏板辅助因数(或者转矩放大因数)的二次还原系数，其相对于通过踏板6上的平均转矩或者自行车1的瞬时能量消耗的递减函数确定的第一系数SOC_GAIN是连续的。以此方式，能够在检测到高体力的步骤期间实现尽可能少地不利于骑车者的目标。
在图8和图9中报告了两个系数(一个系数用作另一个系数的替代物)的演变的可能的实例。
在图10中报告了相对于用于管理方法的基准曲线(曲线70)的放电轮廓，其在相对于设置步骤中设想的内容(错误的坡度估算、使用者需要的较大转矩、消耗曲线的定义中的误差等)发生能量消耗的踩踏明显变化期间的情况下没有实时辅助。如可预测的，电荷状态与预期状态完全不同并且导致在使用者决定的路线的一半已经用光电池中的能量。
相反，例如，如在段落[0060]中描述的，使用辅助因数的准时管理允许(图11)逐渐但有效地补偿不可避免的变化，试图尽可能地限制用户感知的影响。
上述管理方法可以限定为根据自动操作模式的管理方法。例如，该操作模式可以是由骑车者可选的多个不同的操作模式中的一个。
其中，例如，可以提供称为“标准(standard)”的操作模式。在该操作模式中，电动机60所需要的踏板辅助因数“K”是常数并且在本文中被称为Kstandard，并且优选地，其仅取决于在操作期间的任何内在限制(温度过高、过度放电、限速装置)。例如，Kstandard根据所需要的辅助级别(Level)由以下关系表示：
Kstandard＝0.25＊Level
其中，Level表示由骑车者可选择的从1至10的正数，其根据需要具有消解，例如，等于1或0.5。
在以上提及的操作模式之中，除了“标准(standard)”操作模式之外或可替换地，例如可以提供称为“城市(City)”的操作模式，其旨在主要在市区路线上使用。在城市(City)操作模式中，执行在此处称为Kcity的辅助因数，该辅助因数在低车速时较高并且随着接近极限速度(诸如，由目前调控限制所限定的25km/h的速度)而逐渐减小。
使用用于变量Level的先前情况的相同理念，辅助因数Kcity可以根据单位为km/h的车辆速度Speed由以下公式表示：
Kcity＝MIN(2.5；(0.0005*Speed2-0.0276*Speed+0.5)*Level)
图12中示出了根据速度和变量Level的踏板辅助因数Kcity的可能演变的实例。
在以上提及的操作模式中，例如，除了“标准(standard)”操作模式和/或“城市(City)”操作模式之外或可替换地，可以提供称为“爬坡辅助(Hill Assist)”的操作模式，其旨在主要在具有高度变化的路线上使用，例如，在山路上。操作模式“爬坡辅助(HillAssist)”被配置成根据由骑车者施加的踏板转矩来保证辅助始终增加，以便强调重载条件(冲刺、山路、重新启动)下的性能。
在此处称为Khill的相对辅助因数在分析上可以表示为如下：
Khill＝MIN(2.5；(0.2*Tpedal)*(4/99*Level2+95/99)
其中，Tpedal为以Nm表示的踏板转矩(例如，适当过滤的)。
图13中示出了根据速度和变量Level的踏板辅助因数Khill的可能演变的几个实例。
此外，在以上提及的操作模式之中，例如，除了操作模式“标准(Standard)”和/或操作模式“城市(City)”和/或操作模式“爬坡辅助(Hill Assist)”之外或可替换地，可以提供称为健身(Fitness)的模式。
在该操作模式中，例如，使用者在任何时候都可以通过滑块(例如通过APP)选择目标功率Ptarget的值(在预定级别上可能是离散的)。
该管理方法例如通过以上提及的APP来执行以下操作，以便将应用于踏板的功率保持为尽可能地接近所选择的值：
-计算由使用者提供的瞬时功率(以Watt为单位)，作为以Nm为单位的踏板转矩与以rpm为单位的踩踏节奏之间的乘积：
-将合适的一级低通过滤器(约0.5Hz的截止频率)应用于Puser，以获得变量Puser_filt；
-根据Ptarget，依据以下公式计算基准辅助因数Kfeed：
其中，依据以下公式，Pref表示根据速度和质量的对于平路上的自行车1的基准前进功率：
Pref＝fw*Mass*V+fs*V3
其中，V为以km/h为单位的自行车的前进速度，Mass表示以kg为单位的车辆加上驾驶员的质量(例如，通过APP设定)并且fw和fs为在实验中确定的应得放大系数(基准值分别可以是0.07和0.4)。
-有效辅助值Kfit等于Kfeed的代数和并且是通过因数Gainfit与误差Puser_filt-Pref成比例的项，其可能通过具有约0.2Hz的指示截止频率的低通过滤器被进一步过滤。
-为了避免过度限制，至少在冲刺步骤期间，参考图7的较低的饱和曲线，Kfit具有比在自动模式中的该管理方法所决定的内容相似的最小值更低的饱和度(在等于2.5的特定情况下，保持具有可由马达管理的最大辅助因数的通常较高的限制)。
-不失一般性地，功率目标Ptarget可以便利地由用每分钟的跳动表示的心跳Htarget的类似目标替换。在这种情况下，预先示出的相同通路可适用于预防用计算为通过低通过滤器阐述的骑车者的瞬时跳动的低通过滤的类似变量Huser_filt替换变量Puser_filt。此外，在基于骑车者的心跳自动调制马达辅助的这个具体应用中，优选的是将值Kfeed设定为等于零，这是因为不能确定适于初始化控制***的基准功率。
就克服已知技术的缺点而言，允许的实验结果验证了所提出的管理方法允许完全实现预期目的。
因此在不偏离所附权利要求中限定的本发明的范围的情况下，给定的本发明的原理、实施方式和实现方式可以相对于通过非限制性实例描述和示出的内容进行广泛变化。

Claims (8)

1.一种用于管理辅助踏板电动自行车(1)的能再充电的电池组(20)的能量范围的管理方法，所述辅助踏板电动自行车包括电动机(60)，所述电动机是可控的以用于根据踏板辅助因数供应转矩，所述转矩被添加至由骑车者通过踩踏生成的转矩，所述管理方法包括以下步骤：
a)选择所述电动自行车(1)从初始位置开始待行驶的路线；
b)获得表示所选择的所述路线的高度轮廓的数据并且将所述路线划分为多个区段，每个所述区段具有相应的高度参数的特征；
c)根据所述高度轮廓和极限踏板辅助因数K_limit计算所选择的所述路线上的与所述电池组(20)放电的最大百分比相关联的值，优选地，根据与每个所述区段相关联的极限辅助因数K_limit基于与所述区段相关联的所述高度参数计算用于每个所述区段的表示所述区段上的所述电池组(20)放电的百分比的值；
d)从所述步骤c)中执行的计算开始，验证所述电池组(20)在所述路线结束时是否具有剩余正电荷；
其中，如果在所述步骤d)的验证之后确定出所述电池组(20)在所述路线结束时没有剩余正电荷，则所述管理方法迭代地重复所述步骤c)和所述步骤d)以基于一个或多个调整曲线修改所述极限辅助因数K_limit，每个所述调整曲线均允许根据所述区段的坡度获得用于每个所述区段的新的极限辅助因数。
2.根据权利要求1所述的管理方法，其中，所述调整曲线是朝向增加坡度值具有饱和度的双线性曲线。
3.根据权利要求2所述的管理方法，其中，所述调整曲线由以下表达式限定：
K_limit＝MAX(0；MIN(2，5；IF(ΔH％≥0；0，3003*ΔH%+0，5；0，07*ΔH％+0，5)*K_GIA))
其中，K_GIA为从最小值到最大值能变化的调整系数，并且ΔΗ％为所述区段的坡度百分比。
4.根据前述权利要求中任一项所述的管理方法，其中，借助于根据所述坡度使每行驶公里的所述电池组(20)放电的百分比相关联的以经验估算的基准曲线执行所述步骤c)。
5.根据前述权利要求中任一项所述的管理方法，其中，如果在所述验证步骤之后确定出所述电池组(20)在所述路线结束时具有剩余正电荷，则所述管理方法提供允许基于与每个所述区段相关联的所述极限辅助因数K_limit执行辅助，在必要时沿着所有的所述路线实时和定期地执行所述计算步骤和所述验证步骤，应用适于尽可能保证沿着所述路线的放电轮廓符合在初始规划步骤中通过执行所述步骤a)、所述步骤b)、所述步骤c)、所述步骤d)计算的轮廓的调整系数。
6.根据前述权利要求中任一项所述的管理方法，其中，用于管理所述能量范围的所述管理方法是所述辅助踏板电动自行车(1)的操作模式的管理方法的一部分并且允许执行称为自动的管理模式，所述操作模式的管理方法还包括能选择为根据所述骑车者想要执行的活动类型建立踏板辅助因数的一个或多个不同的操作模式，例如，第一操作模式，在所述第一操作模式中所述踏板辅助因数是不变的，和/或第二操作模式，在所述第二操作模式中所述踏板辅助因数是根据所述自行车的速度可变的，和/或第三操作模式，在所述第三操作模式中所述踏板辅助因数是根据由所述骑车者施加到踏板的所述转矩可变的，和/或第四操作模式，在所述第四操作模式中所述辅助因数是可变的以试图尽可能地保持由所述骑车者施加到所述踏板的功率或所述骑车者的心跳的平均值不变。
7.一种辅助踏板电动自行车(1)，包括适于且配置成执行根据前述权利要求中任一项所述的管理方法的车载电子***。
8.包括根据权利要求7所述的自行车(1)以及能下载和能安装在移动式个人通信装置上且适于运行为执行根据前述权利要求1至6中任一项所述的管理方法的应用程序的一组零件。
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