ES2260196T3

ES2260196T3 - Metodo y aparato destinados al control de un vehiculo hibrido y adaptado.

Info

Publication number: ES2260196T3
Application number: ES01902208T
Authority: ES
Inventors: Piotr Drozdz; Andrew Zettel
Original assignee: Azure Dynamics Inc
Current assignee: Azure Dynamics Inc
Priority date: 2000-01-31
Filing date: 2001-01-30
Publication date: 2006-11-01
Anticipated expiration: 2021-01-30
Also published as: WO2001054940A1; EP1252036A1; EP1252036B1; DE60117960D1; AU2001229924A1; ATE320358T1; US6242873B1; CA2397074C; CA2397074A1; DE60117960T2

Abstract

Un método para controlar un vehículo híbrido que tiene una unidad de potencia auxiliar, al menos un dispositivo de almacenamiento de energía, al menos un motor de accionamiento eléctrico para tracción, y un controlador con memoria asociada incluyendo los pasos de: adquirir datos relativos al estado operativo actual del vehículo para un intervalo de control variable; almacenar los datos de estado operativo del vehículo como variables de estado operativo medidas; generar datos simulados de estado operativo del vehículo introduciendo las variables medidas de estado operativo del vehículo en un modelo de simulación que se ejecuta en la memoria del controlador; validar periódicamente el modelo de simulación para el intervalo de control comparando datos simulados de respuesta del vehículo generados por el modelo de simulación con variables de estado operativo medidas correspondientes; analizar los datos de estado operativo medidos para predecir el estado operativo del vehículo para el intervalo de control siguiente; generar un esquema de control para optimizar la gestión de energía de la unidad de potencia auxiliar, el al menos único dispositivo de almacenamiento de energía y el al menos único motor de accionamiento eléctrico para el estado operativo previsto ejecutando el modelo de simulación mediante varias iteraciones y supervisando los datos simulados de respuesta del vehículo para seleccionar el esquema de control óptimo para el intervalo de control siguiente; y controlar la unidad de potencia auxiliar, el al menos único dispositivo de almacenamiento de energía y el al menos único motor de accionamiento eléctrico mediante el controlador según el esquema de control óptimo para el intervalo de control siguiente.

Description

Método y aparato destinados al control de un vehículo híbrido y adaptado.

Campo de la invención

La presente invención se refiere a vehículos eléctricos híbridos y más específicamente a un sistema de gestión de energía para tales vehículos.

Antecedentes de la invención

Los vehículos híbridos tienen en general un tren de accionamiento eléctrico, una batería electromecánica como un dispositivo de almacenamiento de energía y un motor de combustión interna (CI). Los vehículos híbridos serie no tienen conexión mecánica entre el motor de combustión interna y el tren de accionamiento mientras que los sistemas híbridos paralelos tienen un acoplamiento mecánico.

Concepto de gestión de energía y objetivos

La diferencia clave entre los vehículos convencionales, que en general se basan solamente en un motor de combustión interna conectado a un tren de accionamiento para potencia motriz, y los vehículos híbridos es que los vehículos híbridos ofrecen un número virtualmente ilimitado de configuraciones de sistema caracterizadas por sus configuraciones de flujo de energía. La eficiencia general de un vehículo convencional se determina primariamente por la eficiencia combinada de sus componentes. La eficiencia general de un vehículo híbrido se determina por su configuración y la utilización de los componentes. Por ejemplo, la operación de un vehículo híbrido con una unidad de potencia auxiliar (APU) de tamaño insuficiente en una autopista dará lugar a un uso mucho mayor de energía y menor eficiencia que para un vehículo con una APU más grande puesto que el equilibrio de la potencia de tracción debe proceder de la batería y recargarse más tarde. Por otra parte, una APU sobredimensionada en una operación a baja velocidad hará que la batería se cargue demasiado, lo que da lugar a frecuentes rearranques del motor. Debido a la amplia gama de cargas de carretera que experimenta un vehículo híbrido en funcionamiento normal, el objetivo de maximizar la eficiencia de la energía no se puede lograr con un sistema rígido diseñado para condiciones operativas medias. La gestión de energía es un elemento clave para garantizar que los recursos de energía del vehículo se utilicen de manera muy efectiva.

Los objetivos del sistema de gestión de energía son minimizar el consumo de energía y las emisiones reduciendo al mismo tiempo la carga de los componentes. En una configuración muy común de sistema híbrido, que consta de una Unidad de Potencia Auxiliar (APU) basada en motor CI y una batería electromecánica, el objetivo es operar el motor lo más cerca que sea posible de su punto de eficiencia máxima, eliminando al mismo tiempo los transitorios, y utilizar la batería para suministrar servoasistencia durante la aceleración, subida de pendientes y otros modos de accionamiento de gran carga. Dado que la carga de la carretera varía ampliamente durante el ciclo de trabajo, el sistema de gestión de energía debe regular el flujo de energía para satisfacer la carga de carretera demandada y mantener el estado de carga de la batería.

Estrategia termostática (conexión-desconexión)

Los primeros vehículos eléctricos híbridos empleaban una estrategia termostática o de conexión-desconexión del flujo de energía. El concepto se basaba en encender el equipo generador cuando el estado de carga de la batería caía por debajo de un nivel preestablecido y apagarlo cuando se superaba el estado permisible superior del nivel de carga.

La principal desventaja del acercamiento anterior es que la batería debe ser bastante grande para proporcionar la capacidad de operar en el modo eléctrico durante períodos prolongados de tiempo, frecuentemente a cargas altas. Para proporcionar una frecuencia razonable del ciclo del motor, el rango operativo del estado de carga de la batería tiene que ser relativamente ancho, lo que da lugar a una pérdida de energía general alta debido a la gran cantidad de energía que fluye por la batería. Las pérdidas se unen al hecho de que las velocidades de descarga de la batería en el modo eléctrico son más altas que en modo híbrido. La necesidad de recargar la batería desde un estado de descarga más bajo en un tiempo razonable también requiere velocidades de carga más altas. También está el problema del equilibrio térmico de la batería donde la gran cantidad de energía disipada en la batería puede conducir a recalentamiento de la batería y pérdida de funcionalidad del sistema.

Estrategia de seguimiento de carga

La segunda generación de vehículos híbridos resolvía los problemas anteriores utilizando una estrategia de control de seguimiento de carga donde la salida de la unidad de potencia auxiliar se controla en respuesta al cambio del estado de carga de la batería. En tales sistemas, el estado de carga de la batería permanece dentro de un rango estrecho definido como óptimo para el tipo de batería dado. El método de seguimiento de carga reduce la energía intercambiada con la batería y mejora la eficiencia general del sistema. Sin embargo, dado que la operación de la APU no está directamente correlacionada con la carga de carretera demandada, la operación de la APU se produce aleatoriamente y, en los casos en que la salida de la APU refleja la carga de carretera demandada, la batería se descarga y carga a alta velocidad, incurriendo en pérdidas excesivas de energía.

Estrategia adaptativa

La última forma de gestión de energía de vehículos híbridos es un sistema adaptativo donde el flujo de energía siempre está en equilibrio con la carga de carretera demandada para garantizar mínimo uso de energía, mínima emisión y la menor carga posible de los componentes en todo momento. En la implementación ideal, la potencia dividida entre la batería y la unidad de potencia auxiliar se establece de tal forma que la energía total suministrada por la batería y la unidad de potencia auxiliar a las ruedas siempre sea mínima durante cualquier período de tiempo finito. Eso significa que la salida de la unidad de potencia auxiliar se debe variar para que corresponda a la configuración de carga general y la batería se debe usar solamente para un refuerzo de potencia de corta duración. Un perfil típico de carga de la carretera consta de un número de ciclos que incluyen una fase de aceleración inicial, fase de crucero incluyendo una o varias secciones a velocidades aproximadamente constantes, separadas por breves períodos de tiempo de aceleración o deceleración, y la fase de deceleración final para parar. Idealmente, el equilibrio de energía del sistema en cada uno de tales ciclos sería tal que el estado de carga de la batería al final del ciclo sería igual al del comienzo del ciclo. Sin embargo, este acercamiento no es práctico puesto que algunos de estos ciclos son muy cortos en comparación con las constantes de tiempo de los componentes del tren de accionamiento híbrido. Se debe usar un período de tiempo finito que permita al sistema responder a la carga de carretera demandada en modo de estado de cuasi-régimen.

Discusión de patentes relacionadas

Los inventores conocen las patentes anteriores referentes a vehículos eléctricos híbridos donde se afronta la gestión de energía. Específicamente, la gestión de energía en este contexto se define como controlar el estado de carga de la batería.

Las primeras patentes, tal como la Patente de Estados Unidos número 4.187.436 concedida a Etienne el 5 de febrero de 1980 proponía soluciones basadas en hardware para controlar el estado de carga de la batería encendiendo y apagando el generador. Con el desarrollo de la tecnología de microprocesadores en la década de 1980, el centro de atención se desplazó a sistemas de control basados en software que se basaban en un microprocesador para implementar la estrategia de control.

En la década de 1990 se concedieron varias patentes referentes al método de seguimiento de carga. Dos patentes de Ford, la Patente de Estados Unidos número 5.264.764 concedida a Kuang el 23 de noviembre de 1993 y la Patente de Estados Unidos número 5.318.142 concedida a Bates el 7 de junio de 1994, proponían sistemas que integraban numéricamente la corriente y el voltaje de la batería para determinar la salida requerida de la unidad de potencia auxiliar. La Patente de Estados Unidos número 5.550.445, de Toyota, concedida a Nii el 27 de agosto de 1996 describía sistemas de seguimiento de carga donde el motor se activa cuando se detecta una carga pesada del motor para evitar una descarga excesiva de la batería y se para a carga baja para evitar la sobrecarga de la batería. Otra patente de Nii (Patente de Estados Unidos número 5.650.931 concedida 22 de julio de 199), proponía un sistema que analizaba la historia de demanda de potencia del vehículo y regulaba la salida del generador según el valor de potencia más frecuente. Una tercera patente de Nii (Patente de Estados Unidos número 5.698.955 concedida el 16 de diciembre de 1997) describe un sistema para controlar la potencia en los vehículos híbridos serie donde la demanda de potencia determinada a partir del análisis de intervalos de tiempo anteriores se corregía con varios factores tales como la aceleración del motor, las tendencias del estado de carga de la batería, etc, para reducir el retardo de control. Una cuarta patente de Nii (Patente de Estados Unidos número 5.804.947 concedida el 8 de septiembre de 1998) describía un sistema de control similar que usaba corriente de la batería en vez de la potencia de enlace cc para determinar la demanda de potencia. La Patente de Estados Unidos número 5.786.640 concedida a Sakai el 28 de julio de 1998 y cedida a Nippon Soken proponía un acercamiento de lógica borrosa para mejorar el control del estado de carga de la batería dentro de los límites preestablecidos. La más reciente Patente de Estados Unidos número 5.939.794 de Nippon Soken concedida el 17 de agosto de 1999 describe un sistema que identifica una demanda de potencia estadísticamente más probable y conmuta entre cuatro estrategias de control predefinidas dependiendo del nivel de demanda de potencia.

Todos los sistemas anteriores se refieren primariamente a configuraciones híbridas serie aunque algunos autores indican que sus invenciones también son aplicables a híbridos paralelos. Aunque es verdadero en principio, los sistemas descritos no son especialmente adecuados para sistemas paralelo puesto que la carga de la batería en un sistema paralelo es una función no sólo de la carga del motor sino también de la porción mecánica de la salida del motor. Las patentes anteriores no describen realizaciones específicas de sistemas en paralelo. El concepto clave en todos los métodos anteriores es regular la salida del generador para mantener el estado de carga de la batería dentro de un rango estrecho sin afrontar específicamente la optimización del flujo de energía en su sistema. El acercamiento usa análisis de entrada de inversor para predecir la tendencia del consumo de energía y aumentar o disminuir apropiadamente la salida del generador para mantener la carga de la batería. La eficiencia de la batería o del motor no se resuelve directamente en los sistemas propuestos.

A finales de la década de 1990, el centro de atención del desarrollo de vehículos híbridos se desplazó hacia sistemas paralelo y estrategias más avanzadas de gestión de energía. En la Patente de Estados Unidos número 5.656.921 concedida a Farrall el 12 de agosto de 1997 y cedida a Rover se describe un sistema adaptativo de control para vehículo híbrido eléctrico que utiliza una función de rendimiento que relaciona la compartición de potencia del motor y motor eléctrico a la corriente de la batería y el flujo de combustible. Varias combinaciones de los parámetros de entrada y respectivas funciones de rendimiento se almacenan en la memoria del controlador y el algoritmo interpola entre los mapas usando lógica borrosa para hallar la combinación con el valor más alto de la función de rendimiento. El sistema también tiene una capacidad de medir el error entre los valores calculados y medidos de la función de rendimiento y de actualizar los mapas almacenados para lograr una mejor correlación. Esta característica resuelve la variabilidad de las características de los componentes, en particular la batería que es bastante sensible a temperatura, edad, etc. Un acercamiento similar se describió en la Patente de Estados Unidos número 5.788.004 concedida a Friedmann el 4 de agosto 1998 y cedida a BMW. El sistema suponía tres niveles de salida del motor y calculaba la eficiencia de cada opción para condiciones de conducción dadas usando características de componente almacenadas. La potencia del motor se regulaba posteriormente para reflejar la opción más eficiente.

Un método de implementar control adaptativo se describió en la Patente de Estados Unidos número 5.898.282, del mismo cesionario, concedida el 27 de abril de 1999 a Drozdz y otros y cedida a BC Research Inc. Las reivindicaciones se refieren a un sistema autooptimizante donde la salida de la unidad de potencia auxiliar se controla en base al análisis estadístico a bordo de datos de carga de la carretera muestreadas durante intervalos de tiempo finitos. Las reivindicaciones también incluían el comportamiento térmico de la batería como una variable de control de gestión de energía. La Patente de Estados Unidos número 5.820.172 concedida a Brigham y otros el 13 de octubre de 1998 y cedida a Ford proponía un método de control adaptativo de un sistema híbrido por análisis de combinaciones posibles de la batería y salida del motor durante un período de control finito para determinar la porción de mayor eficiencia de combustible para una carga supuesta del sistema. El método usaba la carga de batería medida en un período de control precedente como una carga de la batería para el período de control analizado y se basaba en un conjunto predeterminado de combinaciones de descarga de la batería-potencia del motor.

Resumen de la invención

La presente invención se refiere a un método y un sistema para implementar la gestión de energía adaptativa en un vehículo híbrido serie o paralelo. El sistema minimiza el consumo de energía y las emisiones y reduce cargas en los componentes, mejorando por ello su fiabilidad y durabilidad general. El sistema está diseñado para implementarse en un vehículo híbrido eléctrico que incluye un sistema de control digital, preferiblemente en base a un principio de red distribuida con capacidades de multiplexión.

La presente invención es una continuación y refinamiento del acercamiento esbozado en la Patente de Estados Unidos número 5.898.282 y se refiere al control adaptativo del sistema, tanto en el contexto de una arquitectura híbrida serie como paralelo. El método de la presente invención se basa en el sistema de control que se adapta a las condiciones de conducción y los cambios de parámetros de componentes. En el acercamiento de la presente invención, el rendimiento de todo el sistema es analizado a bordo del vehículo en tiempo real realizando una simulación del sistema usando los datos operativos reales. Los otros sistemas descritos anteriormente se basan en conjuntos preprogramados de datos desarrollados para ciclos de trabajo típicos supuestos. En el nuevo acercamiento de la presente invención, la estrategia de control no está predeterminada. El programa de control contiene un modelo matemático detallado de cada componente principal del vehículo y una definición de cómo interactúan los componentes. El algoritmo de control analiza el rendimiento del sistema bajo condiciones de conducción corrientes y hace una decisión sobre la configuración óptima del flujo de energía entre el motor, la batería y el motor eléctrico. Este acercamiento incluye todas las características clave de los sistemas de la técnica anterior antes mencionados, tales como el reconocimiento de la configuración del ciclo de trabajo, la optimización de la eficiencia de energía, la adaptación a las condiciones ambientales y características de los componentes, y ofrece otros beneficios tales como flexibilidad en el manejo de sistemas complejos difíciles de representar con mapas y la evaluación del estado de los componentes.

Características clave

La característica clave del método descrito es que el análisis y la optimización del flujo de energía entre los componentes principales del tren de accionamiento se lleva a cabo por medio de simulación a bordo del rendimiento del vehículo para un ciclo de conducción previsto. El método incluye un conjunto de herramientas para analizar y predecir configuraciones de accionamiento. La estrategia de control se modifica dinámicamente para tener en cuenta las variaciones del ciclo de trabajo. Otra característica importante del método es la capacidad de detectar cambios de las características de los componentes debido a envejecimiento, factores ambientales, mal funcionamiento, etc, y de adaptar la estrategia de control a los cambios de estado del sistema. El método es aplicable tanto a sistemas híbridos serie como paralelo. Se puede usar un motor de combustión interna o externa o una pila de combustible como un motor principal en un sistema serie. El sistema paralelo puede incluir un motor CI y una o varias máquinas eléctricas acopladas mediante una caja de engranajes planetarios y/o una transmisión continuamente variable (CVT).

Por consiguiente, la presente invención proporciona un método para controlar un vehículo híbrido que tiene una unidad de potencia auxiliar, al menos un dispositivo de almacenamiento de energía, al menos un motor de accionamiento eléctrico para tracción, y un controlador con memoria asociada incluyendo los pasos de:

adquirir datos relativos al estado operativo actual del vehículo para un intervalo de control variable;

almacenar los datos de estado operativo del vehículo como variables de estado operativo medidas;

generar datos simulados de estado operativo del vehículo introduciendo las variables medidas de estado operativo del vehículo en un modelo de simulación que se ejecuta a bordo en la memoria del controlador;

validar periódicamente el modelo de simulación para el intervalo de control comparando datos simulados de respuesta del vehículo generados por el modelo de simulación con variables de estado operativo medidas correspondientes;

analizar los datos de estado operativo medidos para predecir el estado operativo del vehículo para el intervalo de control siguiente;

generar un esquema de control para optimizar la gestión de energía de la unidad de potencia auxiliar, el al menos único dispositivo de almacenamiento de energía y el al menos único motor de accionamiento eléctrico para el estado operativo previsto ejecutando el modelo de simulación mediante varias iteraciones y supervisando los datos simulados de respuesta del vehículo para seleccionar el esquema de control óptimo para el intervalo de control siguiente; y

controlar la unidad de potencia auxiliar, el al menos único dispositivo de almacenamiento de energía y el al menos único motor de accionamiento eléctrico mediante el controlador según el esquema de control óptimo para el intervalo de control siguiente.

En otro aspecto la presente invención proporciona un sistema de control para un vehículo híbrido que tiene una unidad de potencia auxiliar, al menos un dispositivo de almacenamiento de energía y al menos un motor de accionamiento eléctrico para tracción, incluyendo el sistema de control:

medios para adquirir datos relativos al estado operativo actual del vehículo para un intervalo de control variable;

medios para almacenar los datos de estado operativo del vehículo como variables de estado operativo medidas;

un modelo de simulación para generar datos simulados de estado operativo del vehículo introduciendo las variables medidas de estado operativo del vehículo, validándose el modelo de simulación para el intervalo de control comparando datos simulados de respuesta del vehículo generados por el modelo de simulación con variables de estado operativo medidas correspondientes;

medios para analizar los datos de estado operativo medidos para predecir el estado operativo del vehículo para el intervalo de control siguiente;

usándose el modelo de simulación para generar un esquema de control para optimizar la gestión de energía de la unidad de potencia auxiliar, el al menos único dispositivo de almacenamiento de energía y el al menos único motor de accionamiento eléctrico para el estado operativo previsto ejecutando el modelo de simulación mediante varias iteraciones y supervisando los datos simulados de respuesta del vehículo para seleccionar el esquema de control óptimo para el intervalo de control siguiente; y

un controlador para controlar la unidad de potencia auxiliar, el al menos único dispositivo de almacenamiento de energía y el al menos único motor de accionamiento eléctrico según el esquema de control óptimo generado para el intervalo de control siguiente.

El método y aparato antes descritos para optimizar el flujo de energía para el sistema híbrido serie es aplicable en principio a cualquier propulsión híbrida que combine múltiples fuentes de energía. Específicamente, para los sistemas de pila de combustible hibridizados, el método de gestión de energía es parecido al descrito para el sistema serie con un motor CI/generador. Como para el sistema serie con un motor CI, la variable controlada es la salida de la unidad de potencia auxiliar. La única diferencia significativa es el modelo matemático de la unidad de potencia y las limitaciones de optimización que reflejan las características operativas de una pila de combustible.

En un sistema paralelo con una transmisión continuamente variable (CVT), se puede usar el mismo acercamiento puesto que la potencia auxiliar se puede operar a velocidad y carga constantes. La variable controlada es la salida del motor CI y la carga de la batería se determina por la demanda de potencia del motor de tracción. En un sistema paralelo sin transmisión continuamente variable (CVT), el acercamiento general es el mismo; sin embargo, además de la salida del motor, la salida del motor eléctrico también es una variable controlada. La optimización se refiere a la relación del par motor a par motor que minimiza el consumo de energía y las emisiones.

Breve descripción de los dibujos

Se ilustran aspectos de la presente invención, meramente a modo de ejemplo, en los dibujos anexos en los que:

La figura 1 es un diagrama esquemático de un vehículo híbrido eléctrico serie según una realización de la presente invención.

La figura 2 es un diagrama esquemático de un vehículo híbrido eléctrico paralelo según una segunda realización de la presente invención.

La figura 3 es un diagrama de flujo que representa los pasos generales del método del sistema adaptativo de gestión de energía de la presente invención.

La figura 4 es un diagrama de flujo que representa los pasos de la secuencia de arranque.

La figura 5 es un diagrama de flujo que representa los pasos del proceso de adquisición de datos según el método de la presente invención.

La figura 6 es un diagrama de flujo que representa los pasos del proceso de identificación del sistema.

La figura 7 es un diagrama esquemático de un modelo matemático ejemplar de todo el tren de accionamiento para calcular el consumo de combustible del motor y de energía de la batería.

La figura 8 es un diagrama de flujo que representa los pasos de análisis de configuración de accionamiento realizados según el método de la presente invención.

La figura 9 es un diagrama de flujo que representa los pasos de acción de control realizados según el método de la presente invención.

Y la figura 10 es un diagrama de flujo que muestra los pasos de parada del método de la presente invención.

Descripción detallada de las realizaciones preferidas Descripción del sistema híbrido

La figura 1 presenta una representación esquemática de un sistema de control para un vehículo híbrido eléctrico serie según una realización preferida de la presente invención. Para mostrar el método de control adaptativo, se muestra un sistema serie con un sistema de potencia auxiliar CA. Sin embargo, un sistema de potencia auxiliar CC basado en un generador CC o una pila de combustible se puede controlar usando el mismo principio. En el sistema representado en la figura 1, un motor de combustión interna 1 mueve un generador CA 2. La salida del generador 2 se envía a un módulo de potencia 3 que convierte la potencia CA en una señal CC. Los límites de voltaje y corriente del módulo de potencia son controlados para lograr efectivamente una fuente de corriente CC regulable. La salida del módulo de potencia 3 está conectada en paralelo con la batería 4 y el controlador de motor de tracción 5. El controlador de motor 5 suministra una señal de excitación al motor de tracción 6. El sistema de control consta de un controlador principal de sistema 7 y una red de microcontroladores 9 que realiza adquisición de datos y mueve los dispositivos de control. Las tareas de análisis, optimización y gestión de energía las realiza el controlador principal de sistema 7 integrado con la red de control de vehículo mediante una interface de comunicaciones serie (bus de datos) 8.

La figura 2 muestra una representación esquemática de un tren de accionamiento híbrido paralelo y su sistema de control. El motor CI 10 se acopla mediante un dispositivo de división de par 12 (caja de engranajes planetarios) con un motor eléctrico 13. La salida del dispositivo de división de par 12 se utiliza para mover las ruedas. El motor eléctrico está conectado a una batería 14 mediante un controlador de motor 15. El motor puede operar como un generador durante los modos de frenado regenerativo y accionamiento a baja potencia y la energía generada se utiliza para cargar la batería 14. El sistema de control consta de un controlador principal de vehículo 17 y varios controladores de dispositivo 19 integrados mediante una red digital. La gestión de energía se logra controlando los puntos operativos del motor y el motor en respuesta a la demanda del conductor determinada por la posición de los pedales de aceleración y freno.

Operación

La estrategia de control se implementa a intervalos de tiempo finitos. El controlador de sistema 7 o 17 evalúa el rendimiento del vehículo durante los intervalos de control pasados e intenta predecir la mejor estrategia de control para el intervalo corriente. El proceso se repite continuamente permitiendo al sistema aprender la estrategia de control más eficiente. El algoritmo general del método se representa en la figura 3. El ciclo de control incluye los pasos principales de adquisición de datos y almacenamiento 20, validación del modelo de control mediante identificación del sistema 22, optimización del flujo de energía en base a datos medidos mediante un paso de análisis de configuración de accionamiento 24, e implementación de la solución óptima mediante un paso de acción de control 26. Por razones de sencillez, la figura 3 presenta las tareas en orden secuencial. Sin embargo, estos pasos se pueden ejecutar tanto secuencial como simultáneamente, siendo un método paralelo una opción preferida. Si las capacidades de cálculo del controlador son suficientes, las tareas de análisis de datos y validación de modelo durante la identificación del sistema 22 se pueden realizar en paralelo. También se realizan pasos de arranque y parada 18 y 28, respectivamente, para manejar el arranque y la parada del ciclo de control.

Las figuras 4-9 presentan algoritmos generales para el paso de control principal anterior

Secuencia de arranque

En el paso de arranque inicial 18 representado en la figura 4, inmediatamente después de la conexión en 30, el controlador realiza un conjunto de tareas de autodiagnóstico 32 para determinar la condición del sistema de control. Las tareas típicas incluyen verificación del estado del bus de datos 34 y la condición de todos los nodos de red. Si falla alguna prueba, el sistema evalúa en el paso 36 la gravedad del mal funcionamiento y decide si es posible un modo de operación limitado. Si no lo es, el sistema se para y se visualiza en el paso 38 un mensaje de error que describe el problema. Lo anterior es por lo general específico del hardware y protocolo de comunicaciones.

Después de la verificación del sistema de control, el controlador evalúa el estado del sistema. Los datos de estado del sistema grabados después de la última parada del sistema se cargan en la memoria y utilizan como condiciones iniciales en el paso 40. Los datos de estado son válidos si el último procedimiento de parada se terminó completamente, lo que se determina por el valor del señalizador de estado de última parada en el paso 42. Si el señalizador de estado de última parada indica error de parada, se carga un conjunto por defecto de datos del sistema de una memoria no volátil y utiliza como condiciones iniciales como se representa en el paso 44.

En el paso siguiente 46, el controlador consulta la red para obtener los valores de los parámetros del sistema y evalúa si están dentro de límites aceptables en el paso 48. Si alguna de las lecturas del sensor no es aceptable, el controlador visualiza el aviso en la interface de usuario y decide si la operación es posible. Después de la verificación del sistema, el controlador evalúa el estado de carga de la batería en el paso 50 en base a datos de voltaje y temperatura en correlación con el registro de última parada. Si el estado de carga de la batería (SOC) es inferior a un nivel preestablecido, el controlador arranca inmediatamente la Unidad de Potencia Auxiliar (APU) para recargar la batería como se representa en el paso 52. A la inversa, si el estado de carga de la batería es superior a un nivel preestablecido, el controlador mueve el vehículo en modo eléctrico para bajar el nivel de carga como se representa en el paso 54. Si el estado de carga de la batería está dentro de los límites operativos preestablecidos, el controlador espera hasta que se pise el pedal acelerador antes de activar la Unidad de Potencia Auxiliar. Después de rearrancar el sistema, la Unidad de Potencia Auxiliar siempre se activa en un punto operativo más eficiente hasta que el sistema recoge cantidad suficiente de datos para determinar una configuración más eficiente.

El procedimiento de arranque anterior 18, incluyendo la verificación del sistema de control y la verificación del estado del tren de accionamiento, durará típicamente 10-15 segundos, que es comparable al de los vehículos convencionales modernos.

Adquisición de datos

Después del procedimiento de arranque, el controlador principal comienza a recoger datos de los sensores de red a una velocidad de muestreo constante, típicamente no superior a un segundo. Alternativamente, los datos son adquiridos y almacenados por los controladores de nivel de dispositivo 9 o 19 y el contenido de las memorias intermedias locales se transfiere al controlador principal 7 o 17 cuando las memorias intermedias están llenas.

El algoritmo del proceso de adquisición de datos y proceso de almacenamiento 20 se representa en la figura 5. Los datos se montan en vectores y escriben como filas de una matriz donde la primera columna es la salida del temporizador. Los datos se almacenan en al menos dos memorias intermedias: una memoria intermedia corta (5-10s) usada para evaluar el estado instantáneo del sistema, y una memoria intermedia larga utilizada para determinar configuraciones de carga de la carretera. La longitud de la memoria intermedia larga se determina en general por análisis de la configuración de accionamiento y corresponde al intervalo de tiempo que da lugar a mejor correlación entre la configuración prevista y los datos reales medidos.

En algunos casos, puede ser ventajoso que la longitud de la memoria intermedia larga corresponda a la longitud de los segmentos de accionamiento individuales. El controlador verifica el valor corriente de velocidad del vehículo y lee el contenido de la memoria intermedia corta como se representa en el paso 60 para detectar el inicio y el fin de un segmento de ciclo de accionamiento. Si se detecta un aumento de velocidad del vehículo desde cero, se inicializa un nuevo segmento de ciclo de accionamiento como se representa en el paso 62 escribiendo el contenido previo de la memoria intermedia en la variable de matriz A y poniendo a cero la memoria intermedia como se representa en los pasos 64 y 66. De forma similar, si se detecta una disminución de velocidad a cero como se representa en el paso 68, se inicializa un segmento parado. Si la velocidad del vehículo permanece constante, los datos se unen a la memoria intermedia de datos como se representa en el paso 69. Cada vez que se inicializa un segmento, el contenido de la memoria intermedia se escribe en la memoria como variable de matriz A que está disponible para procesado para otros módulos.

Identificación del sistema

La tarea siguiente dentro del período de control es el proceso de identificación del sistema 22 (figura 6). El objetivo de este proceso es garantizar que el modelo matemático del vehículo sea representativo del estado corriente del sistema. Se entiende que las características de los componentes, en particular los de la batería electromecánica 4 o 14, son sensibles a la temperatura, envejecimiento, historia operativa, etc. La rutina de identificación del sistema identifica los parámetros corrientes del sistema y actualiza el modelo que se ejecuta en el controlador 7 o 17.

En el paso inicial 70, la variable de matriz A que representa el segmento más reciente del ciclo de trabajo es leída por la subrutina y formateada para proporcionar una entrada para simulación.

El software de control incluye un modelo matemático embebido de todo el tren de accionamiento. El modelo es preferiblemente una subrutina u objeto capaz de calcular el consumo de combustible del motor y energía de la batería así como simular el comportamiento de batería. Preferiblemente, es un modelo desarrollado usando software de simulación tal como Simulink (marca comercial) y convertido a una subrutina ejecutable. Un ejemplo de tal modelo de simulación se representa en la figura 7. El modelo incluye representación matemática de la carga de la carretera, carga de accesorios, tren de accionamiento, motor de tracción, batería, unidad de potencia auxiliar y el controlador del sistema. El modelo usa características de componentes verificadas experimentalmente en forma de tablas de consulta. Las tablas de consulta son actualizadas por valores basados en datos medidos durante el proceso de identificación del sistema en el paso 78 en la figura 6. Las entradas al modelo son la velocidad del vehículo y la pendiente de la carretera grabada durante previos intervalos de control. A partir de los datos de entrada, el modelo calcula la carga de la carretera y después la demanda de par y la velocidad rotacional del motor de tracción y las pérdidas generales de energía en el tren de accionamiento. En base a la salida calculada del motor, el modelo estima la demanda de potencia eléctrica impuesta por el motor a la batería y la unidad de potencia auxiliar. El módulo controlador implementa la estrategia de control, combinando las salidas de la batería y la unidad de potencia auxiliar. El modelo mostrado calcula el voltaje, corriente y estado de carga de la batería, así como el consumo de combustible y emisiones del motor. El modelo ilustra un acercamiento general a la simulación y optimización a bordo del flujo de energía. Dependiendo de la aplicación, el modelo puede incluir componentes adicionales y capacidades de salida.

En el proceso de identificación del sistema, las variables de estado del sistema, tales como la velocidad de las ruedas, el par del eje de accionamiento, las rpm del motor y la presión del colector de motor, medidas en el período de control precedente, se utilizan como la entrada al modelo de simulación y la respuesta del sistema se simula como se representa en el paso 72. La respuesta simulada, tal como la corriente y voltaje en los terminales de la batería, la entrada al inversor y la salida de la unidad de potencia se comparan con los datos medidos en el paso 74 para determinar si se logra la correlación según condiciones predefinidas como se representa en el paso 76. Si la correlación cumple las condiciones predefinidas, se supone que el modelo es exacto y el control del programa vuelve al programa principal como se representa en el paso 78.

Si la correlación no es satisfactoria, el modelo debe ser corregido. Se puede usar varias técnicas matemáticas para lograr la correlación. Preferiblemente, los pasos incluyen estimar los factores de corrección 80 y después modificar 82 consiguientemente los parámetros de modelo. Un método simple de actualizar el modelo puede ser un procedimiento iterativo donde las tablas de consulta de componentes se modifican por un factor de corrección proporcional al error entre la respuesta simulada y medida. Se puede usar un método de cuadrados mínimos para cuantificar el error. El sistema se modifica hasta que se logra una exactitud satisfactoria del modelo en base a los datos de respuesta simulada que están sustancialmente de acuerdo con los datos medidos.

Al final del proceso de identificación del sistema 22, las tablas de consulta de modelo almacenadas se sobreescriben por los valores de modelo actualizados como se representa en el paso 78. De esta forma, el modelo siempre representa el estado real del sistema y los efectos de deterioro o mal funcionamiento deberán ser detectados fácilmente. Este proceso se lleva a cabo de forma continua durante la operación del vehículo, pero no es necesario que el modelo sea actualizado a la misma frecuencia que la estrategia de control. Por naturaleza, los procesos de deterioro y los factores ambientales se producen a bajas velocidades de modo que en la mayoría de los casos es satisfactorio efectuar la rutina de validación de modelo cada varios períodos de control, posiblemente cuando los requisitos computacionales del controlador son bajos, por ejemplo durante paradas prolongadas.

Análisis de configuraciones de accionamiento

El objeto del proceso de análisis de configuraciones de accionamiento 24 es evaluar la configuración operativa del vehículo y proporcionar una base de datos de referencia para el algoritmo de control adaptativo. Los intervalos de tiempo del proceso de control corresponden en general a segmentos claramente identificables del ciclo de accionamiento.

Como se representa en la figura 8, paso 90, el proceso comienza leyendo la variable de matriz A que representa la memoria intermedia de los últimos datos grabados. El programa formatea los datos para entrada de la simulación. Los datos medidos se alimentan al modelo de simulación en el paso 92 que calcula el estado de carga de la batería, el consumo de energía de la unidad de potencia auxiliar y genera un perfil de consumo de energía que promedia el consumo de potencia del motor dentro de breves intervalos de tiempo (típicamente 5 segundos). Los datos de simulación se escriben en variables globales disponibles para otros módulos en el paso 94. En los pasos de proceso expuestos en la figura 8, el estado del vehículo se verifica en el paso 96 para determinar si el vehículo es accionado o se para. Si el segmento analizado es uno en el que el coche está en modo de accionamiento, el perfil de consumo de energía se une a la tabla de base de datos que contiene los perfiles de ciclos de accionamiento pasados como se representa en el paso 98. La tabla es utilizada por el algoritmo de control adaptativo para identificar la estrategia de control para el perfil corriente.

El paso siguiente en el análisis del segmento es la optimización del uso de energía para el segmento. Como se representa en el paso 100, el modelo de simulación se reclama y analiza con niveles crecientes de salida de la APU. La salida simulada se verifica para determinar si se ha logrado un resultado óptimo como se representa en el paso 101. Preferiblemente, un resultado óptimo es cuando el estado de carga de la batería al final del segmento es igual al estado inicial de carga. La optimización más simple se lleva a cabo barriendo una o varias variables de estado del sistema dentro del rango permisible y supervisando la respuesta del sistema. Por ejemplo, en el caso de un sistema híbrido serie representado en la figura 1, se varía la salida del motor y se calculan valores correspondientes del consumo de combustible, las emisiones y el estado de carga y temperatura de la batería. Si en cualquier momento durante el período simulado, alguna de las variables de estado está fuera del rango permisible, la opción se rechaza y la simulación continúa con un nuevo conjunto de variables de estado. Por ejemplo, si los resultados de la simulación indican que mantener un cierto nivel de APU originaría recalentamiento de la batería, la salida de la APU se reduce hasta que se logra el equilibrio térmico. A la terminación de la simulación se selecciona una opción con un mínimo consumo de combustible y emisiones. Dependiendo de la aplicación, el perfil de potencia auxiliar optimizado se puede usar directamente para efectuar la acción de control para el ciclo de control siguiente o se puede almacenar para referencia para optimización de ciclos futuros. En este último caso, el perfil de potencia auxiliar óptimo identificado se une a la tabla de base de datos que contiene los perfiles de ciclos de accionamiento pasados como se representa en el paso 102.

En el caso de un sistema paralelo representado en la figura 2, el programa de control divide el segmento en secciones de aceleración, marcha suave, crucero y frenado regenerativo y genera un perfil de par dividido para el segmento. El perfil de par dividido es una señal que mueve el dispositivo de división de par prescribiendo la compartición de par del motor y el motor en cualquier punto de tiempo dado del ciclo de trabajo previsto. El perfil de par dividido inicial usa tablas de consulta que definen el perfil de potencia dividido más eficiente para los eventos típicos: aceleración, crucero, marcha suave y deceleración. Cada evento tiene una tabla de consulta separada establecida durante el desarrollo y el programa conmuta entre las tablas usando un conjunto de reglas para reconocer la configuración. Se puede usar un acercamiento de lógica borrosa para dicha finalidad. Una vez generado el perfil de potencia dividida, el sistema simula el rendimiento del vehículo para este ciclo y calcula el estado de carga de la batería, el consumo de combustible, las emisiones, etc. La optimización del consumo de energía y de las emisiones se lleva a cabo por simulación iterativa del ciclo previsto con perfil de par dividido modificado. El perfil definido usando las características más eficientes sirve como la línea base.

El esquema de optimización asume un estado óptimo de carga de la batería e intenta gestionar el flujo de energía para permanecer dentro de un estrecho rango de dicha condición. El programa determina el estado de carga de la batería al comienzo del ciclo y realiza simulación del ciclo previsto al objeto de alcanzar el valor ideal. El algoritmo comienza simulando el sistema aumentando o disminuyendo la salida del motor durante las porciones de crucero del ciclo. Después, sigue incrementando la entrada del motor durante la porción de aceleración y deceleración del ciclo. Finalmente investiga una solución mezclada, cuando se modifican las condiciones tanto de aceleración como de crucero. El sistema selecciona la solución que da lugar al estado de carga deseado de la batería para mínimo consumo de combustible y emisiones.

La salida de la rutina de optimización es un conjunto de valores para la selección de tablas de consulta. Por ejemplo, si el perfil de aceleración para una posición dada del pedal de aceleración se puede definir como una tabla de consulta conteniendo un conjunto de curvas que definen la relación de par dividido entre el motor y el motor eléctrico, la curva base para la opción más eficiente se designa por el índice más bajo de la tabla de consulta. Con un índice creciente, la parte del motor incrementaría hasta el punto de que, al valor de índice más alto, la parte de motor se reduciría a cero, moviendo el motor el vehículo como en un tren de accionamiento convencional. Para condiciones de crucero, la selección de la salida del motor se lleva a cabo enviando una señal de control al controlador de motor que, a su vez, usa su procedimiento interno, específico de dispositivo, para mantener la velocidad y carga del eje necesarias.

Acción de control

El proceso de acción de control de la presente invención se representa en la figura 9. El módulo de control adaptativo intenta hacer coincidir el suministro de energía con la demanda instantánea de energía. En los pasos 104 y 106, el proceso usa una memoria intermedia corta (5-10 s) para almacenar datos de corriente de motor y voltaje de batería y calcula una demanda de energía media (paso 110). Si el vehículo se para y la demanda de energía es baja, el controlador tiene la capacidad de apagar el motor. Si se detecta el nuevo ciclo de accionamiento, el programa intenta hacer coincidir el perfil de uso de energía con alguno de los perfiles optimizados almacenados (paso 112) y ajustar la salida de potencia auxiliar para reflejar los valores óptimos (paso 114). Cada vez que se calcula un nuevo valor de la demanda de energía, el programa intenta hallar un perfil almacenado que coincide mejor con el perfil dado. Si logra hallar uno, ajusta la potencia de la APU para reflejar el perfil cambiado.

En la situación ideal, el controlador siempre seleccionaría el nivel óptimo de potencia del motor para mantener el estado de carga de la batería dentro de un rango muy estrecho. Sin embargo, debido a errores inevitables al predecir el uso de energía, el estado de carga de la batería fluctuará. Esto se puede mejorar corrigiendo la salida calculada de la APU por un factor de corrección determinado por análisis del estado de carga de la batería (paso 116).

En el último paso del ciclo de control, las señales de referencia se envían del controlador maestro a los controladores de dispositivo adecuados (paso 118) y se repite el ciclo.

Secuencia de parada

Una vez lograda una correlación satisfactoria, todas las variables de estado se escriben en la memoria no volátil después de actualizar el modelo y sirven como condición inicial para el rearranque siguiente. Sin embargo, los conjuntos de las variables de estado se pueden registrar para supervisar los cambios de estado del sistema a efectos de diagnóstico.

La secuencia de parada básica se representa en la figura 10. Se envía una señal de parada 120 que indica al sistema datos a escribir en una memoria no volátil, preferiblemente un archivo de parada, en el paso 122. Una vez creado el archivo de parada, se pone un señalizador de estado de parada en el paso 123 a un valor para indicar que el archivo de parada se puede usar como datos iniciales de estado del sistema para la secuencia de arranque siguiente. Si se produce un error en el proceso de parada, el señalizador de estado de parada se pone a un valor diferente para indicar que el archivo de parada no se deberá utilizar para datos iniciales de estado del sistema. Se envía una orden de APAGAR a los controladores DE dispositivo en el paso 124. El estado de los varios componentes del sistema se verifica en el paso 126. La potencia se desconecta en el paso 129 si todos los componentes refieren con éxito la terminación de la verificación de estado. Si se refieren errores, se visualiza en el paso 128 un mensaje de error apropiado para avisar al usuario.

Claims

1. Un método para controlar un vehículo híbrido que tiene una unidad de potencia auxiliar, al menos un dispositivo de almacenamiento de energía, al menos un motor de accionamiento eléctrico para tracción, y un controlador con memoria asociada incluyendo los pasos de:

generar datos simulados de estado operativo del vehículo introduciendo las variables medidas de estado operativo del vehículo en un modelo de simulación que se ejecuta en la memoria del controlador;

2. El método de la reivindicación 1, en el que validar el modelo de simulación incluye los pasos adicionales de:

modificar el modelo de simulación; y

repetir la validación del modelo de simulación hasta que los datos operativos simulados del vehículo y los datos de estado operativo del vehículo almacenados se correlacionen dentro de límites predeterminados si los datos simulados y los datos almacenados no se correlacionan inicialmente.

3. El método de la reivindicación 1, incluyendo el paso de almacenar las variables del estado operativo actual del vehículo en memoria no volátil a la parada del vehículo.

4. El método de la reivindicación 3, incluyendo una secuencia de arranque inicial incluyendo los pasos de:

realizar verificación de autodiagnóstico del controlador; y

cargar en memoria desde la memoria no volátil los datos de estado operativo del vehículo de la parada anterior a utilizar como los datos del estado operativo actual del vehículo.

5. El método de la reivindicación 4, incluyendo el paso de establecer un señalizador de sistema de control para indicar si había un error de parada, y cargar en memoria datos por defecto de estado operativo del vehículo si el señalizador de error se establece a partir de la última parada.

6. El método de la reivindicación 1, en el que las variables de estado operativo del vehículo adquiridas incluyen la velocidad de las ruedas, el par del eje de accionamiento, las revoluciones por minuto de la unidad de potencia auxiliar, presión del colector de la unidad de potencia auxiliar, el estado de carga en el dispositivo de almacenamiento de energía, la corriente y el voltaje en el dispositivo de almacenamiento de energía, la entrada al inversor y la salida de la unidad de potencia auxiliar.

7. El método de la reivindicación 1, en el que el paso de generar un esquema de control para optimizar la gestión de energía incluye comprobar el modelo simulado para seleccionar el esquema de control en el que el estado de carga del dispositivo de almacenamiento de energía al final de un intervalo de control es igual al estado de carga al comienzo del intervalo.

8. Un sistema de control para un vehículo híbrido que tiene una unidad de potencia auxiliar, al menos un dispositivo de almacenamiento de energía y al menos un motor de accionamiento eléctrico para tracción, incluyendo el sistema de control:

utilizándose el modelo de simulación para generar un esquema de control para optimizar la gestión de energía de la unidad de potencia auxiliar, el al menos único dispositivo de almacenamiento de energía y el al menos único motor de accionamiento eléctrico para el estado operativo previsto ejecutando el modelo de simulación mediante varias iteraciones y comprobando los datos simulados de respuesta del vehículo para seleccionar el esquema de control óptimo para el intervalo de control siguiente; y

9. Un sistema de control según la reivindicación 8, donde la unidad de potencia auxiliar se selecciona a partir del grupo que consta de: motores de combustión interna y pilas de combustible.

10. Un sistema de control según la reivindicación 8, donde la unidad de potencia auxiliar incluye un motor de combustión interna acoplado mecánicamente con un motor eléctrico de tracción.

11. Un sistema de control según la reivindicación 8, donde el dispositivo de almacenamiento de energía se selecciona a partir del grupo que incluye una batería electromecánica, un condensador y un volante.

12. Un sistema de control según la reivindicación 8, donde los medios para adquirir datos relativos al estado operativo actual del vehículo incluyen una pluralidad de microcontroladores en red asociados con cada uno de la unidad de potencia auxiliar, el al menos único dispositivo de almacenamiento de energía y el al menos único motor de accionamiento eléctrico para tracción.