[发明专利]电动汽车的驱动电机输出扭矩控制方法、系统及车辆在审

专利信息
申请号: 201910367144.3 申请日: 2019-05-05
公开(公告)号: CN110171297A 公开(公告)日: 2019-08-27
发明(设计)人: 李玮;刘超 申请(专利权)人: 北京新能源汽车股份有限公司
主分类号: B60L15/20 分类号: B60L15/20;B60W10/08;B60W40/00;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 张润
地址: 102606 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 输出扭矩 电动汽车 控制周期 扭矩梯度 驱动电机 环境影响 电动汽车驱动系统 车辆驱动系统 神经网络输出 参数输入 初始扭矩 动态响应 临界扭矩 扭矩变化 扭转振动 驱动系统 神经网络 振动状态 预设
【权利要求书】:

1.一种电动汽车的驱动电机输出扭矩控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取车辆的当前状态信息和环境影响参数;

将所述车辆的当前状态信息和环境影响参数输入预设的神经网络,以通过所述神经网络输出扭矩梯度限制值,其中,所述扭矩梯度限制值为车辆的驱动系统达到临界扭矩振动状态时对应的扭矩变化梯度;

根据本控制周期的初始扭矩、上一控制周期的输出扭矩和所述扭矩梯度限制值,得到本控制周期的输出扭矩。

2.根据权利要求1所述的电动汽车的驱动电机输出扭矩控制方法,其特征在于,所述车辆的当前状态信息包括驱动电机的当前转速、当前输出扭矩和车辆的当前加速度,车辆行驶过程的阻力越大,所述环境影响参数越大,且所述环境影响参数位于(0,2)之间。

3.根据权利要求1或权利要求2所述的电动汽车的驱动电机输出扭矩控制方法,其特征在于,所述将所述车辆的当前状态信息和环境影响参数输入预设的神经网络,以通过所述神经网络输出扭矩梯度限制值,包括:

将所述车辆的当前状态信息和环境影响参数作为输入量输入所述神经网络;

所述神经网络通过隐藏层对所述车辆的当前状态信息和环境影响参数进行处理,以得到所述扭矩梯度限制值;

所述神经网络将所述扭矩梯度限制值作为输出量输出。

4.根据权利要求3所述的电动汽车的驱动电机输出扭矩控制方法,其特征在于,在将所述车辆的当前状态信息和环境影响参数输入预设的神经网络,以通过所述神经网络输出扭矩梯度限制值之前,还包括:

通过实验获取实验数据,其中,所述实验数据包括:不同行车状态下驱动系统达到临界扭矩振动状态对应的车辆的当前状态信息、环境影响参数以及扭矩变化梯度;

根据所述实验数据对所述神经网络进行训练。

5.根据权利要求1所述的电动汽车的驱动电机输出扭矩控制方法,其特征在于,所述根据本控制周期的初始扭矩、上一控制周期的输出扭矩和所述扭矩梯度限制值,得到本控制周期的输出扭矩,包括:

获取所述本周期的初始扭矩与上一控制周期的输出扭矩之间的差值;

判断所述差值是否大于所述扭矩梯度限制值;

如果是,则将所述上一控制周期的输出扭矩与所述扭矩梯度限制值之和作为所述本控制周期的输出扭矩;

如果所述差值与所述扭矩梯度限制值之和小于零,则将所述上一控制周期的输出扭矩与所述扭矩梯度限制值之差作为所述本控制周期的输出扭矩;

如果所述差值的绝对值小于或等于所述扭矩梯度限制值,则将所述本控制周期的初始扭矩作为所述本控制周期的输出扭矩。

6.一种电动汽车的驱动电机输出扭矩控制系统,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取车辆的当前状态信息和环境影响参数;

扭矩梯度限制值反馈模块,用于将所述车辆的当前状态信息和环境影响参数输入预设的神经网络,以通过所述神经网络输出扭矩梯度限制值,其中,所述扭矩梯度限制值为车辆的驱动系统达到临界扭矩振动状态时对应的扭矩变化梯度;

扭矩控制模块,用于根据本控制周期的初始扭矩、上一控制周期的输出扭矩和所述扭矩梯度限制值,得到本控制周期的输出扭矩。

7.根据权利要求6所述的电动汽车的驱动电机输出扭矩控制系统,其特征在于,所述将所述车辆的当前状态信息和环境影响参数输入预设的神经网络,以通过所述神经网络输出扭矩梯度限制值,包括:

将所述车辆的当前状态信息和环境影响参数作为输入量输入所述神经网络;

所述神经网络通过隐藏层对所述车辆的当前状态信息和环境影响参数进行处理,以得到所述扭矩梯度限制值;

所述神经网络将所述扭矩梯度限制值作为输出量输出。

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