[发明专利]一种纯电动物流车基于驾驶习惯的电机扭矩调整方法

说明书

一种纯电动物流车基于驾驶习惯的电机扭矩调整方法，包括如下步骤：S1、获取驾驶参数并传输给整车控制器；S2、整车控制器通过算法分析和处理驾驶参数；S3、匹配驾驶习惯模型；S4、根据匹配的驾驶习惯模型，整车控制器控制电机来调整需求扭矩和扭矩增长斜率。纯电动汽车的整车控制系统通过驾驶参数进行综合处理判断出当前驾驶员的驾驶习惯如何，由此纯电动汽车电机的需求扭矩和扭矩增长斜率做出自适应的匹配，从而兼顾驾驶员对动力性和经济性的不同需求。

技术领域

本发明涉及电动车辆动力装置，尤其涉及一种纯电动物流车基于驾驶习惯的电机扭矩调整方法。

背景技术

电驱动是新能源汽车技术中的一个重要组成部分，由于其清洁环保，驱动效率高，结构简单等诸多优势，在现阶段拥有较好的市场化前景。发动机作为传统汽车的动力源，尽管相对成熟，稳定，但也存在着噪音大，结构复杂，环保性差等诸多问题。随着近年电池电机等技术的发展与国家政策的支持，越来越多整车厂已经推出混合动力车型与纯电动车型，从长远来看，电机将有逐渐替代发动机的巨大潜力。不同驾驶员的驾驶习惯存在差异，如果能够根据驾驶习惯，使电机输出合理，则能兼顾纯电动物流车的动力性和经济性。

发明内容

本发明针对上述问题，提供一种纯电动物流车基于驾驶习惯的电机扭矩调整方法。

本发明的目的可以通过下述技术方案来实现：一种纯电动物流车基于驾驶习惯的电机扭矩调整方法，包括如下步骤：

S1、获取驾驶参数并传输给整车控制器；

S2、整车控制器通过算法分析和处理驾驶参数；

S3、匹配驾驶习惯模型；

S4、根据匹配的驾驶习惯模型，整车控制器控制电机来调整需求扭矩和扭矩增长斜率。

进一步地，S1中，所述驾驶参数包括车速、档位、平均车速、加速度、油门开度和频率、刹车开度和频率、平均油门开度、平均刹车开度、换挡频率、停车频率。

进一步地，S2中，所述算法包括模糊算法、神经网络算法。

进一步地，S3中，所述驾驶习惯模型包括激烈驾驶习惯模型、普通驾驶习惯模型、平缓驾驶习惯模型。

进一步地，S4中，若为激烈驾驶习惯模型，则增大需求扭矩和扭矩增长斜率来调整电机；

若为普通驾驶习惯模型，则采用较平均的需求扭矩和扭矩增长斜率来调整电机；

若为平缓驾驶习惯模型，则采用减小需求扭矩和减缓扭矩增长斜率来调整电机。

与现有技术相比，本发明的有益效果：纯电动汽车的整车控制系统通过驾驶参数进行综合处理判断出当前驾驶员的驾驶习惯如何，由此纯电动汽车电机的需求扭矩和扭矩增长斜率做出自适应的匹配，从而兼顾驾驶员对动力性和经济性的不同需求。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

以下结合附图详细说明本发明的具体实施方式，使本领域的技术人员更清楚地理解如何实践本发明。尽管结合其优选的具体实施方案描述了本发明，但这些实施方案只是阐述，而不是限制本发明的范围。

参见图1，一种纯电动物流车基于驾驶习惯的电机扭矩调整方法，包括如下步骤：S1、获取驾驶参数并传输给整车控制器，所述驾驶参数包括车速、档位、平均车速、加速度、油门开度和频率、刹车开度和频率、平均油门开度、平均刹车开度、换挡频率、停车频率，这些驾驶参数的获取可以通过传感器实现；

S2、整车控制器通过算法分析和处理驾驶参数，所述算法包括模糊算法、神经网络算法；