[发明专利]一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法及系统

权利要求书

1.一种基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，包括步骤：

100：采集用于驾驶员意图识别的特征信号；

200：采用模糊控制方法建立特征信号的隶属度函数以及模糊推理规则，以输出量化的驾驶员意图；

300：根据识别的驾驶员意图获得车辆的转矩和电机的功率的修正系数K，根据修正系数K和车辆的稳态基本转矩T₀和电机基本功率P₀，预测车辆的扭矩需求T_req＝KT₀和电机的功率需求P_req＝KP₀；

400：根据电机的功率需求，预测未来动力电池的功率需求P_Battery；

500：基于未来动力电池的功率需求，预测动力电池的发热功率，并且根据发热功率计算出动力电池在未来某个时刻的最高温度T_max；

600：如果T_max大于设定的阈值温度，则提前对动力电池进行冷却，以使得动力电池始终工作在设定的最佳温度范围内。

2.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，所述特征信号包括：加速踏板变化率、加速踏板开度、当前车速、制动踏板开度、制动踏板变化率、道路工况和外部环境温度。

3.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，所述驾驶员意图包括加速意图w和制动意图u。

4.如权利要求3所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，其中加速意图w范围为[1,1.3]，其模糊子集为{平缓加速、较平缓加速、一般加速、较紧急加速和紧急加速}；并且/或者制动意图u范围为[1,1.2]，其模糊子集为{平缓减速、较平缓减速、一般减速、较紧急减速和紧急减速}。

5.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，在步骤300中，修正系数K通过反模糊化量化获得。

6.如权利要求5所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，在步骤300中，采用重心法进行反模糊化量化。

7.如权利要求1所述的基于驾驶员意图识别的动力电池热管理方法，其特征在于，在步骤400中，基于下述公式预测未来动力电池的功率需求P_Battery：

P_Battery＝P_req/η

η＝f(Tc,C,soc)

其中η表示充放电效率，Tc表示环境温度，C表示动力电池放电倍率，soc表示动力电池的荷电状态，η₁表示整车充电效率，η₂表示整车放电效率。