(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱機関と、蓄電池を動力源とする少なくとも１つの電気モータとを備える自動車車両のハイブリッドドライブトレインの全体のエネルギー消費量を、１つの動作点において最小限にするために、熱エネルギーの供給と電気エネルギーの供給との間で適用される重み付け値に対応するエネルギー等価係数（Ｋ）を制御するための方法（１）であって、
前記蓄電池のエネルギー状態の瞬時値（ｓｏｅ）と前記蓄電池のエネルギー状態の目標値（ｓｏｅｒｅｆ）との差（σ）に基づいて前記エネルギー等価係数（Ｋ）の値（
0006622821.tif 000017
）を予測するステップ（２）を含み、前記予測ステップ（２）が、
−  前記差（σ）を少なくとも１つの正のしきい値（εｓｏｅ）および少なくとも１つの負のしきい値（−εｓｏｅ）と比較するステップ（６）と、
−  前記エネルギー等価係数（Ｋ）の前記予測値（
0006622821.tif 000018
）を計算するステップ（７）とを含み、前記予測値（
0006622821.tif 000019
）が、
・前記差（σ）が前記負のしきい値（−εｓｏｅ）より小さいとき、所定の最大値（Ｋｍａｘ）に比例し、１より大きい所定値αを用いて次式（１）で計算され、
0006622821.tif 000020
または
・前記差（σ）が前記正のしきい値（εｓｏｅ）より大きいとき、所定の最小値（Ｋｍｉｎ）に比例し、次式（２）で計算され、
0006622821.tif 000021
または
・前記差（σ）が前記負のしきい値（−εｓｏｅ）と前記正のしきい値（εｓｏｅ）との間の範囲内にあるとき、前記差（σ）、前記負のしきい値（−εｓｏｅ）および前記正のしきい値（εｓｏｅ）、ならびに前記所定の最小値および最大値（Ｋｍｉｎ、Ｋｍａｘ）の関数であり、次式（３）で計算され、
0006622821.tif 000022
ＫｍａｘはＫｍｉｎより大きい
ことを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記正のしきい値（εｓｏｅ）および前記負のしきい値（−εｓｏｅ）は絶対値が等しいことを特徴とする、請求項１に記載の制御方法（１）。
【請求項３】
前記差（σ）が前記負のしきい値（−εｓｏｅ）と前記正のしきい値（εｓｏｅ）との間の範囲内にあるとき、積分ステップ（３）を含み、前記積分ステップ（３）が、前記予測値（
0006622821.tif 000023
）に加えられることが意図される積分項（８）を規定することを特徴とする、請求項１または２に記載の制御方法（１）。
【請求項４】
前記エネルギー等価係数（Ｋ）の前記予測値（
0006622821.tif 000024
）を制限するステップ（４）を含み、前記ステップ（４）の間、前記予測値（
0006622821.tif 000025
）が、前記所定の最小値（Ｋｍｉｎ）および前記所定の最大値（Ｋｍａｘ）によって規定される境界によって制限されることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の制御方法（１）。
【請求項５】
熱機関と、蓄電池を動力源とする少なくとも１つの電気モータとを備える自動車車両のハイブリッドドライブトレインの全体のエネルギー消費量を、１つの動作点において最小限にするために、熱エネルギーの供給と電気エネルギーの供給との間で適用される重み付け値に対応するエネルギー等価係数（Ｋ）を制御するためのデバイスであって、
−  前記蓄電池のエネルギー状態の瞬時値（ｓｏｅ）を受信するための手段と、
−  前記蓄電池のエネルギー状態の前記瞬時値（ｓｏｅ）と前記蓄電池のエネルギー状態の目標値（ｓｏｅｒｅｆ）との差（σ）を計算するための手段と、
−  前記差（σ）を少なくとも１つの正のしきい値（εｓｏｅ）および少なくとも１つの負のしきい値（−εｓｏｅ）と比較するための手段と、
−  前記エネルギー等価係数（Ｋ）の予測値（
0006622821.tif 000026
）を計算するための手段とを備え、前記予測値（
0006622821.tif 000027
）が、
・前記差（σ）が前記負のしきい値（−εｓｏｅ）より小さいとき、所定の最大値（Ｋｍａｘ）に比例し、１より大きい所定値αを用いて次式（１）で計算され、
0006622821.tif 000028
または
・前記差（σ）が前記正のしきい値（εｓｏｅ）より大きいとき、所定の最小値（Ｋｍｉｎ）に比例し、次式（２）で計算され、
0006622821.tif 000029
または
・前記差（σ）が前記負のしきい値（−εｓｏｅ）と前記正のしきい値（εｓｏｅ）との間の範囲内にあるとき、前記差（σ）、前記負のしきい値（−εｓｏｅ）および前記正のしきい値（εｓｏｅ）、ならびに前記所定の最小値および最大値（Ｋｍｉｎ、Ｋｍａｘ）の関数であり、次式（３）で計算され、
0006622821.tif 000030
ＫｍａｘはＫｍｉｎより大きい
デバイス。
【請求項６】
請求項５に記載のエネルギー等価係数（Ｋ）を制御するためのデバイスを備える自動車車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハイブリッド自動車車両のエネルギー等価係数を制御するための方法に関する。
【０００２】
本発明は、自動車車両のハイブリッドドライブトレイン内のエネルギーの流れの分布の管理に関する。
【発明の概要】
【０００３】
より正確には、本発明の主題は、熱機関とバッテリを動力源とする少なくとも１つの電気モータとを備えるタイプの自動車車両のハイブリッドドライブトレインの全体のエネルギー消費量を、１つの動作点において最小限にするために、熱エネルギーの供給と電気エネルギーの供給との間で適用される重み付けを表すエネルギー等価係数を決定することである。
【０００４】
ハイブリッド推進または駆動による自動車車両のドライブパワートレインは、熱機関と、車両に搭載された少なくとも１つのバッテリを動力源とする１つまたは複数の電気機械を備える。
【０００５】
ハイブリッドドライブパワートレインの制御システムは、燃料消費量を制限するため、および汚染粒子の排出を最小限にするために、運転条件に従って様々なモータの動作および同期を管理するように設計される。
【０００６】
「熱および電気エネルギーの流れの管理」は、熱エネルギーの流れと電気エネルギーの流れとの間でのパワーシェアリングを最適化する目的で、制御システムにおいて実施される運転戦略をとりわけ示すために使用される。最良の動作点を選択するために実施される原理は、重み付け係数または等価係数を用いて電気エネルギーを重み付けすることによって、熱消費量と電気消費量との合計を最小限にすることにある。
【０００７】
この係数は、電気エネルギーを熱エネルギーで重み付けするものであり、言い換えれば、この係数は、バッテリに格納されるある特定の量の電気エネルギーを再充電するのに必要な燃料の量、または、逆に、バッテリから入ってくるある量のエネルギーを使用することによって節約することができる燃料の量を示す。
【０００８】
本出願者によって提出された特許出願ＦＲ２９８８６７４は、ＰＩ調節とも呼ばれる比例積分調節制御を実施する等価係数を制御するための方法を開示することでとりわけ知られている。
【０００９】
しかしながら、最適な方式で動作させるためには、そのようなＰＩ調節制御は、調節されるシステムに関する事前知識を、その動的特性と共に必要とする。技術的観点から、これはＰＩ調節器の比例積分ゲインのキャリブレーションのためのステップである。このキャリブレーションステップは比較的長く、制御方法の実施の前に実行されなければならない。
【００１０】
さらには、このキャリブレーションは、特に比例ゲインのキャリブレーションに関する限り、システムの動的特性が、定義上は、キャリブレーションの時点では知られていないとすると、比較的複雑である。
【００１１】
さらに、比例ゲインのキャリブレーションは、考慮されない外部影響、具体的には、自動車車両の補助要素、例えば車載マルチメディアシステム、自動車車両の空調、データプロセッサなどによって消費されるパワーを補償することができない。
【００１２】
この理由のために、キャリブレーションステップは長く、異なるモデルの車両に調節制御が適用される度に実行されなければならない。
【００１３】
これにより、この制御方法は、様々なモデルの自動車車両に適合させるには比較的高コストになる。
【００１４】
したがって、様々なモデルの自動車車両に適合させるのがより簡単な、エネルギー等価係数を制御するための方法が必要とされている。
【００１５】
熱機関と、蓄電池を動力源とする少なくとも１つの電気モータとを備える自動車車両のハイブリッドドライブトレインの全体のエネルギー消費量を、１つの動作点において最小限にするために、熱エネルギーの供給と電気エネルギーの供給との間で適用される重み付け値に対応するエネルギー等価係数を制御するための方法が提供される。
【００１６】
本方法は、蓄電池のエネルギー状態の瞬時値と蓄電池のエネルギー状態の目標値との差に基づいて前記エネルギー等価係数の値を予測するステップを含む。
【００１７】
予測ステップは、
−  前記差を少なくとも１つの正のしきい値および少なくとも１つの負のしきい値と比較するステップと、
−  エネルギー等価係数の予測値を計算するステップとを含み、前記予測値は、
・前記差が前記負のしきい値より小さいとき、所定の最大値に比例する、または
・前記差が前記正のしきい値より大きいとき、所定の最小値に比例する、または
・前記差が負のしきい値と正のしきい値との間の範囲内にあるとき、前記差、前記負のしきい値および正のしきい値、ならびに所定の最小値および最大値の関数である。
【００１８】
したがって、予測ステップは、システムのパラメータ、特に、自動車車両の運転条件および動的パラメータから独立している。言い換えれば、本方法はロバストである。
【００１９】
さらには、本システムは、予測ステップが、エネルギー等価係数の予測値を評価する前に、蓄電池のエネルギー状態の瞬時値と蓄電池のエネルギー状態の目標値との、「誤差」とも称される差を考慮するという点において適応性がある。言い換えれば、制御されるべきシステムは、作動前に調査される。
【００２０】
このようにして、本方法は、異なる自動車車両に適合させるのが比較的簡単である。さらに、本方法は、自動車車両の運転条件を知る必要性なしに使用され得る。
【００２１】
前記差を少なくとも１つの正のしきい値および少なくとも１つの負のしきい値と比較するステップを使用して、エネルギー等価係数を、蓄電池の充電および放電モードにおいて制御することができる。実際には、差の兆候は、一般的に言えば、本方法の実行時における蓄電池の動作モードに依存する。
【００２２】
前記差が負のしきい値と正のしきい値との間の範囲内にあるとき、エネルギー等価係数の予測値は、誤差が２つのしきい値内にあるとき、言い換えれば、誤差が小さいときに制御され得る。したがって、本システムは、自動車車両の全体のエネルギー動作を最適化するような方式で安定化される。
【００２３】
さらには、この制御方法は、比例積分調節制御に対して比較的高い応答時間が得られることを可能にする。
【００２４】
有利に、および非限定的な方式で、前記正のしきい値および負のしきい値は対立している。したがって、本方法の動作、とりわけその実行速度は、しきい値の絶対値に対する比較を実行することによって最適化され得る。
【００２５】
有利に、および非限定的な方式で、本制御方法は、等価係数の前記予測値が負のしきい値と正のしきい値との間の範囲内にあるとき、積分ステップを含み、前記積分ステップが、前記予測値に加えられることが意図される積分項を規定する。
【００２６】
特に、積分項は、「誤差」とも称される差に基づき得る。
【００２７】
とりわけ、積分項は、誤差の積分の値に比例し得る。
【００２８】
したがって、エネルギー等価係数の変動は、とりわけ蓄電池のエネルギー状態の瞬時値と蓄電池のエネルギー状態の目標値との差が比較的小さいとき、平滑化され得る。
【００２９】
有利に、および非限定的な方式で、本制御方法は、エネルギー等価係数の前記予測値を制限するステップを含み得、前記ステップの間、前記予測値は、前記所定の最小値および前記所定の最大値によって規定される境界によって制限される。
【００３０】
予測値が合計されているかどうか、したがって先に説明されるような積分項によって修正されているかどうかに関係なく、ここでは予測値を参照するということが理解される。
【００３１】
したがって、エネルギー等価係数が常にエネルギー等価係数の動作の許容限界間の範囲内にあることを確実にすると同時に、自動車車両の正しい動作が確実にされる。この制限ステップはまた、エネルギー等価係数の予測値の飽和のステップと見なされ得る。
【００３２】
とりわけ、蓄電池の劣化または早期消耗のリスクが、このようにして制限され得る。
【００３３】
本発明はまた、熱機関と、蓄電池を動力源とする少なくとも１つの電気モータとを備える自動車車両のハイブリッドドライブトレインの全体のエネルギー消費量を、１つの動作点において最小限にするために、熱エネルギーの供給と電気エネルギーの供給との間で適用される重み付け値に対応するエネルギー等価係数を制御するためのデバイスに関し、本デバイスは、
−  蓄電池のエネルギー状態の瞬時値を受信するための手段、例えば、蓄電池のセンサ、あるいはプロセッサ、ＤＳＰ、もしくは蓄電池の動作のモデルを実施するマイクロコントローラ、およびセンサから入ってくるデータの送信のためのバス、または任意の他の好適な手段と、
−  蓄電池のエネルギー状態の前記瞬時値と蓄電池のエネルギー状態の目標値との差を計算するための手段、例えば、プロセッサ、ＤＳＰ、マイクロコントローラ、または任意の他の好適な手段と、
−  前記差を少なくとも１つの正のしきい値および少なくとも１つの負のしきい値と比較するための手段、例えば、差を計算するための手段と同一または同一でない、プロセッサ、ＤＳＰ、マイクロコントローラ、または任意の他の好適な手段と、
−  エネルギー等価係数の予測値を計算するための手段、例えば、差を計算するための手段および／または差を少なくとも１つのしきい値と比較するための手段と同一または同一でない、プロセッサ、ＤＳＰ、マイクロコントローラ、または任意の他の好適な手段とを備え、前記予測値は、
・前記差が前記負のしきい値より小さいとき、所定の最大値に比例するか、または
・前記差が前記正のしきい値より大きいとき、所定の最小値に比例するか、または
・前記差が負のしきい値と正のしきい値との間の範囲内にあるとき、前記差、前記負のしきい値および正のしきい値、ならびに所定の最小値および最大値の関数である。
【００３４】
本発明はまた、先に説明されたようなエネルギー等価係数を制御するためのデバイスを備える自動車車両に関する。
【００３５】
本発明の他の特徴および利点は、図を参照して、非限定的な例として提供される、本発明の１つの特定の実施形態について以後提示される説明を読むことにより明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の一実施形態に従う、エネルギー等価係数を制御するための方法の機能的フロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
図１を参照すると、ハイブリッド自動車車両のエネルギー等価係数の制御を提供する制御方法１は、エネルギー等価係数Ｋの値
0006622821.tif 000002
を予測するステップ２を含む。
【００３８】
予測ステップ２は、まず初めに、誤差σを計算する第１のステップ５を含み、ここでの計算は、蓄電池のエネルギー状態の瞬時値ｓｏｅと蓄電池のエネルギー状態の目標値ｓｏｅｒｅｆとの間の、誤差σとも一般に称される差σの値について実施される。
【００３９】
誤差σの計算５は、エネルギー状態の目標値ｓｏｅｒｅｆを瞬時値ｓｏｅから引くことｓｏｅ−ｓｏｅｒｅｆによって実行される。
【００４０】
誤差σは、正の値または負の値であり得る。
【００４１】
一般的に言えば、目標値ｓｏｅｒｅｆが小さいとき、例えば、蓄電池のエネルギー状態の最大値の０％〜１０％であるとき、誤差σは負である。この場合、制御は、蓄電池を放電すること、したがって電気エネルギーの消費を促進することを目指す。
【００４２】
反対に、目標値ｓｏｅｒｅｆが大きいとき、例えば、蓄電池のエネルギー状態の最大値の９０％〜１００％であるとき、誤差σは正である。この場合、制御は、蓄電池を再充電することを目指す。
【００４３】
誤差計算ステップ５の後、誤差σと２つのしきい値εｓｏｅ、−εｓｏｅとの間の比較６のステップが実行される。
【００４４】
ここで、誤差σは、正のしきい値εｓｏｅおよび負のしきい値−εｓｏｅの２つのしきい値と比較される。
【００４５】
２つのしきい値は対立している。言い換えれば、２つのしきい値εｓｏｅ、−εｓｏｅは、絶対値が等しい。
【００４６】
１つの代替案によると、２つのしきい値は異なる絶対値を有し得る。
【００４７】
好ましくは、しきい値εｓｏｅ、−εｓｏｅは、絶対値がゼロに近い、例えば、０〜１の範囲内にある。
【００４８】
比較ステップ６は、以下の３つのケースで異なる。
−  誤差σが負のしきい値−εｓｏｅより小さい場合、
−  誤差σが正のしきい値εｓｏｅより大きい場合、
−  誤差σが負のしきい値−εｓｏｅと正のしきい値εｓｏｅとの間の範囲内にある場合。
【００４９】
比較ステップ６の結果に応じて、エネルギー等価係数Ｋの予測値
0006622821.tif 000003
の計算のステップ７が次いで実行される。
【００５０】
誤差σが負のしきい値−εｓｏｅより小さい場合、予測値
0006622821.tif 000004
は、以下の計算によって決定される。
0006622821.tif 000005
式中、
Ｋｍａｘは、等価係数の最大許容値であり、
αは、１より大きい所定の値である。
【００５１】
値αは、予めキャリブレーションされた定数値である。
【００５２】
誤差σが正のしきい値εｓｏｅより大きい場合、予測値
0006622821.tif 000006
は以下の計算によって決定される。
0006622821.tif 000007
式中、
Ｋｍｉｎは、等価係数の最小許容値である。
【００５３】
エネルギー等価係数の最大許容値Ｋｍａｘおよび最小許容値Ｋｍｉｎは、蓄電池に応じて事前に規定される。言い換えれば、これらの値は、蓄電池の動作定数である。
【００５４】
誤差σが負のしきい値−εｓｏｅと正のしきい値εｓｏｅとの間の範囲内にある場合、予測値
0006622821.tif 000008
は、以下の計算によって決定される。
0006622821.tif 000009
【００５５】
１つの代替案によると、誤差σは、単一のしきい値εｓｏｅ、例えば、ゼロに近い値、ゼロより小さいもしくは大きい値、あるいはゼロに等しい値と比較され得る。
【００５６】
この代替案では、比較ステップ６および計算ステップ７は、比較６は、誤差σが単一のしきい値εｓｏｅより大きい、または小さい場合のみを考慮し、計算ステップ７は、第３の計算（３）が２つのしきい値が考慮されるときにのみ相応しく、負の値および正の値を単一のしきい値と単純に置き換えることによって、先に説明された最初の２つの計算（１）および（２）のみを検討するということを除き、２つのしきい値について先に説明したものと同様である。
【００５７】
このようにして、エネルギー等価係数の予測値
0006622821.tif 000010
が、ロバストな予測ステップ２によって得られる。
【００５８】
言い換えれば、エネルギー等価係数の値は、自動車車両の運転条件、または自動車車両の物理的パラメータとは独立して予測される。
【００５９】
この予測ステップ２は、結果として、様々なシステムに適合させるのが比較的簡単であり、機能させるために複雑かつコスト高のキャリブレーションを全く必要としない。
【００６０】
さらには、予測ステップ２は適応性がある。これは、このステップにおいて、誤差σが予測値
0006622821.tif 000011
を評価する前に予測されることが理由である。言い換えれば、本方法は、作動前にシステムを調査する。
【００６１】
このようにして、エネルギー等価係数の値
0006622821.tif 000012
は、ロバストかつ適応性のある方式で予測され得る。
【００６２】
エネルギー等価係数Ｋの値
0006622821.tif 000013
を予測した後、予測ステップ２の最中に、本方法は、積分ステップ３を実行する。
【００６３】
積分ステップ３において、積分項８が、誤差σに基づいて決定される。
−  誤差σが負のしきい値−εｓｏｅと正のしきい値εｓｏｅとの間の範囲内にあるとき、積分項８は、予め定められたゲインｋｉＧの関数である。言い換えれば、積分項８は、ラプラス変換後、関数
0006622821.tif 000014
に対応する。また、
−  誤差σが負のしきい値−εｓｏｅより小さい場合、または誤差σが正のしきい値εｓｏｅより大きい場合、積分項８はゼロに等しい。
【００６４】
積分項８を決定した後、積分項８は、本明細書内の上に説明されるように、積分ステップ３をまとめるステップ９において、誤差σの値に基づいて、予測値
0006622821.tif 000015
に加えられる。
【００６５】
積分ステップ３は、蓄電池のエネルギー状態の瞬時値ｓｏｅが、目標エネルギー状態ｓｏｅｒｅｆに比較的近いとき、エネルギー等価係数Ｋの変動が平滑化されることを可能にする。積分ステップの最後に、予測値
0006622821.tif 000016
の平滑値Ｋｃａｌｃが得られる。
【００６６】
実際には、正のしきい値εｓｏｅおよび負のしきい値−εｓｏｅは、そのしきい値の間では誤差σが小さいと見なされるしきい値を規定する、ゼロに比較的近い値である。そして、全体のエネルギー消費量を最適化するために、エネルギー等価係数Ｋの変動を安定させるという考え方である。
【００６７】
積分ステップ３の後、制限ステップ４が実行され、このステップにおいて、平滑値Ｋｃａｌｃが、エネルギー等価係数の最大許容値Ｋｍａｘと最小許容値Ｋｍｉｎとの間の範囲内にあることが検証される。平滑値Ｋｃａｌｃが、これらの制限の外に出る場合、平滑値Ｋｃａｌｃは、最も近い最小値または最大値に戻される。
【００６８】
言い換えれば、平滑値Ｋｃａｌｃをエネルギー等価係数の最大許容値Ｋｍａｘと最小許容値Ｋｍｉｎとの間に維持するために、平滑値Ｋｃａｌｃの飽和４が実行される。これは、とりわけ蓄電池の劣化のいかなるリスクも引き起こさないような方式で、システムの正しい動作が動作中常に確実にされることを可能にする。
【００６９】
制限ステップ４の後に得られる値は、本方法によって制御されるエネルギー等価係数Ｋの値に対応する。
【００７０】
本発明は、説明される実施形態に決して限定されない。
【００７１】
特に、積分ステップ３および制限ステップ４は、互いと独立して、存在してもしなくてもよい、実施される制御方法１の任意選択のステップである。
【図１】
0006622821.tif 000031