申请/专利权人：ZF 腓德烈斯哈芬股份公司

申请日：2019-10-25

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN114555406B

主分类号：B60L15/20

分类号：B60L15/20;B60K31/00;B60L50/60;B60W30/14;G05B13/04;G01C21/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2022.06.14#实质审查的生效;2022.05.27#公开

摘要：本发明涉及用于对机动车1的动力总成7的电机8进行基于模型的预测性调节的处理器单元3，其中，所述处理器单元3被设置成用于：执行用于对机动车1的动力总成7的电机8进行基于模型的预测性调节的MPC算法13。MPC算法13包含：动力总成7的纵向动力学模型14和要最小化的成本函数15。成本函数15包含以第一加权因子加权的且按照纵向动力学模型14预测的电能作为第一项，该电能在预测界域内由动力总成7的电池9提供用以驱动电机8。成本函数15包含以第二加权因子加权的且按照纵向动力学模型14预测的行驶时间作为第二项，机动车1需要该行驶时间以便驶过在预测界域内所预测的整个路程。处理器单元3被设置成用于：通过执行MPC算法13，依赖于第一项并且依赖于第二项来确定针对电机8的输入参量，从而使成本函数最小化。

主权项：1.用于对机动车1的动力总成7的电机8进行基于模型的预测性调节的处理器单元3，其中，-所述处理器单元3被设置成用于：执行用于对机动车1的动力总成7的电机8进行基于模型的预测性调节的MPC算法13，-所述MPC算法13包含所述动力总成7的纵向动力学模型14，-所述MPC算法13包含要最小化的成本函数15，-所述成本函数15包含以第一加权因子加权的且按照所述纵向动力学模型14预测的电能作为第一项，所述电能在预测界域内由所述动力总成7的电池9提供用以驱动所述电机8，-所述成本函数15包含以第二加权因子加权的且按照所述纵向动力学模型14预测的行驶时间作为第二项，所述机动车1需要所述行驶时间来驶过在所述预测界域内预测的整个路程，并且-所述成本函数15具有带第三加权因子的第三项，-所述第三项包含所述电机8为了驱动所述机动车1所提供的转矩的按照所述纵向动力学模型14预测的值，并且-所述处理器单元3被设置成用于：通过执行所述MPC算法13，依赖于所述第一项、依赖于所述第二项并且依赖于所述第三项来确定针对所述电机8的输入参量，从而使所述成本函数最小化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： ZF 腓德烈斯哈芬股份公司 对机动车的动力总成的电机的基于模型的预测性调节

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