[發明專利]發動機怠速啟停控制方法與控制系統

有效

• 申請號: 201210257062.1
• 申請日: 2012-07-23
• 公開（公告）號: CN103573434A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發明（設計）人: 吳利軍
• 申請（專利權）人: 北京汽車研究總院有限公司
• 主分類號: F02D29/02
• 分類號: F02D29/02
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

技術領域

本發明涉及發動機怠速啟停控制技術領域，尤其涉及一種發動機怠速啟停控制方法與控制系統。

背景技術

發動機怠速啟停控制技術是一種十分有效的節能減排技術，可有效避免發動機怠速時的燃油消耗和排放。

現有技術通常基于行駛車輛的車速、發動機轉速、發動機水溫、電池電量、加速踏板位置、制動踏板位置、檔位位置等車況信息，進行車輛的怠速啟停控制，適時關閉發動機，從而達到節能減排的目的。

發明人經過實踐與研究發現：

現有的發動機怠速啟停控制技術，只考慮具有確定數據的車況信息，對發動機進行怠速啟停控制，而并未考慮一些隨機信息如車輛駕駛過程中出現的一些情況，也可被用于發動機怠速啟停控制，以進一步提高發動機怠速啟停控制的智能化。

發明內容

本發明提供一種發動機怠速啟停控制方法與控制系統，解決現有技術存在的發動機怠速啟停控制智能化有待進一步提高的技術問題。

本發明中，發動機怠速啟停控制方法，包括：

預測機動車的第N次怠速停車時長，得到第N次怠速停車時長預測值；N為正整數；

在所述機動車第N次怠速停車時，調用第N次怠速停車時長預測值；

根據所述第N次怠速停車時長預測值和預設控制策略，判斷是否執行發動機停機操作，得到判斷結果；

根據所述判斷結果，控制所述機動車發動機的啟停。

優選地，所述預測機動車的第N次怠速停車時長，得到第N次怠速停車時長預測值包括：

預設神經網絡模型，且預設所述神經網絡模型的輸入包括：機動車車況信息、第N-1次實際怠速停車時長；若N＝1，則所述第N-1次實際怠速停車時長為預設初始值；

利用所述神經網絡模型，得到所述神經網絡模型的輸出層神經元為所述第N次怠速停車時長預測值。

優選地，所述預測機動車的第N次怠速停車時長之前，該方法還包括：

初始化所述神經網絡模型。

優選地，所述預測機動車的第N次怠速停車時長之前，該方法還包括：

計算第N次起步到第N次怠速停車時間段內的平均車速；

所述車況信息包括：所述平均車速、第N次起步的加速度、第N次怠速停車的加速度。

優選地，所述預測機動車的第N次怠速停車時長之前，該方法還包括：

存儲第N-1次實際怠速停車時長，且存儲第N-1次怠速停車時長預測值；若N＝1，則所述第N-1次怠速停車時長預測值為預設初值；

計算所述第N-1次實際怠速停車時長與所述第N-1次怠速停車時長預測值之間的差值；

所述輸入還包括：修正項，為所述差值。

優選地，記所述平均車速為r₁，記所述第N次起步的加速度為r₂、記所述第N次怠速停車的加速度為r₃、記所述第N-1次實際怠速停車時長為r₄、記所述修正項為r₅；

設所述神經網絡模型隱層神經元為8個，記所述隱層神經元輸出量為：

z_Nk，k＝1，2，...，8；

設所述神經網絡采用的輸出層網絡權值矩陣為：

W_y＝[w_y1?w_y2?...?w_y8]；

設所述神經網絡的隱層網絡權值矩陣為：