用于预测和避免车辆中的电气驱动部件降级的装置和方法与流程

1.本发明涉及一种用于预测和避免车辆中的电气驱动部件降级(或者说性能降级)的装置和方法。


背景技术：

2.车辆中的系统部件的降级包括有意降低关键的系统特性，例如系统部件的功率，以保护部件，例如防止系统部件因过载而过热。特别是在相应系统部件的过载方面，如果超过相应的阈值、如温度阈值，则发生降级。在此单独地观察每个系统部件并在达到最大负荷指数时、例如在达到系统部件的最大温度或最大温度值时开始降级。这导致每个单独的电气驱动部件的负荷指数被视为电气驱动部件的当前总负荷的程度。缺点在于，在电气驱动部件方面的降级通常伴随着相应驱动部件的强烈限制，这对车辆的总驱动功率有很大影响。这对于车辆驾驶员来说能够明显感觉到并且可能导致道路交通中的驱动限制。


技术实现要素：

3.本发明的任务在于提供一种解决方案，其能够预测和避免车辆中的一个或多个电气驱动部件的降级。
4.根据本发明，该任务通过独立权利要求的特征来解决。优选的实施方式是从属权利要求的技术方案。
5.上述任务通过一种用于预测和避免车辆中的电气驱动部件降级的系统来解决，该系统包括：
6.确定单元，其设置用于确定车辆的计划路线的道路属性；
7.预测单元，其设置用于参照确定的道路属性连续预测车辆中的电气驱动部件的降级类型；和
8.控制单元，其设置用于在通过预测单元预测到驱动部件的降级类型时控制驱动部件，使得前瞻性地影响驱动部件，从而不出现驱动部件的预测的降级。为此可以采取措施，例如降低驱动部件的冷却阈值，从而不出现预测的降级类型。
9.在本文范围中，术语“车辆”包括用于运输人员(客运交通)、货物(货运交通)或工具(机器或辅助设备)的移动交通工具。术语“车辆”尤其是包括机动车和至少部分地被电驱动的机动车(电动汽车、混合动力车辆)。
10.车辆可以由车辆的驾驶员控制。附加或替代地，车辆可以是至少部分自动驾驶的车辆。术语“自动驾驶车辆”或“自动驾驶”在本文范围中可以理解为具有自动的纵向或横向引导的行驶或具有自动的纵向和横向引导的自主行驶。自动化驾驶例如可以涉及高速公路上的较长时间的驾驶或停车入位或调车范围中的有限时间的驾驶。术语“自动化驾驶”包括具有任何自动化程度的自动化驾驶。示例性的自动化程度是辅助性、部分自动化、高度自动化或全自动化驾驶。这些自动化程度由联邦公路研究所(bast)定义(参见bast出版物“research compact”，版本11/2012)：在辅助性驾驶时，驾驶员持续地执行纵向或横向引
导，而系统会在一定限度上接管其它功能。在部分自动化驾驶时，系统在一定时间段内和/或在特定状况下接管纵向和横向引导，在此驾驶员必须像在辅助性驾驶时那样持续地监控系统。在高度自动化驾驶中，系统在一定时间段内接管纵向和横向引导，而驾驶员不必持续地监控系统；但驾驶员必须能够在一定时间内接管车辆引导。在全自动化驾驶(全自动驾驶模式)中，系统可以对于特定应用在所有状况下自动应对驾驶；对于该应用不再需要驾驶员。上述四种自动化程度相应于saej3016(sae-汽车工程学会)标准的sae级别1至4。此外，在saej3016中还设有sae级别5作为最高的自动化程度，其未包含在bast的定义中。sae级别5相应于无人驾驶，在其中系统可在整个行驶期间像人类驾驶员那样自动应对所有状况。
11.该系统包括确定单元，所述确定单元设置用于确定车辆的计划路线的道路属性。计划路线可以包括通过车辆导航系统输入或传输的路线。附加或替代地，计划路线可以是由车辆计算单元学习到的路线，计算单元例如能够在使用适合的算法的情况下由车辆用户的运动简档确定所述路线(所谓的学习导航)。该系统还包括预测单元，所述预测单元设置用于参照确定的道路属性连续预测车辆中的电气驱动部件的降级类型。此外，该系统包括控制单元，所述控制单元设置用于在预测单元预测到驱动部件的降级类型时控制驱动部件，使得前瞻性地影响驱动部件，从而不出现驱动部件的预测的降级类型。
12.通过前瞻性地影响驱动部件可以以有利的方式避免驱动部件的预测的降级类型。由此确保车辆整个系统的效率。
13.优选电气驱动部件包括：
[0014]-车辆的高压存储器，其中，高压存储器的预测的降级类型包括由于超过或低于高压存储器的预定义的临界温度的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的预定义的临界荷电状态的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的另一适合的、预定义的临界运行状态值的降级；和/或
[0015]-车辆的电机，其中，电机的预测的降级类型包括由于超过或低于电机部件的预定义的临界温度的降级；和/或
[0016]-车辆的驱动电子器件，其中，驱动电子器件的预测的降级类型包括由于超过或低于驱动电子器件的预定义的临界温度的降级；和/或
[0017]-车辆的高压电缆束，其中，高压电缆束的预测的降级类型包括由于超过或低于高压电缆束的预定义的临界温度的降级；和/或
[0018]-车辆的其它电气驱动部件，其中，所述其它电气驱动部件的预测的降级类型包括由于超过或低于其适合的预定义的临界运行状态值的降级。
[0019]
电气驱动部件可以包括车辆的高压存储器。在此高压存储器的预测的降级类型可以包括由于在功能上临界地超过和/或低于高压存储器的可预定义或预定义的温度(或温度值)的高压存储器的预测的降级。附加或替代地，高压存储器的预测的降级类型可以包括超过或低于高压存储器的可预定义或预定义的荷电状态。此外，预测的降级类型可以包括由于超过或低于高压存储器的另一适合的预定义的临界运行状态值的降级。
[0020]
附加或替代地，电气驱动部件可以包括车辆的电机。电机的预测的降级类型可以包括由于超过或低于电机部件的可预定义或预定义的温度的降级。电机部件例如可以包括电机的定子、转子、传动机构和/或功率电子器件。
[0021]
附加或替代地，电气驱动部件可以包括车辆的驱动电子器件。驱动电子器件的预
测的降级类型可以包括超过或低于驱动电子器件的可预定义或预定义的临界温度。
[0022]
附加或替代地，电气驱动部件可以包括车辆的高压电缆束。高压电缆束的预测的降级类型可以包括超过或低于高压电缆束的可预定义或预定义的温度。
[0023]
附加或替代地，电气驱动部件可以包括车辆的任何其它电气驱动部件。所述其它驱动部件中的每个的降级类型可以包括由于超过或低于其适合的预定义的临界运行状态值的降级。
[0024]
优选通过预测单元连续预测电气驱动部件的降级类型包括：
[0025]-基于道路属性对计划路线进行分类，其中，道路属性包括：
[0026]-沿路线的坡度；和/或
[0027]-车辆沿路线的预期速度；和/或
[0028]-道路类型；和/或
[0029]-路面；和/或
[0030]-沿路线的生效的速度限制；和/或
[0031]-道路曲率；和/或
[0032]-沿路线的当前障碍；
[0033]-将路线划分成每个道路属性的区段；
[0034]-针对每个道路属性预测车辆中的电气驱动部件的降级。
[0035]
通过预测单元连续预测电气驱动部件的降级类型可以包括：
[0036]-基于道路属性对计划路线进行分类，其中，道路属性包括：
[0037]-沿路线的坡度；和/或
[0038]-车辆沿路线的预期速度；和/或
[0039]-道路类型；和/或
[0040]-路面；和/或
[0041]-沿路线的生效的速度限制；和/或
[0042]-道路曲率；和/或
[0043]-沿路线的当前障碍；
[0044]-将路线划分成每个道路属性的区段；
[0045]-针对每个道路属性预测车辆(110)中的电气驱动部件的降级。
[0046]
为了确定道路属性，确定单元可以使用导航数据或路线数据。导航数据或路线数据可以本地存储在车辆中、例如存储在车辆的导航单元中。附加或替代地，可以由后端例如通过移动无线电网络确定导航数据或路线数据。为此车辆可以包括通信单元，所述通信单元设置用于与其它通信参与者、如后端建立通信连接。通信单元可以包括用户身份模块或者说sim卡，其用于通过移动无线电网络建立通信连接。用户身份模块在此唯一地在移动无线电网络中标识通信单元。通信连接可以是数据连接(例如分组交换)和/或有线通信连接(例如线路交换)。可以根据按照lte标准版本14的蜂窝车联网(c-v2x)范例来进行通信。此外，通信单元可以与移动无线电网络或当前可用的移动无线电网络的足够容量的可用性无关地通过另一空中接口、如wlan进行通信。为此ist-g5或ieee 802.11p可以用于车对车(v2v)通信。
[0047]
车辆可以包括导航模块，所述导航模块设置用于检测车辆的当前位置数据。为了
检测或确定地理位置，导航模块可以借助导航卫星系统确定或检测当前位置数据。导航卫星系统可以是任何常见的以及未来的全球导航卫星系统(gnss)，用于通过从导航卫星和/或伪卫星接收信号来确定位置和导航。例如在此可以涉及全球定位系统(gps)、全球导航卫星系统(glonass)、伽利略定位系统和/或北斗导航卫星系统。在gps的示例中，导航模块可以包括gps模块，其设置用于确定车辆的当前gps位置数据。
[0048]
在下一步骤中，预测单元可以将路线划分成每个道路属性的区段。在下一步骤中，通过预测单元可以针对每个道路属性预测电气驱动部件的降级类型。这可以借助适合的机器学习算法来进行。
[0049]
通过在考虑多个相关道路属性的情况下预测电气驱动部件的降级类型可以以有利的方式精确预测电气驱动部件的预计降级。
[0050]
优选在考虑车辆驾驶员的当前驾驶风格的情况下通过预测单元连续预测降级类型。
[0051]
为此，可以通过预测单元针对每个行驶确定车辆驾驶员的当前驾驶风格。例如可以预先确定车队的多个驾驶员的驾驶风格的参考值或平均值。为此可以在车辆沿路线行驶期间确定车辆驾驶员的驾驶风格与所确定的车队参考值或平均值的偏差。在预测电气驱动部件的降级类型时，预测单元可以考虑车辆驾驶员的驾驶风格与所确定的参考值的偏差。
[0052]
因此，可以以有利的方式提高通过预测单元预测降级类型的精度。
[0053]
根据第二方面，所基于的任务通过一种用于预测和避免车辆中的电气驱动部件降级的方法来解决，该方法包括：
[0054]
通过确定单元确定车辆的计划路线的道路属性；
[0055]
通过预测单元参考确定的道路属性连续预测电气驱动部件的降级类型；并且
[0056]
在通过预测单元预测到驱动部件的降级类型时：
[0057]
通过控制单元控制驱动部件，使得前瞻性地影响驱动部件，从而不出现驱动部件的预测的降级类型。
[0058]
优选电气驱动部件包括：
[0059]-车辆的高压存储器，其中，高压存储器的预测的降级类型包括由于超过或低于高压存储器的预定义的临界温度的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的预定义的临界荷电状态的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的另一适合的、预定义的临界运行状态值的降级；和/或
[0060]-车辆的电机，其中，电机的预测的降级类型包括由于超过或低于电机部件的预定义的临界温度的降级；和/或
[0061]-车辆的驱动电子器件，其中，驱动电子器件的预测的降级类型包括由于超过或低于驱动电子器件的预定义的临界温度的降级；和/或
[0062]-车辆的高压电缆束，其中，高压电缆束的预测的降级类型包括由于超过或低于高压电缆束的预定义的临界温度的降级；和/或
[0063]-车辆的其它电气驱动部件，其中，预测的所述其它电气驱动部件降级类型包括由于超过或低于其适合的、预定义的临界运行状态值的降级。
[0064]
优选连续预测降级类型包括：
[0065]-基于道路属性对计划路线进行分类，其中，道路属性包括：
[0066]-沿路线的坡度；和/或
[0067]-车辆沿路线的预期速度；和/或
[0068]-道路类型；和/或
[0069]-路面；和/或
[0070]-沿路线的生效的速度限制；和/或
[0071]-道路曲率；和/或
[0072]-沿路线的当前障碍；
[0073]-将路线划分成每个道路属性的区段；
[0074]-针对每个道路属性预测车辆中的电气驱动部件的降级。
[0075]
优选连续预测电气驱动部件的降级类型在考虑车辆驾驶员的当前驾驶风格的情况下进行。
附图说明
[0076]
本发明的这些和其它任务、特征和优点通过研究下述优选实施例的详细说明和附图得出。可以看出，尽管分开描述了实施方式，但可从中组合各个特征以形成附加的实施方式。附图如下：
[0077]
图1示意性示出用于预测和避免车辆中的电气驱动部件降级的系统；
[0078]
图2示例性示出影响电气驱动部件以避免车辆中的电气驱动部件降级；
[0079]
图3示出通过预测单元示例性地连续预测电气驱动部件的降级类型；
[0080]
图4示出用于预测和避免车辆中的电气驱动部件降级的示例性方法。
具体实施方式
[0081]
图1示意性示出用于预测和避免车辆110中的电气驱动部件112a、112b...112n降级的系统100。
[0082]
该系统100包括确定单元120，所述确定单元设置用于确定车辆110的计划路线的道路属性。道路属性可以包括：
[0083]-路线的坡度；和/或
[0084]-车辆110沿路线的预期速度；和/或
[0085]-道路类型，道路类型可以包括基于地方公路、高速公路、州际公路、城市道路等对路线的分类；和/或
[0086]-沿路线的路面；和/或
[0087]-沿路线的生效的速度限制；和/或
[0088]-沿路线的道路曲率；和/或
[0089]-沿路线的当前障碍，如当前拥堵信息、当前道路施工区域、当前事故报告、当前天气信息等；
[0090]-能够描述路线特征的其它相关道路属性。
[0091]
为了确定道路属性，确定单元120可以使用导航数据或路线数据。这些数据可以本地存储在车辆110中，例如存储在车辆110的导航单元中。附加或替代地，可以由后端160例如通过移动无线电网络150确定导航数据或路线数据。为此车辆110可以包括通信单元，所
述通信单元设置用于与其它通信参与者、如后端160建立通信连接。通信单元可以包括用户身份模块或者说sim卡，其用于通过移动无线电网络150建立通信连接。用户身份模块在此唯一地在移动无线电网络150中标识通信单元。通信连接可以是数据连接(例如分组交换)和/或有线通信连接(例如线路交换)。可以根据按照lte标准版本14的蜂窝车联网(c-v2x)范例来进行通信。此外，通信单元可以与移动无线电网络或当前可用的移动无线电网络的足够容量的可用性无关地通过另一空中接口、如wlan进行通信。为此ist-g5或ieee 802.11p可以用于车对车(v2v)通信。
[0092]
车辆110还可以包括导航模块，所述导航模块设置用于检测车辆110的当前位置数据。为了检测或确定地理位置，导航模块可以借助导航卫星系统确定或检测当前位置数据。导航卫星系统可以是任何常见的以及未来的全球导航卫星系统(gnss)，用于通过从导航卫星和/或伪卫星接收信号来确定位置和导航。例如在此可以涉及全球定位系统(gps)、全球导航卫星系统(glonass)、伽利略定位系统和/或北斗导航卫星系统。在gps的示例中，导航模块可以包括gps模块，其设置用于确定车辆110的当前gps位置数据。通过车辆110的导航模块可以确定车辆110的计划路线。
[0093]
系统100还包括预测单元130，所述预测单元设置用于连续地预测车辆110的电气驱动部件112a、112b...112n的降级类型。电气驱动部件112a、112b...112n可以包括车辆110的高压存储器。在此高压存储器的预测的降级类型可以包括由于超过或低于高压存储器的预定义的临界温度的(预测的)降级。附加或替代地，预测的降级类型可以包括由于超过或低于高压存储器的预定义的临界荷电状态的(预测的)降级。附加或替代地，预测的降级可以包括由于超过或低于高压存储器的另一适合的、预定义的临界运行状态值的(预测的)降级。
[0094]
附加或替代地，电气驱动部件112a、112b...112n可以包括车辆110的电机(e-maschine)。电机的预测的降级类型可以包括由于超过或低于电机部件的预定义的临界温度的(预测的)降级。电机的部件例如可以包括电机的定子、转子、传动机构和/或功率电子器件。
[0095]
附加或替代地，电气驱动部件112a、112b...112n可以包括车辆110的驱动电子器件。驱动电子器件的预测的降级类型可以包括由于超过或低于驱动电子器件的预定义的临界温度的(预测的)降级。
[0096]
附加或替代地，电气驱动部件112a、112b...112n可以包括车辆110的高压电缆束。高压电缆束的预测的降级类型可以包括由于超过或低于高压电缆束的预定义的临界温度的(预测的)降级。
[0097]
附加或替代地，电气驱动部件112a、112b...112n可以包括车辆110的任何其它电气驱动部件，所述其它电气驱动部件的预测的降级类型可以包括由于超过或低于其适合的、预定义的临界运行状态值的(预测的)降级。
[0098]
通过预测单元130连续预测降级类型可以包括基于道路属性对计划路线进行分类。为了基于上述道路属性对计划路线进行分类，预测单元130可以使用导航数据或路线数据。在下一步骤中，预测单元130可以将路线划分成每个道路属性的区段。在下一步骤中，预测单元130可以针对每个道路属性预测电气驱动部件112a、112b...112n的降级类型。这可以借助适合的机器学习算法来进行。下文将参照图3详细说明对电气驱动部件的降级类型
的连续预测。为了通过预测单元连续预测降级类型，可以使用适合的机器学习算法。
[0099]
在机器学习算法的训练阶段中，首先可以生成地图，该地图显示多个车辆(例如车队)在路线的每个路段(例如路线的每100米)消耗了多少能量。该地图可以通过收集车队的能耗数据和/或通过收集车队的速度和加速度数据生成。在确定能耗时可以考虑如上所述的其它道路属性，例如坡度、道路类型等。在下一步骤中，可以通过将包括车队的能耗、速度、车队路线的坡度和区段长度的时间序列用作输入来训练机器学习算法。作为输出，机器学习算法生成具有电气驱动部件112a、112b...112n的预测的降级类型的时间序列。
[0100]
在使用中，能量地图例如可以从后端160传输到车辆110。车辆110确定沿路线的能耗。机器学习算法在考虑沿路线的道路属性的情况下作为输入获得预测的能耗。作为输出，预测电气驱动部件112a、112b...112n沿路线的降级类型(参见图3中的表350的第1栏)。
[0101]
预测单元130可以在预测降级类型时考虑车辆110驾驶员的当前驾驶风格。
[0102]
为此可以针对每个行驶确定车辆110驾驶员的当前驾驶风格。例如可以预先地确定车队的多个驾驶员的驾驶风格的参考值或平均值。为此可以在车辆沿路线行驶期间确定车辆驾驶员的驾驶风格与所确定的车队参考值或平均值的偏差。在预测电气驱动部件的降级类型时，预测单元130可以考虑车辆驾驶员的驾驶风格与所确定的参考值的偏差。
[0103]
此外，该系统包括控制单元140，所述控制单元设置用于在通过预测单元130预测到驱动部件112a、112b...112n的降级类型时这样控制，使得前瞻性地参照预测的降级类型影响驱动部件112a、112b...112n，从而不出现预测的降级类型，如参考图2详细阐述的那样。
[0104]
通过前瞻性地影响驱动部件112a、112b...112n可以以有利的方式避免由预测单元130预测到的驱动部件112a、112b...112n的降级类型。由此确保车辆110整个系统的效率。
[0105]
图2示例性示出通过前瞻性地影响驱动部件112a、112b...112n来避免车辆110中的电气驱动部件112a、112b...112n的降级228。
[0106]
上图示出沿计划路线的高度剖面作为示例性选择的道路属性。y轴210示例性地显示以米为单位的高度，x轴显示示例性路线212。在路线的中间区域中可见一个关键区域214，其包括沿路线的12％的坡度。在下图中，沿y轴220作为示例性的负荷指数可见示例性驱动部件、即转子的最大温度或最大温度值、即转子的温度。x轴224示出符合上图中所示的高度剖面的示例性路线。转子的最大负荷指数是其最大允许温度222，如虚线所示。上部曲线228示出在降级时转子的温度变化曲线，如由现有技术已知的那样。在此在达到最大负荷指数226或超过最大温度或最大温度值时发生转子的降级。换句话说，转子热运转。通过适合的函数可以识别或确定达到最大负荷指数或超过最大或最小温度值。由此电机的功率减小，以避免因温度过高而损坏转子。这对车辆110的行驶功率有很大影响。
[0107]
下部曲线232示出在如参考图1所描述的那样前瞻性地影响电气驱动部件112a、112b...112n时转子沿相同路线的温度变化曲线。在较早的时刻230，通过预测单元130预测到降级类型(因预计将超过转子的最大温度值而引起的电机的降级)，接着控制单元114这样控制车辆的电机，使得不达到转子的最大温度。例如可以提前冷却作为电机的部件、即作为示例性驱动部件的转子。在此控制单元114例如控制冷却装置或冷却单元，使得在时刻230启动对转子或电机的冷却。通过前瞻性地影响电气驱动部件避免预测的降级类型226。
[0108]
通过冷却电气驱动部件112a、112b...112n来影响电气驱动部件112a、112b...112n是对电气驱动部件的一种示例性影响。可以使用或对电气驱动部件112a、112b...112n进行的任何适合的影响来避免预测的降级类型。
[0109]
图3示出通过预测单元130示例性地连续预测电气驱动部件112a、112b...112n的降级类型。预测单元130根据示例性道路属性坡度320和电气驱动部件112a、112b...112n的温度对计划路线310进行分类。也考虑车辆的预期速度，该预期速度例如可以通过适合的计算单元由车辆110用户的驾驶员简档(fahrerprofil)和/或由车队沿路线的平均值来确定。通过预测单元130将路线310划分成每个道路属性的区段，即在该示例中划分成每个坡度320的区段和每个预期速度330的区段。现在预测单元130可以针对每个道路属性参考沿计划路线310的温度或温度值340预测降级类型。
[0110]
图4示出一种用于预测和避免车辆110中的电气驱动部件112a、112b...112n降级的示例性方法400，该方法可以由参考图1、2和3所描述的系统100实施。该方法400包括：
[0111]
通过确定单元120确定410车辆110的计划路线的道路属性；
[0112]
通过预测单元130参考确定的道路属性连续预测420电气驱动部件112a、112b...112n的降级类型；并且
[0113]
在通过预测单元130预测到驱动部件112a、112b...112n的降级类型时：
[0114]
通过控制单元控制430驱动部件112a、112b...112n，使得前瞻性地影响驱动部件112a、112b...112n，从而不出现驱动部件112a、112b...112n的预测的降级类型。
[0115]
电气驱动部件112a、112b...112n可以包括：
[0116]-车辆110的高压存储器，其中，高压存储器的预测的降级类型包括由于超过或低于高压存储器的预定义的临界温度的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的预定义的临界荷电状态的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的另一适合的预定义的临界运行状态值的降级；和/或
[0117]-车辆110的电机，其中，电机的预测的降级类型包括由于超过或低于电机部件的预定义的临界温度的降级；和/或
[0118]-车辆110的驱动电子器件，其中，驱动电子器件的预测的降级类型包括由于超过或低于驱动电子器件的预定义的临界温度的降级；和/或
[0119]-车辆110的高压电缆束，其中，高压电缆束的预测的降级类型包括由于超过或低于高压电缆束的预定义的临界温度的降级；和/或
[0120]-车辆110的其它电气驱动部件，其中，所述其它电气驱动部件的预测的降级类型包括由于超过或低于其适合的预定义的临界运行状态值的降级。
[0121]
通过预测单元130连续预测420降级类型可以包括：
[0122]-基于道路属性对计划路线进行分类，其中，道路属性包括：
[0123]-沿路线的坡度；和/或
[0124]-车辆110沿路线的预期速度；和/或
[0125]-道路类型；和/或
[0126]-路面；和/或
[0127]-沿路线的生效的速度限制；和/或
[0128]-道路曲率；和/或
[0129]-沿路线的当前障碍；
[0130]-将路线划分成每个道路属性的区段；
[0131]-针对每个道路属性预测车辆110中的电气驱动部件112a、112b...112n的降级。
[0132]
通过预测单元130连续预测420电气驱动部件112a、112b...112n的降级类型可以在考虑车辆110驾驶员的当前驾驶风格的情况下进行。

技术特征：
1.一种用于预测和避免车辆(110)中的电气驱动部件(112a、112b...112n)降级的系统(100)，所述系统包括：确定单元(120)，其设置用于确定车辆(110)的计划路线的道路属性；预测单元(130)，其设置用于参照确定的道路属性连续预测车辆(110)中的电气驱动部件(112a、112b...112n)的降级类型；控制单元(140)，其设置用于在通过预测单元(130)预测到驱动部件(112a、112b...112n)的降级类型时控制驱动部件(112a、112b...112n)，使得前瞻性地影响驱动部件(112a、112b...112n)，从而不出现驱动部件(112a、112b...112n)的预测的降级类型。2.根据权利要求1所述的系统(100)，其中，所述电气驱动部件(112a、112b...112n)包括：-车辆(110)的高压存储器，其中，高压存储器的预测的降级类型包括由于超过或低于高压存储器的预定义的临界温度的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的预定义的临界荷电状态的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的另一适合的预定义的临界运行状态值的降级；和/或-车辆(110)的电机，其中，电机的预测的降级类型包括由于超过或低于电机部件的预定义的临界温度的降级；和/或-车辆(110)的驱动电子器件，其中，驱动电子器件的预测的降级类型包括由于超过或低于驱动电子器件的预定义的临界温度的降级；和/或-车辆(110)的高压电缆束，其中，高压电缆束的预测的降级类型包括由于超过或低于高压电缆束的预定义的临界温度的降级；和/或-车辆(110)的其它电气驱动部件，其中，所述其它电气驱动部件的预测的降级类型包括由于超过或低于所述其它电气驱动部件的适合的预定义的临界运行状态值的降级。3.根据前述权利要求中任一项所述的系统(100)，其中，通过所述预测单元(130)连续预测降级类型包括：-基于道路属性对计划路线进行分类，其中，所述道路属性包括：-沿路线的坡度；和/或-车辆(110)沿路线的预期速度；和/或-道路类型；和/或-路面；和/或-沿路线的生效的速度限制；和/或-道路曲率；和/或-沿路线的当前障碍；-将路线划分成每个道路属性的区段；并且-针对每个道路属性预测车辆(110)中的电气驱动部件(112a、112b...112n)的降级。4.根据前述权利要求中任一项所述的系统(100)，其中，通过预测单元(130)连续预测电气驱动部件(112a、112b...112n)的降级类型在考虑车辆(110)驾驶员的当前驾驶风格的情况下进行。5.一种用于预测和避免车辆(110)中的电气驱动部件降级的方法(400)，所述方法包括：
通过确定单元(120)确定(410)车辆(110)的计划路线的道路属性；通过预测单元(130)参考确定的道路属性连续预测(420)电气驱动部件(112a、112b...112n)的降级类型；并且在通过预测单元(130)预测到驱动部件(112a、112b...112n)的降级类型时：通过控制单元控制(430)驱动部件(112a、112b...112n)，使得前瞻性地影响驱动部件(112a、112b...112n)，从而不出现驱动部件(112a、112b...112n)的预测的降级类型。6.根据权利要求5所述的方法(400)，其中，所述电气驱动部件(112a、112b...112n)包括：-车辆(110)的高压存储器，其中，高压存储器的预测的降级类型包括由于超过或低于高压存储器的预定义的临界温度的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的预定义的临界荷电状态的降级；和/或由于超过或低于高压存储器的另一适合的预定义的临界运行状态值的降级；和/或-车辆(110)的电机，其中，电机的预测的降级类型包括由于超过或低于电机部件的预定义的临界温度的降级；和/或-车辆(110)的驱动电子器件，其中，驱动电子器件的预测的降级类型包括由于超过或低于驱动电子器件的预定义的临界温度的降级；和/或-车辆(110)的高压电缆束，其中，高压电缆束的预测的降级类型包括由于超过或低于高压电缆束的预定义的临界温度的降级；和/或-车辆(110)的其它电气驱动部件，其中，所述其它电气驱动部件的预测的降级类型包括由于超过或低于所述其它电气驱动部件的适合的预定义的临界运行状态值的降级。7.根据权利要求5或6所述的方法(400)，其中，通过所述预测单元(130)连续预测降级类型包括：-基于道路属性对计划路线进行分类，其中，道路属性包括：-沿路线的坡度；和/或-车辆(110)沿路线的预期速度；和/或-道路类型；和/或-路面；和/或-沿路线的生效的速度限制；和/或-道路曲率；和/或-沿路线的当前障碍；-将路线划分成每个道路属性的区段；-针对每个道路属性预测车辆(110)中的电气驱动部件(112a、112b...112n)的降级。8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法(400)，其中，通过预测单元(130)连续预测电气驱动部件(112a、112b...112n)的降级类型在考虑车辆(110)驾驶员的当前驾驶风格的情况下进行。

技术总结
本发明包括用于预测和避免车辆(110)中的电气驱动部件(112A、112B...112N)降级的系统和方法。该系统包括确定单元(120)，所述确定单元设置用于确定车辆(110)的计划路线的道路属性；预测单元(130)，其设置用于参照确定的道路属性连续预测车辆(110)中的电气驱动部件(112A、112B...112N)的降级类型；控制单元(140)，其设置用于在预测单元(130)预测到驱动部件(112A、112B...112N)的降级类型时控制驱动部件(112A、112B...112N)，使得前瞻性地影响驱动部件(112A、112B...112N)，从而不出现驱动部件(112A、112B...112N)的预测的降级类型。112B...112N)的预测的降级类型。112B...112N)的预测的降级类型。


技术研发人员：M
受保护的技术使用者：宝马股份公司
技术研发日：2022.02.01
技术公布日：2023/10/8