[發明專利]一種考慮參數耦合關系的汽車質量和道路坡度估計方法

在審

• 申請號: 201810548335.5
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108944935A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 趙敏;孫棣華;楊凡
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: B60W40/076
• 分類號: B60W40/076;B60W40/13
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 武君

本發明公開了一種考慮參數耦合關系的汽車質量和道路坡度估計方法，包括步驟一、獲取車輛狀態數據和車輛固有參數并計算獲得第k時刻的加速度a以及變速器傳動比i_g；步驟二、建立汽車質量模型與道路坡度模型；步驟三、分別基于汽車質量模型與道路坡度模型，構建最小二乘質量估計模型和卡爾曼濾波坡度估計模型，步驟四、采用嵌套循環迭代進行汽車質量和道路坡度聯合估計。本發明能為汽車智能系統提供實時的道路坡度信息和汽車負載情況，為自動駕駛輔助決策、綠色駕駛、及自動變速器換擋控制提供重要的依據，從而實現安全、經濟、舒適駕駛。

技術領域

本發明屬于智能交通領域，具體涉及一種考慮參數耦合關系的汽車質量和道路坡度估計方法。

背景技術

車輛動力學模型參數的實時估計是車輛控制的基礎，而汽車質量和道路坡度是車輛動力學模型中的重要參數，準確實時的估計汽車質量和道路坡度可以有效提高車輛動力性和經濟性。根據汽車質量在線調整換擋控制策略不僅能夠使自動換擋過程中車輛運行更加順暢,而且還能夠得到更為經濟的換擋控制策略。基于道路坡度、速度和加速度等信息可以計算出車輛功率系數，由此估計克服空氣阻力和滾動阻力所需的發動機功率，從而實現排放控制。但汽車質量和道路坡度在汽車行駛過程中的動力學模型中存在強耦合關系，這嚴重影響實際駕駛過程中對汽車質量和道路坡度的感知精度。因此，探索一種考慮參數耦合關系的汽車質量和道路坡度的聯合估計方法對于提高汽車動力性和燃油經濟性具有重要意義。

目前對于汽車質量和道路坡度的獲取方法可以分為兩類，一類是基于傳感器的方法，一類是基于車輛縱向動力學模型的方法。基于傳感器的方法是通過在車輛上加裝額外的傳感器，例如單擺式角位移傳感器、慣性導航儀等來直接測出坡度角,再進一步計算車重。例如收集通過加裝加速度傳感器或者GPS全球定位系統等獲取的坡度信號，先計算得到道路的坡道角，然后再基于車輛縱向動力學得到車輛的質量。這種方法比較適用于靜態條件下如車輛起步時的坡度檢測，在常規車輛行駛過程中，受車身縱向加速度、懸架變形和路面顛簸的影響,傳感器不能得到路面坡度的正確值，且這些方法對GPS信號的品質要求比較高，在使用低成本的GPS 的情況下難以達到很好的效果。基于車輛縱向動力學或者運動學的識別方法利用車輛的縱向動力學模型加上從汽車CAN總線上獲取的數據(例如發動機扭矩百分比、發動機轉速、車速、擋位等信號)來估算未知的系統參數。雖然這方面的方法有很多，但是一個共同的難題在于車輛自身參數(重量等)和外部阻力(坡度)變化的解耦，此外，道路的時變性也增加了估算過程的復雜性。

發明內容

有鑒于此，為了解決上述問題，本發明提供一種考慮參數耦合關系的汽車質量和道路坡度估計方法，該方法對慢變的汽車質量進行最小二乘估計，對快變的的道路坡度進行卡爾曼濾波估計，并通過設計合理步長將兩者實現嵌套循環，并考慮汽車質量和道路坡度的參數特性對異常估計值進行濾波處理，從而提高汽車質量和道路坡度的估計精度。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：本發明提供的一種考慮參數耦合關系的汽車質量和道路坡度估計方法，該方法包括以下步驟：

步驟一、獲取車輛狀態數據和車輛固有參數并計算獲得第k時刻的加速度a以及變速器傳動比i_g；

步驟二、建立汽車質量模型與道路坡度模型；

步驟三、分別基于汽車質量模型與道路坡度模型，構建最小二乘質量估計模型和卡爾曼濾波坡度估計模型；

步驟四、采用嵌套循環迭代進行汽車質量和道路坡度聯合估計。

優選地，該方法還包括步驟五、采用k-means聚類法和中值濾波法進行異常數據處理。