[發明專利]考慮環境因素的車輛質量和道路坡度聯合自適應估計方法

有效

• 申請號: 202110013794.5
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112613253B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 殷國棟;馮斌;任彥君;沈童;王凡勛
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F30/28
• 分類號: G06F30/28;G06F17/16;G06F17/13;G06F113/08;G06F119/10;G06F119/14
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產權代理有限公司 11467
• 代理人: 王雪

1.考慮環境因素的車輛質量和道路坡度聯合自適應估計方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟10：構建車輛運動學模型和縱向動力學模型；

步驟20：基于所述步驟10中的車輛運動學模型，搭建遞推卡爾曼濾波道路坡度估計算法；

步驟30：基于所述步驟10中的車輛縱向動力學模型，搭建擴展卡爾曼濾波輪胎滾動阻力系數和空氣阻力系數估計算法；

所述步驟30中建立擴展卡爾曼濾波滾動阻力系數和空氣阻力系數估計算法包括如下步驟：

步驟31：將汽車空氣阻力計算式中的空氣阻力系數C_d、迎風面積A和空氣密度ρ的乘積項C_dAρ視為合成空氣阻力系數K，并作為待估計參數，即:K＝C_dAρ；

步驟32：基于所述車輛縱向動力學模型，選定車輛的狀態量為車輛速度v、車輛質量m、合成空氣阻力系數K以及輪胎滾動阻力系數f，根據參數的特征得到車輛縱向動力學微分方程：

式中，δ為汽車旋轉質量換算系數，T為發動機轉矩，i₀為傳動系統減速比，η為傳動系統的機械效率，r為車輪半徑，θ為道路坡度角，g為重力加速度；

步驟33：基于所述車輛縱向動力學微分方程，將其離散化得到車輛縱向動力學連續系統的離散化狀態轉移方程：

式中，狀態變量x_k＝[v_km_kK_kf_k]^T，其中K_k，f_k為待估參數，w_k-1為系統的過程噪聲，B為滾動阻力經驗公式中車速的系數；

得出車輛縱向動力學系統的量測方程為：

式中，量測值y_k＝[v_km_ka_k]^T，s_k為量測噪聲，a_k為加速度；

步驟34：根據步驟33中得到車輛縱向動力學系統離散化狀態轉移方程，得到狀態轉移雅可比矩陣為：

根據步驟33中的車輛縱向動力學系統量測方程可得量測雅可比矩陣為：

步驟40：基于所述步驟10中的車輛縱向動力學模型，搭建帶遺忘因子的遞推最小二乘法車輛質量估計算法；

所述步驟40中搭建帶遺忘因子的遞推最小二乘法車輛質量估計算法包括如下步驟：

步驟41：將所述步驟10中車輛縱向動力學模型轉換為符合遞推最小二乘法辨識的形式，得到車輛質量估計模型：

式中，a_senx表示由縱向加速度傳感器獲得的縱向加速度信號；

步驟42：將步驟41中得到的模型根據系統的輸出、觀測量以及待估計參數進行拆分并離散化，得到：

A_k＝a_senx(k)+gf_k cosθ

x_k＝δm_k

式中，y_k為系統輸出，A_k為系統可觀測量，x_k為待估計參數；

步驟50：利用所述步驟20和30中得到的道路坡度、輪胎滾動阻力系數和空氣阻力系數的實時估計值，對所述步驟40中車輛質量估計算法模型中參數的設定值進行自適應修正，并基于修正后的模型進行車輛質量估計，所述自適應修正是將車輛模型中的道路坡度、滾動阻力系數和空氣阻力系數參數根據實際道路環境的變化情況進行實時自適應修正，包括利用道路坡度、輪胎滾動阻力系數和空氣阻力系數的實時估計值，對車輛質量估計模型中參數的設定值進行修正，并基于修正后的模型進行車輛質量估計，包括如下步驟：

步驟51：把測得的k-1時刻的加速度和車速值代入到遞推卡爾曼濾波道路坡度估計算法中，得到k時刻的道路坡度估計值；

步驟52：把測得的k-1時刻的車速、加速度，以及道路坡度估計值代入到擴展卡爾曼濾波輪胎滾動阻力系數和空氣阻力系數估計算法中，得到k時刻的輪胎滾動阻力系數和空氣阻力系數估計值；

步驟53：把所述步驟51和52中得到的k時刻的道路坡度、滾動阻力系數和空氣阻力系數的實時估計值代入到帶遺忘因子的遞推最小二乘法車輛質量估計算法中，得到k時刻的車輛質量估計值。