[發明專利]一種用于電動車的道路坡度估計方法、系統和設備

在審

• 申請號: 202110316183.8
• 申請日: 2021-03-24
• 公開（公告）號: CN113119980A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 尹欣欣;嚴鑒鉑;劉義
• 申請（專利權）人: 西安法士特汽車傳動有限公司
• 主分類號: B60W40/076
• 分類號: B60W40/076;B60W40/107;G06F30/27;G06F17/18;G06F17/11
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 陳翠蘭

本發明公開了一種用于電動車的道路坡度估計方法、系統和設備，屬于道路坡度計算領域，首先通過高斯牛頓法和一階濾波，對控制器的加速度值進行處理，消除系統零偏誤差和刻度誤差，得到準確、有用的加速度值；其次采用遺忘因子最小二乘法的方法來估計坡度變化率，考慮到路面坡度變化率的變化，可以在坡度比較陡，坡度變化比較快的路面上估計坡度；最后結合卡爾曼濾波方法，通過之前的遺忘因子最小二乘法估計出坡度變化率因素的影響，再通過卡爾曼濾波方法，對時變坡度的估計實時性很好。能保證在換擋時和在坡度很大、變化很快的道路上，既能實時快速估計出坡度值，又能保證計算的坡度數值的準確性。

技術領域

本發明屬于道路坡度計算領域，涉及一種用于電動車的道路坡度估計方法、系統和設備。

背景技術

在純電動商用汽車領域，越來越多的主機廠需要實時知道道路的坡度值，便于根據實時坡度做扭矩大小的策略制定，因此對道路坡度的估計越精確越好。在對道路坡度的估計和測量上，可以通過在車身安裝坡度測量儀來測量，或者利用控制器自帶的傳感器并通過算法來計算得到，對于純電動商用車來說，前者一般需要額外增加測量設備，對于主機廠來說，首先會額外增加費用，其次對于整車布置時的安裝位置要求較高，一般要安裝在很平整的水平面上，要是安裝的位置不好，在計算找零時比較麻煩，所以對于主機廠來說這種方式一般不會采用。第二種對于坡度值的估算有很多種方法，主要有基于最小二乘法的坡度估計，基于卡爾曼濾波算法的坡度估計，基于縱向動力學最小二乘法的坡度估計。(1)基于最小二乘法的坡度估計，基于估計的車重來根據動力學方程來估計坡度，由于車重本身就是估計出來的，不是很準確，所以該方法估計的坡度精確度不高，該方法更適合于質量和固定坡度這類慢變量的估計。(2)基于卡爾曼濾波的算法估計，由于沒有考慮換擋沖擊，當在坡度變化很快的坡度道路上時，該種方法不能很好地估計出坡度值，不適合在換擋過程和快速變化的坡度很大的道路中進行坡度估計。(3)基于縱向動力學最小二乘法的坡度估計，該方法能很好應用于固定坡度路面的坡度估計，但在坡度變化路面上的估計實時性較差且有較大的誤差。

綜上所述，上述方法都不能很好地全面地考慮在換擋沖擊和坡度變化很快的道路上運行時的坡度估計，即現有的坡度估計算法不能對坡度進行實時準確的估計。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術中坡度估計算法不能對坡度進行實時準確的估計的缺點，提供一種用于電動車的道路坡度估計方法、系統和設備。

為了達到上述目的，本發明采用以下技術方案予以實現：

一種用于電動車的道路坡度估計方法，包括如下步驟：

步驟1)獲取三軸加速度數值，對三軸加速度數值進行數據處理后得到三軸加速度傳感器的使用坐標，基于三軸加速度傳感器的使用坐標，根據遺忘因子最小二乘法，建立坡度變化率估計的傳感器加速度值和坡度角關系模型；

步驟2)確定系統輸出量EF，可觀測的數據量Ea，待估計坡度變化率并根據遺忘因子最小二乘法建立相應的EF模型、Ea模型和模型；

步驟3)計算坡度變化率，建立整車系統空間狀態方程；

步驟4)建立卡爾曼濾波模型，并基于坡度變化率計算坡度值。

優選地，步驟1)所述的數據處理具體是，基于高斯牛頓法消除三軸加速度數值的零偏誤差和刻度誤差。

優選地，步驟1)所述坡度變化率估計的遺忘因子模型的具體建立方法是：基于三軸加速度傳感器的使用坐標建立坡度變化率估計最小二乘法公式，再建立坡度變化率估計的遺忘因子模型。

優選地，步驟1)的具體過程為：

a_x＝s_x(x_m-o_x) (1)