[發(fā)明專利]車載減振設(shè)備的垂向振動狀態(tài)的觀測方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210150451.8 | 申請日: | 2022-02-18 |
| 公開(公告)號: | CN114486300A | 公開(公告)日: | 2022-05-13 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 胡景晨 | 申請(專利權(quán))人: | 上海新紀(jì)元機器人有限公司 |
| 主分類號: | G01M17/04 | 分類號: | G01M17/04;G06F17/16;G06F30/20 |
| 代理公司: | 上海碩力知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31251 | 代理人: | 劉桂芝 |
| 地址: | 201100 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 車載 設(shè)備 振動 狀態(tài) 觀測 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種車載減振設(shè)備的垂向振動狀態(tài)的觀測方法,其特征在于,包括:
建立卡爾曼濾波器的模型,所述模型的觀測量包括車載減振設(shè)備的垂向加速度和垂向相對位移、車體的垂向加速度和車輛懸架的垂向相對位移,所述模型的狀態(tài)量包括車載減振設(shè)備的垂向速度和/或垂向位移;
獲取所述觀測量在當(dāng)前時刻的觀測值;
采用所述卡爾曼濾波器對所述觀測量在當(dāng)前時刻的觀測值進(jìn)行處理,得到所述狀態(tài)量在當(dāng)前時刻的最優(yōu)估計值;
根據(jù)所述狀態(tài)量在當(dāng)前時刻的最優(yōu)估計值得到所述車載減振設(shè)備在當(dāng)前時刻的垂向速度和/或垂向位移。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的觀測方法,其特征在于,
結(jié)合路面模型、1/4車輛動力學(xué)模型和減振設(shè)備動力學(xué)模型對所述車載減振設(shè)備的垂向振動狀態(tài)觀測進(jìn)行總體建模,得到如下關(guān)系:
Δxb=xb-xs,Δxs=xs-xt,Δxt=xt-zg,
其中,mb為1/4減振設(shè)備質(zhì)量,ms為1/4車體質(zhì)量,mt為車輪質(zhì)量,kb為1/4減振設(shè)備等效剛度系數(shù),ks為懸架剛度系數(shù),kt為車輪剛度系數(shù),cb為1/4減振設(shè)備等效阻尼系數(shù),cs為懸架阻尼系數(shù),xb依次為車載減振設(shè)備的垂向加速度、垂向速度和垂向位移,xs依次為車體的垂向加速度、垂向速度和垂向位移,xt依次為輪胎的垂向加速度、垂向速度和垂向位移,zg為隨機路面的垂向位移;
根據(jù)上述關(guān)系,在離散域建立如下的卡爾曼濾波器的模型:
其中,Xk為第k個時刻的狀態(tài)量,wk-1為第k-1個時刻的過程噪聲,Yk為第k個時刻的觀測量,vk為第k個時刻的量測噪聲,F(xiàn)為離散狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,Γ為過程噪聲矩陣,C為量測矩陣。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的觀測方法,其特征在于,
F=I+AT,Γ=GT;
其中,I為單位陣,T為離散域的計算步長。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的觀測方法,其特征在于,
F=I+AT,Γ=GT;
a=l*v;
其中,I為單位陣,T為離散域的計算步長,v為車速,l為一常數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的觀測方法,其特征在于,獲取所述觀測量在當(dāng)前時刻的觀測值包括:
通過固定于車體上的第一慣導(dǎo)單元獲取車體的垂向加速度;
通過固定于所述車載減振設(shè)備的上臺面的第二慣導(dǎo)單元獲取所述車載減振設(shè)備的垂向加速度;
通過安裝于所述車載減振設(shè)備的驅(qū)動機構(gòu)的編碼器獲取所述車載減振設(shè)備的垂向相對位移;
通過安裝于車輛懸掛上的車高傳感器獲取車輛懸架的垂向相對位移。
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