一种考虑换挡因素的车辆质量估计方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑换挡因素的车辆质量估计方法，首先采集车辆行驶状态数据并计算得到模型所需参数；然后结合车辆行驶过程中的力学特性建立车辆纵向动力学模型：建立带多遗忘因子的加权最小二乘递推质量估计模型；确定车辆质量实时估计系统的使用条件，将采集到的车辆行驶状态数据和相关模型参数输入车辆质量实时估计系统，估计并输出实时车辆质量。本发明专利技术提出的考虑车辆换挡因素的质量估计方法，使车辆在换挡前后，均能够获得较为准确的质量估计结果。同时考虑到换挡时带来的传动比突变和换挡之后车辆旋转质量换算系数的变化，采用带有多遗忘因子的加权最小二乘递推估计方法，实现对车辆质量的实时估计。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑换挡因素的车辆质量估计方法
本专利技术涉及车辆质量的实时估计
，特别是一种考虑换挡因素的车辆质量估计方法。
技术介绍
车辆动力学模型参数的实时估计是车辆控制的基础，而车辆质量参数是车辆动力学模型中的重要参数，准确实时的车辆质量估计参数可以有效提高车辆电子控制系统的性能，如电子稳定控制系统(ESP)依赖车辆质量参数实时计算质心侧偏角和横摆角，从而实现对车辆横向滑移情况的控制。同时，有研究表明，根据质量参数的实时变化情况调整换挡规律能够为汽车节油约2.62％-4.86％。因此，准确估计车辆质量参数对于提高车辆安全性和燃油经济性均具有重要意义。现有文献中，有关车辆质量参数估计的方法可以分为两类，一类是基于传感器的质量估计方法，这类方法需要在车内加装相应的传感器，占用车内空间的同时还提高了车辆的生产成本，难以满足实际应用需求；另一类是基于车辆CAN总线数据的车辆质量估计方法，该方法基于车辆纵向动力学模型，无需附加传感器，具有较好的应用便利性。然而，由于车辆在正常行驶过程中需要经常换挡，而换挡过程车辆的动力学状态无法用车辆纵向动力学模型描述，且换挡前后车辆纵向动力学模型的旋转质量换算系数会发生改变，从而导致换挡行为发生后车辆质量估计结果存在较大的偏差，严重影响车辆质量估计结果，进而降低车辆质量估计的准确性。因此，需要一种考虑换挡因素的车辆质量估计方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种考虑换挡因素的车辆质量估计方法；该方法通过OpenXC数据考虑换挡因素对车辆质量进行估计。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：本专利技术提供的考虑换挡因素的车辆质量估计方法，包括以下步骤：步骤一：利用OpenXC数据采集装置采集车辆行驶状态数据，根据车辆固有参数与车辆状态参数结合，计算得到模型所需参数；步骤二：基于已获得的车辆行驶状态数据，结合车辆行驶过程中的力学特性，按照以下公式建立车辆纵向动力学模型：Ft＝Ff+Fi+Faero+Fj；其中，Ft为车辆驱动力，Ff为滚动阻力，Fi为坡度阻力，Faero为空气阻力，Fj为加速阻力；步骤三：基于车辆纵向动力学模型，建立带多遗忘因子的加权最小二乘递推质量估计模型；步骤四：确定车辆质量实时估计系统的使用条件，所述使用条件包括：确定车辆质量估计方法的启动条件；确定车辆质量估计方法的暂时关闭条件；步骤五：车辆满足启动条件后，将采集到的车辆行驶状态数据和加权最小二乘递推质量估计模型参数输入车辆质量实时估计系统，估计并输出实时车辆质量。进一步，所述步骤一中的车辆行驶状态数据包括发动机转矩Tq、车速v、发动机转速n、方向盘转角φw、油门开度、刹车信号和档位信息；所述车辆固有参数包括轮胎滚动半径r、主减速器传动比i0、道路滚动阻力系数f、传动系机械效率η、车辆空气阻力系数Cd和车辆正向迎风面积A；所述模型所需参数包括加速度和变速器传动比ig。进一步，所述步骤三中车辆纵向动力学模型建立具体步骤如下：推导车辆纵向动力学模型的最小二乘形式；建立带有多遗忘因子的加权最小二乘递推估计模型；建立带多遗忘因子的加权最小二乘递推质量估计模型。进一步，所述步骤五中的估计实时车辆质量包括以下三个阶段：启动阶段：为加权最小二乘递推质量估计模型提供初值，随后基于当前时刻的车辆行驶状态数据，开始进行第一次质量估计，获得车辆质量和车辆质量与旋转质量换算系数乘积的第一次估计值；运行阶段：将当前时刻更新的车辆行驶状态数据和上一时刻的车辆质量和车辆质量与旋转质量换算系数乘积的估计值带入加权最小二乘递推质量估计模型中，进行新一轮质量估计，并重复此步骤，获取实时的质量估计值；停止阶段：当车辆熄火或估计值收敛在合理范围之内，停止进行递推估计。由于采用了上述技术方案，本专利技术具有如下的优点：本专利技术提出的考虑车辆换挡因素的质量估计方法，使车辆在换挡前后，均能够获得较为准确的质量估计结果。同时考虑到换挡时带来的传动比突变和换挡之后车辆旋转质量换算系数的变化，采用带有多遗忘因子的加权最小二乘递推估计方法，实现对车辆质量的实时估计。本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。附图说明本专利技术的附图说明如下。图1为车辆质量估计流程图。图2为车辆纵向动力学模型受力示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明。实施例1本实施例提供的考虑换挡因素的车辆质量估计方法；解决了在考虑车辆正常行驶过程中的换挡条件下，实现车辆质量的实时估计；包括以下五个步骤：步骤一：利用OpenXC数据采集装置采集车辆行驶状态数据，根据车辆固有参数与车辆状态参数结合，计算得到模型所需参数，主要包括以下三个部分：利用OpenXC数据采集装置采集来自车辆CAN总线上的实时车辆行驶状态数据(发动机转矩Tq、车速v、发动机转速n、方向盘转角φw、油门开度、刹车信号、档位信息)；获取相关车辆固有参数(轮胎滚动半径r、主减速器传动比i0、道路滚动阻力系数f、传动系机械效率η、车辆空气阻力系数Cd、车辆正向迎风面积A)；基于已有数据和参数，计算模型所需参数(加速度a、变速器传动比ig)。步骤二：基于已获得的车辆行驶状态数据，建立车辆纵向动力学模型：根据已有参数，结合车辆行驶过程中的力学特性，建立车辆纵向动力学模型。Ft＝Ff+Fi+Faero+Fj其中，Ft为车辆驱动力，Ff为滚动阻力，Fi为坡度阻力，Faero为空气阻力，Fj为加速阻力。步骤三：基于车辆纵向动力学模型，建立带多遗忘因子的加权最小二乘递推质量估计模型，具体方法为：推导车辆纵向动力学模型的最小二乘形式；建立带有多遗忘因子的加权最小二乘递推估计模型；基于车辆动力学模型，建立带多遗忘因子的加权最小二乘递推质量估计模型。步骤四：确定车辆质量实时估计系统的使用条件，具体条件为：确定车辆质量估计方法的启动条件；确定车辆质量估计方法的暂时关闭条件。步骤五：车辆满足启动条件后，将采集到的车辆行驶状态数据和带多遗忘因子的加权最小二乘递推质量估计模型参数输入车辆质量实时估计系统，估计实时车辆质量，主要包括以下三个阶段：启动阶段：车辆启动后，在满足步骤四所述启动条件时，为加权最小二乘递推质量估计模型提供初值，随后基于当前时刻的车辆行驶状态数据，开始进行第一次质量估计，获得车辆质量和车辆质量与旋转质量换算系数乘积的第一次估计值。运行阶段：将当前时刻更新的车辆行驶状态数据和上一时刻的车辆质量和车辆质量与旋转质量换算系数乘积的估计值带入加权最小二乘递推质量估计模型中，进行新一轮质量估计，并重复此步骤，获取实时的质量估计值。在此过程中，如果遇到满足步骤四所述暂时关闭条件的情况，则暂时停止质量估计，直到再次满足启动条件时，再进行估计。停止阶段：当车辆熄火或估计值收敛在合理范围之内，停止进行递推估计。本实施例提供的方法在正常行驶和车辆换挡时均可实时、准确地估计车辆质量，在降低换挡因素对于质量估计造成的影响的同时也提高了车辆质量估计的准确性和鲁棒性。实施例2本实施例对五个步骤进行详细的说明：步骤一：利用OpenXC数据采集装置采集车辆行驶状态本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑换挡因素的车辆质量估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：利用OpenXC数据采集装置采集车辆行驶状态数据，根据车辆固有参数与车辆状态参数结合，计算得到模型所需参数；步骤二：基于已获得的车辆行驶状态数据，结合车辆行驶过程中的力学特性，按照以下公式建立车辆纵向动力学模型：F

【技术特征摘要】
1.一种考虑换挡因素的车辆质量估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：利用OpenXC数据采集装置采集车辆行驶状态数据，根据车辆固有参数与车辆状态参数结合，计算得到模型所需参数；步骤二：基于已获得的车辆行驶状态数据，结合车辆行驶过程中的力学特性，按照以下公式建立车辆纵向动力学模型：Ft＝Ff+Fi+Faero+Fj其中，Ft为车辆驱动力，Ff为滚动阻力，Fi为坡度阻力，Faero为空气阻力，Fj为加速阻力；步骤三：基于车辆纵向动力学模型，建立带多遗忘因子的加权最小二乘递推质量估计模型；步骤四：确定车辆质量实时估计系统的使用条件，所述使用条件包括：确定车辆质量估计方法的启动条件；确定车辆质量估计方法的暂时关闭条件；步骤五：车辆满足启动条件后，将采集到的车辆行驶状态数据和加权最小二乘递推质量估计模型参数输入车辆质量实时估计系统，估计并输出实时车辆质量。2.如权利要求1所述的考虑换挡因素的车辆质量估计方法，其特征在于：所述步骤一中的车辆行驶状态数据包括发动机转矩Tq、车速v、发动机转速n、方向盘转角φw、油门开度、刹车信号和档位信息；所述车辆固有...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙棣华，赵敏，刘卫宁，鹿孜宇，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50