一种分布式驱动电动汽车坡度估计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种分布式驱动电动汽车坡度估计方法及系统。该方法包括：实时获取传感器采集到的车辆的纵向加速；实时根据车轮各轮毂电机反馈的车轮输出力矩和轮速，结合车辆纵向动力学模型计算车辆的纵向加速度；以计算得到的纵向加速度为状态方程的输入，以传感器测量得到的车辆纵向加速度为状态方程的观测量，采用卡尔曼滤波算法对车辆的纵向加速度进行滤波；根据滤波得到的车辆纵向加速度，计算车辆所处路面的坡度。本发明专利技术提供的分布式驱动电动汽车坡度估计方法具有可行性高的优势。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式驱动电动汽车坡度估计方法及系统
本专利技术涉及一种分布式驱动电动汽车坡度估计方法及系统。
技术介绍
利用多方法融合的坡度估计方法，主要包括基于动力学的坡度估计方法与基于运动学方法的坡度估计。利用动力学方法进行坡度估计可采用如下公式：y＝u+by＝Fxb＝mg(sinθd+fcosθd)其中Fx为纵向力，为纵向加速度，为空气阻力，mgsinθ为重力在斜坡的分量，mgfcosθ为滚动阻力。b值的估计可以采用最小二乘法进行。由于路面坡度是时变的，因此b也是时变的，故采取带有遗忘因子的最小二乘法估计b。在线性系统中，相当于找到参数b(k)，使得函数V(b(k),k)取得极小值。式子中λ为遗忘因子，遗忘因子越大，辨识精度越高。基于运动学方法的坡度估计如下：加速度传感器固结于车身，其测量值ax除了受到车辆本身的行驶加速度影响外，还受到路面坡度的影响。三者之间关系为：进而得到基于运动学方法的坡度估计值：车辆行驶过程中，路面坡度可以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式驱动电动汽车坡度估计方法，其特征在于，包括：/n实时获取传感器采集到的车辆的纵向加速；/n实时根据车轮各轮毂电机反馈的车轮输出力矩和轮速，结合车辆纵向动力学模型计算车辆的纵向加速度a

【技术特征摘要】
1.一种分布式驱动电动汽车坡度估计方法，其特征在于，包括：
实时获取传感器采集到的车辆的纵向加速；
实时根据车轮各轮毂电机反馈的车轮输出力矩和轮速，结合车辆纵向动力学模型计算车辆的纵向加速度ax,d；
以计算得到的纵向加速度ax,d为状态方程的输入，以传感器测量得到的车辆纵向加速度ax,m为状态方程的观测量，采用卡尔曼滤波算法对车辆的纵向加速度进行滤波；
根据滤波得到的车辆纵向加速度，计算车辆所处路面的坡度。


2.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车坡度估计方法，其特征在于，所述根据滤波得到的车辆纵向加速度，计算车辆所处路面的坡度，具体包括：
根据计算车辆所处路面的坡度θ，其中，g为重力加速度，afilt为采用卡尔曼滤波算法滤波后得到的车辆纵向加速度，aw为车轮线加速度。


3.根据权利要求1或2所述的分布式驱动电动汽车坡度估计方法，其特征在于，所述根据车轮各轮毂电机反馈的车轮输出力矩和轮速，结合车辆纵向动力学模型计算车辆的纵向加速度ax,d，具体包括：
根据车轮各轮毂电机反馈的车轮输出力矩和轮速，结合单轮动力学模型，计算车辆各车轮的纵向力Fx；
结合车辆纵向动力学模型计算车辆的纵向加速度ax,d，其中，∑Fx为各车轮的纵向力之和，Ff为滚动阻力，Fi为坡度阻力，Fw为空气阻力，m为整车质量。


4.根据权利要求3所述的分布式驱动电动汽车坡度估计方法，其特征在于，所述根据车轮各轮毂电机反馈的车轮输出力矩和轮速，结合单轮动力学模型，计算车辆各车轮的纵向力Fx，具体包括：
根据单轮动力学模型计算各车轮的纵向力其中，上角标ij用于表示车轮的编号，Tdij，Tbij，Re与Jω分别代表车轮驱动力矩、车轮制动力矩、车轮角加速度、车轮滚动半径与车轮转动惯量，所述车轮角加速度由轮速数值差分得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：王震坡，丁晓林，韩冰，张雷，刘建宏，
申请(专利权)人：北京理工大学，北京理工新源信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11