一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法技术

本发明专利技术提出一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法，首先明确侧翻表征参数和影响侧翻阈值的因素并搭建侧翻阈值标定装置，然后建立用于重载车辆实车试验的多维度典型侧翻场景库，其次开展不同场景下重载车辆侧翻阈值标定试验，再次处理数据并标定出不同场景下侧翻临界状态时各车身状态参数的值，进而建立适用于侧翻阈值动态估计的神经网络，最后基于神经网络实现重载车辆侧翻阈值的自适应估计。该方法利用高精度传感器搭建侧翻阈值标定装置，可用于实车试验；总结重载车辆典型侧翻场景库，通过实车试验，制作网络训练样本训练神经网络，得到车速、整车质量和侧倾角阈值、侧向加速度阈值的映射关系，实现侧翻阈值的动态估计。

【技术实现步骤摘要】
一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法
本专利技术涉及一种侧翻阈值估计方法，具体的是一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法，属于车辆安全

技术介绍
近年来，随着我国经济的蓬勃发展，物流行业正在飞速成长，重载车辆逐渐成为我国公路运输车辆的主力。根据美国公路交通安全管理局的相关统计数据表明，车辆侧翻事故的发生率以及危害程度居车辆事故第2位，尤其是重载车辆，由于其质心高、载重量大，侧翻事故发生的频率更高，造成的损失更加巨大。因此，重载车辆侧翻防控方法一直是研究热点。目前，侧翻防控方法是基于固定的侧翻阈值，如0.4g的侧向加速度等。然而重载车辆在不同驾驶行为、不同载荷和不同道路状况下侧翻阈值是动态变化的，因此单一固定的侧翻阈值难以适应重载车辆实际侧翻防控的需求。据资料调研，重载车辆侧翻阈值的获取途径大多以多维仿真试验为主，其原因为：1、缺乏重载车辆侧翻阈值高可靠标定装置，2、缺乏适用于重载车辆实车试验的典型侧翻场景库，3、缺乏能够根据重载车辆行驶状况动态估计侧翻阈值的方法。
技术实现思路
针对单一固定的侧翻阈值难以适用重载车辆实际侧翻防控需求的问题，本专利技术提出了一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法。该方法能够根据重载车辆当前行使状态动态估计侧翻阈值，有助于提高侧翻预警的准确性。为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：步骤一：明确侧翻表征参数和影响侧翻阈值的因素并搭建侧翻阈值标定装置侧翻表征参数选为侧倾角τ和侧向加速度α，影响侧翻阈值的因素选为车速v和整车质量m；<br>侧翻阈值标定装置包括一台高精度惯性测量单元、两个轮力传感器和两台防侧翻架，高精度惯性测量单元安装在接近重载车辆质心处，轮力传感器安装在重载车辆尾部最后一轴两侧车轮上，防侧翻架安装在重载车辆两侧；高精度惯性测量单元采集侧倾角τ和侧向加速度α，轮力传感器采集最后一轴左车轮垂向力fl和右车轮垂向力fr；通过车身CAN总线采集最后一轴两轮轮速传感器信息的均值作为车速v，整车质量m事先静态测量获得，各传感器数据输出频率相同；步骤二：建立适用于重载车辆实车试验的多维度典型侧翻场景库重载车辆侧翻场景库各场景基元划分如下表所示：场景基元排列组合后有30种侧翻场景；步骤三：开展不同侧翻场景下重载车辆侧翻阈值标定试验不同侧翻场景下重载车辆侧翻阈值标定试验的具体步骤包括：子步骤1：标定试验应在干燥、坚实的路面上进行，且路面表面峰值附着系数不小于0.9；检查标定装置中各传感器的可靠性，防侧翻架的安全性，以及检查试验场地有无安全隐患；子步骤2：基于步骤二中确定的侧翻场景在封闭试验场依次设置载荷、路面状况、纵向坡度和驾驶行为，在试验场地上画出J转向和双移线的试验轨迹；试验开始前，静态测量整车质量m；子步骤3：保持恒定车速按照轨迹行驶，以32km/h为初始速度，逐次增加2km/h，直到连续5次试验过程中最后一轴一侧轮胎垂向力为0或者防侧翻支架一侧着地结束当前场景下侧翻阈值标定试验，保存这5次试验的车速v、整车质量m、侧倾角τ和侧向加速度α、最后一轴左车轮垂向力fl、最后一轴右车轮垂向力fr的数据；子步骤4：重复子步骤2和子步骤3，完成30种侧翻场景下的阈值标定试验并保存数据；步骤四：处理数据并标定不同场景下车辆在侧翻临界状态时各车身状态参数的值30种侧翻场景标定试验完成后，每个场景下保存了5次试验数据，共有150次试验数据；采用中位值平均滤波对每次试验采集的车速v、侧倾角τ和侧向加速度α、最后一轴左车轮垂向力fl、最后一轴右车轮垂向力fr的数据进行处理；以侧向加速度为例，αt为某次试验中侧向加速度的一组数据，t＝1,2,…,n，n为该次试验中侧向加速度数据量，中位值平均滤波处理方法如下：当t＜4,t＞n-3时，当4≤t≤n-3时，该次试验的车速v、侧倾角τ、最后一轴左车轮垂向力fl、最后一轴右车轮垂向力fr数据以同样的方法进行滤波处理；150次试验的各项数据经过上述方法处理后，以最后一轴单侧车轮的垂向力为0来标志重载车辆发生侧翻的临界状态，并获得垂向力为0时车速v、整车质量m、侧倾角τ和侧向加速度α的数值，具体步骤包括：子步骤1：将某次试验的车速v、侧倾角τ、侧向加速度α、最后一轴左车轮垂向力fl和最后一轴右车轮垂向力fr的数据进行时间轴统一显示，即各数据的曲线具有相同的起始时刻和终止时刻，整车质量m为一定值；子步骤2：从起始时刻开始搜索两侧车轮任一侧垂向力为0的点，记录此时车速、整车质量、侧倾角和侧向加速度的值，记为其中侧倾角和侧向加速度为该次试验的侧翻阈值；子步骤3：重复上述步骤，记录下150次试验中两侧车轮任一侧垂向力为0时车速、整车质量、侧倾角和侧向加速度的值，步骤五：建立适用于侧翻阈值动态估计的神经网络设计的3层神经网络包括输入层、1个隐藏层和输出层，训练样本为神经网络的输入向量X＝[x1x2]T，输出向量Y＝[y1y2]T，其中x1为车速，x2为整车质量，y1为网络输出的侧倾角阈值，y2为网络输出的侧向加速度阈值，隐藏层有三个节点，网络中隐藏层和输出层中神经元的激活函数为relu函数；神经网络通过正向传播和反向传播，实现实际输出值与期望输出值之间的方差最小，对神经网络各层间的权值和阈值进行初始化后开始网络训练，利用纠错学习规则和梯度下降法对网络各层间的权值和阈值进行调整，在训练的过程中观察输出误差是否收敛并达到要求，收敛并达到要求后就能得到训练好的神经网络；步骤六：基于神经网络实现重载车辆侧翻阈值的自适应估计重载车辆行驶时，通过车身CAN总线实时获取当前时刻车速事先静态测量整车质量在神经网络输入层输入采集的数据，令网络输出y1为侧倾角阈值，y2为侧向加速度阈值；令y1为侧倾角控制阈值，y2为侧向加速度控制阈值，0.8y1为侧倾角预警阈值，0.8y2为侧向加速度预警阈值。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和有益效果：1.本专利技术搭建的侧翻阈值标定装置能够准确实时采集重载车辆发生侧翻时各表征参数数据，可运用于实车试验；2.本专利技术总结的侧翻场景库涵盖了重载车辆实际行驶时发生侧翻的典型场景；3.本专利技术利用神经网络建立车速、整车质量和侧倾角阈值、侧向加速度阈值的映射关系，实现侧翻阈值的动态估计附图说明图1为重载车辆侧翻阈值自适应估计方法的总体设计方案图图2为半径为45.7m的重载车辆J左转向试验轨迹图图3为重载车辆双移线试验轨迹图图4为设计的神经网络模型图具体实施方式以下将结合具体实例对本专利技术提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明而不用于限制本专利技术的范围。本专利技术提出了一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法，首先明确侧翻表征参数和影响侧翻阈值的因素并搭建侧翻阈值标定装置，然后建立适用于重载车辆实车试验的多维度典型侧翻场景库，其次开展不同侧翻场景下重载车辆侧翻阈值标定试验，再本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法，其特征在于，具体步骤包括：/n步骤一：明确侧翻表征参数和影响侧翻阈值的因素并搭建侧翻阈值标定装置/n侧翻表征参数选为侧倾角τ和侧向加速度α，影响侧翻阈值的因素选为车速v和整车质量m；/n侧翻阈值标定装置包括一台高精度惯性测量单元、两个轮力传感器和两台防侧翻架，高精度惯性测量单元安装在接近重载车辆质心处，轮力传感器安装在重载车辆尾部最后一轴两侧车轮上，防侧翻架安装在重载车辆两侧；高精度惯性测量单元采集侧倾角τ和侧向加速度α，轮力传感器采集最后一轴左车轮垂向力f

【技术特征摘要】
1.一种重载车辆侧翻阈值自适应估计方法，其特征在于，具体步骤包括：
步骤一：明确侧翻表征参数和影响侧翻阈值的因素并搭建侧翻阈值标定装置
侧翻表征参数选为侧倾角τ和侧向加速度α，影响侧翻阈值的因素选为车速v和整车质量m；
侧翻阈值标定装置包括一台高精度惯性测量单元、两个轮力传感器和两台防侧翻架，高精度惯性测量单元安装在接近重载车辆质心处，轮力传感器安装在重载车辆尾部最后一轴两侧车轮上，防侧翻架安装在重载车辆两侧；高精度惯性测量单元采集侧倾角τ和侧向加速度α，轮力传感器采集最后一轴左车轮垂向力fl和右车轮垂向力fr；通过车身CAN总线采集最后一轴两轮轮速传感器信息的均值作为车速v，整车质量m事先静态测量获得，各传感器数据输出频率相同；
步骤二：建立适用于重载车辆实车试验的多维度典型侧翻场景库
重载车辆侧翻场景库各场景基元划分如下表所示：



场景基元排列组合后有30种侧翻场景；
步骤三：开展不同侧翻场景下重载车辆侧翻阈值标定试验
不同侧翻场景下重载车辆侧翻阈值标定试验的具体步骤包括：
子步骤1：标定试验应在干燥、坚实的路面上进行，且路面表面峰值附着系数不小于0.9；检查标定装置中各传感器的可靠性，防侧翻架的安全性，以及检查试验场地有无安全隐患；
子步骤2：基于步骤二中确定的侧翻场景在封闭试验场依次设置载荷、路面状况、纵向坡度和驾驶行为，在试验场地上画出J转向和双移线的试验轨迹；试验开始前，静态测量整车质量m；
子步骤3：保持恒定车速按照轨迹行驶，以32km/h为初始速度，逐次增加2km/h，直到连续5次试验过程中最后一轴一侧轮胎垂向力为0或者防侧翻支架一侧着地结束当前场景下侧翻阈值标定试验，保存这5次试验的车速v、整车质量m、侧倾角τ和侧向加速度α、最后一轴左车轮垂向力fl、最后一轴右车轮垂向力fr的数据；
子步骤4：重复子步骤2和子步骤3，完成30种侧翻场景下的阈值标定试验并保存数据；
步骤四：处理数据并标定不同场景下车辆在侧翻临界状态时各车身状态参数的值
30种侧翻场景标定试验完成后，每个场景下保存了5次试验数据，共有150次试验数据；采用中位值平均滤波对每次试验采集的车速v、侧倾角τ和侧向加速度α、最后一轴左车轮垂向力fl、最后一轴右车轮垂向力f...

【专利技术属性】
技术研发人员：李旭，韦坤，徐启敏，倪培洲，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32