System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种增程式电动汽车整车质量估计方法技术_技高网

一种增程式电动汽车整车质量估计方法技术

技术编号:41306275 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-13 14:51
本发明专利技术公开了一种增程式电动汽车整车质量估计方法,其特征在于,包括以下步骤:S1基础信号计算,计算轮边驱动力和整车加速度;S2高通滤波,计算轮边驱动力和整车加速度高频分量;S3最小二乘估计,使用最小二乘估计整车质量。本发明专利技术估计出整车质量可用于蠕行工况、自适应巡航等功能的驱动力预控,降低车速超调量、减少车速稳定时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及汽车动力总成控制领域,尤其涉及一种增程式电动汽车整车质量估计方法


技术介绍

1、随着近些年来车辆电控系统的高速发展,参数估计的准确性对车辆控制效果的影响愈专利技术显。其中,整车质量与车辆动力学性质息息相关,且汽车在整个行驶过程中质量实时发生变化,尤其重型商用车满载空载质量相差较大,较大质量变化会对整车的制动性、操纵稳定性等汽车基本性能产生很大影响。实现整车质量在线准确的估计,是实现汽车电子控制技术的必要条件之一。

2、现有技术下,增程式电动汽车在蠕行、自适应巡航等功能触发时需要让实际车速跟随目标车速,通过pi控制器可将实际车速与目标车速的偏差控制在一定范围内,但这种控制存在以下问题:

3、1.因整车质量未知,无法对驱动力进行准确预控;

4、2.当整车质量变化较大时,需要多组pi参数进行控制,标定匹配工作量较大。

5、故目前需要一种便捷的整车质量估算方法来估算整车实时质量,从而提高车辆控制系统对车辆的控制效果。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种增程式电动汽车整车质量估计方法,以解决现有技术中无法对驱动力进行准确预控、标定匹配工作量较大等问题。

2、本专利技术是采用以下技术方案实现的:一种增程式电动汽车整车质量估计方法,其特征在于,包括以下步骤:

3、s1基础信号计算,计算轮边驱动力和整车加速度;

4、s2高通滤波,计算轮边驱动力和整车加速度高频分量;

5、s3最小二乘估计,使用最小二乘估计整车质量。

6、进一步的,所述步骤s1包括以下子步骤:

7、s11计算轮边驱动力:系统采集mcu反馈驱动扭矩,对mcu反馈扭矩进行低通滤波处理,获取实时驱动扭矩,低通滤波公式为;

8、

9、其中,g(s)代表低通滤波器传递函数,s代表频率相关的变量参数,ts代表时间参数,t代表滤波时间常数,定义为标定量应用工程师可根据实际项目情况自行调整;

10、实时驱动扭矩计算公式为:

11、t=t×g(s)

12、其中,t代表实时驱动扭矩,t代表mcu反馈驱动扭矩,g(s)代表低通滤波器传递函数;轮边驱动力计算公式为:

13、f=t×i×r

14、其中,f代表轮边驱动力,t代表实时驱动扭矩,i代表驱动桥速比,r代表轮胎滚动半径;i、r定义为标定量应用工程师可根据实际项目情况自行调整;

15、s12计算整车加速度:系统采集abs反馈前轴平均速度,对abs反馈前轴平均速度进行低通滤波处理,获取实时车速,再通过实时车速计算整车加速度。

16、低通滤波公式为:

17、

18、其中,g(s)代表低通滤波器传递函数,s代表频率相关的变量参数,ts代表时间参数,t代表滤波时间常数,定义为标定量应用工程师可根据实际项目情况自行调整;

19、实时车速计算公式为:

20、v=v×g(s)

21、其中,v代表实时车速,v代表abs反馈前轴平均速度,g(s)代表低通滤波器传递函数;整车加速度计算公式为:

22、

23、其中,a代表整车加速度,v(k)代表当前时刻车速,v(k-1)代表上一时刻车速,δt代表采样时间间隔。

24、进一步的,所述步骤s2包括以下子步骤:

25、s21轮边驱动力输入高通滤波器,高通滤波器输出轮边驱动力的高频分量;

26、s22整车加速度输入高通滤波器,高通滤波器输出整车加速度的高频分量。

27、s21、s22所述高通滤波器公式为:

28、

29、其中,a(s)代表高通滤波器传递函数,s代表频率相关的变量参数,b代表通带增益,ω代表基本频率,ξ代表阻尼比。k,ξ,ω定义为标定量应用工程师可根据实际项目情况自行调整。

30、进一步的,所述步骤s3包括以下子步骤:

31、s31轮边驱动力和整车加速度高频分量输入整车质量最小二乘估计模块;

32、s32最小二乘估计增益赋初值;

33、s33估计质量赋初值;

34、s34误差的协方差赋初值;

35、s35计算当前时刻估计质量,公式如下:

36、mest(k)=mest(k-1)+l(k)(y(k)-φ(k)mest(k-1))

37、其中,mest(k)代表当前时刻估计质量,l(k)代表最小二乘增益,y(k)代表轮边驱动力的高频分量,φ(k)代表整车加速度高频分量,mest(k-1)代表上一时刻整车估计质量。

38、s36更新最小二乘估计增益,公式如下:

39、l(k)=p(k-1)φ(k)(1+φ(k)p(k-1)φ(k))-1

40、其中,l(k)代表最小二乘估计增益,p(k-1)代表上一时刻误差的协方差,φ(k)代表整车加速度高频分量。

41、s37更新误差的协方差,公式如下:

42、p(k)=(1-l(k)φ(k))p(k-1)

43、其中,p(k)代表误差的协方差,φ(k)整车加速度高频分量,l(k)代表最小二乘估计增益。

44、本专利技术的有益效果在于:通过一种增程式电动汽车整车质量估计方法,可以通过驱动扭矩与实时车速计算出整车质量可用于蠕行工况、自适应巡航等功能的驱动力预控,降低车速超调量、减少车速稳定时间。

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【技术保护点】

1.一种增程式电动汽车整车质量估计方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种增程式电动汽车整车质量估计方法,其特征在于,所述步骤S1包括以下子步骤:

3.根据权利要求1所述的一种增程式电动汽车整车质量估计方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下子步骤:

4.根据权利要求1所述的一种增程式电动汽车整车质量估计方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下子步骤:

【技术特征摘要】

1.一种增程式电动汽车整车质量估计方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种增程式电动汽车整车质量估计方法,其特征在于,所述步骤s1包括以下子步骤:

3.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员:李舒恒何章波鲜礼曾道祥张侠龙彭龙发张政联谢伟
申请(专利权)人:成都大运汽车集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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