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原文传递一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法

专利名称：	一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法
摘要：	本发明提出了一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法，包括以下步骤：S1，采集车辆在行驶过程中所产生的数据信息，并通过无线网络将数据信息传输至数据存储及处理平台；S2，分割行驶数据片段；S3，筛选有效行驶数据：当某一个时刻的车速、加速度和发动机输出功率均大于相应的阈值时，该时刻的数据被筛选为有效行驶数据；S4，建立考虑重型商用车辆行驶阻力系数的载重和道路坡度的联合估计数学模型；S5，载重和道路坡度联合估计，从而分析重型商用车的整车质量和各个时刻的坡度情况。本发明能够可在车辆的整车和总成设计参数未知的情况下，进行重型商用车载重和道路坡度的联合估计；具有实时性高、监测区域广的特点。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	重庆;50
申请人：	中国汽车工程研究院股份有限公司
发明人：	彭航;张龙平;黄德军;王坤;伍晨波;李兵
专利状态：	有效
申请日期：	2023-08-30T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-28T00:00:00+0800
申请号：	CN202311105293.5
公开号：	CN117131107A
代理机构：	重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	王宏松
分类号：	G06F16/2458;G06F16/29;G06F17/18;G06F17/17;G06Q50/30;G;G06;G06F;G06Q;G06F16;G06F17;G06Q50;G06F16/2458;G06F16/29;G06F17/18;G06F17/17;G06Q50/30
申请人地址：	401122 重庆市渝北区北部新区金渝大道9号
主权项：	1.一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集车辆在行驶过程中所产生的数据信息，并通过无线网络将数据信息传输至数据存储及处理平台； S2，分割行驶数据片段：根据车速和采集数据时间，判断车辆停车状态，并计算车辆的停车时间长度，筛选出两次长时间停车状态之间的、满足中长距离行驶状态的行驶数据片段； S3，筛选有效行驶数据：当某一个时刻的车速、加速度和发动机输出功率均大于相应的阈值时，该时刻的数据被筛选为有效行驶数据； S4，建立考虑重型商用车辆行驶阻力系数的载重和道路坡度的联合估计数学模型； S5，载重和道路坡度联合估计：选定系统状态变量为车速、整车质量和道路坡度，选定系统观测变量为车速，并且假设汽车行驶过程中质量不发生变化，坡度缓慢变化，建立系统状态方程和系统测量方程，从而分析重型商用车的整车质量和各个时刻的坡度情况。 2.根据权利要求1所述的一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法，其特征在于，所述数据信息包括：时间、车速、发动机转速、发动机净输出扭矩百分比以及发动机摩擦扭矩百分比。 3.根据权利要求1所述的一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法，其特征在于，每一个时刻的发动机输出功率，计算公式如下所示： Pe表示发动机输出功率； ne表示发动机转速； Cte_a表示发动机净输出扭矩百分比； Cte_f表示发动机摩擦扭矩百分比； Te_n表示发动机最大基准扭矩。 4.根据权利要求1所述的一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法，其特征在于，所述载重和道路坡度的联合估计数学模型如下所示： ak＝[3600Pe_kηt-(CA+CBvk+CCvk2+mkgik)vk]/δmkvk (4) 式中，ak为第k个时刻的加速度； Pe_k为第k个时刻的发动机输出功率； ηt为传动系统的机械效率； vk为第k个时刻的车速； mk为第k个时刻的质量估计值； g为重力加速度，取值为9.8m/s2； ik为第k个时刻的道路坡度估计值； δ为等效平移质量； CA、CB和CC均为常数系数。 5.根据权利要求1所述的一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法，其特征在于，所述系统状态方程为：所述系统测量方程为： Zk＝vk＝[1 0 0][vk mk ik]T+Gk (6) 式中，Xk为第k个时刻的系统状态变量； Zk为第k个时刻的系统测量变量； vk为第k个时刻的车速； mk为第k个时刻的质量估计值； ik为第k个时刻的道路坡度估计值； Δt为时间间隔； ak-1为第k-1个时刻的加速度，由式(4)计算获得； Wk-1为过程噪声； []T为矩阵的转置； Gk为测量噪声。 6.根据权利要求5所述的一种重型商用车载重和道路坡度的联合估计方法，其特征在于，利用最优估计算法对有效行驶数据的系统状态值Xk进行估计，所述最优估计算法为扩展卡尔曼滤波或者无迹卡尔曼滤波。
所属类别：	发明专利