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原文传递一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法

专利名称：	一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法
摘要：	本发明公开了一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，采集单个气囊处的N个高度传感器数据；分别经过N个卡尔曼滤波器滤波处理得到平滑高度数据；以一定故障检测周期，对平滑高度数据进行分析，实现故障数据判断和隔离；主滤波器将非故障传感器的平滑高度数据进行数据融合；融合数据通过自适应中值滤波器后，滤除外部环境造成的扰动。本发明实现ECAS系统车架高度测量误差和外部环境的干扰滤波消除；还通过多传感器信息融合、故障数据隔离等措施，提高高度测量结果的准确性和可信度。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	浙江;33
申请人：	浙江大学
发明人：	陈积明;贺诗波;徐帅;陈亮;王鲜艳
专利状态：	有效
申请日期：	2019-05-19T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-23T00:00:00+0800
申请号：	CN201910416048.3
公开号：	CN110154669A
代理机构：	杭州求是专利事务所有限公司
代理人：	刘静;邱启旺
分类号：	B60G17/018(2006.01);B;B60;B60G;B60G17
申请人地址：	310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
主权项：	1.一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，以一定采样周期，通过ECAS系统单个气囊处的N个高度传感器同时采集车架高度，得到N个原始高度数据，N>1；步骤二，步骤一采集的每个原始高度数据均经过卡尔曼滤波器滤波处理得到平滑高度数据及协方差阵，进而保存到滤波数据存储器，同时发往故障隔离开关，故障隔离开关初始状态为连通状态；步骤三，以一定检测周期对滤波数据存储器中的平滑高度数据进行故障数据判断，具体为：提取平滑高度数据的特征向量F，基于K近邻距离进行故障判断，如果存在故障则发送开关断开指令到故障隔离开关进行故障数据隔离，否则发送开关连通指令到故障隔离开关，使得卡尔曼滤波器滤波后的平滑高度数据及协方差阵能够经故障隔离开关到达主滤波器；步骤四，主滤波器以所述采样周期，利用卡尔曼滤波器输出的协方差阵，基于全局最优估计，对所述平滑高度数据进行数据融合，并保存新的融合数据至融合数据存储器；步骤五，自适应中值滤波器以所述采样周期，对融合数据存储器中的数据进行自适应中值滤波，得到消除扰动后的车架高度数据。 2.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，单个气囊处的若干高度传感器为同种类的一个或多个高度传感器或不同种类的高度传感器，包括但不限于相位式激光测距传感器、超声波传感器、毫米波雷达传感器等高度传感器。 3.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，所述滤波数据存储器长度固定，即为所述检测周期内采集的高度数据长度；所述滤波数据存储器满后，新数据加入前删除最旧的数据。 4.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，所述故障隔离开关为虚拟开关，包括N个数据入口，1个连通/断开指令入口和N个数据出口。 5.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，所述基于全局最优估计的数据融合公式为：其中，为融合后的高度数据，Pi为第i个卡尔曼滤波器输出的未被隔离的协方差阵，表示未被隔离的平滑高度数据，Pg公式为： Pg＝(∑Pi-1)-1 6.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，所述融合数据存储器长度固定，即为所述自适应中值滤波器最长的滤波窗口数据长度Dmax；所述融合数据存储器满后，新数据加入前删除最旧的数据。 7.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，所述自适应中值滤波器的滤波窗口长度Dmf由时间最近的多个融合数据的一阶差分数据均值和系数θ决定，公式为：其中，Dmax为最长滤波窗口长度，Dmin为最短滤波窗口长度。 8.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，所述滤波数据存储器内数据的特征向量F包括不同长度滚动窗的均值、标准差、最大值、最小值、一阶差分均值、一阶差分均值变化率等统计量的一种或多种，滚动窗口的步长固定。 9.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，所述K近邻距离的距离函数包括但不限于欧氏距离、马氏距离、曼哈顿距离等。 10.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法，其特征在于，当滤波数据存储器内某一数据特征向量F的K近邻距离大于设定的阈值时，认定滤波数据存储器内数据为故障数据。
所属类别：	发明专利