CN105351511B - 一种自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法，所述方法包括：(1)根据车辆动力参数匹配计算加速度极限阈值；(2)判断第n‑1时刻车速Vn‑1和第n‑2时刻车速Vn‑2是否满足条件|Vn‑1‑Vn‑2|≥1，若满足则进行步骤(3)，否则执行步骤(4)；(3)对第n时刻车速进行滤波后求解当前时刻车辆纵向加速度数值an；(4)若第n时刻车速Vn和第n‑1时刻车速Vn‑1是否满足条件|Vn‑Vn‑1|≤1，若满足则微分步长为零，求解纵向加速度数值an，否则用上一时刻加速度数值代替当前时刻车辆纵向加速度。本发明自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法计算量小，具有自适应能力，能有效准确地跟踪车辆纵向加速度实际数值。

Description

一种自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法
技术领域
本发明涉及一种加速度动态估计方法，具体涉及一种自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法。
背景技术
随着汽车工业的快速发展，AMT成为当前我国自动变速器研究的重要方向，尤其是在国内重载卡车手动变速箱自动化改造过程中，起着举足轻重的作用,具有良好的市场应用前景。
自动机械变速器是在传统固定轴式变速器和离合器的基础上，应用电子技术和自动变速理论，以电子控制单元(TCU)为核心，通过执行系统控制离合器的分离与接合、选换挡操作以及发动机油门的调节，来实现起步、换挡的自动操纵功能。
在自动机械变速器控制策略设计中,车辆纵向加速度是一个必不可少的重要参数,能有效地优化车辆行驶的换档规律,使其更加贴合驾驶员意图。在AMT系统设计中，若采用加速度传感器直接测量的方法存在以下问题：1.AMT系统成本提高，2.在恶劣路况下加速度传感器寿命短，因此通常采用基于转速信号微分的方法估计车辆纵向加速度。但由于测量噪声或干扰,微分可能致使纵向加速度数值失真，严重影响AMT控制策略的性能。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法。本发明自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法计算量小，具有自适应能力，能有效准确地跟踪车辆纵向加速度实际数值。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
一种自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法，所述方法包括如下步骤：
(1)根据车辆动力参数匹配计算加速度极限阈值；
(2)判断第n-1时刻车速Vn-1和第n-2时刻车速Vn-2是否满足条件|Vn-1-Vn-2|≥1，若满足则进行步骤(3)，否则执行步骤(4)；
(3)对第n时刻车速进行滤波后求解当前时刻车辆纵向加速度数值an；
(4)若第n时刻车速Vn和第n-1时刻车速Vn-1是否满足条件|Vn-Vn-1|≤1，若满足则微分步长为零，求解纵向加速度数值an，否则用上一时刻加速度数值代替当前时刻车辆纵向加速度。
优选的，所述步骤(1)中，所述加速度极限阈值是通过被估车辆的发动机外特性扭矩、车速和整车质量计算得到的，其中不考虑坡道阻力，有充足的道路附着系数：
式中，amax(Vn,Pn)为车辆纵向加速度极限阈值，Tmax(Vn)为被估车辆的发动机外特性扭矩，M为整车质量，ik为车辆k档位时整车传动比，Vn为第n时刻车速，R为车辆滚动半径，g为重力加速度，c1为滚动阻力系数取0.01，c2为风阻系数，轿车取0.0141，货车取0.0283，A为车辆迎风面积，Pn发动机负荷百分比。
优选的，所述步骤(3)中包括如下步骤：
步骤3-1、求取微分周期tn；
步骤3-2、对第n时刻车速信号进行滤波，公式如下：
式中，Vn′为滤波后的第n时刻的车速；
步骤3-3、以tsample为基础采样周期，计算累计采样时间j；
步骤3-4、判断累计采样时间j≥tn是否成立，若成立则执行步骤3-5，否则用上一时刻车辆纵向加速度数值代替当前时刻车辆纵向加速度，即an＝an-1；
步骤3-5、令累计采样时间j＝0，同时计算车辆纵向加速度,公式如下：
优选的，所述步骤(4)中，包括如下步骤：
步骤4-1、判断车速条件|Vn-Vn-1|≤1是否成立，若条件成立则执行步骤4-2，否则用上一时刻车辆纵向加速度数值代替当前时刻车辆纵向加速度，即an＝an-1；
步骤4-2、求取微分周期tn；
步骤4-3、计算车辆纵向加速度，公式如下：
优选的，所述步骤4-3中，由于车速满足|Vn-Vn-1|≤1条件，则车速变化趋势极为缓慢或当前车辆处于静止状态，因此令车辆纵向加速度的微分步长qn＝0，同时认为车辆当前状态的纵向加速度小于重力加速度g，为了防止tn＝0的情况，因此估算微分周期车辆纵向加速度数值an为：
优选的，所述求取微分周期公式如下：
tn＝qn·tsample
其中微分步长qn通过前两个时刻车速采样数值的变化率绝对值|Vn-1-Vn-2|和前时刻车辆纵向加速度极限阈值amax(Vn-1,Pn-1)实现自适应调整，当车速变化剧烈时微分步长qn变长从而使得微分数值更加平稳，当车速变化缓慢时步长qn变小从而使得微分数值更加准确，其中初始化状态V-1＝0，V-2＝0,计算微分步长的公式如下：
式中，qn为n时刻的微分步长，amax(Vn-2,Pn-2)为前两个时刻车辆纵向加速度极限阈值，tsample为AMT系统基础采样时间。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法计算量小，具有自适应能力，能有效准确地跟踪车辆纵向加速度实际数值。在保证求解纵向加速度灵敏度的情况下，通过车速的变化率和发动机负荷百分比实现微分周期的自适应调整，同时通过对车速数值的滤波处理，保证了车辆纵向加速度的平稳性。该车辆纵向加速度动态估计方法可广泛的应用于各种自动机械变速器控制系统设计中。
附图说明
图1是本发明提供的一种自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法流程图
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
下面详细说明本发明自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法的流程，如图1所示，开始车辆纵向加速度动态估计流程后具体步骤如下：
步骤A1，根据第根据第n-1时刻车速Vn-1和发动机负荷百分比Pn-1计算获得加速度阈值amax(Vn-1,Pn-1)，其中系统初次计算时V-1＝0，P-1＝0。
步骤A2，判断车速条件|Vn-1-Vn-2|≥1是否成立，若成立则执行步骤A3，若不成立则执行步骤B1。
步骤A4，计算微分周期tn＝qn·tsample。
步骤A6，以tsample为基础采样周期，计算累计采样时间j。
步骤A7，判断累计采样时间j≥tn是否成立，若条件成立则执行步骤A8，若条件不成立则执行步骤B2。
步骤A8，令累计采样时间j＝0，同时计算车辆纵向加速度
步骤B1，判断车速条件|Vn-Vn-1|≤1是否成立，若条件成立则执行步骤C1，若条件不成立则执行步骤B2。
步骤B2，计算车辆纵向加速度an，用上一时刻数值代替当前时刻车辆纵向加速度an＝an-1。
步骤C1，赋值第n时刻的车辆纵向加速度的微分步长qn＝0。
完成执行以上各个步骤后，即可结束自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计流程。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种自动机械变速器车辆纵向加速度动态估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)根据车辆动力参数匹配计算加速度极限阈值；
(2)判断第n-1时刻车速Vn-1和第n-2时刻车速Vn-2是否满足条件|Vn-1-Vn-2|≥1，若满足则进行步骤(3)，否则执行步骤(4)；
(3)对第n时刻车速进行滤波后求解当前时刻车辆纵向加速度数值an；
(4)判断第n时刻车速Vn和第n-1时刻车速Vn-1是否满足条件|Vn-Vn-1|≤1，若满足则微分步长为零，求解纵向加速度数值an，否则用上一时刻加速度数值代替当前时刻车辆纵向加速度。
2.根据权利要求1所述估计方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述加速度极限阈值是通过被估车辆的发动机外特性扭矩、车速和整车质量计算得到的，其中不考虑坡道阻力，有充足的道路附着系数：
式中，amax(Vn,Pn)为车辆纵向加速度极限阈值，Tmax(Vn)为被估车辆的发动机外特性扭矩，M为整车质量，ik为车辆k档位时整车传动比，Vn为第n时刻车速，R为车辆滚动半径，g为重力加速度，c1为滚动阻力系数取0.01，c2为风阻系数，轿车取0.0141，货车取0.0283，A为车辆迎风面积，Pn为发动机负荷百分比。
3.根据权利要求1所述估计方法，其特征在于，所述步骤(3)中包括如下步骤：
步骤3-1、求取微分周期tn；
步骤3-2、对第n时刻车速信号进行滤波，公式如下：
式中，Vn′为滤波后的第n时刻的车速；
步骤3-3、以tsample为基础采样周期，计算累计采样时间j；
步骤3-4、判断累计采样时间j≥tn是否成立，若成立则执行步骤3-5，否则用上一时刻车辆纵向加速度数值代替当前时刻车辆纵向加速度，即an＝an-1；
步骤3-5、令累计采样时间j＝0，同时计算车辆纵向加速度,公式如下：
4.根据权利要求1所述估计方法，其特征在于，所述步骤(4)中，包括如下步骤：
步骤4-1、判断车速条件|Vn-Vn-1|≤1是否成立，若条件成立则执行步骤4-2，否则用上一时刻车辆纵向加速度数值代替当前时刻车辆纵向加速度，即an＝an-1；
步骤4-2、求取微分周期tn；
步骤4-3、计算车辆纵向加速度，公式如下：
5.根据权利要求4所述估计方法，其特征在于，所述步骤4-3中，由于车速满足|Vn-Vn-1|≤1条件，则车速变化趋势极为缓慢或当前车辆处于静止状态，因此令车辆纵向加速度的微分步长qn＝0，同时认为车辆当前状态的纵向加速度小于重力加速度g，为了防止tn＝0的情况，因此估算微分周期车辆纵向加速度数值an为：
6.根据权利要求3或4所述估计方法，其特征在于，所述求取微分周期公式如下：
tn＝qn·tsample
式中qn为n时刻的微分步长，通过前两个时刻车速采样数值的变化率绝对值|Vn-1-Vn-2|和前时刻车辆纵向加速度极限阈值amax(Vn-1,Pn-1)实现自适应调整，其中初始化状态V-1＝0，V-2＝0,计算微分步长的公式如下：
式中，amax(Vn-2,Pn-2)为前两个时刻车辆纵向加速度极限阈值，tsample为AMT系统基础采样时间。
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