CN105910692A - 基于加速度传感器的车辆载重测量方法 - Google Patents

基于加速度传感器的车辆载重测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于加速度传感器的车辆载重测量方法,属于车辆载重测量技术领域,本发明中设置有一对加速度传感器固定于车辆的钢板弹簧的两端、且沿车轴对称设置,钢板弹簧作为吸收弹簧具有良好的减震性能,其受力与形变是呈线性关系,钢板的变形是由于载荷引起,反之,通过钢板的挠度可测算出载荷,对于多载重轴,根据左、右悬架特性相同与前、后悬架的轴荷分配系数,对各载荷进行加权计算即可得到整车的实际车载质量,间接测出汽车的载重量,并对该测量所得的瞬态值进行路面坡度估计、EMD滤波继而得到精确度高的载重测量值。所得的车辆的载重测量值更加精确,更加便于货车的运营和管理。

Description

基于加速度传感器的车辆载重测量方法
技术领域
本发明属于车载测量技术领域,涉及一种车辆载重测量方法,具体地说是一种基于加速度传感器的车辆载重测量方法。
背景技术
目前,大多数的车辆交通事故和路桥损毁事故都是由车辆超载问题引起的,因此,对于事故率超高的货车领域,在其运输货物的过程中,车辆货物的重量检测是一项非常重要的工作,它对于货车的安全运输、道路的安全和企业的运营管理都具有至关重要的意义。现在,为了控制超载问题,有一些车辆配备了重量检测装置,而这些装置只是简单地对车辆的重量进行测量,并没有考虑车辆在行驶过程中的速度和加速度对测量到的重量值的影响,同时也忽略了行驶道路的平坦度对测量到的车辆重量值的影响,使得最终的车辆重量检测值的精确度较小,具有一定的误差,降低了超载检测装置的应用价值。
另外,除了车辆超载问题,行驶过程中货物的丢失的被盗情况也是运输过程中经常遇到的问题,如果不能对车辆载重进行实时检测,这些情况就不能及时发现,这也会使得车载重量检测装置失去本身的意义。
发明内容
本发明为了解决上述问题,设计了基于加速度传感器的车辆载重测量方法,本方法充分考虑了加速度和路面坡度对测量值的影响,所得的测量值精确度高,实时性强,有更高的应用价值及显著的进步意义。
本发明采用的技术方案是:基于加速度传感器的车辆载重测量方法,一对加速度传感器固定于车辆的钢板弹簧的两端、且沿车轴对称设置,关键在于:本测量方法包括如下步骤:
1)、以车轴的轴心将钢板弹簧分为左、右半弧,θ为经过左、右半弧的中点的切线的夹角,h为钢板弹簧弧高或钢板弹簧扰度,h是θ的函数,即
h=f(θ) (1);
2)、车辆空载时的钢板弹簧扰度为h0,则因载重引入的钢板弹簧的形变为h-h0,记为x;
3)、结合悬架结构,悬架等效为1个由弹簧、阻尼器组成的二阶系统,根据动力学分析,建立单个悬架载荷称重的数学模型:
( m + M ) d 2 x d 2 t + c d x d t + k x = M ( t ) + F ( t ) - - - ( 2 ) ;
式(2)中,m为车辆悬架自重,c为阻尼系数,k为弹簧钢板刚度,M(t)为载重,F(t)为由货物和悬架而引入的动态冲击载荷,根据上述数学模型得到载重M(t)和θ的关系;
4)、设悬架的个数为n,n为≥1的正整数,车辆整体载重为各悬架载重加权和:
M A l l ( t ) = Σ j = 1 n M j ( t ) - - - ( 3 ) .
其中,所述的θ的测量是通过如下步骤实现的:
分别在钢板弹簧的左、右半弧的中间安装3D重力加速度传感器A、3D重力加速度传感器B,安装方向与钢板弹簧轴线一致,两个3D重力加速度传感器共建重力加速度坐标系中,分别测量x轴与重力加速度方向夹角θxG
当车体处于静止或沿直线运动时,θxG由三部分构成:
θxG(t)=θg(t)+θα(t)+θx(t) (4);
式中,θg为地面不水平角,θα为x方向运动加速等效角,θx为传感器安装点半弧切线角;两个3D重力加速度传感器在共建体系中,θg、θα为共模变化,通过角度差分即可得到θ;
θ(t)=θxG_A(t)-θxG_B(t)=θx_A(t)-θx_B(t) (5);
式中,θxG_A(t)、θxG_B(t)分别为传感器A、传感器B的θxG,θx_A(t)、θx_B(t)分别为传感器A、传感器B的θx
另外,所述的测量方法中还包括对路面坡度的估计,以x、y、z表示传感器A或传感器B在x、y、z轴的加速度分量:
| α | = x 2 + y 2 + z 2 → lg - - - ( 6 ) ;
满足式(6)条件时进行路面坡度的评估,路面坡度θg为:
θg=θxGxG_0=θxG-1/2θ (7);
式中,θxG_0表示在水平路面且无运动加速度时的θxG;基于此,测量载重MAll(t)与实际载重Mrel(t)之间的关系为:
M r e l ( t ) = M A l l ( t ) cosθ g - - - ( 8 ) .
还有,所述的测量方法中还包括采用EMD方法从采样序列中截取合格连续序列段,该截取合格连续序列段的条件为:
①、限定侧转范围|y|<w1,其中w1为设定的常数;
②、限定最大加速度w2≤|α|≤w3,其中w2、w3为设定的常数;
③、限定突变加速度其中w5为设定的常数,k<n-1,w5>1;
根据上述条件截取的连续数据序列段获得的EMD结果,根据此数据序列选定条件的满足度进行评估,得到评估权重Q(0~1),越满足条件的评估权重越趋近1,如上次载重测量结果为Mout_n,则本次EMD结果为MEMD_n+1,其评估权重为Qn+1,则本次输出为:
Mout_n+1=Mout_n·(1-Qn+1)+MEMD_n+1·(Qn+1)。
本发明的有益效果在于:本发明通过对加速度、路面坡度估计及通过EMD方法进行载重动态测量,所得的车辆的载重测量值更加精确,更加便于货车的运营和管理,同时也可以方便管理者实时监控载重状况,以防止货物的丢失而带来的意料不到的经济损失。
附图说明
图1是本发明方法中θ的示意图;
图2是本发明方法中θ的测量原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明。
一、测量原理
汽车车身与轮轴之间都安装有钢板弹簧,钢板弹簧作为吸收弹簧具有良好的减震性能,其受力与形变是呈线性关系,钢板的变形是由于载荷引起,反之,通过钢板的挠度可测算出载荷,对于多载重轴,根据左、右悬架特性相同与前、后悬架的轴荷分配系数,对各载荷进行加权计算即可得到整车的实际车载质量,间接测出汽车的载重量。
如图1,两条带箭头的射线分别为经过钢板左半弧中点、右半弧中点的切线,θ为两条射线夹角,h为弹簧钢板弧高即弹簧钢板挠度。θ随载重变化,h是θ的函数。
即:h=f(θ) (1)
如车空载时的钢板弹簧挠度为h0,则因载重引入的钢板形变为h-h0,记为x。
结合悬架结构,悬架可等效为1个由弹簧、阻尼器组成的二阶系统,根据动力学分析,建立单个悬架载荷称重的数学模型
( m + M ) d 2 x d 2 t + c d x d t + k x = M ( t ) + F ( t ) - - - ( 2 )
式(2)中m为车辆悬架自重,c为阻尼系数,k为弹簧钢板刚度,M(t)为载重,F(t)为动态冲击载荷(包含货物和悬架引入的)。根据模型可得到载重M(t)和θ的关系。
对于由多个悬挂构成的整车体系,整体载重为各悬挂载重加权和。
M A l l ( t ) = &Sigma; j = 1 n M j ( t ) - - - ( 3 )
二、θ测量
θ角的测量方法是在钢板弹簧的两个半弧中间,安装3D重力加速度传感器,安装方向与钢板轴线一致,两只传感器共建重力加速度坐标系中,分别测量x轴与重力加速方向夹角θxG
当车体处于静止或沿直线运动时,θxG由三部分构成:
θxG(t)=θg(t)+θα(t)+θx(t) (4)
式(4)中θg为地面不水平角,θa为x方向运动加速等效角,θx为传感器安装点半弧切线角;AB传感器在共建体系中,θg、θa为共模变化。通过角度差分即可得到θ。
θ(t)=θxG_A(t)-θxG_B(t)=θx_A(t)-θx_B(t) (5)
通过差分,实现θ的动态测量,并克服地面坡度的影响,而传感器为非接触性测量,与钢板直接固性按装即可,无破坏性。
三、路面坡度估计
传感器AB为对称安装,得到的θ,相当于在水平路面,无运动加速度时,θxG_0=1/2θ;
路面不水平,且无运动加速度时,θxG=1/2θ+θg;其中θg为路面不水平度(坡度)。因此可得路面坡度θg=θxG-θxG_0=θxG-1/2θ。
路面坡度的获取是在无运动加速度情况下得到的,估计时通过传感器A、B来判定车运行状态是否符合评估条件。判定方法为在无运动加速度时,传感器加速度矢量模值为1g。
式(6)中x、y、z是传感器A或B在x、y、z轴的加速度分量。
当上述条件成立并持续足够长时间时,即达到获取路面坡度的估计窗口并进行有效估计。
四、坡面修正
由式(3)得到是基于弹簧钢板直接变形量获得的多个悬挂构成的整车体系载重MAll(t)。
当车行驶或停滞在路面坡度角为θg时,测量载重和实际载重的关系为:
M r e l ( t ) = M A l l ( t ) cos&theta; g
五、载重动态测量
动态称重过程中振动是影响称重准确度的主要形式,而车辆振动的原因相当复杂。引起车辆振动的原因很多,如路面的不平整、车辆自身、轮胎的弹性、发动机工作的颤动以及驾驶员操作的不稳定等。振动来源的复杂性决定了车辆对路面载荷的复杂性。车辆对路面的载荷主要有两种表现形式:稳态载荷和动态载荷,其中动态载荷的产生具有很大的不确定性,从而导致了车辆称重的复杂性。
为克服上述不确定因素以及惯性冲击带来的影响,从而真实地把握载重测量信号的规律,为实现高精度载重动态测量采用经验模分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法作为载重动态测量信号的去噪手段。
EMD方法只能从有限规律中提取真实载重信息,但车辆行驶过程中的存在外附力扰动使钢板弹簧的获得额外变形量,如装载时冲击、侧转时钢板弹簧扭曲变形和车架型变等,在这种情况下采集的载荷信息是瞬态载荷,不能反映车辆的真实载货量。
测量过程中对这些扰动信息应加以识别并从采集序列中剔除或者说在采样序列中截取合格连续序列段,连续序列段时间应满足EMD需求。
根据传感A或B选择,条件
1、限定侧转范围|y|<w1
2、限定最大加速度w2≤|α|≤w3
3、限定突变加速度
可用数据评估:
根据限定条件截取的连续数据序列段获得的EMD结果,并不直接作为最终输出,同样根据此数据序列选定条件的满足度进行评估,得到评估权重Q(0~1),越满足条件的评估权重越趋近1,如上次载重测量结果为Mout_n,则本次EMD结果为MEMD_n+1,其评估权重为Qn+1,则本次输出为:
Mout_n+1=Mout_n·(1-Qn+1)+MEMD_n+1·(Qn+1)。

Claims (4)

1.基于加速度传感器的车辆载重测量方法,一对加速度传感器固定于车辆的钢板弹簧的两端、且沿车轴对称设置,其特征在于:本测量方法包括如下步骤:
1)、以车轴的轴心将钢板弹簧分为左、右半弧,θ为经过左、右半弧的中点的切线的夹角,h为钢板弹簧弧高或钢板弹簧扰度,h是θ的函数,即
h=f(θ) (1);
2)、车辆空载时的钢板弹簧扰度为h0,则因载重引入的钢板弹簧的形变为h-h0,记为x;
3)、结合悬架结构,悬架等效为1个由弹簧、阻尼器组成的二阶系统,根据动力学分析,建立单个悬架载荷称重的数学模型:
( m + M ) d 2 x d 2 t + c d x d t + k x = M ( t ) + F ( t ) - - - ( 2 ) ;
式(2)中,m为车辆悬架自重,c为阻尼系数,k为弹簧钢板刚度,M(t)为载重,F(t)为由货物和悬架而引入的动态冲击载荷,根据上述数学模型得到载重M(t)和θ的关系;
4)、设悬架的个数为n,n为≥1的正整数,车辆整体载重为各悬架载重加权和:
M A l l ( t ) = &Sigma; j = 1 n M j ( t ) - - - ( 3 ) .
2.根据权利要求1所述的基于加速度传感器的车辆载重测量方法,其特征在于:所述的θ的测量是通过如下步骤实现的:
分别在钢板弹簧的左、右半弧的中间安装3D重力加速度传感器A、3D重力加速度传感器B,安装方向与钢板弹簧轴线一致,两个3D重力加速度传感器共建重力加速度坐标系中,分别测量x轴与重力加速度方向夹角θxG
当车体处于静止或沿直线运动时,θxG由三部分构成:
θxG(t)=θg(t)+θα(t)+θx(t) (4);
式中,θg为地面不水平角,θα为x方向运动加速等效角,θx为传感器安装点半弧切线角;两个3D重力加速度传感器在共建体系中,θg、θα为共模变化,通过角度差分即可得到θ;
θ(t)=θxG_A(t)-θxG_B(t)=θx_A(t)-θx_B(t) (5);
式中,θxG_A(t)、θxG_B(t)分别为传感器A、传感器B的θxG,θx_A(t)、θx_B(t)分别为传感器A、传感器B的θx
3.根据权利要求2所述的基于加速度传感器的车辆载重测量方法,其特征在于:所述的测量方法中还包括对路面坡度的估计,以x、y、z表示传感器A或传感器B在x、y、z轴的加速度分量:
| &alpha; | = x 2 + y 2 + z 2 &RightArrow; lg - - - ( 6 ) ;
满足式(6)条件时进行路面坡度的评估,路面坡度θg为:
θg=θxGxG_0=θxG-1/2θ (7);
式中,θxG_0表示在水平路面且无运动加速度时的θxG;基于此,测量载重MAll(t)与实际载重Mrel(t)之间的关系为:
M r e l ( t ) = M A l l ( t ) cos&theta; g - - - ( 8 ) .
4.根据权利要求1所述的基于加速度传感器的车辆载重测量方法,其特征在于:所述的测量方法中还包括采用EMD方法从采样序列中截取合格连续序列段,该截取合格连续序列段的条件为:
①、限定侧转范围|y|<w1,其中w1为设定的常数;
②、限定最大加速度w2≤|α|≤w3,其中w2、w3为设定的常数;
③、限定突变加速度其中w5为设定的常数,k<n-1,w5>1;
根据上述条件截取的连续数据序列段获得的EMD结果,根据此数据序列选定条件的满足度进行评估,得到评估权重Q(0~1),越满足条件的评估权重越趋近1,如上次载重测量结果为Mout_n,则本次EMD结果为MEMD_n+1,其评估权重为Qn+1,则本次输出为:
Mout_n+1=Mout_n·(1-Qn+1)+MEMD_n+1·(Qn+1)。
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