CN108437998B - 基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法，包括如下步骤：(10)参数获取：获取初始坡度和车辆实时运行状态参数；(20)整车质量修正：根据初始坡度，利用纵向动力学原理对整车质量进行修正，得到整车修正质量；(30)坡度识别：根据车辆修正质量和车辆实时运行状态参数，利用纵向动力学原理进行坡度识别。本发明的纯电动汽车坡度识别方法，精度高、稳定性好、成本低。

Description

基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法
技术领域
本发明属于电动汽车控制技术领域，特别是一种精度高、稳定性好、成本低的基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法。
背景技术
坡度识别结合坡道角能精确的调节电机输出扭矩，有效解决电动汽车爬坡时驱动力矩不足、坡道溜车等问题。对于匹配变速器的纯电动汽车，坡度识别可以有效的修正换挡策略，避免坡道行驶时发生频繁换挡。因此，坡度识别有利于提高电动汽车对道路环境的适应能力，提高整车动力性和舒适性。
对于电动汽车坡度识别，申请号为201610025200.1，公开日为2016-06-15的中国发明专利申请，公开了一种自动变速器道路坡度识别方法及系统，其通过在正常行驶工况下以车辆行驶方程计算得到道路坡度值，并根据实时驾驶意图选择对应的换挡Map调整发动机的扭矩输出，从而实现下坡制动或上坡加速。
申请号为201310245482.2，公开日为2013-10-02的中国发明专利申请公开了一种基于嵌入式系统的车载道路坡度识别装置，具有两个串口的车载嵌入式计算机，通过第一个串口与车载嵌入式计算机相连的加速度模块，通过第二个串口与车载嵌入式计算机相连的车速模块。通过加装加速度传感器实测纵向加速度，利用车速差分计算加速度然后根据二者差异计算出道路坡度。
然而，上述两种方法在坡道识别时均易受到路面状况的影响，在不平路面上行驶时容易出现坡度识别失真。另外，这两种方法均没考虑汽车实际使用中实际质量变化对坡度识别的影响；而且基于加速度传感器识别坡度的方法对传感器要求高，容易导致系统成本增加。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法，精度高、稳定性好、成本低。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法，包括如下步骤：
(10)参数获取：获取初始坡度和车辆实时运行状态参数；
(20)整车质量修正：根据初始坡度，利用纵向动力学原理对整车质量进行修正，得到整车修正质量；
(30)坡度识别：根据车辆修正质量和车辆实时运行状态参数，利用纵向动力学原理进行坡度识别。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
1、识别精度高：在坡度识别前加入了质量修正环节，使坡度识别可以适用于满载、空载等多种使用工况。即便是商用车使用中质量变化较大情况，本发明也能较准确的识别道路坡度。
2、稳定性好：在每一识别周期内先判断上一周期识别坡度的准确性，再通过加上或者减去一个最小坡度对识别结果进行修正，逐步累加的进行坡度识别，有效避免了高频道路载荷冲击对识别结果的影响。
3、成本低：本发明仅需在原车基础上加装一个普通的倾角传感器，用来测量初始坡度以便进行质量修正。无需高精度的加速度传感器和复杂的控制算法，成本低且易于实现。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。
附图说明
图1是本发明基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法的主流程图。
图2是图1中质量修正步骤的流程图。
图3是图1中坡度识别步骤的流程图。
图4是以白噪声信号模拟汽车在坑洼路面行驶时受到载荷冲击时的坡度识别结果图。
图5是有/无质量修正坡度识别对比图。
具体实施方式
如图1所示，本发明基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法，包括如下步骤：
(10)参数获取：获取初始坡度和车辆实时运行状态参数；
所述车辆实时运行状态参数包括车速、电机转矩、电机转速、变速器当前挡位信号。
所述初始坡度通过读取汽车静态时倾角传感器的角度信号获得。
所述车辆实时运行状态参数通过CAN总线采集获得。
(20)整车质量修正：根据初始坡度，利用纵向动力学原理对整车质量进行修正，得到整车修正质量；
如图2所示，所述(20)整车质量修正步骤包括：
(21)理论加速度计算：利用汽车行驶方程式和上一周期修正质量mn-1计算理论加速度ac；
(22)实际加速度计算：根据实际车速计算车辆的实际加速度ar；
(23)整车质量初步修正：比较实际加速度与理论加速度，若|ar-ac|＜adead，则上一周期质量无误差，mn＝mn-1；若ar-ac＞adead，则上一周期修正质量偏大，mn＝mn-1-munit；若ar-ac＜-adead，则上一周期修正质量偏小，mn＝mn-1+munit；
(24)整车质量完成修正：重复步骤(21)、(22)和(23)，直到质量不再变化或质量修正时间大于5s，质量修正完成，得到整车修正质量。
优选地，所述(21)理论加速度计算步骤具体为：
根据下式求得理论加速度ac：
式中：mn-1为上一周期修正的质量；δ为旋转质量换算系数；Ttq为电机当前输出转矩；i0为主减速器速比；ig为变速器速比；ηT为传动系效率；
为滚动阻力系数；θ0为初始坡度角；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；
u为当前车速。
优选地，所述(22)实际加速度计算步骤具体为：
根据下式求得计算加速度ar：
ar＝(un-un-1)/Δt
式中：un为当前周期的车速；un-1为上一周期的车速；Δt为两个识别周期车速采样的时间间隔，为防止车速发生突变，计算时可以取几个采样点的平均值。
(30)坡度识别：根据车辆修正质量和车辆实时运行状态参数，利用纵向动力学原理进行坡度识别。
如图3所示，所述(30)坡度识别步骤包括：
(31)理论加速度计算：利用整车修正质量和上一周期识别坡度θn-1计算理论加速度ac；
(32)实际加速度计算：根据实际车速计算车辆的实际加速度ar；
(33)坡度识别：比较实际加速度与理论加速度，若|ar-ac|＜adead，则上一周期识别坡度无误差，θn＝θn-1；若ar-ac＞adead，则上一周期识别坡度偏大，θn＝θn-1-θunit；若ar-ac＜-adead，则上一周期识别坡度偏小，θn-θn-1+θunit；
(34)完成坡度识别：重复步骤(31)、(32)和(33)，实时进行坡度识别。
优选地，所述(31)理论加速度计算步骤具体为：
根据下式求得理论加速度ac：
式中：mcor为修正后的整车质量。
图4是以白噪声信号模拟汽车在坑洼路面行驶时受到载荷冲击时的坡度识别结果。从图4可以看出本发明具有很好的抗干扰性，在坑洼路面上仍能准确识别道路坡度。
图5是有/无质量修正坡度识别对比。从图5可见本发明通过质量修正后，在不同质量时都可以准确识别坡度。

Claims (4)

1.一种基于纵向动力学的纯电动汽车坡度识别方法，包括如下步骤：
(10)参数获取：获取初始坡度和车辆实时运行状态参数；
(20)整车质量修正：根据初始坡度，利用纵向动力学原理对整车质量进行修正，得到整车修正质量；
(30)坡度识别：根据车辆修正质量和车辆实时运行状态参数，利用纵向动力学原理进行坡度识别；
所述车辆实时运行状态参数包括车速、电机转矩、变速器当前挡位信号；
所述初始坡度通过读取汽车静态时倾角传感器的角度信号获得；
所述车辆实时运行状态参数通过CAN总线采集获得；
其特征在于，所述(20)整车质量修正步骤包括：
(21)理论加速度计算：利用汽车行驶方程式和上一周期修正整车质量mn-1计算理论加速度ac；
(22)实际加速度计算：根据实际车速计算车辆的实际加速度ar；
(23)整车质量初步修正：比较实际加速度ar与理论加速度ac，若|ar-ac|＜adead，则上一周期整车质量无误差，mn＝mn-1；若ar-ac＞adead，则上一周期修正整车质量偏大，mn＝mn-1-munit；若ar-ac＜-adead，则上一周期修正整车质量偏小，mn＝mn-1+munit；
其中，αdead为加速度误差的死区值，mn为n时刻识别的整车质量，munit为质量修正时设置的单位质量，为质量修正的精度；
(24)整车质量完成修正：重复步骤(21)、(22)和(23)，直到整车质量不再变化或整车质量修正时间大于5s，整车质量修正完成，得到整车修正质量。
2.根据权利要求1所述的坡度识别方法，其特征在于，所述(21)理论加速度计算步骤具体为：
根据下式求得理论加速度ac：
式中：mn-1为上一周期修正的质量；δ为旋转质量换算系数；Ttq为电机当前输出转矩；i0为主减速器速比；ig为变速器速比；ηT为传动系效率；
f为滚动阻力系数；θ0为初始坡度角；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；
u为当前车速，r为是车轮滚动半径，g为重力加速度。
3.根据权利要求2所述的坡度识别方法，其特征在于，所述(22)实际加速度计算步骤具体为：
根据下式求得实际加速度ar：
Qr＝(un-un-1)/Δt
式中：un为当前周期的车速；un-1为上一周期的车速；Δt为两个识别周期车速采样的时间间隔，为防止车速发生突变，计算时可以取几个采样点的平均值。
4.根据权利要求3所述的坡度识别方法，其特征在于，所述(30)坡度识别步骤包括：
(31)理论加速度计算：利用整车修正质量和上一周期识别坡度θn-1计算理论加速度ac；
(32)实际加速度计算：根据实际车速计算车辆的实际加速度ar；
(33)坡度识别：比较实际加速度ar与理论加速度ac，若|ar-ac|＜adead，则上一周期识别坡度无误差，θn＝θn-1；若ar-ac＞adead，则上一周期识别坡度偏大，θn＝θn-1+θunit；若ar-ac＜-adead，则上一周期识别坡度偏小，θn＝θn-1+θunit；
其中，adead为加速度误差的死区值，θn为n时刻识别的坡度角，θunit为坡度识别时设置的单位坡度，为坡度识别的精度；
(34)完成坡度识别：重复步骤(31)、(32)和(33)，实时进行坡度识别。
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