CN112550297B - 纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法,通过采集三轴加速度计的x,y,z三轴的加速度值,建立控制模型,通过遗忘因子递推最小二乘法对整车质量和坡度进行估计,提出了结合车辆纵向动力学和加速度传感器信号的质量最小二乘估计模型,来准确估计整车车重和坡度。
Description
技术领域
本发明涉及纯电动商用车汽车领域,具体为纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法。
背景技术
在纯电动商用车汽车领域,越来越多的载货汽车质量变化范围区间大,作业路况越来越复杂多变,整车车重质量和坡度对于商用车变速器的换挡质量,安全系统等有了很重要的影响因素,所以对于整车车重的估计也要求越精确越好,对道路坡度的估计越精确越好。
在对整车重量和道路坡度的估计和测量上,可以通过在车身安装测量仪器来测量,车重可以通过地磅来测量车重,对于纯电商用车来说,前者一般需要额外增加测量设备,对于主机厂来说,首先会额外增加整车的费用,其次对于整车的线束和布置也要改变,对于主机厂来说这种方式一般不会采用,第二种通过地磅的方式只能在厂区地磅上才能测量出来,而不能实时测量出整车车重,对于变速箱的换挡输入没有什么实际价值。
发明内容
针对现有技术中对车重和坡度的估算存在无法实施测量的问题,本发明提供纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法,该方法计算简单,容易实现,能够准确的测量出整车的车重和道路坡度的坡度值,有效的保证了测量的实时性。
本发明是通过以下技术方案来实现:
纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法,包括如下步骤,
步骤1,获取在整车内VCU控制器内中三轴加速度计的数值,建立控制模型;
步骤2,根据车辆纵向动力学在遗忘因子递推最小二乘法中建立遗忘因子模型,通过遗忘因子模型根据实时数据估算得出整车重量M;
步骤3,将得到的整车重量M的数值代入至车辆纵向动力学在遗忘因子递推最小二乘法中所建立遗忘因子模型,通过遗忘因子模型根据实时数据估算得出实时坡度值。
优选的,步骤1中,根据VCU控制器在整车上的安装位置和朝向,确定在整车上实际使用的两个坐标轴为车辆前进方向坐标,读取三个坐标轴加速度计传感器的加速度值Xm、Ym和Zm。
进一步的,通过读取三个坐标轴加速度计传感器的加速度值Xm、Ym和Zm,采用高斯牛顿法消除系统误差和高斯白噪声,得到校准的数值x1、y1和z1,并建立控制模型;具体计算如下:
x1=kx(xm+bx);
y1=ky(ym+by);
z1=kz(zm+bz);
其中,kx、ky和kz为校准比例缩放系数;bx、by和bz为加速度计零偏校正值;x1、y1和z1为校准数值;S为最小二乘拟合数据;u为残差。
优选的,步骤2中,通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,具体计算公式如下:
αsenz=g cosα;
其中,Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为空气密度;v为行驶速度;A为迎风面积;α为坡道角;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;M为整车质量;I总为总转动惯量,αsenx为x轴校准过的加速度数值;αsenz为z轴校准过的加速度数值;Fj为加速阻力,δn为旋转质量换算系数,in为当前档位传动比,为车辆加速度。
进一步的,通过最小二乘格式得到系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的车辆质量M,具体计算公式如下:
Mk=M;
其中,EF为系统的输出量;Ea为可观测的数据量;M为待估计的车辆质量;Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为空气密度;v为行驶速度;A为迎风面积;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;αsenx为x轴校准过的加速度数值;αsenz为z轴校准过的加速度数值;为车辆加速度。
优选的,步骤2中,建立系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的车辆质量M的质量估计的遗忘因子模型,具体计算如下:
M(k)=M(k-1)+K(k)[EF(k)-ETa(k)M(k-1)];
其中,Lam为遗忘因子计算,Lam(t)=1-0.05·0.98t;M(k)为当前时刻待估计车重;ETa(k)为转置矩阵;K(k)为增益;P(k)为协方差。
优选的,步骤3中,通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,具体计算公式如下:
αsenz=gcosα;
其中,Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为空气密度;v为行驶速度;A为迎风面积;α为坡道角;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;M为整车质量;I总为总转动惯量,αsenx为x轴校准过的加速度数值;αsenz为z轴校准过的加速度数值;Fj为加速阻力,δn为旋转质量换算系数,in为当前档位传动比,为车辆加速度。
进一步的,通过最小二乘格式得到系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的坡度角相关值W,具体计算公式如下:
Ea=Mg;
W=sinα+(f0+f1v)cosα;
其中,EF为系统的输出量;Ea为可观测的数据量;W为待估计的坡度角相关值;Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为空气密度;v为行驶速度;A为迎风面积;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;α为坡道角;M为车身重量;g为重量比;为车辆加速度。
优选的,步骤3中,建立系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的坡度角相关值W的遗忘因子模型,具体计算如下:
W(k)=W(k-1)+K(k)[EF(k)-ETa(k)W(k-1)];
其中,Lam为遗忘因子计算,Lam(t)=1-0.05·0.98t;W(k)为当前时刻待估计的坡度角相关值;ETa(k)为转置矩阵;K(k)为增益;P(k)为协方差。
优选的,步骤3中,实时坡度值计算:
W=sinα+(f0+f1v)cosα;
sinα2+cosα2=1;
其中,α为坡道角;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;W为待估计的坡度角相关值,tanα为相应的坡度值。
与现有技术相比,本发明具有以下有益的技术效果:
本发明提供纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法,通过采集三轴加速度计的x,y,z三轴的加速度值,建立控制模型,通过遗忘因子递推最小二乘法对整车质量和坡度进行估计,提出了结合车辆纵向动力学和加速度传感器信号的质量最小二乘估计模型,来准确估计整车车重和坡度。
进一步的,根据VCU控制器在整车上的安装位置和朝向,确定在整车上实际使用的坐标轴,确定基值坐标,便于通过遗忘因子递推最小二乘法对质量进行估计,保证计算数值的准确性和实时性。
更进一步的,通过读取三个坐标轴加速度计传感器的加速度值Xm、Ym和Zm,采用高斯牛顿法消除系统误差和高斯白噪声,有效的消除读取的加速度数值的随机误差和系统误差,提高了计算数值的准确性。
进一步的,通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,根据最小二乘格式得到系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的车辆质量M,根据计算出的整车重量M,便于计算出现在整车的Mg。
进一步的,通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,根据最小二乘格式得到系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的坡度角相关值W,便于实时计算坡度角度值。
附图说明
图1为本发明纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明,所述是对本发明的解释而不是限定。
实施例
本发明提供纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法,其特征在于,包括如下步骤,
步骤1,获取在整车内VCU控制器内中三轴加速度计的数值,建立控制模型;
步骤2,根据车辆纵向动力学在遗忘因子递推最小二乘法中建立遗忘因子模型,通过遗忘因子模型根据实时数据估算得出整车重量M;
步骤3,将得到的整车重量M的数值代入至车辆纵向动力学在遗忘因子递推最小二乘法中所建立遗忘因子模型,通过遗忘因子模型根据实时数据估算得出实时坡度值。
根据VCU控制器在整车上的安装位置和朝向,确定在整车上实际使用的两个坐标轴为车辆前进方向坐标,读取三个坐标轴加速度计传感器的加速度值Xm、Ym和Zm。
根据图1所示,通过读取三个坐标轴加速度计传感器的加速度值Xm、Ym和Zm,采用高斯牛顿法消除系统误差和高斯白噪声,得到校准的数值x1、y1和z1,并建立控制模型;具体计算如下:
x1=kx(xm+bx);
y1=ky(ym+by);
z1=kz(zm+bz);
其中,kx、ky和kz为校准比例缩放系数;bx、by和bz为加速度计零偏校正值;x1、y1和z1为校准数值;S为最小二乘拟合数据;u为残差。
通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,具体计算公式如下:
αsenz=gcosα;
其中,Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为空气密度;v为行驶速度;A为迎风面积;α为坡道角;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;M为整车质量;I总为总转动惯量,αsenx为x轴校准过的加速度数值;αsenz为z轴校准过的加速度数值;Fj为加速阻力,δn为旋转质量换算系数,in为当前档位传动比,为车辆加速度。
通过最小二乘格式得到系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的车辆质量M,具体计算公式如下:
Mk=M;
其中,EF为系统的输出量;Ea为可观测的数据量;M为待估计的车辆质量;Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为空气密度;v为行驶速度;A为迎风面积;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;αsenx为x轴校准过的加速度数值;αsenz为z轴校准过的加速度数值;为车辆加速度。
建立系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的车辆质量M的质量估计的遗忘因子模型,具体计算如下:
M(k)=M(k-1)+K(k)[EF(k)-ETa(k)M(k-1)];
其中,Lam为遗忘因子计算,Lam(t)=1-0.05·0.98t;M(k)为当前时刻待估计车重;ETa(k)为转置矩阵;K(k)为增益;P(k)为协方差。
遗忘因子递推最小二乘法,即在递推最小二乘法中引入一个或多个遗忘因子,可以为常数,也可以为时变函数。遗忘因子的作用是减衰旧的信息,降低其在P(k)中的占有量,从而增加新的信息的含量,克服数据饱和现象和解决时变跟踪问题,在本申请中引入遗忘因子Lam,Lam(t)=1-0.05·0.98t。
根据当前的整车车速、当前钥匙信号、当前档位、当前加速度传感器信号等输入,根据整体模型估计计算出实时的整车重量M;根据计算出的整车重量M,计算出现在整车的Mg,建立相应重量模型;
通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,具体计算公式如下:
αsenz=g cosα;
其中,Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为空气密度;v为行驶速度;A为迎风面积;α为坡道角;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;M为整车质量;I总为总转动惯量,αsenx为x轴校准过的加速度数值;αsenz为z轴校准过的加速度数值;Fj为加速阻力,δn为旋转质量换算系数,in为当前档位传动比,为车辆加速度。
通过最小二乘格式得到系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的坡度角相关值W,具体计算公式如下:
Ea=Mg;
W=sinα+(f0+f1v)cosα;
其中,EF为系统的输出量;Ea为可观测的数据量;W为待估计的坡度角相关值;Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为(kg/m3);v为行驶速度;A为迎风面积;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;α为坡道角;M为车身重量;g为重量比;为车辆加速度。
建立系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的坡度角相关值W的遗忘因子模型,具体计算如下:
W(k)=W(k-1)+K(k)[EF(k)-ETa(k)W(k-1)];
其中,Lam为遗忘因子计算,Lam(t)=1-0.05·0.98t;W(k)为当前时刻待估计的坡度角相关值;ETa(k)为转置矩阵;K(k)为增益;P(k)为协方差。
实时坡度值计算:
W=sinα+(f0+f1v)cosα;
sinα2+cosα2=1;
其中,α为坡道角;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;W为待估计的坡度角相关值,tanα为相应的坡度值。
Claims (8)
1.纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法,其特征在于,包括如下步骤,
步骤1,获取在整车内VCU控制器内中三轴加速度计的数值,建立控制模型;
其中,根据VCU控制器在整车上的安装位置和朝向,确定在整车上实际使用的两个坐标轴为车辆前进方向坐标,读取三个坐标轴加速度计传感器的加速度值Xm、Ym和Zm;
步骤2,根据车辆纵向动力学在遗忘因子递推最小二乘法中建立遗忘因子模型,通过遗忘因子模型根据实时数据估算得出整车重量M;
其中,通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式;通过最小二乘格式得到系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的车辆质量M;建立系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的车辆质量M的质量估计的遗忘因子模型;
其中,通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,具体计算公式如下:
αsenz=g cosα;
其中,Ttq为电机转矩;ig为变速器当前传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系统的机械效率;r为轮胎滚动半径;CD为空气阻力系数;ρ为空气密度;v为行驶速度;A为迎风面积;α为坡道角;f0和f1为滚动阻力系数f的速度拟合常数项、一次项系数;M为整车质量;I总为总转动惯量,αsenx为x轴校准过的加速度数值;αsenz为z轴校准过的加速度数值;Fj为加速阻力,δn为旋转质量换算系数,in为当前档位传动比,为车辆加速度;
步骤3,将得到的整车重量M的数值代入至车辆纵向动力学在遗忘因子递推最小二乘法中所建立遗忘因子模型,通过遗忘因子模型根据实时数据估算得出实时坡度值;
其中,通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,通过最小二乘格式得到系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的坡度角相关值W,建立系统的输出量EF、可观测的数据量Ea和待估计的坡度角相关值W的遗忘因子模型。
5.根据权利要求1所述的纯电动商用车基于三轴加速度计的重量和坡度计算方法,其特征在于,步骤3中,通过车辆纵向动力学,建立动力方程式,并转化为最小二乘格式,具体计算公式如下:
αsenz=g cosα;
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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