CN113104042A - 车辆及其车重自学习的控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车辆及其车重自学习的控制方法，包括：在车辆处于稳定运行状态时，每个周期连续获取N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值；在获取的N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值满足第一预设条件时，计算N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和；根据N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和计算车辆的实际车重；根据车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，并根据修正后的车重对车辆进行控制。由此，能够保证车辆驾驶过程中的动力性和经济性。

Description

车辆及其车重自学习的控制方法
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆车重自学习的控制方法、一种车辆和一种计算机可读存储介质。
背景技术
对于自动变速器来说，由于载人或载货，整车的实际质量与预设的质量存在较大差异时，车辆的坡道阻力、加速阻力、滚动阻力都会产生很大的变化，若此时变速箱控制策略不能识别出此变化并做出适应性的控制策略调整，对整车动力性，经济性，排放以及自动变速箱硬件寿命都会产生一些负面影响。
针对目前的一些自动变速箱控制策略，基于短时间内的两个采样点的数据计算的实际整车质量，再基于此值进行滤波处理后作为汽车质量的自学习值。这种方式并没有考虑外在的阻力，例如，迎风阻力，滚动阻力，坡道阻力，弯道阻力变化，当外在阻力值较大时，利用上述方式进行获取车辆的实际重量的误差很大，并且整车加速度的处理精度较低，很容易出现计算值失真的情况。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种车辆车重自学习的控制方法，通过采集车辆稳定运行状态下一段时间内的采样值，进行叠加处理，计算车辆的实际车重，并根据车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，并根据修正后的车重对车辆进行控制，从而能够基于车辆的实际车重对调整内部相应的控制策略，保证车辆驾驶过程中的动力性和经济性。
本发明的第二个目的在于提出一种车辆。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种车辆车重自学习的控制方法，包括以下步骤：在所述车辆处于稳定运行状态时，每个周期连续获取N个所述车辆的变速箱输出扭矩值、N个所述车辆的加速度值和N个所述车辆的行驶阻力值，其中，N为大于1的整数；在获取的N个所述车辆的变速箱输出扭矩值、N个所述车辆的加速度值和N个所述车辆的行驶阻力值满足第一预设条件时，计算N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个所述车辆的加速度值之和、N个所述车辆的行驶阻力值之和；根据N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个所述车辆的加速度值之和、N个所述车辆的行驶阻力值之和计算所述车辆的实际车重；根据所述车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，并根据修正后的车重对所述车辆进行控制。
根据本发明实施例的车辆车重自学习的控制方法，在车辆处于稳定运行状态时，每个周期连续获取N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值；在获取的N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值满足第一预设条件时，计算N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和；根据N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和计算车辆的实际车重；根据车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，并根据修正后的车重对车辆进行控制。由此，该方法能够基于车辆的实际车重对调整内部相应的控制策略，保证车辆驾驶过程中的动力性和经济性。
另外，根据本发明上述实施例的车辆车重自学习的控制方法，还可以具有如下的附加技术特征：
根据本发明的一个实施例，根据所述车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，包括：获取所述车辆的实际车重与预设车重之间的差值；在所述差值大于第一设定阈值且小于第二设定阈值时，确定修正阈值，并根据所述修正阈值对所述车辆车重进行逐次修正，以获取修正后的车重。
根据本发明的一个实施例，根据N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个所述车辆的加速度值之和、N个所述车辆的行驶阻力值之和计算所述车辆的实际车重，包括：当N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和大于第三设定阈值，且N个所述车辆的加速度值之和大于第一设定加速度值时，根据N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个所述车辆的加速度值之和、N个所述车辆的行驶阻力值之和计算所述车辆的实际车重。
根据本发明的一个实施例，通过下述公式计算所述车辆的实际车重mVeh，
Figure BDA0003088995470000021
其中，FWheel表示所述车辆的变速箱输出扭矩值，FAir表示车辆迎风阻力值，FRoll表示车辆滚动阻力值，FSlope表示车辆坡道阻力值，aVeh表示车辆的加速度值，所述车辆的行驶阻力值为所述车辆迎风阻力值、所述车辆滚动阻力值和所述车辆坡道阻力值之和。
根据本发明的一个实施例，获取的N个所述车辆的变速箱输出扭矩值、N个所述车辆的加速度值和N个所述车辆的行驶阻力值满足第一预设条件，包括：N个所述车辆的变速箱输出扭矩值中的最大值和最小值之间的差值小于第四设定阈值；N个所述车辆的加速度值中的最大值和最小值之间的差值小于第二设定加速度值；N个所述车辆的行驶阻力值中的最大值和最小值之间的差值小于第一设定阻力值；N个发动机净扭矩梯度值小于第一设定梯度值；N个所述车辆的变速箱输出扭矩值大于第五设定阈值；N个发动机净扭矩值大于第一设定扭矩值。
根据本发明的一个实施例，所述车辆处于稳定运行状态，包括：当所述车辆的离合器为锁死或微滑磨状态时，所述车辆的目标挡位大于第一设定挡位值，所述车辆的横向加速度小于第三设定加速度，油门踏板梯度的绝对值小于第一梯度值，所述车辆的驱动轮均速与所述车辆的非驱动轮均速之间差值的绝对值小于第一设定速度值，所述车辆的制动踏板状态未激活，所述车辆的换挡杆位置为D挡，确定所述车辆处于稳定运行状态。
根据本发明的一个实施例，在所述差值小于等于第一设定阈值，或者大于等于第二设定阈值时，将上一次车辆自学习后的车重作为修正后的车重。
根据本发明的一个实施例，上述的车辆车重自学习的控制方法，还包括：当所述车辆的换挡杆位置为P挡，且持续第二预设时间时，将所述预设车重作为所述车辆的实际车重。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆车重自学习的控制程序，所述处理器执行所述程序时，实现上述的车辆车重自学习的控制方法。
本发明实施例的车辆，通过执行上述的车辆车重自学习的控制方法，能够基于车辆的实际车重对调整内部相应的控制策略，保证车辆驾驶过程中的动力性和经济性。
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出的一种计算机可读存储介质，其上存储有车辆车重自学习的控制程序，该车辆车重自学习的控制程序被处理器执行时实现上述的车辆车重自学习的控制方法。
本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行上述的车辆车重自学习的控制方法，能够基于车辆的实际车重对调整内部相应的控制策略，保证车辆驾驶过程中的动力性和经济性。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1为根据本发明实施例的车辆车重自学习的控制方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的车辆的方框示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例提出的车辆及其车重自学习的控制方法。
本申请是基于发明人对以下问题作出的研究：
现有的车重自学习方法，是基于短时间内的两个采样点的数据，用
Figure BDA0003088995470000041
方程来计算实际汽车质量。但是，此方法忽略了两个采样点之间的迎风阻力，滚动阻力，坡道阻力，弯道阻力变化。当两个采样点之间这些阻力变化较大时，利用上述方程对汽车质量的计算会产生很大的误差，例如，我们单纯计算下迎风阻力对汽车质量的影响，假设车辆轮胎半径为0.35m，轮端驱动力矩为1000Nm，风阻系数为0.4，滚动阻力+坡道阻力+弯道阻力设定为恒定值200N，迎风面积为2.5m2，加速度保持1m/s2匀加速，车速取25m/s和30m/s两个值做计算：
Figure BDA0003088995470000042
Figure BDA0003088995470000043
通过上述计算可以看出若忽略两个采样点之间的迎风阻力，滚动阻力，坡道阻力，弯道阻力变化，而单纯的用上述的方程来简单的计算其汽车质量作为自学习值是误差很大的，此方法不可行。
另外，通过上述方程来计算实际的汽车质量，aVeh信号的处理精度较低，或两个采样点之间的差值太小，导致公式中分母是一个接近于0的值，最终导致计算值失真。例如，计算加速度误差为0.05m/s2对计算结果的影响，假设TWheel,1＝1000Nm，TWheel,2＝900Nm，rWheel＝0.35m，aVeh,1＝1m/s^2，aVeh,2取实际值0.9m/s2和测量值0.85m/s2两个值进行计算：
Figure BDA0003088995470000044
Figure BDA0003088995470000045
通过上述计算可以看出，直接用上述方程来计算汽车质量作为自学习值对控制系统的精度要求很高，并且容易产生较大误差，此方法不可行。
因此，本发明通过收集一段相对稳定驾驶时间内的采样值，在这段时间内采样值通过筛选后采取累加处理，然后再计算当前汽车质量作为自学习值。此方法中将迎风阻力，滚动阻力，坡道阻力均考虑在内，并且采取累加处理，对信号精度要求不会太高，也不会出现分母趋近于0的情况，实际运用过程中更加可行。
图1为根据本发明实施例的车辆车重自学习的控制方法的流程图。
如图1所示，本发明实施例的车辆车重自学习的控制方法可包括以下步骤：
S1，在车辆处于稳定运行状态时，每个周期连续获取N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值，其中，N为大于1的整数。
根据本发明的一个实施例，车辆处于稳定运行状态，包括：当车辆的离合器为锁死或微滑磨状态时，车辆的目标挡位大于第一设定挡位值，车辆的横向加速度小于第三设定加速度，油门踏板梯度的绝对值小于第一梯度值，车辆的驱动轮均速与车辆的非驱动轮均速之间差值的绝对值小于第一设定速度值，车辆的制动踏板状态未激活，车辆的换挡杆位置为D挡，确定车辆处于稳定运行状态。其中，第一设定挡位值、第三设定加速度、第一梯度值和第一设定速度值可根据实际情况进行标定。
需要说明的是，离合器的状态包括：蠕行，起步，升挡，降挡或微滑磨其中的一个状态，车辆的目标挡位为换挡工况开始或者结束的信号，车辆的横向加速度是指车辆动态行驶过程中加速度传感器采集的横向加速度，油门踏板梯度是指油门踏板踩松时的斜率值，车辆的驱动轮均速是指针对两驱车，两个驱动轮转速的平均值，车辆的非驱动轮均速是指针对两驱车，两个非驱动轮转速的平均值，车辆的制动踏板状态是指驾驶员是否踩刹车，车辆的换挡杆位置是指车辆换挡杆当前所在的位置。
也就是说，当车辆处于相对稳定状态时，开始继续数据采集。在一段时间内，每隔设定时间采集一次数据，采集的数据包括：车辆的变速箱输出扭矩值、车辆的加速度值和车辆的行驶阻力值，连续获取N次，可以获得N个车辆的变速箱输出扭矩值，N个车辆的加速度值，N个车辆的行驶阻力值，其中，车辆的行驶阻力值为车辆迎风阻力值、车辆滚动阻力值和车辆坡道阻力值之和。
在本发明的一个实施例中，车辆的行驶阻力值可通过现有的技术获取，例如，可通过下述公式获得车辆的行驶阻力值：mVeh*aVeh+0.5*ρ*cW*AVeh*vVeh 2+mVeh*g*fRoll+mVeh*g*sinα。
S2，在获取的N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值满足第一预设条件时，计算N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和。
根据本发明的一个实施例，获取的N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值满足第一预设条件，包括：N个车辆的变速箱输出扭矩值中的最大值和最小值之间的差值小于第四设定阈值；N个车辆的加速度值中的最大值和最小值之间的差值小于第二设定加速度值；N个车辆的行驶阻力值中的最大值和最小值之间的差值小于第一设定阻力值；N个发动机净扭矩梯度值小于第一设定梯度值；N个车辆的变速箱输出扭矩值大于第五设定阈值；N个发动机净扭矩值大于第一设定扭矩值。
其中，第四设定阈值、第二设定加速度值、第一设定阻力值、第一设定梯度值、第五设定阈值和第一设定扭矩值可根据实际情况进行标定。另外，发动机净扭矩梯度值是指发动机输入到变速箱的扭矩的变化斜率，发动机净扭矩值是指发动机输入到变速箱的扭矩(飞轮端扭矩)。
具体而言，当前车辆处于相对稳定状态时，收集N个采样点的变速箱输出扭矩值、整车加速度值和整车行驶阻力值，即N个变速箱输出扭矩值、N个整车加速度值和N个整车行驶阻力值。如果检测到N个变速箱输出扭矩值中最大变速箱输出扭矩与最小变速箱输出扭矩差值小于设定值，N个整车加速度值中最大加速度与最小加速度差值小于设定值，N个整车行驶阻力值中整车行驶阻力最大值与整车行驶阻力最小值差值小于设定值，N个发动机净扭梯度均小于设定值，N个变速箱输出扭矩均大于设定值，N个发动机净扭均大于设定值，则说明采集的当前数据正常。此时，计算N个车辆的变速箱输出扭矩值之和，N个车辆的加速度值之和，以及N个车辆的行驶阻力值之和。
在从1至N个采样点采集的过程中，如果出现不满足第一预设条件时，则停止数据采集，并重新对车辆的运行状态进行判断。例如，当采集到第M(M<N)个采样点时，不满足第一预设条件，则不再采集第M至第N个采样点的数据，返回步骤S1的控制逻辑。
S3，根据N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和计算车辆的实际车重。
根据本发明的一个实施例，根据N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和计算车辆的实际车重，包括：当N个车辆的变速箱输出扭矩值之和大于第三设定阈值，且N个车辆的加速度值之和大于第一设定加速度值时，根据N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和计算车辆的实际车重。其中，第三设定阈值和第一设定加速度值可根据实际情况进行标定。
进一步地，根据本发明的一个实施例，通过下述公式计算车辆的实际车重mVeh，
Figure BDA0003088995470000061
其中，FWheel表示车辆的变速箱输出扭矩值，FAir表示车辆迎风阻力值，FRoll表示车辆滚动阻力值，FSlope表示车辆坡道阻力值，aVeh表示车辆的加速度值，车辆的行驶阻力值为车辆迎风阻力值、车辆滚动阻力值和车辆坡道阻力值之和。
具体而言，根据数据收集阶段收集到的所有变速箱输出扭矩值，整车加速度值，整车行驶阻力值进行累加计算，当识别到变速箱输出扭矩值累加后大于设定限值且整车加速度累加后大于设定限值时，根据上述公式计算出车辆的实际车重；如果变速箱输出扭矩值累加后小于等于设定限值，或者整车加速度累加后小于等于设定限值，则不计算车辆的实际车重，并返回步骤S1。
S4，根据车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，并根据修正后的车重对车辆进行控制。
根据本发明的一个实施例，根据本发明的一个实施例，根据车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，包括：获取车辆的实际车重与预设车重之间的差值；在差值大于第一设定阈值且小于第二设定阈值时，确定修正阈值，并根据修正阈值对车辆车重进行逐次修正，以获取修正后的车重。其中，第一设定阈值和第二设定阈值可根据实际情况进行标定。
具体而言，在上述实施例中，计算得到车辆的实际车重，此时获取车辆的实际车重与预设车重之间的差值，并对差值进行判断。其中，当差值大于最小设定限值(第一设定阈值)且小于最大设定限值(第二设定阈值)时，认为此时的差值为有效值，以最小设定限值作为修正阈值，按照修正后的车重对车辆进行控制，采用逐次修正的方式，完成车辆车重的自学习。举例而言，实际车重与预设车重之间的差值为300kg，最小设定限值为30kg，最大设定限值为500kg，修正阈值即为30kg，每次修正的值为：预设车重+30kg，分多次对车辆的车重进行修正，可以避免过度修正的情况，因为在对车重进行修正的过程中，只能进行正向修正，不能反向修正，即只能在预设车重的基础上增加修正值，而不能减小修正值。
进一步而言，根据本发明的一个实施例，在差值小于等于第一设定阈值，或者大于等于第二设定阈值时，将上一次车辆自学习后的车重作为修正后的车重。
也就是说，当通过上述实施例计算出来的车辆的实际车重与预设车重之间的差值超过了阈值范围，例如实际车重与预设车重之间的差值小于最小设定限值(第一设定阈值)，或实际车重与预设车重之间的差值大于最大设定限值(第二设定阈值)时，直接将上一次车辆自学习后的车重作为修正后的车重，以对车辆进行相应的控制。
根据本发明的一个实施例，上述的车辆车重自学习的控制方法还可包括：当车辆的换挡杆位置为P挡，且持续第二预设时间时，将预设车重作为车辆的实际车重。其中，第二预设时间可根据实际情况进行标定。
具体而言，在执行上述控制逻辑的过程中，如果检测到换挡杆位置为P挡，且持续时间超过设定值时，清除自学习后的修正值，进入初始化，重新调用预设车重作为实际车重。在此阶段主要考虑的是车辆P挡停止后超过一定时间，车辆的载货物或载客量可能会产生变化，所以此时应该进行初始化，用预设车重作为实际车重，另外车辆每次重新打火后都会调用预设车重作为实际车重值，也就是说自学习车重只是作为驾驶循环内的临时存储，不具备记忆功能。
综上，本发明的车辆车重自学习的控制方法，基于上述的控制逻辑，实现对车辆内部控制策略的调整，保证车辆行驶过程中的动力性和经济性，并且能够在一定程度上提高自动变速箱硬件的使用寿命。
综上所述，根据本发明实施例的车辆车重自学习的控制方法，在车辆处于稳定运行状态时，每个周期连续获取N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值；在获取的N个车辆的变速箱输出扭矩值、N个车辆的加速度值和N个车辆的行驶阻力值满足第一预设条件时，计算N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和；根据N个车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个车辆的加速度值之和、N个车辆的行驶阻力值之和计算车辆的实际车重；根据车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，并根据修正后的车重对车辆进行控制。由此，该方法能够基于车辆的实际车重对调整内部相应的控制策略，保证车辆驾驶过程中的动力性和经济性。
对应上述实施例，本发明还提出了一种车辆。
如图2所示，本发明实施例的车辆100可包括：存储器110、处理器120及存储在存储器110上并可在处理器120上运行的车辆车重自学习的控制程序，处理器执行程序时，实现上述的车辆车重自学习的控制方法。
本发明实施例的车辆，通过执行上述的车辆车重自学习的控制方法，能够基于车辆的实际车重对调整内部相应的控制策略，保证车辆驾驶过程中的动力性和经济性。
对应上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有车辆车重自学习的控制程序，该车辆车重自学习的控制程序被处理器执行时实现上述的车辆车重自学习的控制方法。
本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行上述的车辆车重自学习的控制方法，能够基于车辆的实际车重对调整内部相应的控制策略，保证车辆驾驶过程中的动力性和经济性。
需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种车辆车重自学习的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
在所述车辆处于稳定运行状态时，每个周期连续获取N个所述车辆的变速箱输出扭矩值、N个所述车辆的加速度值和N个所述车辆的行驶阻力值，其中，N为大于1的整数；
在获取的N个所述车辆的变速箱输出扭矩值、N个所述车辆的加速度值和N个所述车辆的行驶阻力值满足第一预设条件时，计算N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个所述车辆的加速度值之和、N个所述车辆的行驶阻力值之和；
根据N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个所述车辆的加速度值之和、N个所述车辆的行驶阻力值之和计算所述车辆的实际车重；
根据所述车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，并根据修正后的车重对所述车辆进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车辆的实际车重与预设车重之间的差值获取修正后的车重，包括：
获取所述车辆的实际车重与预设车重之间的差值；
在所述差值大于第一设定阈值且小于第二设定阈值时，确定修正阈值，并根据所述修正阈值对所述车辆车重进行逐次修正，以获取修正后的车重。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个所述车辆的加速度值之和、N个所述车辆的行驶阻力值之和计算所述车辆的实际车重，包括：
当N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和大于第三设定阈值，且N个所述车辆的加速度值之和大于第一设定加速度值时，根据N个所述车辆的变速箱输出扭矩值之和、N个所述车辆的加速度值之和、N个所述车辆的行驶阻力值之和计算所述车辆的实际车重。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过下述公式计算所述车辆的实际车重mVeh，
Figure FDA0003088995460000011
其中，FWheel表示所述车辆的变速箱输出扭矩值，FAir表示车辆迎风阻力值，FRoll表示车辆滚动阻力值，FSlope表示车辆坡道阻力值，aVeh表示车辆的加速度值，所述车辆的行驶阻力值为所述车辆迎风阻力值、所述车辆滚动阻力值和所述车辆坡道阻力值之和。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取的N个所述车辆的变速箱输出扭矩值、N个所述车辆的加速度值和N个所述车辆的行驶阻力值满足第一预设条件，包括：
N个所述车辆的变速箱输出扭矩值中的最大值和最小值之间的差值小于第四设定阈值；
N个所述车辆的加速度值中的最大值和最小值之间的差值小于第二设定加速度值；
N个所述车辆的行驶阻力值中的最大值和最小值之间的差值小于第一设定阻力值；
N个发动机净扭矩梯度值小于第一设定梯度值；
N个所述车辆的变速箱输出扭矩值大于第五设定阈值；
N个发动机净扭矩值大于第一设定扭矩值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆处于稳定运行状态，包括：
当所述车辆的离合器为锁死或微滑磨状态时，所述车辆的目标挡位大于第一设定挡位值，所述车辆的横向加速度小于第三设定加速度，油门踏板梯度的绝对值小于第一梯度值，所述车辆的驱动轮均速与所述车辆的非驱动轮均速之间差值的绝对值小于第一设定速度值，所述车辆的制动踏板状态未激活，所述车辆的换挡杆位置为D挡，确定所述车辆处于稳定运行状态。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述差值小于等于第一设定阈值，或者大于等于第二设定阈值时，将上一次车辆自学习后的车重作为修正后的车重。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
当所述车辆的换挡杆位置为P挡，且持续第二预设时间时，将所述预设车重作为所述车辆的实际车重。
9.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆车重自学习的控制程序，所述处理器执行所述程序时，实现根据权利要求1-8中任一项所述的车辆车重自学习的控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有车辆车重自学习的控制程序，该车辆车重自学习的控制程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的车辆车重自学习的控制方法。
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