CN116729399A - 一种车辆坡道及车重动态识别方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及车辆工程技术领域，具体涉及一种车辆坡道及车重动态识别方法、装置、设备及介质，包括如下步骤：获取车辆状态参数，坡度识别条件均满足时则进行道路坡度计算；获取车辆状态参数及整车参数，车重识别计算条件均满足时，采集有效的车重计算输入信号样本对，根据等效车重计算公式，采用最小二乘法对车重计算输入信号样本对进行线性拟合，得到初始车重；将车辆车重范围划分为多个区间，记录每次拟合计算出的初始车重落入其中某一个区间的次数，根据车重和车重区间次数进行加权计算，得到最终车重，本发明对坡道和车重识别解耦，坡道和车重识别结果稳定准确。
Description
技术领域
本发明涉及车辆工程技术领域，具体涉及一种车辆坡道及车重动态识别方法、装置、设备及介质。
背景技术
商用车变速器逐渐向自动变速器AMT方向发展，提高了驾驶舒适性，但另一方面，商用车载重变化范围宽，行驶路况复杂，车辆载重及道路坡道变化对于AMT系统起步、换挡性能有很大影响，如目标档位选择、离合器扭矩控制等，影响AMT系统在复杂工况下的适应性和可靠性。
道路坡道及车重识别是坡道及车重适应性功能的基础，由于道路工况复杂多变，车辆载重不固定，坡道、车重准确动态识别是一个难点，目前现有技术仍存在以下缺点：
1.坡道和车重相互影响，无法做到坡道和车重解耦识别。
2.静态工况下坡道识别较为准确，动态行驶工况坡道识别不准确，误差大。
3.车重识别结果准确度低，波动大，不稳定。
发明内容
本发明的目的是提供一种车辆坡道及车重动态识别方法、装置、设备及介质，对坡道和车重识别解耦，且坡道和车重识别结果稳定准确。
为实现上述目的，本发明提供了如下的技术方案：
第一方面，本发明提供了一种车辆坡道及车重动态识别方法，此方法可以实现坡道和车重识别解耦，可以克服车辆行驶振动信号扰动引起的识别误差，实现坡道和车重的独立和准确识别，包括如下步骤：
S1.获取车辆状态参数，根据车辆状态参数判断车辆当前状态是否满足静态工况或动态工况坡度识别条件，若坡度识别条件均满足时则进行道路坡度计算；
S2.获取车辆状态参数及整车参数，根据车辆状态参数判断是否满足车重识别计算条件，若车重识别计算条件均满足时，采集有效的车重计算输入信号样本对，根据等效车重计算公式，采用最小二乘法对车重计算输入信号样本对进行线性拟合，得到初始车重；
S3.基于步骤S2，将车辆车重范围划分为多个区间，记录步骤2中每次拟合计算出的初始车重落入其中某一个区间的次数，根据车重和车重区间次数进行加权计算，得到最终车重。
进一步的，静态工况坡度识别条件为：车速为0；车辆加速度小于阈值；离合器保持分离状态；制动状态保持不变；加速度传感器信号无异常且信号波动幅值小于阈值；
动态工况坡度识别条件为：未踩制动；车速大于阈值；车辆加速度小于阈值；档位在档；离合器处于完全接合状态；加速度传感器信号无异常且信号波动幅值小于阈值。
进一步的，道路坡度计算方法如下：
其中：
θ：为计算出的道路坡道，单位为弧度；
Accx：为滤波后的加速度传感器车辆纵向加速度信号；
Accveh：为滤波后的基于车速计算的车辆纵向加速度信号；
Accy：为加速度传感器测得的车辆横向加速度信号；
Accz：为加速度传感器测得的车辆轴向加速度信号，车辆在平路静止状态下其值为重力加速度g；
θcomp：为坡度信号调零补偿值。
此道路坡度计算方法可以消除车辆加速度对于坡度信号计算的影响，提高坡度信号计算精度，同时考虑三向加速度传感器安装误差引起的坡道计算误差，适应性更好。
进一步的，车重识别条件为：变速箱在档；未踩制动且油门加速至少保持一秒；车辆加速度大于阈值；发动机扭矩处于设定区间内。
进一步的，采集的车重计算输入信号样本对为：
[车辆驱动轮有效加速牵引力车辆等效加速度]
其中：
车辆驱动轮有效加速牵引力＝驱动轮牵引力-风阻；
车辆等效加速度＝加速度传感器纵向加速度+重力加速度×滚动阻力系数。
进一步的，根据车辆动力学方程：
车辆轮端牵引力＝风阻+坡道阻力+加速力+滚动阻力；
考虑所使用的加速度传感器信号包含了坡道和车辆实际加速度信号分量，将坡道阻力和加速力合并，上式可简化等效为：
轮端牵引力-风阻＝车质量×(加速度传感器纵向加速度信号+重力加速度×滚动阻力系数)；
则：车质量＝(驱动轮牵引力-风阻)/(加速度传感器纵向加速度+重力加速度×滚动阻力系数)；
即：车质量＝车辆驱动轮有效加速牵引力/车辆等效加速度。
进一步的，初始车重计算方法为：
采集的有效的车重计算输入信号样本对[车辆驱动轮有效加速牵引力车辆等效加速度]数量为16对，根据等效车重计算公式，对信号样本对进行最小二乘法线性拟合，得到初始车重，在后续每个采样周期，对信号样本对进行更新，以每次更新后的车重计算输入信号样本对替换初始车重计算输入信号样本对，即以最新的、有效的样本对替换最老的样本对，并再次拟合计算得到一个新的初始车重样本。最小二乘法线性拟合算法见公开已知方法。
进一步的，最终车重计算的具体方法为：
车辆车重范围划分为16个区间，记录每次最小二乘拟合计算出的初始车重落入其中某一个区间的次数，记录[车重车重区间次数]数据对，基于[车重车重区间次数]数据对进行加权计算得到最终车重；
加权计算的具体方法为：
其中，mk为落入区间k的样本车重，ak为落入区间k的样本数。
优选的，为了进一步减小车重计算误差，计算最终车重时，针对具体型号车辆空载和满载质量等级，对计算车重进行限值处理，保证车重在合理范围内，输出最终车重。
第二方面，本发明提供一种车辆坡道及车重动态识别装置，用于实现第一方面中任一项所述的车辆坡道及车重动态识别方法，包括：
三向加速度传感器，用于实时测量车辆横向、纵向、轴向加速度信号，所述三向加速度传感器集成安装于TCU控制器内部，包含但不限于TCU控制器，可以是其它控制器；控制器集成三向加速度传感器，集成度高，安装方式灵活，可水平安装于变速箱箱体上，也可采取不同方位安装。当采取不同方位安装时，需要对纵向、横向、轴向加速度信号源进行相应适配，保证Accx表征车辆横向加速度；
坡道识别功能模块，所述坡道识别功能模块用于接收三向加速度传感器信号、基于车速信号计算的车辆加速度信号、制动信号、档位及离合器接合状态信号，基于车辆静态及动态工况独立识别道路坡度，输出道路坡度信号；
车重识别功能模块，所述车重识别功能模块用于接收三向加速度传感器信号、基于车速信号计算的车辆加速度信号、制动信号、发动机扭矩、油门开度、档位及发动机转动惯量信号，输出估算车重。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可用在所述处理器上运行的控制程序，所述控制程序被所述处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的车辆坡道及车重动态识别方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的车辆坡道及车重动态识别方法。
本发明的有益效果是：
1)坡道和车重识别解耦，可对坡道和车重单独进行识别。
2)针对静态和动态工况单独识别处理，坡道识别准确，动态工况识别误差小。
3)引入加速度传感器信号简化车重计算，采用最小二乘法拟合与加权计算相结合的方式进行车重识别计算，避免信号干扰引起误差，车重识别结果稳定，准确度较高。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明系统模块示意图；
图2是车重识别方法流程图。
具体实施方式
实施例1
如图1所示，本发明提供了一种车辆坡道的动态识别方法，包括如下步骤：
获取车辆状态参数，根据车辆状态参数判断车辆当前状态是否满足静态工况或动态工况坡度识别条件，若坡度识别条件均满足时则进行道路坡度计算。
其中，静态工况坡度识别条件为：车速为0；车辆加速度小于阈值，在一个实施例中，此阈值为0.1m/s2；离合器保持分离状态；制动状态保持不变；加速度传感器信号无异常且信号波动幅值小于阈值，在一个实施例中，此阈值为1m/s2。
动态工况坡度识别条件为：未踩制动；车速大于阈值，在一个实施例中，此阈值为6km/h；车辆加速度小于阈值，在一个实施例中，此阈值为1m/s2；档位在档；离合器处于完全接合状态；加速度传感器信号无异常且信号波动幅值小于阈值，在一个实施例中，此阈值为1m/s2。
判断离合器状态，车辆制动状态、档位是否在档状态等的方法为公知方法，在此不过多赘述。
道路坡度计算方法如下：
其中：
θ：为计算出的道路坡道，单位为弧度；
Accx：为滤波后的加速度传感器车辆纵向加速度信号；
Accveh：为滤波后的基于车速计算的车辆纵向加速度信号；
Accy：为加速度传感器测得的车辆横向加速度信号；
Accz：为加速度传感器测得的车辆轴向加速度信号，车辆在平路静止状态下其值为重力加速度g；
θcomp：为坡度信号调零补偿值。
此道路坡度计算方法可以消除车辆实际加速度对于坡度信号计算的影响，提高坡度信号计算准确度，同时考虑加速度传感器安装误差引起的坡道计算误差，适应性更好。
坡道识别分两种工况进行识别计算：静态工况和动态工况，在计算条件满足时触发计算，保证坡道识别准确度。
实施例2
如图1-2所示，本发明提供了一种车重动态识别方法，包括如下步骤：
步骤一：获取车辆状态参数及整车参数，根据车辆状态参数判断是否满足车重识别计算条件，若车重识别计算条件均满足时，采集有效的车重计算输入信号样本对，根据等效车重计算公式，由于在理论计算时，实际车辆加速度信号的干扰比较大，导致基于理论计算的车重误差较大，为了得到较为精确的车重值，采用最小二乘法对车重计算输入信号样本对进行线性拟合，得到初始车重。
其中，车重识别条件为：变速箱在档；未踩制动且油门加速至少保持一秒；车辆加速度大于阈值，在一个实施例中，此阈值为0.3m/s2；发动机扭矩处于设定区间内，在一个实施例中，中卡扭矩区间为大于100N.m，小于900N.m。
判断变速箱是否在档，制动及油门状态，发动机扭矩数值的方法为公知方法，在此不过多赘述。采集的车重计算输入信号样本对为：
[车辆驱动轮有效加速牵引力车辆等效加速度]
其中：
车辆驱动轮有效加速牵引力＝驱动轮牵引力-风阻；
车辆等效加速度＝加速度传感器纵向加速度+重力加速度×滚动阻力系数。
理论车重计算的具体方法为：
根据车辆动力学方程：
车辆轮端牵引力＝风阻+坡道阻力+加速力+滚动阻力；
考虑所使用的加速度传感器信号包含了坡道和车辆实际加速度信号分量，将坡道阻力和加速力合并，上式可简化等效为：
轮端牵引力-风阻＝车质量×(加速度传感器纵向加速度信号+重力加速度×滚动阻力系数)；
则：车质量＝(驱动轮牵引力-风阻)/(加速度传感器纵向加速度+重力加速度×滚动阻力系数)；
即：车质量＝车辆驱动轮有效加速牵引力/车辆等效加速度。
由于在车辆动态行驶时加速度传感器信号噪声较大，加速度信号需进行滤波处理，驱动轮牵引力也需进行滤波处理。
对车辆驱动轮有效加速牵引力、车辆等效加速度信号比值进行合理性检查，设定限值区间，可设为空载质量及满载质量，如处于限值区间内，信号样本对为有效样本对，否则丢弃，在一个实施例中，采集的有效的车重计算输入信号样本对数量为16对。
上述中，车重等效计算公式为：
其中m为计算车重，单位为kg，Fr为车轮牵引力，Cd为风阻系数，A为迎风面积，v为车速，Accx为加速度传感器测得的车辆纵向加速度信号，f为车轮滚动阻力系数，g为重力加速度。
Fr具体算法为
Te为发动机扭矩，J为飞轮及旋转部件等效转动惯量，i为变速箱速比(含主减)，η为传动系统效率，r为车轮半径。
步骤二：单次拟合车重仍然存在计算误差，为减小计算车重的波动，提高车重计算的准确性，采用加权法对车重进行处理。将车辆车重范围划分为多个区间，记录每次拟合计算出的初始车重落入其中某一个区间的次数，根据车重和车重区间次数进行加权计算，得到最终车重。
最终车重计算的具体方法为：
在一个实施例中，将车辆车重范围划分为16个区间，记录每次拟合计算出的初始车重落入其中某一个区间的次数，记录[车重车重区间次数]数据对，基于[车重车重区间次数]数据对进行加权计算得到最终车重；
加权计算的具体方法为：
其中，mk为落入区间k的样本车重，ak为落入区间k的样本数。
为了进一步减小车重计算误差，计算最终车重时，针对具体型号车辆空载和满载质量等级，对计算车重进行限值处理，保证车重在合理范围内，输出最终车重。
实施例3
本发明提供一种车辆坡道及车重动态识别装置，用于实现实施例1和实施例2中所述的车辆坡道及车重动态识别方法，包括：
三向加速度传感器，用于实时测量车辆横向、纵向、轴向加速度信号，三向加速度传感器包括但不限于集成安装于TCU控制器内部。作为一个实施例，加速度传感器集成于TCU内部PCB板上，加速度传感器和TCU控制器一体化设计。
TCU控制器水平安装于变速箱箱体上，也可安装于车身上如驾驶舱等震动比较小的部位。控制器也可采用不同安装方位，此时需对纵向、横向、轴向加速度信号源进行相应适配，保证Accx表征车辆横向加速度。作为一个实施例，控制器布置安装在变速箱表面，可以缩短线束长度，布置更方便；
坡道识别功能模块，坡道识别功能模块用于接收三向加速度传感器信号、基于车速信号计算的车辆加速度信号、制动信号、档位及离合器接合状态信号，基于车辆静态及动态工况独立识别道路坡度，输出道路坡度信号；
车重识别功能模块，车重识别功能模块用于接收三向加速度传感器信号、基于车速信号计算的车辆加速度信号、制动信号、发动机扭矩、油门开度、档位及发动机转动惯量信号，输出估算车重。
坡道及车重识别算法中三向加速度信号由加速度传感器提供，经过TCU信号采集模块处理得到车辆横向、纵向、轴向加速度信号；所需的档位、制动、离合器状态等信号可由控制器本身相关功能计算得到，也可由外部控制器通过CAN通讯提供，发动机转速、发动机扭矩、油门开度等信号可由外部控制器，如ECU，通过CAN通讯提供；飞轮转动惯量，变速箱速比，传动系统传动效率，车轮半径等参数为车辆配置参数，可视为已知参数。
实施例4
本发明提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可用在所述处理器上运行的控制程序，控制程序被处理器执行时实现如实施例1和实施例2中所述的车辆坡道及车重动态识别方法。
在一个实施例中，功能算法依托TCU控制器运行实现，包含但不限于TCU控制器，可以是其它类型控制器，也可以是可编程逻辑器件如FPGA等。功能算法基于Matlab/Simulink建模、生成代码、编译器编译，生成控制器可执行文件，下载到TCU控制器当中。
所依托的控制器包含CPU、电源芯片电路、I/O接口处理电路、CAN通讯接口电路，CPU包含计算单元及存储单元，功能算法被编译成机器指令。控制器按照固定周期循环依次执行算法指令，计算得到坡道及车重值，实现坡道及车重识别。
实施例5
本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如实施例1和实施例2中所述的车辆坡道及车重动态识别方法。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置，或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.获取车辆状态参数，根据车辆状态参数判断车辆当前状态是否满足静态工况或动态工况坡度识别条件，若坡度识别条件均满足时则进行道路坡度计算；
S2.获取车辆状态参数及整车参数，根据车辆状态参数判断是否满足车重识别计算条件，若车重识别计算条件均满足时，采集有效的车重计算输入信号样本对，根据等效车重计算公式，采用最小二乘法对车重计算输入信号样本对进行线性拟合，得到初始车重；
S3.基于步骤S2，将车辆车重范围划分为多个区间，记录步骤2中每次拟合计算出的初始车重落入其中某一个区间的次数，根据车重和车重区间次数进行加权计算，得到最终车重。
2.根据权利要求1所述的一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于，静态工况坡度识别条件为：车速为0；车辆加速度小于阈值；离合器保持分离状态；制动状态保持不变；加速度传感器信号无异常且信号波动幅值小于阈值；动态工况坡度识别条件为：未踩制动；车速大于阈值；车辆加速度小于阈值；档位在档；离合器处于完全接合状态；加速度传感器信号无异常且信号波动幅值小于阈值。
3.根据权利要求1所述的一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于，道路坡度计算方法如下：
其中：
θ：为计算出的道路坡道，单位为弧度；
Accx：为滤波后的加速度传感器车辆纵向加速度信号；
Accveh：为滤波后的基于车速计算的车辆纵向加速度信号；
Accy：为加速度传感器测得的车辆横向加速度信号；
Accz：为加速度传感器测得的车辆轴向加速度信号，车辆在平路静止状态下其值为重力加速度g；
θcomp：为坡度信号调零补偿值。
4.根据权利要求1所述的一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于，车重识别条件为：变速箱在档；未踩制动且油门加速至少保持一秒；车辆加速度大于阈值；发动机扭矩处于设定区间内。
5.根据权利要求1所述的一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于，采集的车重计算输入信号样本对为：
[车辆驱动轮有效加速牵引力车辆等效加速度]
其中：
车辆驱动轮有效加速牵引力＝驱动轮牵引力-风阻；
车辆等效加速度＝加速度传感器纵向加速度+重力加速度×滚动阻力系数。
6.根据权利要求1所述的一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于，等效车重计算公式如下：
车质量＝车辆驱动轮有效加速牵引力/车辆等效加速度；
即：
其中，m为计算车重，Fr为车轮牵引力，Cd为风阻系数，A为迎风面积，v为车速，Accx为加速度传感器测得的车辆纵向加速度信号，f为车轮滚动阻力系数，g为重力加速度。车轮牵引力Fr可基于发动机扭矩、变速箱速比、传递效率、车轮半径等参数计算得到。
7.根据权利要求6所述的一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于：初始车重计算方法为：
采集的有效的车重计算输入信号样本对[车辆驱动轮有效加速牵引力车辆等效加速度]数量为16对，根据等效车重计算公式，对车重计算输入信号样本对进行最小二乘法线性拟合，得到初始车重；在后续每个采样周期，对车重计算输入信号样本对进行更新，以每次更新后的车重计算输入信号样本对替换初始车重计算输入信号样本对，并再次拟合计算得到一个新的初始车重值。
8.根据权利要求7所述的一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于：最终车重计算的具体方法为：
车辆车重范围划分为16个区间，记录每次最小二乘拟合计算出的初始车重落入其中某一个区间的次数，记录[车重车重区间次数]数据对，基于[车重车重区间次数]数据对进行加权计算得到最终车重；
加权计算的具体方法为：
其中，mk为落入区间k的样本车重，ak为落入区间k的样本数。
9.根据权利要求8所述的一种车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于：计算最终车重时，针对具体型号车辆空载和满载质量等级，对计算车重进行限值处理，保证车重在合理范围内，输出最终车重。
10.一种车辆坡道及车重动态识别装置，用于实现权利要求1-9中任一项所述的车辆坡道及车重动态识别方法，其特征在于，包括：
三向加速度传感器，用于实时测量车辆横向、纵向、轴向加速度信号，所述三向加速度传感器集成安装于TCU控制器内部，所述TCU控制器水平安装于变速箱箱体上；
坡道识别功能模块，所述坡道识别功能模块用于接收三向加速度传感器信号、基于车速信号计算的车辆加速度信号、制动信号、档位及离合器接合状态信号，基于车辆静态及动态工况独立识别道路坡度，输出道路坡度信号；
车重识别功能模块，所述车重识别功能模块用于接收三向加速度传感器信号、基于车速信号计算的车辆加速度信号、制动信号、发动机扭矩、油门开度、档位及发动机转动惯量信号，输出估算车重。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可用在所述处理器上运行的控制程序，所述控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的车辆坡道及车重动态识别方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的车辆坡道及车重动态识别方法。
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