一種重型汽車列車參數(shù)估計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)計用于車輛，尤其是重型汽車列車的參數(shù)估計方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電子技術(shù)的發(fā)展，汽車電控系統(tǒng)集成控制大大提高汽車電子化、智能化水平， 在汽車主動安全和駕駛舒適性方面發(fā)揮著越來越重要的作用。電控系統(tǒng)通過車輛參數(shù)信息 判斷車輛運行狀態(tài)進而進行控制決策。因此，準(zhǔn)確車輛參數(shù)信息對于電控系統(tǒng)尤為重要。盡 管傳感器可以給電控系統(tǒng)提供車輛和環(huán)境信息，如車速、輪速、加速度和制動壓力等；但道 路坡度、整車質(zhì)量及質(zhì)心位置等難以通過傳感器測量。在建立車輛模型的基礎(chǔ)上，利用控制 算法估計傳感器無法測量參數(shù)逐漸成為研究焦點。
[0003] 重型汽車列車具有運動強烈非線性，牽引車和掛車之間制動協(xié)調(diào)性差等特點。此 外，重型汽車列車在運輸過程中裝載質(zhì)量變化大、駕駛員對裝載狀態(tài)認(rèn)識不足的情況下制 動時，容易出現(xiàn)制動不足或者制動過度，降低制動安全性和舒適性；制動過程中質(zhì)心位置變 化，軸荷轉(zhuǎn)移，影響制動力分配控制效果。
[0004] 文南犬 "Simultaneous Mass and Time-Varying Grade Estimation for Heavy-Duty Vehicles"， "Experiments for Online Estimation of Heavy Vehicle' s Mass and Time-Varying Road Grade'，,"Recursive Least Squares with Forgetting for Online Estimation of Vehicle Mass and Road Grade:Theory and Experiments"提出分 別采用最小二乘法和狀態(tài)觀測器進行道路坡度和重型車輛整車質(zhì)量估計達到用較少的儀 器同時估計車輛質(zhì)量、行駛阻力與道路坡度的目的。
[0005] 文南犬"On-board payload identification for commercial vehicles'，設(shè)計了一 種基于空氣懸架系統(tǒng)的商用車質(zhì)心高度在線估計裝置。電子載荷監(jiān)測系統(tǒng)通過空氣懸架左 右兩側(cè)空氣壓力差值估計商用車載重，利用帶外源輸入自動回歸模型最小二乘法估計質(zhì) 心高度。由于路面激勵，空氣彈簧囊內(nèi)壓力處于紊亂變化過程，利用壓力傳感器得到的壓力 值不準(zhǔn)確。
[0006] 文南犬 "Parameter Identification of a Vehicle for Automatic Platooning Control"通過載荷與懸架變形之間的關(guān)系估計四軸卡車載重及質(zhì)心位置。在輪胎和地面之 間的壓力傳感器測量軸荷，線性解碼器測量卡車前兩軸鋼板彈簧變形，通過對實驗數(shù)據(jù)分 析得到卡車質(zhì)心位置。但是，傳感器的使用大大增加了估計成本。
[0007] 現(xiàn)有的重型車輛參數(shù)辨識方法一類基于模型，一類基于傳感器。基于模型的方法 由于模型和算法的復(fù)雜性實時性較差；而基于傳感器的方法則由于傳感器的高成本大大降 低了實用性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的是提供一種用于重型汽車列車的車輛參數(shù)辨識方法和系統(tǒng)，同時滿 足精度和實時性要求。汽車列車是由汽車或牽引車和掛車組成的車列，主要分為全掛汽車 列車、半掛汽車列車、雙掛汽車列車和長貨汽車列車四種。本文的研究對象為重型半掛汽車 列車。
[0009] 為此，本發(fā)明提供了一種重型汽車列車參數(shù)辨識方法，包括以下步驟：
[0010] 1)建立重型車輛傳動系統(tǒng)動力學(xué)模型、制動時縱向動力學(xué)模型；
[0011] 2)由所述的重型車輛動力學(xué)模型建立參數(shù)辨識方程，所述的參數(shù)辨識方程以空氣 彈簧高度、制動壓力、重型車輛位置信息等作為輸入，道路坡度、重型車輛質(zhì)量及質(zhì)心位置 作為未知量；
[0012] 3)在重型車輛正常行駛時，獲取車輛狀態(tài)信息，如車速、縱向加速度、制動壓力；
[0013] 4)根據(jù)電控空氣彈簧系統(tǒng)的空氣彈簧高度信息計算牽引車俯仰角；
[0014] 5)根據(jù)定位系統(tǒng)位置信息計算當(dāng)前坡度值；
[0015] 6)計算坡度值減去牽引車俯仰角即為實際道路坡度；
[0016] 7)估計整車質(zhì)量；
[0017] 8)當(dāng)制動減速度大于最低閾值時，對質(zhì)心位置進行估計。
[0018] 其中，在步驟8)中，為降低制動減速度變化對質(zhì)心位置估計精度的影響，在制動 減速度大于最低閾值時，每間隔〇. 5m/s 2估次質(zhì)心位置。
[0019] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛的空氣阻力作為未知量進行估計，從 而提尚參數(shù)估計精度。
[0020] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛運行過程中實時估計道路實際坡度。
[0021] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛的質(zhì)量估計在加速過程中進行。
[0022] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛的質(zhì)心位置估計在制動過程中進行。
[0023] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛裝配電控空氣懸架系統(tǒng)。
[0024] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛裝配電控氣壓制動系統(tǒng)。
[0025] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛裝配全球定位系統(tǒng)。
[0026] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛的空氣彈簧高度信息由電控空氣懸架 系統(tǒng)給的高度傳感器測得。
[0027] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛的制動壓力由電控氣壓制動系統(tǒng)的壓 力傳感器測得。
[0028] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，重型車輛的運行位置信息由定位系統(tǒng)提供。
[0029] 根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實施方案，加速過程中估計整車質(zhì)量，將粗估質(zhì)量作為質(zhì) 心位置模塊的輸入量，質(zhì)心位置估計模塊估計整車質(zhì)量和質(zhì)心位置。
[0030] 本發(fā)明還提供了一種重型車輛參數(shù)辨識系統(tǒng)，包括：環(huán)境感知模塊、車輛狀態(tài)信息 采集模塊、道路坡度估計模塊、質(zhì)量估計模塊和質(zhì)心位置估計模塊，其構(gòu)成利用上述本發(fā)明 的重型車輛參數(shù)估計方法估計道路坡度、質(zhì)量和質(zhì)心位置。
[0031] 本發(fā)明的優(yōu)勢在于：1)利用電控空氣懸架系統(tǒng)空氣彈簧高度信息估計車輛俯仰 角；2)道路坡度估計算法充分考慮車輛俯仰角影響；2)在加速過程中估計整車質(zhì)量時，將 空氣阻力作為未知量估計，提高估計精度；3)利用電控氣壓制動系統(tǒng)壓力傳感器，在制動 過程中估計質(zhì)心位置；4)基于信息融合技術(shù)的車輛參數(shù)估計方法提高計算速度，實現(xiàn)實時 估計。
【附圖說明】
[0032] 下面將參照附圖描述本發(fā)明的一些優(yōu)選實施方案，在附圖中：
[0033] 圖1是車輛參數(shù)估計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
[0034] 圖2是空氣彈簧懸架系統(tǒng)示意圖。
[0035] 圖3是道路坡度估計模塊結(jié)構(gòu)圖。
[0036] 圖4是質(zhì)心位置估計模塊結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0037] 本發(fā)明的研究對象是重型汽車列車，尤其是裝備電控氣壓制動系統(tǒng)和電控空氣懸 架系統(tǒng)的車輛。通過加速度傳感器測得縱向加速度；通過高度傳感器測得彈簧高度；通過 壓力傳感器測得制動壓力。車輛起步階段，加速度較小時，波動較大，因而估計方法優(yōu)選在 加速度大于最低閾值時進行質(zhì)量估計。由于重型車輛在運行過程中質(zhì)量變化小，因此將整 車質(zhì)量視為常數(shù)；而制動減速度變化導(dǎo)致質(zhì)心位置變化，因此本估