[发明专利]一种重型自动变速车辆广义阻力系数的估计及修正方法

权利要求书

1.一种重型自动变速车辆广义阻力系数的估计及修正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：建立重型自动变速车辆的纵向动力学模型；

步骤S2：利用改进型带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法对纵向动力学模型中的整车质量和广义阻力系数进行辨识；

步骤S3：判断异常数据并进行修正；

步骤S4：对修正结果进行仿真和实车试验；

上述步骤S1中所述纵向动力学模型方程为：

y＝Φ^Tθ

Φ为可测变量，θ为待估计参数，

且

i_g――变速器的传动比

i₀――主减速器的传动比

η_T――传动效率

r_w――轮胎滚动半径

δ――旋转质量换算系数

m――整车质量

β――广义阻力系数

T_e――发动机总转矩与发动机内部转矩之差

J_e――发动机转动惯量

ω_e――发动机转速

ω――变速箱输出轴转速。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对整车质量和广义阻力系数的辨识方程为：

其中，

λ₁、λ₂为遗忘因子。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S3所述修正包括对辨识的整车质量、广义阻力系数以及所采用的改进型带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法进行修正。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，对辨识的整车质量、广义阻力系数以及所采用的改进型带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法进行修正前，进行异常数据的判断，且异常数据判断条件为：

分别针对换档时和不换档时的辨识结果进行分析，得到换档时和不换档时异常数据判断条件中的|max(Δβ)|、|max(ΔM)|，分别为换档时和不换档时根据实验数据的累积概率分析取概率大于99％的|Δβ|、|ΔM|值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对辨识的整车质量、广义阻力系数进行修正，包括跳过当前时刻的实时估计值，向换档模块输出上一时刻的正常估计值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过减小异常数据的遗忘因子实现对改进型带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法的修正。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，在仿真过程中每隔几秒加入异常数据，比较修正前后的结果。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在实车试验中，通过将不换挡时的广义阻力系数的估计值和真实值进行对比，得到改进型带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法的估计精度。

9.根据权利要求5、6或8所述的方法，其特征在于，通过实车试验检验改进型带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法对换挡过程中异常数据的修正效果。