[发明专利]一种过弯离心力的预测方法及系统

权利要求书

1.一种过弯离心力的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：集成车辆实时的胎压数据、加速度数据、速度数据和扭矩数据；

步骤2：将集成的数据生成有时序的特征向量；

步骤3：根据特征向量，训练离心力的预测模型；

步骤4：获得预测模型后，将特征向量输入到预测模型，获得之后一段时间的车辆的离心力的预测值；

其中，步骤2中根据输入的数据计算左右侧轮胎的胎压差、车辆所受横向离心力、车辆载重、车辆的加减速度，组合成t+1秒的特征向量、t+2秒的特征向量,直到t+n秒的特征向量输出到步骤3；

步骤3将特征向量作为模型的训练数据分别输入t+1秒后、t+2秒后、…、t+n秒后的离心力预测模型的训练过程中，每完成一次训练则判断模型是否收敛，即模型的预测误差是否收敛，如果判断结果是没有收敛，则继续等待下一批特征向量，如果收敛则将模型输出到车辆离心力仿真器中，将仿真器输出到步骤4。

2.如权利要求1所述的过弯离心力的预测方法，其特征在于：步骤1中系统实时检测获得车辆的胎压数据、加速度数据、速度数据和扭矩数据，并保证各个数据的时标对齐，根据时序的先后顺序输出到步骤2。

3.如权利要求1所述的过弯离心力的预测方法，其特征在于：在离心力预测模型的训练过程中，模型使用深度神经网络的结构，通过误差反向传递的训练方法计算模型中各个的参数的值，该模型由特征输入层、隐藏层和输出层组成，特征向量从特征输入层进入，经过多层的隐藏层的核函数运算后，输出到输出层，其中隐藏层的核函数为非线性的连续可导函数。

4.如权利要求1所述的过弯离心力的预测方法，其特征在于：步骤4首先输入特征向量到车辆离心力仿真器中，通过仿真器预测之后一段时间的离心力值，保存成带时标的离心力预测量，以表示车辆在过弯时车辆所受的t+1时刻的离心力的预测值、t+2时刻的离心力的预测值、t+3时刻的离心力的预测值、…、t+n时刻的离心力的预测值。

5.一种应用如权利要求1所述的过弯离心力的预测方法的系统，其特征在于：包括主控制器、胎压传感器、加速度传感器、速度传感器和扭矩传感器，所述胎压传感器、所述速度传感器、所述加速度传感器和所述扭矩传感器分别与所述主控制器相连，主控制器接收各传感器信号，根据实时的胎压、加速度、速度和扭矩数据，训练离心力预测模型；

根据输入的数据计算左右侧轮胎的胎压差、车辆所受横向离心力、车辆载重、车辆的加减速度，组合成t+1秒的特征向量、t+2秒的特征向量,直到t+n秒的特征向量输出，根据特征向量，训练离心力的预测模型；

将特征向量作为模型的训练数据分别输入t+1秒后、t+2秒后、…、t+n秒后的离心力预测模型的训练过程中，每完成一次训练则判断模型是否收敛，即模型的预测误差是否收敛，如果判断结果是没有收敛，则继续等待下一批特征向量，如果收敛则将模型输出到车辆离心力仿真器中，将仿真器输出，利用得到的离心力预测模型，预测后一段时间的车辆的过弯离心力。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于：所述胎压传感器设置在前左、前右、后左、后右方位上的轮胎上。

7.如权利要求5所述的系统，其特征在于：所述加速度传感器包括平行于车辆行驶方向的行驶加速度传感器、垂直于车辆行驶方向且平行于地面的横向加速度传感器，所述的行驶加速度传感器、横向加速度传感器分别与主控制器相连。