[发明专利]一种基于模型迭代的汽车质量在线估计方法

权利要求书

1.一种基于模型迭代的汽车质量在线估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、估算汽车侧向速度，所述的侧向速度的估计方法如下：

从CAN总线和加速度传感器中获取方向盘转角、纵向加速度、侧向加速度，根据汽车本身固有参数，将整车简化为二自由度侧向模型，如式(1)～式(3)所示，并离散化为式(5)，计算出状态量侧向车速和横摆角的先验估计值；

式中，δ_f——二自由度车辆模型前轴转角，由方向盘转角换算得到

u＝δ_f——输入量

A——状态转移矩阵

B——控制矩阵

x＝[V_y r]^T——状态量，分别为侧向车速和横摆角速度

——状态量的一阶导数

——二自由度车辆模型前轴侧偏刚度、后轴侧偏刚度

I_z——二自由度车辆模型横摆转动惯量

——二自由度车辆模型的质量，为当前最近一次的质量估计结果

r——二自由度车辆模型的横摆角速度

l_f，l_r——二自由度车辆模型的质心与前轴、后轴的距离

V_x，V_y——二自由度车辆模型的纵向速度、侧向速度

式(4)作为状态侧向车速和横摆角速度的量测方程，计算出侧向车速和横摆角速度的量测值；

式中，a_ysen——加速度传感器测量的侧向加速度值

——第k计算步长下的侧向车速的量测值

——第k+1计算步长下的侧向速度量测值

r_sen——陀螺仪测量得到的横摆角速度

——横摆角速度量测值

dt——运行步长

根据二自由度侧向模型计算出的状态先验值和传感器信号计算出的状态量测值，通过卡尔曼滤波算法式(5)～式(9)，求出状态量侧向速度和横摆角速度的估计值；

式中，——第k计算步长下的状态量侧向车速和横摆角速度的先验值

——第k计算步长下的状态量侧向车速和横摆角速度的估计值

——第k计算步长下的状态量侧向车速和横摆角速度的量测值

G＝e^Adt——离散状态转移矩阵

——离散控制矩阵

Q——状态转移噪声协方差

R——测量噪声协方差

H——状态变量到量测值转换矩阵

K_k——第k计算步长下的卡尔曼增益系数

——第k计算步长下的先验估计状态的协方差

P_k——第k计算步长下的估计状态的协方差

步骤二、模型仲裁；根据侧向车速、纵向加速度、侧向加速度、纵向车速和方向盘转角判断当前工况条件是否符合纵向模型质量估计方法或者侧向模型质量估计方法，若符合纵向模型质量估计方法，则进入步骤三；若符合侧向模型质量估计方法，则进入步骤四；若两种模型都不满足条件，则本次质量估计结果保持最近一次的估计值，并进入步骤五；

步骤三、进行纵向模型质量估计，然后进入步骤五；所述的纵向模型质量估计方法为：利用纵向动力学平衡方程式(10)，将其变形为适合最小二乘算法的形式，如式(11)～式(14)所示：

F_t＝F_i+F_j+F_se (10)

式中，——汽车的纵向驱动力

F_i＝mgsinα——坡度阻力

α——道路倾角

F_j＝ma_x——加速阻力

F_se＝F_f+F_w——空气阻力和滚动阻力之和

y＝φ·θ (11)

θ＝[m F_se]^T (12)

φ＝[a_xsen 1] (13)

y＝F_t (14)

式中，θ——多重遗忘最小二乘估计量，即整车质量、除加速阻力和坡度阻力以外的纵向力

φ——多重遗忘最小二乘系数

y——多重遗忘最小二乘输出量

a_xsen——加速度传感器测量的纵向加速度，等于gsinα+a_x

根据多重遗忘最小二乘方法式(15)～式(19)，对整车质量、除加速阻力和坡度阻力以外的纵向力进行联合估计；

式中，——第k计算步长下θ的估计值

λ₁，λ₂——待估计量m和F_se的遗忘因子

φ₁(k)——第k计算步长下φ中的第一个元素的大小

φ₂(k)——第k计算步长下φ中的第二个元素的大小

L(k)＝[L₁(k) L₂(k)]^T——第k计算步长下多重遗忘最小二乘加权增益

P₁(k)——第k计算步长下多重遗忘最小二乘待估计量m的误差协方差矩阵

P₂(k)——第k计算步长下多重遗忘最小二乘待估计量F_se的误差协方差矩阵

步骤四、进行侧向模型质量估计，然后进入步骤五；所述的侧向模型质量估计方法为：根据步骤一估计的侧向车速，利用式(20)计算车轮侧偏角，如下所示：

式中，α_f，α_r——二自由度车辆模型前轮侧偏角、后轮侧偏角

根据轮胎力学特性，利用式(21)计算整车受到的侧向力；

式中，F_yf，F_yr——二自由度车辆模型前轴侧向力、后轴侧向力

根据整车受到的侧向力平衡方程式(22)，并化简为最小二乘的形式，如式(23)～式(26)所示；

F_yfcosδ_f+F_yr＝ma_y (22)

β＝m (25)

z＝F_yfcosδ_f+F_yr (26)

式中，β——遗忘最小二乘估计量，即整车质量

——遗忘最小二乘系数，即侧向加速度

z——遗忘最小二乘输出量，即整车受到的侧向合力

根据遗忘最小二乘算法式(27)～式(29)，估算整车质量；

式中，λ——遗忘最小二乘的遗忘因子

——第k计算步长下的大小

N(k)——第k计算步长下遗忘最小二乘的误差协方差矩阵

γ(k)——第k计算步长下遗忘最小二乘的增益矩阵

——第k计算步长下β的估计量

步骤五、迭代收敛性判断；根据迭代的结果，统计最近N次的估计值，计算方差和均值大小，若方差小于规定门限值，则将均值作为估计结果输出，否则返回步骤一。