[发明专利]基于场景识别的城市轻轨车辆载荷在线估算方法

权利要求书

1.一种基于场景识别的城市轻轨车辆载荷在线估算方法，其特征在于，所述方法包括：

全车网络控制器CCU获取列车车辆的闪存FLASH存储器中存储的车辆重量信息，并下发给车辆牵引控制器TCU和车辆制动系统控制器BCU ;

所述CCU实时检测场景标识信息，根据检测到的场景标识信息确定车辆当前的场景信息；

当所述车辆当前的场景信息为正常运营场景时，执行第一估算处理，得到车辆重量更新数据；

当所述车辆当前的场景信息为特殊运营场景时，执行第二估算处理，得到车辆重量更新数据；

将所述车辆重量更新数据写入FLASH存储器，用以更新FLASH存储器中存储的车辆重量信息；

所述第一估算处理和第二估算处理包括：

确定车辆的车门关闭状态和牵引指令信号接收状态；

当车辆的车门关闭状态为关门且接收到牵引指令信号时，CCU的牵引级位参数设定为100%牵引级位，载荷参数设定为额定载荷AW2；

检测当前车速是否超过第一设定阈值；

当当前车速超过第一设定阈值时，CCU按照设定采样频率采集列车牵引力，并记录车速达到第一车辆速度时的时间为第一采样时间；

当当前车速超过第二设定阈值时，结束对列车牵引力的采集，并记录车速到达第二车辆速度时的时间为第二采样时间；

根据第一采样时间、第二采样时间、第一车辆速度、第二车辆速度，计算车辆在第一采样时间到第二采样时间区间内的加速度，并以所采集到的列车牵引力的平均值作为列车牵引力的值；

根据列车静态参数、列车速度、加速度和坡道角度计算车辆重量理论估算值，并以最小二乘法拟合函数对所述车辆重量理论估算值进行补偿，得到所述车辆重量；

其中，在第一估算处理中，所述车辆重量理论估算值的计算具体为：

m1=(F-130*n-([0.046+0.0065*(N-1)]*A*V²))/(k1*a+6.4+0.14*V+g*θ)

其中，m1为第一估算处理所得的车辆重量理论估算值，F为列车牵引力，n为车轴数，V为列车速度，N为列车的车厢数量，A为列车截面积，a为加速度，k1为回转质量系数，g为重力加速度，θ为坡道角度；

在第二估算处理中，所述车辆重量理论估算值的计算具体为：

m2=(F-130*n-([0.046+0.0065*(N-1)]*A*V²))/(k1*a+6.4+0.14*V-θ₀*g)

其中，m2为第二估算处理所得的车辆重量理论估算值，F为列车牵引力，n为车轴数，V为列车速度， N为列车的车厢数量，A为列车截面积，a为加速度， k1为回转质量系数，g为重力加速度，θ₀为预设最大坡道角度。

2.根据权利要求1所述的城市轻轨车辆载荷在线估算方法，其特征在于，所述CCU获取车辆闪存FLASH存储器中存储的车辆重量信息，并下发给TCU和BCU之前，所述方法还包括：

接收车辆上电激活信号；

根据所述车辆上电激活信号对车载信号系统ATC、CCU、TCU和BCU进行上电初始化，并将所述FLASH存储器中存储的车辆重量信息初始化为最后一次断电前FLASH存储器中存储的车辆重量信息。

3.根据权利要求1所述的城市轻轨车辆载荷在线估算方法，其特征在于，在第一估算处理中，所述以最小二乘法拟合函数对所述车辆重量理论估算值进行补偿，得到所述车辆重量具体为：

m=m1+f_(m1);

其中，m为车辆重量，f_(m1) 为正常运营场景下的最小二乘法拟合函数。

4.根据权利要求3所述的城市轻轨车辆载荷在线估算方法，其特征在于，所述最小二乘法拟合函数通过在车辆出厂前根据正常运营场景AW0-AW3不同载荷下的实际测定数据对公式m=m1+f_(m1)进行校准获得。