[发明专利]一种井下无人驾驶单轨吊荷载质量和轨道坡度联合识别方法

权利要求书

1.一种井下无人驾驶单轨吊荷载质量和轨道坡度联合识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤1、通过电动单轨吊的CAN总线和外加传感器实时获取单轨吊的车辆运行数据，结合单轨吊的固有结构参数，计算相关的模型参数；

步骤2、根据所获取的感知参数建立关于单轨荷载质量与轨道坡度的纵向动力学模型，并建立关于轨道坡度的纵向运动学模型；

步骤3、基于纵向动力学模型构建了VFFRLS-AUKF联合识别器，基于运动学的VFFRLS识别器实现对荷载质量的识别，其次，通过AUKF识别器实现对轨道坡度的识别，最终输出此刻精准的状态参数识别值。

步骤4、根据实时数据会对下一个时刻的荷载质量和轨道坡度进行迭代识别，基于改良的Sage-Husa算法对轨道坡度过程噪声和测量噪声进行校正，输出实时更新的荷载质量和轨道坡度进行识别值。

2.根据权利要求1所述的一种井下无人驾驶单轨吊荷载质量和轨道坡度联合识别方法，其特征在于：通过带有动态遗忘因子的递推最小二乘算法对对荷载质量进行识别，动态剔除历史数据，做到荷载质量的实时动态更新。

3.根据权利要求1所述的一种井下无人驾驶单轨吊荷载质量和轨道坡度联合识别方法，其特征在于：其在所述步骤1中，所述的单轨吊状态数据至少包括电机转矩T_e、单轨吊行驶速度v和加速度电机转速n，所述的单轨吊结构参数至少包括驱动轮半径r、有效滚动阻力系数μ、机械效率γ。

4.根据权利要求1所述的一种井下无人驾驶单轨吊荷载质量和轨道坡度联合识别方法，其特征在于：其在所述步骤2中，纵向动力学模型为：

其中，M为单轨吊总质量、g为重力加速度，θ为道路坡度。

5.根据权利要求4所述的一种井下无人驾驶单轨吊荷载质量和轨道坡度联合识别方法，其特征在于，在所述步骤3中，所述的最小二乘质量识别通过以下方法获得：

将单轨吊纵向动力学模型转化成最小二乘辨识形式，构建待识别参数表达式，并计算采集的Sigmin点值，进而进行噪声和状态更新，实现轨道坡度的实时精准识别。

6.根据权利要求1所述的一种井下无人驾驶单轨吊荷载质量和轨道坡度联合识别方法，其特征在于，在所述步骤4中，所述的轨道坡度修正通过以下方法获得：

通过Sage-Husa算法自适应调节因子，进而实时精准动态的修正当前轨道坡度估计值。