[发明专利]一种基于参数识别的车辆状态估计方法

说明书

本发明公开一种基于参数识别的车辆状态估计方法，包括：建立簧上质量参数观测器；建立车辆状态观测器；初始化参数观测器和状态观测器；计算k时刻的悬架合力Hsubgt;k/subgt;；计算k时刻的参数预测值和参数预测误差协方差计算k时刻的参数估计值和参数估计误差协方差更新k时刻的车辆状态观测器；计算k时刻的状态预测值和状态预测误差协方差计算k时刻的状态估计值和状态估计误差协方差输出k时刻的簧上质量估计值和车辆状态估计结果；重复上述步骤，得到下一时刻的簧上质量估计值和车辆状态估计结果。本发明能够实时估计并动态修正调整簧上质量的参数值，可以有效减小由于参数误差引起的状态观测器的模型误差，进而提升车辆运行状态的估计精度。

技术领域

本发明涉及车辆参数识别与车辆状态估计领域，特别涉及一种基于参数识别的半主动悬架车辆状态估计方法。

背景技术

半主动悬架系统的控制力大多是基于车辆运行状态信息进行反馈计算的，因此要求能够获得尽可能多的车辆运行状态信息，以实现更好的控制性能。但是，在工程应用中并非所有状态变量都能够由车载传感器直接准确测量获得。一方面原因是传感器难以直接测量某些状态变量；另一方面原因是传感器本身存在的标定误差、零飘、测量噪声等问题都会导致测量精度随传感器数量的增多而降低。此外，使用的传感器越多，半主动悬架系统的成本也相应越高。这些因素都会严重制约半主动悬架系统控制效果程度充分发挥。因此，通过已知的系统信息和可观测的信号估计得到完整且准确的半主动悬架车辆运行状态具有重要价值。

目前获得半主动悬架车辆状态的常用方法是设计基于车辆动力学参考模型的状态观测算法，根据已知的系统输入量以及易于传感器测量的车辆状态量来预测其它未知的状态量，再通过引入测量变量偏差反馈对预测的状态量进行修正，最终获得比较可靠的状态变量估计值。但是，该状态观测算法受到描述车辆运动状态的参考模型的影响较大。由于乘员数量或车辆空满载等工况变化，会引起车辆的簧上质量发生变化，使得参考模型与实际模型之间的模型误差变大，进而导致观测的状态变量估计值不准确。因此，对簧上质量进行实时参数识别，准确估计完整的车辆运行状态具有相当大的工程意义。

管继富等在中国发明公开专利CN115431696A公开的“一种车辆悬架动力学状态观测方法及控制方法”中，仅利用悬架动行程信号来对悬架系统的状态量以及路面高程进行估计。但是，该方法中表征模型误差的过程噪声只考虑了路面不平度激励的影响，没有涉及由于主观或客观因素导致的用于估计的参考模型与实际运动过程之间的动态模型误差，尤其是由于车辆载重即簧上质量变化引起的车辆状态观测器预测结果的误差，估计结果并不精确。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于参数识别的车辆状态估计方法，该方法先对半主动悬架车辆的簧上质量进行参数识别，从而更新车辆状态观测器的状态方程。再基于更新后的车辆状态观测器，根据悬架高度传感器信号，即可估计出完整车辆运行状态。

为实现本发明目的，本发明提供的一种基于参数识别的车辆状态估计方法，按以下步骤实现：

(1)建立簧上质量参数观测器：

车辆在行驶过程中，簧上质量是几乎不变的，因此可以认为前一时刻的簧上质量与后一时刻的簧上质量相等，即：

m_k+1＝m_k (14)

其中，下标k和k+1表示时刻；m为簧上质量。

选取状态变量测量变量系统输入u＝[u]^T，可建立如下簧上质量参数观测器：