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专利名称：基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202210563786.2

专利申请（专利权）人：天津大学
权利人地址：天津市南开区卫津路92号

专利发明（设计）人：陈韬,王宇,刘义遥,郜勇翰

专利摘要：本发明公开一种基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，包括：对车辆的速度和发动机转速进行限幅滤波和基于频率分析的联合滤波的双重循环滤波处理，对扭矩采用基于频率分析的低通滤波处理；在一个估计事件中，基于车辆纵向动力学模型构建递推最小二乘法质量估计模型进行车重估计，基于状态空间建立扩展卡尔曼滤波坡度估计模型进行坡度估计；统计估计事件对应的数据片段特征及特征之间的关系，衡量估计车重的置信概率，进行估计车重的保留或者更新。本发明提升了车重估计结果的准确性。

主权利要求：
1.基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取车辆相关数据，包括车辆的行驶参数、基本参数、外界环境参数，车辆的行驶参数包括速度v，扭矩T，发动机转速n，车辆的基本参数包括轮胎半径r，车辆迎风面积A，车辆的空载质量m1，满载质量m2，环境参数包括空气阻力系数Cd，摩擦阻力系数f；
S2.对速度v和发动机转速n进行双重循环滤波处理，先进行限幅滤波，然后再基于频率分析的低通滤波，然后根据滤波结果计算滤波误差，并对误差进行划分，从而进行循环滤波，直到满足条件为止；对扭矩T采用基于频率分析的低通滤波处理；
S3.根据数据的采样频率，设定每一次估计事件的时间尺度；
S4.在一个估计事件中，基于车辆纵向动力学模型构建递推最小二乘法质量估计模型进行车重估计，得到估计车重 将车辆的空载质量m1、满载质量m2作为优化边界条件对估计车重 优化，获得优化车重m(k)；将优化车重m(k)输入到基于状态空间建立扩展卡尔曼滤波坡度估计模型进行坡度估计，得到估计坡度；
S5.统计每次估计事件中对应的数据片段特征及特征之间的关系，包括正加速度时间占比，正加速度与扭矩的对应关系，刹车时间,换挡频率，通过：呗缘姆椒ń卣髂：灰谰菽：卣鹘⒛：刂乒嬖，建立输入输出的隶属度函数，得到评价数据的特征结果，作为评价结果的置信概率；再对比不同估计事件的置信概率，按照概率的高、中、低，衡量估计车重的置信概率，进行估计车重的保留或者更新。
2.根据权利要求1所述基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，在步骤S1中，利用车辆搭载的CAN总线系统采集车辆的行驶参数，根据车型型号获得车辆的基本参数，根据经验数据获得环境参数。
3.根据权利要求1所述基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，在步骤S2中，对速度v和发动机转速n进行双重循环滤波处理，先进行限幅滤波，然后再基于频率分析的低通滤波的步骤如下：先对速度v和发动机转速n的信号进行限幅滤波处理得到v1，n1，然后对限幅滤波处理后的v1，n1信号傅里叶变换，进行频谱分析，根据频率分布的特点选择低通滤波器滤波得到v2，n2；
对处理所得的v2，n2信号与原始信号对比，提取误差值，识别误差信号特征，根据误差信号特征对限幅滤波器的限幅阈值更新，直到满足设定的判断条件，滤波结束；具体如下：v′＝|v?v2|，n′＝|n?n2
|其中，v′为速度的误差值，n′为发动机转速的误差值，
以速度变量进行的滤波循环滤波流程方法，包括：
′
v (k)为k时刻的速度误差值，median(v′)为速度误差值的中值，max(v′)为速度误差值的最大值；若不相信所对应的滤波，则对信号进一步处理，将误差值的中值作为限幅滤波器的限幅值进行限幅滤波，max(v′)小于给定误差阈值时，滤波结束。
4.根据权利要求1所述基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，步骤S4中，基于车辆纵向动力学模型构建递推最小二乘质量估计模型，是在经验滚阻的基础上，将汽车纵向动力学模型转化为递推最小二乘形式的模型实现的，通过车辆的行驶参数、基本参数和计算的参数对车辆质量估计，获得估计车重 递推最小二乘形式的模型表示如下：其中，λ为遗忘因子，K_r(k)为k时刻递推最小二乘的校正增益，P_r(k)为k时刻的协方差矩阵，E为单位矩阵，Fd表示驱动力，Fw表示风阻，a(k)表示第k时刻的正加速度，i为路面坡度，g为重力加速度，f表示摩擦阻力系数，m为车重。
5.根据权利要求4所述基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，在步骤S4中，第k时刻的正加速度a(k)，驱动力Fd(k)，风阻Fw(k)表达式如下：式中，v(k)为k时刻的速度，n(k)为k时刻的发动机转速，pi为圆周率，T(k)为k时刻的发动机扭矩，η为传动效率，ρ为空气密度，ratio(k)表示传动比。
6.根据权利要求1所述基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，步骤S4中，将根据车辆型号获取车辆的空载和满载的质量m1，m2作为优化边界条件，对估计车重 限制优化，获得优化车重m(k)的方法如下：
7.根据权利要求5所述基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，步骤S4中，基于状态空间建立扩展卡尔曼滤波坡度估计模型进行坡度估计的步骤如下：基于坡度不发生突变，将描述状态空间的状态方程：
X(k+1)＝AX(k)+W(k)
Z(k)＝HX(k)+G(k)
离散化后形成：
?
i(k+1)＝i(k)
其中，X(k)为k时刻的状态变量，A为过程矩阵，W(k)为过程噪声，H为观测矩阵，G(k)为k? ?时刻的观测噪声，v(k)，i(k)为k时刻的后验估计值，v (k+1)，i (k+1)为k+1时刻的先验估计值，ρ为空气密度，Cd表示空气阻力系数；
计算先验误差协方差：
其中，W(k?1)为k?1时刻的过程噪声，
计算卡尔曼增益：
计算后验误差协方差：
计算后验估计值：
其中， 为速度的观测值。
8.根据权利要求1所述基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，步骤S5中，正加速度时间占比计算为：其中，Time为一次估计事件中的总时间，a为加速度，atime为正加速度时间占比；
在坡度为0的正加速度与扭矩的对应关系的计算为；
其中，g为重力加速度，f表示摩擦阻力系数，m为车重；a_T表示为加速度和扭矩对应处于一致时的时间占比；
刹车时间占比计算如下；
其中，Time(break)表示一次估计事件中刹车操作占据的时间；
换挡频次计算如下；
其中，gearnumber为一次估计事件中换挡的次数。
9.根据权利要求1所述基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，步骤S5中，依据：刂撇呗缘玫匠抵刂眯鸥怕实姆椒，具体为：将计算的各个特征按照：呗缘姆椒ㄊ蛊淠：，建立隶属度函数，依据特征得到数据的评价，从而进行估计车重的保留或者更新。 说明书 : 基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法技术领域[0001] 本发明涉及车重估计技术领域，特别是涉及一种基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法。背景技术[0002] 如何提高车辆的动力性和经济性成为人们必须面对的问题，优化换挡策略成为解决此问题的有效方法，在换挡策略制定中，汽车质量和道路坡度是重要的控制参数，所以准确估计出车辆质量和道路坡度能够有效的提高车辆的动力性和经济性。传统车重估计算法中，仅仅是通过低通滤波算法来对原始信号进行处理，处理方法不够完善。因为有些误差信号是偶发性的，通过简单低通滤波算法不能够有效处理。发明内容[0003] 本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法。[0004] 为实现本发明的目的所采用的技术方案是：[0005] 一种基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，包括以下步骤：[0006] S1.获取车辆相关数据，包括车辆的行驶参数、基本参数、外界环境参数，车辆的行驶参数包括速度v，扭矩T，发动机转速n，车辆的基本参数包括轮胎半径r，车辆迎风面积A，车辆的空载质量m1，满载质量m2，环境参数包括空气阻力系数Cd，摩擦阻力系数f；[0007] S2.对速度v和发动机转速n进行双重循环滤波处理，先进行限幅滤波，然后再基于频率分析的低通滤波，然后根据滤波结果计算滤波误差，并对误差进行划分，从而进行循环滤波，直到满足条件为止；对扭矩T采用基于频率分析的低通滤波处理；[0008] S3.根据数据的采样频率，设定每一次估计事件的时间尺度；[0009] S4.在一个估计事件中，基于车辆纵向动力学模型构建递推最小二乘法质量估计模型进行车重估计，得到估计车重 将车辆的空载质量m1、满载质量m2作为优化边界条件对估计车重 优化，获得优化车重m(k)；将优化车重m(k)输入到基于状态空间建立扩展卡尔曼滤波坡度估计模型进行坡度估计，得到估计坡度；[0010] S5.统计每次估计事件中对应的数据片段特征及特征之间的关系，包括正加速度时间占比，正加速度与扭矩的对应关系，刹车时间,换挡频率，通过：呗缘姆椒ń卣髂：灰谰菽：卣鹘⒛：刂乒嬖，建立输入输出的隶属度函数，得到评价数据的特征结果，作为评价结果的置信概率；再对比不同估计事件的置信概率，按照概率的高、中、低，衡量估计车重的置信概率，进行估计车重的保留或者更新。[0011] 本发明采用基于误差提取的滤波算法对偶发性干扰信号进行处理，同时为了加快估计算法的收敛速度，在递推最小二乘车重估计模型与卡尔曼滤波坡度估计模型之间，加入估计车重优化判断条件，对估计车重修正，从而加快收敛速度，最后基于信号会对估计车重产生影响的原理，通过：呗缘玫揭谰菔，评价估计结果的置信概率，衡量估计结果的准确性。附图说明[0012] 图1是本发明的基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法的估计处理流程示意图。[0013] 图2是对速和发动机转速进行双重滤波处理的流程图。[0014] 图3是建立输入输出的隶属函数时的加速度与扭矩的对应关系示意图。具体实施方式[0015] 以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0016] 本发明提出的基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，考虑了行驶途中偶发性误差(可以由刹车，换挡，转向等多种原因引起)对信号的影响，同时考虑了递推最小二乘车重估计模型在估计开始时刻估计的车重异常对卡尔曼坡度估计模型的影响，在估计车重传递的过程中建立了判断机制，减小估计车重异常值的影响；也考虑了数据对结果的影响，通过：呗缘玫揭谰菔，评价估计结果的置信概率，来衡量估计结果的准确性。[0017] 如图1所示，本发明实施例的基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，包括步骤：[0018] 步骤1，获取车辆相关数据。[0019] 首先利用车辆搭载的CAN总线系统采集车辆行驶数据，包括速度v，扭矩T，发动机转速n，刹车信号break，换挡信号gear，然后根据车型型号获得车辆的基本参数，包括轮胎半径r，车辆迎风面积A，车辆的空载质量m1及满载质量m2，最后根据经验数据获得环境参数，包括空气阻力系数Cd，摩擦阻力系数f。[0020] 步骤2，对速度信号和转速信号的双重循环滤波处理，针对扭矩，使用低通滤波。具体实施按如下步骤：[0021] 步骤2.1，对采集的速度信号和转速信号进行限幅滤波和基于频率分析的联合滤波。将原始信号标记为速度v，发动机转速n，先对原始信号进行限幅滤波处理，滤波之后得到v1，n1。[0022] 限幅滤波器为(以速度信号为例)：即当前时刻速度与上一时刻速度的差值在设定的范围之内，则信任当前时刻速度，若不在范围之内，则保留上一时刻速度。[0023][0024] 其中，Δv为设定的限幅滤波阈值。[0025] 然后对限幅滤波处理之后的信号进行傅里叶变换，进行频谱分析，并根据频率分布的特点，选择合适的低通滤波器，在本实施例中，选用切比雪夫滤波器，滤波之后得到v2，n2。[0026] 步骤2.2，对经上一步处理的信号与原始信号对比，提取误差，并识别误差信号特征，根据误差信号特征对限幅滤波器的限幅阈值进行更新，直到满足设定的判断条件，滤波结束。[0027] 具体实施方法为：[0028] 对基于频率分析的滤波信号与原始信号进行比较；[0029] v′＝|v?v2|，n′＝|n?n2|[0030] 其中v′为速度的误差值，n′为转速的误差值。[0031] v为速度原始信号，n为转速原始信号，v2为速度滤波值，T2为扭矩滤波值，n2为转速滤波值。[0032] 对每个信号的误差值，以速度信号为例，选定0，median(v′)，max(v′)三个特征值，以这三个特征值作为阈值，对滤波效果进行评判。[0033][0034] median(v′)为误差的中值，max(v′)为误差的最大值，[0035] 对信号进行进一步处理的方法为：将计算的median(v′)作为下一次限幅滤波器的阈值，再次进限幅滤波处理,直到计算的max(v′)小于给定误差阈值时，滤波结束。[0036] 步骤2.3，对扭矩信号T进行基于频率分析的低通滤波，本实施例选用的滤波器为切比雪夫滤波器。[0037] 步骤3，在建立模型前，计算模型相关参数，包括正加速度a，传动比ratio，驱动力Fd，风阻Fw。[0038] 正加速度计算方法为速度对时间的差分，第k时刻的正加速度为：[0039][0040] 传动比计算方法为：[0041][0042] v(k)为k时刻速度，单位为m/s，n(k)为k时刻的发动机的转速，单位为r/min，pi为圆周率，r为车辆轮胎半径，t(k)表示(k)时刻的时间值。[0043] 驱动力计算方法为：[0044][0045] T(k)为k时刻的发动机扭矩，η为传动效率。[0046] 风阻计算方法为：[0047][0048] Cd为空气阻力系数，A为车辆迎风面积m，ρ为空气密度kg/m3。[0049] 步骤4，在一个估计事件中，基于车辆纵向动力学模型，构建递推最小二乘法质量估计模型和卡尔曼滤波坡度估计模型，进行车重和坡度的估计。[0050] 其中，在估计车重由质量估计模型向坡度估计模型传递的过程中，建立基于车重先验信息的判断方法。在本实施例中具体包括以下步骤：[0051] 步骤4.1，在基于经验滚阻的基础上，经验滚阻可以通过基于大数据的路谱分析获得。将汽车纵向动力学模型转化为递推最小二乘形式的模型。[0052] 车辆纵向动力学模型为：[0053] Fd＝m*a+m*g*i+m*g*f+Fw[0054] 其中Fd为驱动力，m为车重，a为车辆正加速度，i为路面坡度，f为摩擦阻力系数，Fw为风阻，g为重力加速度。[0055] 将车辆纵向动力学模型转化为递推最小二乘辨识模式，在模型中，认为坡度，魔擦阻力系数是已知量。最小二乘形式：[0056] y(k)＝hT(k)θ+e(k)[0057] 其中，y(k)为系统输出，hT(k)可观测数据向量，e(k)为白噪声，θ为待估计参数。[0058] 将车辆纵向动力学模型转化为带遗忘因子的最小二乘形式为：[0059][0060] 其中，λ为遗忘因子，K_r(k)为k时刻校正增益，P_r(k)为k时刻的协方差矩阵，E为单位矩阵。[0061] 步骤4.2，在使用递推最小二乘模型得到估计车重之后，对估计车重进行优化。优化方法为首先根据车辆型号获取车辆空载和满载的质量m1，m2。将这两个质量作为优化的边界条件：[0062][0063] 其中， 为递推最小二乘模型估计出来的待优化车重，m(k)为优化之后，即将要输入到卡尔曼滤波坡度估计模型中的已优化车重。这样能够使输入到卡尔曼坡度估计模型中的质量更合理，排除掉在递推最小二乘车重估计模型中估计的明显不合理的车重，得到更加合理的坡度，加快整个估计算法的收敛速度。[0064] 步骤4.3，在得到优化车重之后，将优化后的车重输入到卡尔曼坡度估计模型中，基于状态空间建立扩展卡尔曼滤波坡度估计模型。[0065] 常规下状态空间描述的表达式为：[0066] X(k+1)＝AX(k)+W(k)[0067] Z(k)＝HX(k)+G(k)[0068] 其中X(k)为k时刻的状态变量，A为过程矩阵，W(k)为过程噪声，H为观测矩阵，G(k)为观测噪声。[0069] 假设坡度不发生突变，离散化状态方程表达式：[0070][0071] 其中，v(k)，i(k)为k时刻的后验估计值，v?(k+1)，i?(k+1)为k+1时刻的先验估计值，v代表速度，i代表坡度。[0072] 计算先验误差协方差：[0073][0074] 其中，W(k?1)为k?1时刻的过程噪声。[0075] 计算卡尔曼增益：[0076][0077] 其中G(k)为k时刻的测量噪声[0078] 计算后验误差协方差：[0079][0080] 计算后验估计值：[0081][0082] 以上，其中 为速度的观测值。[0083] 通过以上步骤，得到一次估计事件中的车重和坡度。[0084] 接下来进行对一次估计事件中估计车重置信概率的分析。[0085] 步骤5，对于一个估计事件，统计估计事件对应的数据片段特征及特征之间的关系，通过：呗愿怕始扑，衡量估计车重的置信概率，最后获得车辆车重。具体的实施方法为统计该估计事件中的特征与特征之间的关系。[0086] 在本发明的实施例中，统计的数据片段特征与特征间的关系优选的，包括正加速度时间占比atime，正加速度与扭矩的对应关系aandgb，刹车时间breaktime和换挡频率gbHZ，以下计算均在一次估计事件内。[0087] 正加速度时间占比计算为：[0088][0089] 其中，Time为一次估计事件中的总时间。原因为根据先验知识，正加速度有助于估计结果收敛。[0090] 正加速度a与扭矩T的对应关系的计算为(假设坡度为0)如下，用于衡量滤波效果。[0091][0092] 刹车时间breaktime计算如下，用于衡量干扰。[0093][0094] 其中，Time(break)为一次估计事件中刹车操作占据的时间。[0095] 换挡频次gbHZ计算如下，用于衡量干扰。[0096][0097] 其中，gearnumber为一次估计事件中换挡的次数。[0098] 通过：呗缘姆椒，将以上特征：，建立相应的隶属度函数，建立相应的规则库，得到评价数据的特征结果，以此作为评价结果的置信概率。再对比不同估计事件的置信概率，进行估计车重的保留或者更新。具体的如下说明：[0099] (1)将输入特征变量进行：。[0100] 正加速度时间占比：大，。徽铀俣扔肱ぞ氐亩杂叵：对应关系良好，对应关系一般，对应关系较差；刹车频率：频繁，偶尔；换挡频率：频繁，偶尔；输出变量为概率：高，中，低。[0101] (2)依据上述：卣，建立相应的：刂乒嬖，如下表所示。[0102][0103] (3)建立输入输出的隶属函数，以加速度与扭矩的对应关系为例，如图3所示。[0104] (4)依据：刂乒嬖，按照输出的概率的高、中、低，对估计的车重进行更新或者保留，获得最后的车辆车重。[0105] 以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明；[0106] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。[0107] 此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

专利地区：天津

专利申请日期：2022-05-23

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN114932913B