牵引车及半挂车组合的质量实时估计方法及装置

本发明涉及车辆质量估计，具体涉及一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计方法及装置。

背景技术：

1、随着市场对汽车安全性和能源经济性要求的提高，汽车主动安全和智能化控制技术面临着对车辆运动状态准确估计的挑战。同时随着车辆智能化技术的不断发展，整车运动控制变得越来越精细化。除了依赖车辆自身运动状态反馈外，还需要考虑车辆结构参数和外界环境信息，以实现更为精确的控制。整车质量作为多种车辆控制算法所需的重要参数，如果能够准确在线获取，将显著提高车辆的运动控制性能。特别是在货运车辆这类重心高、载重大、行驶工况复杂的情境中，由于有效载荷的不同，质量可能发生变化，其质量变化幅度可高达400％，对其质量进行精准估计，可以有效提升车辆的制动性能和动力学性能。

2、现有技术中，在单独估计质量方面，目前常见的研究大多集中于质量变化范围较小的乘用车和商用车，对于牵引车和半挂车研究较少。由于与牵引车组合的半挂车会更换，因此现有的质量估计方法不适于牵引车及半挂车组合的车辆，现有技术中缺少针对牵引车及半挂车的质量估计方法。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明提出一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计方法及装置，以能够对牵引车及半挂车组合进行质量实时估计。

2、第一方面，本发明提供一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计方法。

3、在第一种可实现方式中，一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计方法，包括：

4、构建牵引车及半挂车的车辆动力学模型；

5、基于车辆动力学模型获取多种工况下的置信度；

6、根据置信度对牵引车及半挂车进行质量实时估计。

7、结合第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，构建牵引车及半挂车的车辆动力学模型，包括：

8、分别对牵引车头和半挂车进行单独建模，获得牵引车模型和半挂车模型；将牵引车模型和半挂车模型组合为最终的车辆动力学模型。

9、结合第二种可实现方式，在第三种可实现方式中，包括：

10、根据牵引车质量、牵引车设备参数、环境参数和车辆行驶速度构建牵引车纵向非线性动力学模型；

11、根据半挂车轮胎数量、半挂车质量、环境参数、车辆行驶速度和滚动阻力系数构建半挂车纵向非线性动力学模型；

12、对牵引车纵向非线性动力学模型和半挂车纵向非线性动力学模型进行组合，获得整车的车辆动力学模型。

13、结合第三种可实现方式，在第四种可实现方式中，车辆动力学模型如下所示：

14、

15、在上式中，ttq为发动据转矩，ig为变速器传动比，i0为主减速器传动比，ηt为传动系统的机械效率，r为轮胎滚动半径，cd为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为行驶速度，a为迎风面积，即车辆行驶方向的投影面积，m为牵引车与半挂车的整体质量，g为重力加速度，i为坡道角，f0、f1分别为滚动阻力系数f的速度拟合常数项和一次项系数，，iw为车轮的转动惯量，if为飞轮的转动惯量。

16、结合第一种可实现方式，在第五种可实现方式中，基于车辆动力学模型获取多种工况下的置信度，包括：根据车辆动力学模型获取多个工况参数；根据各工况参数所处的范围确定对应的影响等级；按照影响等级对应的分值确定工况影响分；将各工况影响分相加，所得之和为置信度。

17、结合第一种可实现方式，在第六种可实现方式中，根据置信度对牵引车及半挂车进行质量实时估计，包括：

18、将实时获取的置信度与第一预设阈值进行实时比较，在置信度大于第一预设阈值的情况下，利用扩展卡尔曼滤波估计法或含遗忘因子的最小递推二乘法模型进行质量估计；在置信度小于或等于第一预设阈值时，停止质量估计并维持已有质量估计值。

19、结合第六种可实现方式，在第七种可实现方式中，采用含遗忘因子的最小递推二乘法模型进行质量估计包括：

20、

21、在上式中，为第k时刻的估计质量，为k-1时刻的估计质量，ef(k)为第k时刻的系统输出量，eα(k)为第k时刻可观测数据向量，e为单位矩阵，λm为最小二乘估计模型的遗忘因子。

22、结合第一种可实现方式，在第八种可实现方式中，还包括：

23、获取车辆动力学模型中的前轮转角；

24、根据前轮转角进行自适应多模型融合质量估计。

25、结合第八种可实现方式，在第九种可实现方式中，进行自适应多模型融合质量估计，包括：

26、在前轮转角大于第二预设阈值的情况下，采用扩展卡尔曼滤波模型进行质量估计；在前轮转角小于或等于第二预设阈值的情况下，采用含遗忘因子的最小递推二乘法模型进行质量估计。

27、第二方面，本发明提供一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计装置。

28、在第十种可实现方式中，一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计装置，包括：

29、车辆动力学模型构建?？?，被配置为构建牵引车及半挂车的车辆动力学模型；

30、置信度获取?？?，被配置为基于车辆动力学模型获取多种工况下的置信度；

31、质量估计?？?，被配置为根据置信度对牵引车及半挂车进行质量实时估计。

32、由上述技术方案可知，本发明的有益技术效果如下：

33、1.本方案利用牵引车与半挂车轮胎特性存在区别的特性，车辆动力学建模时分别对牵引车头和半挂车进行建模，组合为车辆动力学模型；然后基于车辆动力学模型构建置信度，根据置信度进行实时质量估计，实现对牵引车及半挂车组合进行质量实时估计。

34、2.在车辆纵向动力学建模方面，将牵引车头与半挂车进行分开建模再组合的策略，可以很好的解决实际生产生活中牵引车根据实际工作量和装载效率更换所拖挂的牵引车，本方案只需要快速修改新拖挂的半挂车轮胎数量和半径即可让质量估计算法快速适配车辆。

35、3.设计置信度区间，根据置信度决定是否进行质量估计，从而规避部分估计精度差的工况，使得质量估计算法在工况较好的区间开启估计，有效提高了估计的精度。

36、4.采用含遗忘因子的最小递推二乘法和扩展卡尔曼滤波两种算法对质量进行估计，两种算法互为冗余和备份，互相进行校验，可以消除单一算法出错导致系统失效问题。

37、5.采用自适应多模型融合质量估计，根据前轮转角选择估计方法，将含遗忘因子的最小递推二乘法在转弯条件下估计精度差，但算法整体收敛速度快，扩展卡尔曼滤波在转弯条件下估计精度高，但算法整体收敛速度慢的优点进行统一，缺点进行规避，大幅提高了算法在复杂工况下的识别精度和鲁棒性。

技术特征：

1.一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建牵引车及半挂车的车辆动力学模型，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，车辆动力学模型如下所示：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于车辆动力学模型获取多种工况下的置信度，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据置信度对牵引车及半挂车进行质量实时估计，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，采用含遗忘因子的最小递推二乘法模型进行质量估计包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，进行自适应多模型融合质量估计，包括：

10.一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计装置，其特征在于，包括：

技术总结
本发明涉及车辆质量估计技术领域，具体涉及一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计方法及装置，包括：构建牵引车及半挂车的车辆动力学模型；基于车辆动力学模型获取多种工况下的置信度；根据置信度对牵引车及半挂车进行质量实时估计。本方案利用牵引车与半挂车轮胎特性存在区别的特性，车辆动力学建模时分别对牵引车头和半挂车进行建模，组合为车辆动力学模型；然后基于车辆动力学模型构建置信度，根据置信度进行实时质量估计，实现对牵引车及半挂车组合进行质量实时估计。

技术研发人员：李以农,金彦林,郑玲,杨显通
受?；さ募际跏褂谜撸?/b>重庆大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/24