[发明专利]一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法

权利要求书

1.一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、获取车辆状态数据和车辆固有参数并计算获得第k时刻的加速度a以及变速器传动比i_g；

步骤二、建立汽车质量模型与道路坡度模型；

步骤三、分别基于汽车质量模型与道路坡度模型，构建最小二乘质量估计模型和卡尔曼滤波坡度估计模型；

步骤四、采用嵌套循环迭代进行汽车质量和道路坡度联合估计。

2.根据权利要求1所述的一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法，其特征在于，该方法还包括步骤五、采用k-means聚类法和中值滤波法进行异常数据处理。

3.根据权利要求1所述的一种考虑参数耦合关系的汽车质理和道路坡度估计方法，其特征在于，在所述步骤一中，所述的车辆状态数据至少包括转矩T、汽车行驶速度v和发动机转速n；所述的车辆固有参数至少包括轮胎滚动半径r、主减速器传动比i₀、道路滚动阻力系数f_r、传动系机械效率η、车辆空气阻力系数C_D和车辆正向迎风面积A。

4.根据权利要求3所述的一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法，其特征在于，在所述步骤二中，汽车质量模型为

其中，m为汽车质量、ρ是空气密度、g为重力加速度，i为道路坡度，σ是汽车旋转质量换算系数。

5.根据权利要求3所述的一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法，其特征在于，在所述步骤二中，道路坡度模型为

其中，m为汽车质量，ρ是空气密度，g为重力加速度，i为道路坡度，σ是汽车旋转质量换算系数。

6.根据权利要求4所述的一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法，其特征在于，在所述步骤三中，所述的最小二乘质量估计模型通过以下方法获得：

将汽车纵向动力学模型转化成最小二乘辨识形式，得到汽车质量的最小二乘辨识模型。

7.根据权利要求1所述的一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法，其特征在于，在所述步骤三中，所述的卡尔曼滤波坡度估计模型通过以下方法获得：

将汽车纵向动力学模型离散化，改写为状态空间方程，基于状态空间方程建立卡尔曼滤波坡度估计模型。

8.根据权利要求6所述的一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法，其特征在于，在所述步骤四中，所述采用嵌套循环迭代进行汽车质量和道路坡度联合估计具体为：

首先以k时刻的汽车质量估计值作为真实质量代入到扩展卡尔曼滤波坡度估计模型中，得到k+1时刻的坡度估计值，然后再基于k+1时刻的坡度估计值通过最小二乘法估计出汽车质量，如此循环往复递推进行估计。

9.根据权利要求2所述的一种考虑参数耦合关系的汽车质量和道路坡度估计方法，其特征在于，在所述步骤五中，采用基于滑动窗口的k-means数据异常检测方法对异常的质量估计值进行处理，采取中值滤波法对坡度估计过程中的坡度估计值进行滤波。