[发明专利]一种纯电动车的整车质量和路面坡度的估算方法

权利要求书

1.一种纯电动车的整车质量和路面坡度的估算方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取车辆行驶的状态信息及车辆参数；

所述车辆行驶的状态信息包括车辆车速、电机扭矩、油门踏板开度、手刹脚刹状态和当前挡位；

车辆参数包括轮胎半径、后桥速比和迎风面积；

2)利用换挡控制器内部现有加速度传感器监测车辆控制物理安装偏差并重新找零，得到车辆三个方向的加速度值；

3)将步骤1)和步骤2)的数据采用带动态遗忘因子的最小二乘法建立车辆质量及坡度的估计模型；

将步骤1)和步骤2)的数据利用卡尔曼滤波建立坡度的估计模型；

4)将所述车辆行驶的状态信息分别到输入步骤3)中的两个估计模型中，得到实时车重和两个路面坡度；

5)将两个路面坡度采用融合算法，带入预设的时间因子，输出的最终的路面坡度。

2.根据权利要求1所述的纯电动车的整车质量和路面坡度的估算方法，其特征在于，步骤3)中建立车辆质量及坡度的估计模型的具体过程为：

根据整车动力学模型F_t＝F_f+F_w+F_i+F_j；

其中，F_t为整车驱动力，F_f为空气阻力，F_w为滚动阻力，F_i为制动阻力，F_j为加速阻力；

F_t＝τi₀i_g/r，其中，τ为电机转矩，i₀i_g为减速比，r为轮胎半径；

F_f＝1/2*C_dρA²,其中，C_d为风阻系数，ρ为空气密度，A为迎风面积；

F_w＝uMgcosθ，其中，u为道路滚阻系数，M为质量，g为重力加速度，θ为道路坡度；

F_j＝Mgsinθ，其中，M为质量，g为重力加速第，θ为道路坡度；

整理上述方程得到M×(a₁+u*a₂)＝F_t-F_f；

其中，a₁为传感器实测纵向加速度值，a₂为传感器实测竖直加速度值；

利用带动态遗忘因子的最小二乘法得到下一时刻预估整车质量；

基于预估的每一时刻整车质量，再次带入整车动力学模型中，得到当前时刻的路面坡度；

再次利用带遗忘因子的最小二乘法，得到实时的坡度预估值。

3.根据权利要求1所述的纯电动车的整车质量和路面坡度的估算方法，其特征在于，步骤3)中卡尔曼滤波算法基于a₁＝a_x+gsinθ＝a_x+a_θ

将a_x与a_θ均作为状态量，建立状态转移矩阵A及变换矩阵H；

其中，

获取观测量车速V_x,sensor与传感器实测纵向加速度a_x,sensor，带入卡尔曼滤波，得到速度、加速度和g﹒sinθ_road的实时估计值；

之后根据g﹒sinθ_road解算出实时坡度。

4.根据权利要求2所述的纯电动车的整车质量和路面坡度的估算方法，其特征在于，采用卡尔曼滤波对纵向加速度和竖直加速度进行滤波处理。