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    一種基于商用車的自稱重算法研究及實(shí)現(xiàn)

    2022-10-27 06:50:30娜,杜彬,田
    汽車電器 2022年10期

    李 娜,杜 彬,田 彬

    (陜西重型汽車有限公司,陜西 西安 710200)

    隨著汽車電子行業(yè)的迅速崛起,車輛自稱重問(wèn)題得到了眾多研究學(xué)者的關(guān)注,其計(jì)算精度能夠直接影響到汽車的整車控制?,F(xiàn)有車輛自稱重算法都是基于電驅(qū)動(dòng)車輛的,利用電驅(qū)動(dòng)車輛縱向驅(qū)動(dòng)力準(zhǔn)確、信號(hào)響應(yīng)及時(shí)等特點(diǎn),提出的自稱重算法魯棒性好、收斂速度快、估計(jì)準(zhǔn)確。商用車相較于電驅(qū)動(dòng)車信號(hào)響應(yīng)速度慢,存在延遲,因此,基于商用車的自稱重算法誤差較大,且不穩(wěn)定,現(xiàn)有商用車稱重大多借助稱重裝置來(lái)實(shí)現(xiàn)。

    本文針對(duì)商用車自身特性,提出一種適用的自稱重算法。該算法首先利用高頻率波將商用車質(zhì)量和坡度進(jìn)行解耦,然后提取局部極大值來(lái)進(jìn)行計(jì)算,最后使用最小二乘法獲取整車質(zhì)量的估值。

    1 商用車質(zhì)量估計(jì)

    1.1 積分法計(jì)算商用車車重

    車輛在行駛時(shí),僅考慮車輛在縱向上的受力情況,簡(jiǎn)化力學(xué)模型,假設(shè)車輛所受力均作用在質(zhì)心處,因此,車輛縱向的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程為:

    車輛縱向驅(qū)動(dòng)力模型如下:

    式中:T——發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩,Nm;i——變速器傳動(dòng)比;i——主減速器傳動(dòng)比;η——傳動(dòng)系的機(jī)械效率;r——車輪半徑,m。

    滾動(dòng)阻力模型如下:

    式中:f——滾動(dòng)阻力系數(shù),并且f=f+3.6 f·v,f=0.0076,f=0.000056。

    車輛所受重力沿坡道方向的分力模型為:

    式中:α——道路坡度角。

    無(wú)風(fēng)條件下,空氣阻力模型為:

    式中:C——空氣阻力系數(shù);A——車輛迎風(fēng)面積,m;v——車輛縱向速度,m/s。

    車輛加速阻力模型為:

    式中:δ——汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù),一般通過(guò)查表獲得;m——車輛質(zhì)量,kg;a——車輛縱向加速度,m/s。

    將車輛縱向運(yùn)動(dòng)學(xué)模型離散后可得:

    實(shí)車CAN報(bào)文中扭矩和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速是同一條報(bào)文發(fā)出來(lái)的,該報(bào)文的發(fā)送周期為10ms,車速的報(bào)文發(fā)送周期為50ms,因此,使用發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速來(lái)表示車速值。

    通過(guò)CAN報(bào)文中的扭矩百分比乘以參考扭矩得到商用車的扭矩,然后再根據(jù)式(2)得到車輛的縱向驅(qū)動(dòng)力。扭矩的獲取本身就存在很大誤差,同時(shí),在算法的運(yùn)行過(guò)程中算法的計(jì)算均使用扭矩的穩(wěn)態(tài)值,從而引起誤差的進(jìn)一步增大。

    并且,式(6)中加速度信號(hào)是通過(guò)對(duì)速度信號(hào)進(jìn)行微分得到的,車速信號(hào)通過(guò)CAN報(bào)文獲取,本身就存在誤差,進(jìn)一步微分導(dǎo)致誤差放大,影響算法的計(jì)算精度。

    其他信號(hào)的獲取均存在一定的誤差,這些誤差將導(dǎo)致該運(yùn)動(dòng)學(xué)模型在計(jì)算中不斷積累誤差,大大降低該算法模型的計(jì)算精度。因此,采取對(duì)該運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行積分處理,對(duì)誤差進(jìn)行均值處理,從而減少算法中的誤差積累。

    由于道路坡度角度很小,因此,提出道路坡度i用以表示道路坡度高度與底長(zhǎng)之比,即i=tanα≈sinα,則式(4)可以表示為:

    綜上,商用車的縱向動(dòng)力學(xué)模型可以表示為:

    對(duì)上式等式兩邊分別乘以v,并且分別進(jìn)行時(shí)間積分,可得:

    假設(shè)t時(shí)刻的車速為v,t時(shí)刻的車速為v,由于t和t時(shí)間間隔很小,根據(jù)微積分原理,則:

    綜上,式(12)可表示為:

    1.2 遞歸最小二乘法

    遞歸最小二乘法(Recursive least squares,RLS)的基本思想就是新的參數(shù)估計(jì)值由舊的參數(shù)估計(jì)值和修正項(xiàng)相加得到,每獲取一次觀測(cè)數(shù)據(jù)就進(jìn)行一次參數(shù)修正,隨著迭代次數(shù)的增加,辨識(shí)結(jié)果越來(lái)越接近真實(shí)值。RLS可簡(jiǎn)單總結(jié)為:新的參數(shù)估計(jì)值=舊的參數(shù)估計(jì)值+修正項(xiàng)。

    時(shí)不變單一輸入單一輸出的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型為:

    系統(tǒng)的輸入為u(k),輸出為y(k)。為得到參數(shù)a和b的估計(jì)值,則可得到下面的向量形式線性方程組:

    易得k-1時(shí)刻和k時(shí)刻的系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)結(jié)果分別為:

    假設(shè)在k-1時(shí)刻已經(jīng)計(jì)算得到參數(shù)估計(jì)值,k時(shí)刻得到新的觀測(cè)數(shù)據(jù)向量Φ和y,參數(shù)估計(jì)值和觀測(cè)數(shù)據(jù)分別表示為:

    最小二乘法的使能條件為以下幾點(diǎn)。

    1)制動(dòng)信號(hào)輸出值為0,即沒(méi)有踩制動(dòng)踏板。

    2)車速值大于0。

    3)為了提高算法計(jì)算結(jié)果精度,當(dāng)自動(dòng)擋配置商用車擋位處于4~12擋之間時(shí),進(jìn)行最小二乘法模塊使能;當(dāng)手動(dòng)擋配置商用車擋位處于5擋時(shí),使能最小二乘法模塊。

    4)上述條件均滿足的次數(shù),即最小二乘法使能條件置1的次數(shù)小于根據(jù)實(shí)驗(yàn)所得的迭代次數(shù)。

    2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    本文使用手動(dòng)擋商用車進(jìn)行算法測(cè)試,用以驗(yàn)證本文所提算法的準(zhǔn)確性以及有效性。

    由于手動(dòng)擋配置的商用車無(wú)法發(fā)送擋位信息,無(wú)法通過(guò)擋位信息來(lái)匹配當(dāng)前數(shù)據(jù)的變速器速比。通過(guò)查閱資料,可知變速器的速比定義為變速器的速比為主從錐齒輪的比值,即從動(dòng)錐齒輪齒數(shù)與主動(dòng)錐齒輪齒數(shù)的比值,也可表示為變速器的輸入軸轉(zhuǎn)速(發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速)與變速器的輸出軸轉(zhuǎn)速的比值。

    本文使用Canoe回放報(bào)文給MicroAutoBox,使用MicroAutoBox顯示算法運(yùn)行過(guò)程,以5擋和6擋為例演示自稱重算法運(yùn)算結(jié)果。圖1a和圖2a分別表示手動(dòng)擋5擋和6擋發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與變速器輸出軸轉(zhuǎn)速的比值和真實(shí)變速器傳動(dòng)比的對(duì)比圖。圖1b和圖2b分別表示手動(dòng)擋處于5擋和6擋時(shí)算法中計(jì)算的變速器傳動(dòng)比與真實(shí)值之間的差值絕對(duì)值仿真圖。其中,5擋的真實(shí)變速器傳動(dòng)比值為7.09,算法估算結(jié)果與真實(shí)值的差值在0~0.3之間,對(duì)算法結(jié)果影響不大,可以用估算結(jié)果來(lái)代替變速器傳動(dòng)比的真實(shí)值。6擋的真實(shí)變速器傳動(dòng)比值為5.90,算法估算結(jié)果與真實(shí)值的差值在0~0.25之間,對(duì)算法結(jié)果影響不大,可以用估算結(jié)果來(lái)代替變速器傳動(dòng)比的真實(shí)值。從而解決了手動(dòng)擋無(wú)法獲取變速器傳動(dòng)比這一問(wèn)題,使得該算法能夠適用于手動(dòng)擋配置的商用車。

    圖1 5擋時(shí)算法運(yùn)算結(jié)果

    圖2 6擋時(shí)算法運(yùn)算結(jié)果

    手動(dòng)擋配置的商用車在5擋空載時(shí)的自稱重算法結(jié)果如圖3所示,實(shí)車的實(shí)際質(zhì)量為7.20t,算法運(yùn)行結(jié)果為6.98t,誤差為3.05%。從右側(cè)仿真圖中可以得到,在400~500s區(qū)間,算法收斂到真實(shí)值附近。

    圖3 手動(dòng)擋5擋自稱重算法運(yùn)行結(jié)果

    圖4為手動(dòng)擋配置的商用車在6擋空載時(shí)的自稱重算法結(jié)果,算法運(yùn)行結(jié)果為6.72,誤差為6.67%。在圖4右側(cè)的仿真圖可以得到,在300~350s區(qū)間,算法收斂到真實(shí)值附近。

    圖4 手動(dòng)擋6擋自稱重算法運(yùn)行結(jié)果

    其中,左側(cè)第一列為算法運(yùn)行所設(shè)置的重要參數(shù),設(shè)置滿足算法運(yùn)行的數(shù)據(jù)迭代次數(shù)大于3000并且算法運(yùn)行結(jié)果m(k)增長(zhǎng)或減少在窗值0~0.002t之間保持200步(一個(gè)步長(zhǎng)為0.05s),或者滿足算法運(yùn)行的數(shù)據(jù)迭代次數(shù)大于8000時(shí),輸出自稱重算法結(jié)果并保持直至車速為0或T15下電。

    根據(jù)算法設(shè)定條件,換擋過(guò)程中不激活遞歸最小二乘法模塊,此時(shí)最小二乘法輸出結(jié)果回歸初始值8.20t。重新激活最小二乘法后,接著之前的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行下一輪迭代。手動(dòng)擋配置的商用車加載10t(車輛總重為17.20t)在6擋時(shí),自稱重算法結(jié)果如圖5所示。由圖5可得,算法計(jì)算結(jié)果為18.21t,與真實(shí)車重誤差為5.87%。算法在120s左右開始收斂,在170s左右接近計(jì)算結(jié)果值。手動(dòng)擋配置的商用車加載10t(車輛總重為17.20t)在10擋時(shí),自稱重算法結(jié)果如圖6所示。由圖6可得,算法計(jì)算結(jié)果為16.45t,誤差為4.36%。算法在100s左右開始收斂到計(jì)算結(jié)果值附近。

    圖5 手動(dòng)擋6擋車總重17.2t計(jì)算結(jié)果

    圖6 手動(dòng)擋10擋車總重17.2t計(jì)算結(jié)果

    3 總結(jié)

    本文對(duì)油耗商用車自稱重算法進(jìn)行研究,基于車輛縱向動(dòng)力學(xué)和積分學(xué)提出了一種基于商用車的自稱重算法。通過(guò)HIL臺(tái)架測(cè)試和手動(dòng)擋柴油車在不同的擋位下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,驗(yàn)證了算法的可行性以及有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的誤差能夠保持在6%以內(nèi),算法的收斂時(shí)間保持在100~200s之間。在后期的研究中,可以在試驗(yàn)車輛上適當(dāng)加入一些低成本的傳感器,例如檢測(cè)道路坡度的傳感器,從而進(jìn)一步提高算法的精度。

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