48V重型商用車坡度傳感器濾波算法研究

劉靜　于淼淼

【摘? 要】本文針對(duì)重型商用車48V混合動(dòng)力系統(tǒng)坡度傳感器信號(hào)易被干擾、隨機(jī)噪聲復(fù)雜的問題，對(duì)坡度傳感器信號(hào)的隨機(jī)漂移模型及自適應(yīng)Kalman濾波算法進(jìn)行研究，通過采集數(shù)據(jù)信息，利用赤池信息量準(zhǔn)則（AIC）確定自回歸AR模型階數(shù)，考慮所建立的模型具有模型參數(shù)和噪聲統(tǒng)計(jì)特性存在誤差的特點(diǎn)，研究一種含有強(qiáng)跟蹤濾波漸消因子的Sagu-Husa自適應(yīng)Kalman濾波算法。經(jīng)與標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波算法進(jìn)行對(duì)比仿真，表明改進(jìn)后的濾波算法對(duì)模型參數(shù)和噪聲統(tǒng)計(jì)特性不敏感，故該濾波算法能夠有效提高48V混動(dòng)坡度傳感器信號(hào)精度。

【關(guān)鍵詞】48V混動(dòng)；漂移誤差；漸消因子；Kalman濾波

中圖分類號(hào)：U463.6? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? 文章編號(hào)：1003-8639（ 2023 ）09-0049-03

Research on Filtering Algorithm of Slope Sensor for 48V Heavy Commercial Vehicle

LIU Jinga，YU Miaomiaob

（Weichai Power Co.，Ltd.，a.New Energy R&D Center；b.Engine Research Center，Weifang 261061，China）

【Abstract】Aiming at the problems that slope sensor signal of 48V hybrid power system of heavy commercial vehicle is easy to be disturbed and random noise is complex，random drift model of slope sensor signal and adaptive Kalman filtering algorithm are studied. Akaike information quantity criterion（AIC）was used to determine the order of AR model. Considering that the model parameters and statistical characteristics of noise have errors，a Sagu-Husa adaptive Kalman filtering algorithm with strong tracking filter fading factor is studied. The comparison and simulation with the standard Kalman filtering algorithm show that the improved filtering algorithm is insensitive to the model parameters and the statistical characteristics of noise. This filtering algorithm can effectively improve the signal accuracy of 48V hybrid slope sensor.

【Key words】48V hybrid；drifterror；fading factor；Kalman filter

作者簡(jiǎn)介

劉靜，女，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)樾履茉磩?dòng)力總成結(jié)構(gòu)仿真分析；于淼淼（1987—），男，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)樯逃密嚮靹?dòng)總成、整車熱管理等。

48V混動(dòng)系統(tǒng)在商用車領(lǐng)域獲得越來越廣泛的研究與測(cè)試，比如在商用車后處理排放測(cè)試中SCR電加熱供電，48V混合動(dòng)力系統(tǒng)是此技術(shù)路線必不可少的部分，可有效減少整車燃油消耗；再比如E-Turbo技術(shù)需依靠48V能量管理，提升E-Turbo在整車動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性的表現(xiàn)。48V控制信號(hào)是執(zhí)行能量管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其中坡度傳感器信號(hào)關(guān)系整車動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性，是需要重點(diǎn)監(jiān)控管理的信號(hào)源之一。但某重型48V混動(dòng)商用車在下線檢測(cè)、功能調(diào)試中發(fā)現(xiàn)該路信號(hào)存在不明噪聲問題。

導(dǎo)致該路信號(hào)存在不明噪聲的主要原因是陀螺儀隨機(jī)性漂移，陀螺儀是該坡度傳感器的重要組成部分，另一部分是MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）加速度計(jì)[1]。陀螺儀隨機(jī)漂移通常采用時(shí)間序列分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模[2]，并運(yùn)用Kalman濾波方法減小陀螺漂移誤差影響，本文研究一種含有強(qiáng)跟蹤濾波漸消因子的Sagu-Husa自適應(yīng)Kalman濾波算法，提出合理的漸消因子系數(shù)，能有效提高整車坡度傳感器信號(hào)控制精度。

1? 陀螺儀漂移數(shù)據(jù)采集和建模

利用某重型商用車48V混動(dòng)總成坡度傳感器為研究對(duì)象，將坡度傳感器水平放置，保持靜止，以25Hz的采樣頻率取X軸方向的數(shù)據(jù)，保存1min的采樣數(shù)據(jù)，取連續(xù)600個(gè)采樣點(diǎn)，做離線分析。按照時(shí)間序列建模要求，對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和預(yù)處理，以得到平穩(wěn)、正態(tài)、零均值的時(shí)間序列。對(duì)處理后的數(shù)據(jù)建立自回歸滑動(dòng)平均模型，即ARMA（p，q）。自回歸模型表達(dá)式[3]如下：

2? Kalman濾波算法和仿真實(shí)驗(yàn)

2.1? 標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波算法

2.2? 改進(jìn)后的Sagu-Husa自適應(yīng)Kalman濾波算法

帶過程噪聲的Sagu-Husa自適應(yīng)濾波算法通過算法中的時(shí)變?cè)肼暯y(tǒng)計(jì)估計(jì)器對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的誤差進(jìn)行補(bǔ)償，實(shí)時(shí)估計(jì)和修正系統(tǒng)過程噪聲，從而達(dá)到降低模型誤差，以便達(dá)到提高濾波精度的目的。同時(shí)為增強(qiáng)對(duì)狀態(tài)突變的跟蹤能力，在Sagu-Husa自適應(yīng)濾波算法中，引入一個(gè)時(shí)變的漸消因子，減弱陳舊數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前濾波的影響，抑制濾波器的發(fā)散，提高濾波精度。帶過程噪聲的簡(jiǎn)化Sagu-Husa自適應(yīng)濾波算法[7]步驟為：

3? 結(jié)論

本文主要對(duì)坡度傳感器陀螺儀隨機(jī)誤差模型的參數(shù)誤差和噪聲統(tǒng)計(jì)特性對(duì)濾波帶來的影響進(jìn)行研究，首先對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行AR（1）、AR（2）建模估計(jì)，其次采用兩種Kalman濾波方法進(jìn)行比較仿真。研究結(jié)果表明，所采用的加有漸消因子的帶過程噪聲的Sagu-Husa自適應(yīng)濾波算法穩(wěn)定，濾波精度較高，并且對(duì)噪聲和模型誤差不敏感，算法具有良好的魯棒性。

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（編輯? 凌? 波）