一种商用车AMT变速箱坡度及车重解耦算法

一种商用车AMT变速箱坡度及车重解耦算法［摘要］本文从车辆运动学角度分析，建立一种完全脱离坡度传感器并获取坡度的算法。全文依次按照运动学模型建立、算法系统建立、算法实现及解耦条件及仿真测试四个方面进行介绍。关键字：AMT、道路坡度、整车重量、数据耦合，运动学分析1运动学模型建立确定汽车的动力性，就是确定汽车沿行驶方向的运动状况。为了建立车辆的运动学模型，需要掌握沿汽车行驶方向作用于汽车的各种外力，即分为驱动力及行驶阻力。1.1驱动力；：式中；为发动机扭矩（为变速箱速比，：为主减速器速比，匚为传动系的机械效率。1.2行驶阻力F：f! （1.2）滚动阻力：::=（1.3）式中畀为整车质量（亂’），为重力加速度9.8;「\，匚为路面与水平方向的夹角，；为滚动阻力系数。空气阻力」:] r町(1.4)式中一为空气阻力系数，•；为车辆迎风面积（⑴），：.为空气密度1.2258附皿」，碍为无风时的汽车行驶速度（叫乞）。坡度阻力」::=■! (1.5)加速阻力」:式中，上’为汽车旋转质量换算系数，hj，丁为形式加速度（；「、）。综上，根据车辆正常行驶的运动学分析，建立运动学方程式:或2算法系统建立本文采用扩展卡尔曼滤波算法作为解耦的核心算法工具，利用扩展卡尔曼滤波算法对于数据的联合解析进行道路坡度和整车重量的解耦计算。扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanF订ter,EKF）是标准卡尔曼滤波在非线性情况下的一种扩展算法。由于在运动学方程中，坡度及车重存在耦合关系，一般依靠坡度传感器进行解耦运算获得坡度及车重信息。卡尔曼算法是一种最优线性状态估计方法，即通过数学方法寻求与观测数据最佳拟合的状态向量。通过最优估计协方差计算，即可通过最优解计算方法进行坡度及车重解耦计算，从而获取到坡度及车重信息。EKF的基本思想是利用泰勒级数展开将非线性系统线性化，然后采用卡尔曼滤波框架对信号进行滤波。根据式1.8获得基本车辆加速度方程式：_M■g吨05廿叮_g_2厂。心卩J,一~iAf+F? V+E M+E~ AiTt (2.1)T(2.2)其中，J为车辆加速度(;「、)，，'为发动机到车轮的综合转动惯量(■■■A.'-'.'.l)。根据式2.1、2.2建立扩展卡尔曼方程式：1;亍扣卩•心皿M■3'cosy■/-AtM5inffpAr2Ai4t M+上Af+E叭-Ak-i1(2.3)■111 (2.4)其中，式2.3为建立关于车速—、车重比和道路坡度的运动学方程式，式2.4为观测方程。--、、・ (2.5)V. -..■' 十•、，(2.6)Kk=——(2.7)

(2.8)(2.9)匚D-A-p-ur-^t1_.M(2.8)(2.9)匚D-A-p-ur-^t1_.Mly■Ar■:T+^Tiisffl+iHii丫丁M+E(2.10)Q=|CD-A-p'U<At+ArgAl■fl-it■Vl+f2,sin<r6i(2.11)式2.5—2.11为扩展卡尔曼主要算法。式2.5为K-1、K时刻的预测运动学方程式，式2.6为预测增益矩阵，式2.7为卡尔曼增益，式2.8为卡尔曼输出矩阵计算方程式，式2.9为增益矩阵，式2.10、2.11为雅可比矩阵。算法的核心思想是通过K-1时刻观测矩阵预测K时刻的预测矩阵。通过K-1时刻的卡尔曼增益矩阵计算获得K时刻的卡尔曼预测增益矩阵，进而获得卡尔曼增益。卡尔曼算法的核心思想就是通过K-1时刻的数据算的一个增益系数，并通过K-1时刻的增益系数和观测矩阵预测K时刻的目标变量矩阵，即核心方程式2.7决定了K时刻的值在K-1时刻的值的基础上的缩放比例。在本文中，首先建立了车速―、车重比和道路坡度・的方程矩阵，这三个变量既是K-1时刻的观测变量，也是K时刻需要预测的目标变量。其中车速1可通过整车CAN线获取（第3节），而车重汕和道路坡度'即是目标变量。首先获取K-1时刻的车速匚.、车重"，和道路坡度s信息，通过扩展卡尔曼算法获取K时刻的增益系数，然后联合K时刻的预测量及K时刻的增益系数最终得到K时刻的目标变量车重比和道路坡度从而完成道路坡度与整车重量的算法。3算法实现及解耦条件根据第2节建立的运动学模型，需要获取必要的整车参数。通过整车通讯CAN线分别获车速信息（前车轮速）、挡位信息、扭矩信息、速比信息、轮胎半径等基本信息，并依次确认转动惯量、滚动阻力系数、空气阻力系数、车辆迎风面积。本文主要使用整车CAN线及CANape设备获得整车相关信号，并基于MatLab/Simulink进行算法模型搭建。根据第二节运动学方程式特性需要设定相关的算法运行条件，方可提高坡度及车重的收敛速度及准确性，解耦条件：1.整车动力链链接，离合器结合；2.整车加速度不等于;3.关闭相关制动，包括脚刹、手刹、发动机制动、排气制动、缓速器等；将相关解耦条件作为算法使能触发条件，即可消除错误数据对方程式运算结果的干扰。4仿真测试在测试过程中，根据提前获取得到的相