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公开(公告)号：CN110987470B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911244005.8
申请日：2019-12-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于模型迭代的汽车质量在线估计方法，旨在解决现有整车质量估计技术存在估计精度低、鲁棒性差、适用条件少的缺点。通过从车载CAN总线和传感器获取发动机转矩、纵向车速、纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、转向盘转角，结合递归最小二乘和卡尔曼滤波算法，利用纵向模型质量估计方法或者侧向模型质量估计方法在不同工况下根据模型仲裁的方式分别对整车质量进行估计，并相互迭代更新。本发明参考的车载信号多，从纵向和侧向两个方面考虑，达到相互修正的效果，具有鲁棒性强、适用条件范围广、精度高的优点。为汽车底盘电子电控系统提供了比较可靠的整车质量信号输入。
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公开(公告)号：CN109883394A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910160317.4
申请日：2019-03-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车用道路坡度实时估计方法，旨在解决现有技术存在标定量多，受汽车加减速影响大，利用传感器多，成本高，依赖汽车参数多，模型复杂鲁棒性差的缺点。本方法包括以下步骤：一、信号初始化，传感器每次上电后初始化，校正数据的原始误差；二、对输入信号预处理，包括1)门限限制；2)斜率限制；3)低通滤波；4)滑动平均滤波；三、校正纵向加速度信号；四、基于卡尔曼滤波算法，通过判定加速度信号的可信程度和汽车上下坡情况计算加权融合所需的参数并进行数据融合；五、对坡度进行校正，输出最优估计道路坡度。
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公开(公告)号：CN109883394B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910160317.4
申请日：2019-03-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车用道路坡度实时估计方法，旨在解决现有技术存在标定量多，受汽车加减速影响大，利用传感器多，成本高，依赖汽车参数多，模型复杂鲁棒性差的缺点。本方法包括以下步骤：一、信号初始化，传感器每次上电后初始化，校正数据的原始误差；二、对输入信号预处理，包括1)门限限制；2)斜率限制；3)低通滤波；4)滑动平均滤波；三、校正纵向加速度信号；四、基于卡尔曼滤波算法，通过判定加速度信号的可信程度和汽车上下坡情况计算加权融合所需的参数并进行数据融合；五、对坡度进行校正，输出最优估计道路坡度。
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公开(公告)号：CN110987470A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911244005.8
申请日：2019-12-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于模型迭代的汽车质量在线估计方法，旨在解决现有整车质量估计技术存在估计精度低、鲁棒性差、适用条件少的缺点。通过从车载CAN总线和传感器获取发动机转矩、纵向车速、纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、转向盘转角，结合递归最小二乘和卡尔曼滤波算法，利用纵向模型质量估计方法或者侧向模型质量估计方法在不同工况下根据模型仲裁的方式分别对整车质量进行估计，并相互迭代更新。本发明参考的车载信号多，从纵向和侧向两个方面考虑，达到相互修正的效果，具有鲁棒性强、适用条件范围广、精度高的优点。为汽车底盘电子电控系统提供了比较可靠的整车质量信号输入。
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