CN102853967A - 一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法，包括：建立车体坐标系{O₁}和多维轮力传感器坐标系{O₂}的转换关系；根据所述转换关系推导出理想情况下多维轮力传感器通道输出与车轮实际受力的函数关系式；建立初始状态与理想状态和车辆行驶时的关系，将初始值代入到多维轮力传感器通道输出与车轮实际受力的函数关系式中；采用路面多次停车获得多元非线性超越方程组，并通过牛顿迭代方法解方程组，获得多维轮力传感器的初始值。通过上述方式，本发明能够准确获得上述多维轮力传感器数据解耦所需的三个初始值。

Description

一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法

技术领域

本发明属于汽车测控技术领域，尤其涉及一种数据处理领域。

背景技术

汽车试验技术是伴随汽车工业的建立而逐渐成长起来的，广泛应用于车辆研发、性能检测以及道路试验等工程领域。汽车运动是地面与车轮的作用产生的，因此，汽车行驶过程中车轮力的测试技术是汽车道路试验***中的关键技术。随着对于汽车车型开发和质量评价的需要，轮力传感器也从一维向多维发展。多维轮力传感器可直接用于路面多维路谱的采集、悬架特性、车辆底盘控制***等的研究。由于车轮力信号具有强耦合、非线性和时变等特点，因此数据处理时技术难度较大。我国在这项领域比较薄弱，对其的研究基本处于理论阶段，在实际车辆设计或性能评估时，往往采用借鉴国外相关参数并结合以往设计经验的方法，很难有定量的数据分析和处理的设备及方法。

本发明专利所应用的对象为东南大学仪器科学与工程学院自主研发的多维轮力传感器（汽车车轮多维力测量装置ZL 2003 2 0110714.5；汽车车轮多维力测量传感器 ZL 2003 2 0110713.0），该多维轮力传感器能够感知车辆行驶过程中地面对车轮的作用力，其中的牵引力和正压力为本发明专利所关注的信号量。牵引力反映了汽车动力***对于车轮的力的效果，可用于对发动机与制动器性能研究，正压力则反映了路面对于车轮的影响，可用于道路路谱采集等研究领域。为了实现对多维轮力传感器输出信号的数据解耦，获得高精度的牵引力和正压力，需要准确获取车轮不受力时多维轮力传感器牵引力通道和正压力通道的初始值，以及安装在车轴上的编码器与车轮基准轴之间的初始角度偏差值，这三个初始值对多维轮力传感器的准确数据解耦具有重要作用。

常规的方法是将轮力传感器在安装上车轮前，水平置于标定台上，读取当前的传感器输出作为初始值，这种方法只是一种近似测量方法，其忽略了车轮与传感器自身重量对于传感器输出的影响。对于初始角度偏差值，常用的有两种方法，一种是以极慢的速度推行车辆，记录多维轮力传感器正压力通道的输出值，认为取值最大时对应的编码器角度即为初始偏差。第二种方法是在车辆匀速行驶时，记录下多维轮力传感器正压力通道的输出值，此时该通道输出呈现余弦的变化趋势，将此输出值用函数方式表示，记为F’z₂(t)。同时，将编码器的角度输出，记为θ₂，在输出值上减去一个变量，变量记为θ₁，为并作余弦运算，记为cos(θ₂-θ₁)将θ₁在+90^o到-90^o之间进行遍历，当F’z₂(t)和cos(θ₂-θ₁)之间的相似度达到最大时，将此时的θ₁值作为初始偏差。这两种方法只有在车轮受到的正压力远大于牵引力下的前提条件下才能获得较好的效果，同时这两种方法忽视了正压力变化对于测量的影响。因此，采用传统方法获得的多维轮力传感器牵引力通道和正压力通的初始值以及角度偏差存在一定的误差，这就导致了在以后的处理中得出的牵引力和正压力数值存在偏差。

因此，必须研究一种行之有效的方法来准确获取车轮不受力时多维轮力传感器牵引力通道和正压力通道的初始值，以及编码器与车轮基准轴之间的角度偏差，以提高多维轮力传感器解耦的准确度。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种，能够准确获取车轮不受力时多维轮力传感器牵引力通道和正压力通道的初始值，以及编码器与车轮基准轴之间的角度偏差的方法。该方法能够应用于东南大学仪器科学与工程学院研发的多维轮力传感器的数据解耦，具有很强的实用性。

为解决上述问题，本发明采用的技术方案为：建立车体坐标系{O₁}和随车轮转动的传感器坐标系{O₂}之间的转换关系，即坐标变化矩阵。根据坐标变化矩阵列出多维轮力传感器牵引力和正压力通道的输出值与车轮实际受到的牵引力和正压力的函数关系，并通过建立初始状态与理想状态和车辆行驶时的关系，将初始值代入函数中，采用路面多次停车获得多元非线性超越方程组，并通过牛顿迭代方法解方程组，获得多维轮力传感器的初始值。

在本发明的一个较佳实施例中，所述车体坐标系{O₁}中，X₁轴是车轮平面与地面的交线，以前进方向为正；Z₁轴垂直于地平面，以向上方向为正；Y₁轴沿着车轴方向，并与X₁、Z₁轴构成右手坐标系，所述传感器坐标系{O₂}中，X₂轴为传感器测量的牵引力正方向，Z₂轴为传感器测量的正压力正方向，Y₂轴同样沿着车轴方向，并与X₂、Z₂轴构成右手坐标系，且两坐标系均以车轮轴的中心为原点，车体坐标系{O₁}和多维轮力传感器坐标系{O₂}的转换关系式为：

                       (1)

其中R₁为车轮的半径。

在本发明的一个较佳实施例中，理想情况下多维轮力传感器的正压力通道的输出值F_Z2和多维轮力传感器的牵引力通道的输出值F_X2与车轮所受的牵引力F_X1和车轮所受的正压力F_Z1 之间的关系式：

                         (2)。

在本发明的一个较佳实施例中所述θ=θ_2—θ₁，θ₂为安装在多维轮力传感器上的绝对式编码器获得当前车轮位置的绝对角度，θ₁为汽车坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}之间的初始角度偏差值， 所述F_X2、F_Z2  分别为： 

F_X2= F’_X2—ΔF_X2                                         (3)

F_Z2=F’_Z2—ΔF_Z2                                            (4)

ΔF_X2和ΔF_Z2分别为初始状态时多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道输出值，F’_X2和F’_Z2分别记为车辆行驶时多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道的实际输出值。

在本发明的一个较佳实施例中可得出如下关系式：

           

               （5）

             

             （6）。

在本发明的一个较佳实施例中通过在水平路面停车，可得出如下关系式:

            

                        （7）

将车轮滚动一定角度后，使车辆再次在水平路面上停车，重复多次后，可以获得若干组实验值，记为F’_X2i、F’_Z2i、θ_2i（下标i表示第i次实验i=1……n，），并将其带入式（7）中去，每次在水平路面停车时，都会产生一个方程，n次试验下来，会得到n个方程，将其联立即可获得式（8）所示的三元非线性超越方程组，这样获取三个初始值的问题就转换成了对三元非线性超越方程组的求解问题。

                     （8）

在本发明的一个较佳实施例中，所述n≥10。

本发明的有益效果是：本发明可准确获得上述多维轮力传感器数据解耦所需的三个初始值，即多维轮力传感器牵引力通道和正压力通道的初始值ΔF_X2 、ΔF_Z2以及编码器与车轮基准轴之间的初始角度偏差值θ₁。

附图说明

图1是本发明中车体坐标系{O₁}和多维轮力传感器坐标系{O₂}的平面图。

具体实施方式

   为达到上述目的，本发明的具体实施方式如下：

   建立车体坐标系{O₁}和多维轮力传感器坐标系{O₂}的转换关系；根据所述转换关系推导出理想情况下多维轮力传感器通道输出与车轮实际受力的函数关系式； 建立初始状态与理想状态和车辆行驶时的关系，将初值代入到多维轮力传感器通道输出与车轮实际受力的函数关系式中；采用路面多次停车获得多元非线性超越方程组，并通过牛顿迭代方法解方程组，获得多维轮力传感器的初始值。

 

如图1所示的车体坐标系{O₁}和多维轮力传感器坐标系{O₂}，两个坐标系的原点重合，都位于车轮的轴的中心，同时两个坐标系的Y₁轴和Y₂轴重合。车体坐标系{O₁}中，X₁轴是车轮平面与地面的交线，以前进方向为正；Z₁轴垂直于地平面，以向上方向为正；Y₁轴沿着车轴方向，并与X₁、Z₁轴构成右手坐标系。传感器坐标系{O₂}中，X₂轴为传感器测量的牵引力正方向，Z₂轴为传感器测量的正压力正方向，Y₂轴同样沿着车轴方向，并与X₂、Z₂轴构成右手坐标系。多维轮力传感器安装在汽车车轮上与车轮一起旋转，多维轮力传感器坐标系{O₂}与车体坐标系{O₁}有相对转动，因此，在多维轮力传感器中定义的力矢量与车体坐标系中定义的力矢量是不同的，必须建立他们之间的转换关系。车体坐标系{O₁}只随着汽车的运动产生平移而不随着车轮转动而产生旋转运动。多维轮力传感器坐标系{O₂}和车轮固定，并随着车轮转动，该坐标系发生旋转。在初始位置时，车体坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}相重合，当车辆运动时，车轮随之滚动，即传感器坐标系{O₂}绕着Y₂轴旋转，从而使得{O₂}坐标系相对于{O₁}坐标系会产生一个偏转角度θ。

根据坐标系变化关系，可以获得如式（1）所示的传感器坐标系{O₂}相对于车体坐标系{O₁}的变换矩阵，其中R₁为车轮的半径。

                               （1）

根据上述的车体坐标系和传感器坐标系以及车轮受力情况，可以推导出如下信息：

 车轮所受的牵引力是道路对轮胎的作用力沿着车体坐标系{O₁}的X1轴方向的分量，车轮所受的正压力是道路对轮胎的作用力沿着车体坐标系{O₁}的Z₁轴方向的分量，车轮所受的牵引力F_X1，车轮所受的正压力F_Z1；

 多维轮力传感器的牵引力通道的输出值是车轮所受到的牵引力和正压力沿传感器坐标系{O₂}的X₂轴方向的分量的累加，同理，多维轮力传感器的正压力通道的输出值是车轮所受到的牵引力和正压力沿传感器坐标系{O₂}的Z₂轴方向的分量的累加。

理想情况下，车辆匀速行驶时，车轮所受的牵引力F_X1和正压力F_Z1保持不变，而多维轮力传感器的牵引力通道的输出值F_X2和正压力通道的输出值F_Z2却不是恒定不变的。例如：当θ为0度时，两个坐标系完全重合，此时多维轮力传感器的正压力通道的输出值F_Z2等于车轮所受的正压力F_Z1的值，此时多维轮力传感器的牵引力通道的输出值F_X2反映了车轮所受的牵引力F_X1的大小；当θ为90度时，传感器的正压力通道的输出值F_Z2反映了车轮所受的牵引力F_X1的大小，而传感器的牵引力通道的输出值F_X2等于车轮所受的正压力F_Z1的值；当θ介于0度到90度之间时，传感器的牵引力通道的输出值F_X2和传感器的正压力通道的输出值F_Z2都是车轮所受的牵引力F_X1与车轮所受的正压力F_Z1共同作用的结果。通过汽车坐标系为{O₁}和传感器坐标系{O₂}的转换矩阵，可以获得传感器的牵引力通道的输出值F_X2和传感器的正压力通道的输出值F_Z2与车轮受到的牵引力F_X1和正压力F_Z1之间的对应关系，如式（2）所示。

                    （2）

通过式（1）可以看出，在已经获得传感器的牵引力通道的输出值F_X2和传感器的正压力通道的输出值F_Z2的前提下，如果获得两个坐标系之间的夹角θ，即可解算出车轮受到的牵引力F_X1和正压力F_Z1。

在实际测量时，我们通过安装在多维轮力传感器上的绝对式编码器可以获得当前车轮位置的绝对角度，记为θ₂。理想情况下，我们希望当汽车坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}完全重合时，θ₂为0度。但是在将多维轮力传感器安装到车轮上时，无法保证车体坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}完全重合，两者之间必然存在一个初始角度偏差值，即为车体坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}之间的初始角度偏差值θ₁，此时如果可以获得θ₁，则通过式（3）即可准确获得两个坐标系之间的夹角θ：

                               （3）

此外由于接触电阻、导线电阻以及传感器自重等原因，理想情况下多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道输出值，即多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道的初始值ΔF_X2、ΔF_Z2不为零，则通过式（4）可以计算获得我们真正所需的理想情况下的F_X2和F_Z2：

                        （4）

F’_X2和F’_Z2分别为车辆行使时多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道的输出值_。

（3）计算出初始值

从以上分析可以看出，想要精确解算出车辆在行驶时车轮所受的牵引力F_X1、正压力F_Z1，首先要确定多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道的初始值ΔF_X2、ΔF_Z2和车体坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}之间的初始角度偏差值θ₁这三个初始量，这三个初始量的具体计算方法如下：

 将公式（2）展开成多项式形式，如式（5）和式（6）所示：

                                （5）

                               （6）

 将式（3）和式（4）分别代入式（5）和式（6）得：

                          （7）

                          （8）

 消除车辆在行驶时车轮所受的牵引力F_X1、正压力F_Z1这两个未知量。式（7）和（8）建立了多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道的初始值ΔF_X2、ΔF_Z2和车坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}之间的初始角度偏差值θ₁与车辆行驶时多维轮力传感器输出值F’_X2和F’_Z2之间的函数关系。上式中除了ΔF_X2、ΔF_Z2、θ₁这三个需要求解的未知量以外，还有F_X1和F_Z1这两个未知量，这里通过在水平路面停车这种方法消除函数中的这两个未知量。将车辆停止在水平路面上时，车轮受到的牵引力F_X1为0，正压力F_Z1保持不变，可以看成一个常量，因此将这两个条件代入式（7）和式（8），并将两个等式相除，得到：

                           （9）

 多次停车后获得方程组。式（9）中只含有ΔF_X2、ΔF_Z2、θ₁三个未知量。将车轮滚动一定角度后，使车辆再次在水平路面上停车，重复多次后，可以获得若干组实验值，记为F’_X2i、F’_Z2i、θ_2i（下标i表示第i次实验i=1……n，），并将其带入式（9）中去。每次在水平路面停车时，都会产生一个方程，n次试验下来，会得到n个方程，将其联立即可获得式（10）所示的三元非线性超越方程组，这样获取三个初始值的问题就转换成了对三元非线性超越方程组的求解问题。

                     （10）

 采用牛顿迭代方法获取最优解。理论上，当n≥3时，三元方程组存在一个唯一确定的解。由于构成式（10）所示的方程组的都是非线性超越函数，其解析解不存在，因此本发明专利通过牛顿迭代的方法计算该方程组的数值解。在实际中，考虑到测量误差、环境干扰等不确定性因素，为了获得高精度的解，要求方程个数n≥10，以消除随机因素对于测量的干扰。

至此，通过上述的步骤即可获得多维轮力传感器牵引力通道和正压力通道的初始值ΔF_X2、ΔF_Z2以及车坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}之间的初始角度偏差值θ₁。

Claims (7)

1.一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法，其包括以下步骤:

建立车体坐标系{O₁}和多维轮力传感器坐标系{O₂}的转换关系；

根据所述转换关系推导出理想情况下多维轮力传感器通道输出与车轮实际受力的函数关系式； 

建立初始状态与理想状态和车辆行驶时的关系，将初值代入到多维轮力传感器通道输出与车轮实际受力的函数关系式中；

采用路面多次停车获得多元非线性超越方程组，并通过牛顿迭代方法解方程组，获得多维轮力传感器的初始值。

2.根据权利要求1所述的一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法，其特征在于：所述车体坐标系{O₁}中，X₁轴是车轮平面与地面的交线，以前进方向为正；Z₁轴垂直于地平面，以向上方向为正；Y₁轴沿着车轴方向，并与X₁、Z₁轴构成右手坐标系，所述传感器坐标系{O₂}中，X₂轴为传感器测量的牵引力正方向，Z₂轴为传感器测量的正压力正方向，Y₂轴同样沿着车轴方向，并与X₂、Z₂轴构成右手坐标系，且两坐标系均以车轮轴的中心为原点，车体坐标系{O₁}和多维轮力传感器坐标系{O₂}的转换关系式为：

                       (1)

其中R₁为车轮的半径。

3.根据权利要求2所述的一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法，其特征在于：理想情况下多维轮力传感器的正压力通道的输出值F_Z2和多维轮力传感器的牵引力通道的输出值F_X2与车轮所受的牵引力F_X1和车轮所受的正压力F_Z1 之间的关系式：

                         (2)。

4.根据权利要求3所述的一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法，，其特征在于：所述θ=θ_2—θ₁，θ₂为安装在多维轮力传感器上的绝对式编码器获得当前车轮位置的绝对角度，θ₁为汽车坐标系{O₁}和传感器坐标系{O₂}之间的初始角度偏差值， 所述F_X2、F_Z2  分别为：  

 F_X2= F’_X2—ΔF_X2                                         (3)

F_Z2=F’_Z2—ΔF_Z2                                          (4)

ΔF_X2和ΔF_Z2分别为初始状态时多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道输出值，F’_X2和F’_Z2分别记为车辆行驶时多维轮力传感器的牵引力通道和正压力通道的实际输出值。

5.根据权利要求4所述的一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法，其特征在于：得出如下关系式：

                         （5）

            

             （6）。

6.根据权利要求5所述的一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法，其特征在于：通过在水平路面停车，得出如下关系式:

           

                        （7）

将车轮滚动一定角度后，使车辆再次在水平路面上停车，重复多次后，可以获得若干组实验值，记为F’_X2i、F’_Z2i、θ_2i（下标i表示第i次实验i=1……n，），并将其带入式（7）中去，每次在水平路面停车时，都会产生一个方程，n次试验下来，会得到n个方程，将其联立即可获得式（8）所示的三元非线性超越方程组，这样获取三个初始值的问题就转换成了对三元非线性超越方程组的求解问题：

                     （8）。

7.根据权利要求6所述的一种用于多维轮力传感器的初始值计算方法，其特征在于：所述n≥10。

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