CN114954494A - 一种重型商用车辆载重快速估计方法 - Google Patents

一种重型商用车辆载重快速估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种重型商用车辆载重快速估计方法，涉及车辆载重检测技术领域，解决现有车辆载重检测方法成本高的技术问题，方法包括从车载终端后台***按照固定数据模板导出不同路段的车辆行驶数据；确定行驶阻力系数与车辆质量的关系式，并根据车辆行驶数据的滑行数据拟合车辆行驶阻力曲线计算行驶阻力系数；对车辆行驶数据进行切片及筛选，得到匀速缓坡片段；根据车辆的车型建立车辆纵向动力学方程；得到包含行驶阻力系数的估算模型，使用估算模型计算匀速缓坡片段的车辆载重；对不同路段估计的车辆载重求平均值得到估计载重。本发明不需要增加额外的测量传感器，便可对车辆载重进行有效估算，对企业进行车辆的匹配优化设计提供有力支撑。

Description

一种重型商用车辆载重快速估计方法
技术领域
本发明涉及车辆载重检测技术领域，更具体地说，它涉及一种重型商用车辆载重快速估计方法。
背景技术
重型商用车辆的载重情况既是相关交管部门需要监控的一个重要参数，同时也是整车企业进行车辆性能匹配开发，特别是对于细分市场的路谱分析过程中的重要数据。
为了准确预测车辆的载重情况，目前大量学者做了很多研究，主要分为两类方法：一种是基于传感器的估计方法，该方法通过在车辆上加装相应的传感器使得质量辨识变得简单，但同时也增加了车辆生产成本，难以满足工程实际的需求；另一种是基于车辆纵向动力学模型的质量估计，该方法通过从CAN总线获取驱动扭矩、加速度及车速等信息，通过递归最小二乘法、扩展卡尔曼滤波等算法进行数据处理得到估算质量，但该方法对数据质量要求较高，对于普通车辆往往难以达到。
公开号为CN 112819031 A的中国专利文献公开了一种车载重量预测方法及***、电子设备、介质，创造性地提供了一种基于相关向量机模型训练的车辆载重预测方法。它包括以下实施步骤：(a)车辆行驶数据采集和参数计算：获取车辆在不同载重条件下行驶过程中的发动机转速、发动机负荷百分比和ECU车速；计算得到当前扭矩和得到当前变速器传动比；(b)片段切割和匀速片段筛选； (c)相关向量机模型训练；(d)预测载重：对于载重未知的车辆，将筛选后片段的平均变速器传动比、平均车速和平均扭矩输入到所述相关向量机模型，得到各片段的载重预测结果，进而得到车辆载重的预测结果。该方法简便易行、不受场地条件限制，需要获取该车辆已知载重条件下的相关运行特征参数来进行模型训练。然而在实际广大用户市场运行的无数车辆中，很难直接获得相关车辆已知载重条件下的特征数据，或者成本很高。
因此，亟需一种在额外不增加相应测量传感器基础上，基于车辆现有配置能够估计车辆质量的方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，本发明的目的是提供一种重型商用车辆载重快速估计方法，不需要额外增加相应测量传感器，成本低。
本发明的技术方案是：一种重型商用车辆载重快速估计方法，包括：
步骤S1.从车载终端后台***按照固定数据模板导出不同路段的车辆行驶数据，所述行驶数据至少包括车速v、海拔、发动机扭矩百分比、发动机转速；
步骤S2.确定行驶阻力系数与车辆质量的关系式，并根据车辆行驶数据的滑行数据拟合车辆行驶阻力曲线计算行驶阻力系数；
若车辆进行了滑行阻力测试，则采用不同质量下车辆的实际滑行数据进行二次多项式拟合，得到行驶阻力系数与车辆质量的关系式：
Figure BDA0003694286930000021
否则，对于暂未获取实际滑行阻力的车辆，采用法规推荐阻力系数进行拟合；
当车辆为货车、自卸车、客车、城市客车中的任意一种时，行驶阻力系数与车辆质量的关系式为：
Figure BDA0003694286930000031
当车辆为牵引车时，行驶阻力系数与车辆质量的关系式为：
Figure BDA0003694286930000032
步骤S3.检验车辆行驶数据的有效性，划分车辆运行状态，提取高速片段，对车辆加速度a、道路坡度i、发动机扭矩Teq、总减速比igio及车辆驱动力Ft参数进行计算与校核；依据车速和坡度，对车辆行驶数据进行切片及筛选，得到匀速缓坡片段；
步骤S4.根据所述车辆的车型建立车辆纵向动力学方程：
Figure BDA0003694286930000033
其中，ig、io为变速箱速比和主减速比，η为传动系的机械效率；CD、S为风阻系数和迎风面积，v为车速，α为坡度角，f为车轮滚动阻力系数，r为轮胎滚动半径；m为车辆质量；δ为汽车旋转质量换算系数，包括飞轮的转动惯量、车轮的转动惯量；
根据JTG B01《公路工程技术标准》、CJJ 37《城市道路工程设计规范》等道路设计规范，城市道路、一般公路及高速公路用路的最大坡度都限制在5°以内，则假设cosα＝1，sinα≈tanα≈i，将公式(4)转换为包含行驶阻力系数的估算模型：
Figure BDA0003694286930000034
使用估算模型计算匀速缓坡片段的车辆载重；
步骤S5.对不同路段估计的车辆载重mi进行判定，若所有mi均符合
Figure BDA0003694286930000041
其中σ为设定误差，则符合要求并输出估计载重
Figure BDA0003694286930000042
Figure BDA0003694286930000043
为mi的平均值；否则，则返回步骤S1重新选定不同路段的车辆行驶数据进行计算。
作为进一步地改进，在步骤S3中，进行车辆行驶数据分析、计算、筛选及短片段提取包括以下步骤：
步骤S31.对车速v、海拔进行有效性检查，首先对车速v、海拔进行毛刺探测与剔除，其次进行数据平滑；
步骤S32.划分车辆运行状态，去除怠速、低速的时间片段，提取连续高速的运动片段；
步骤S33.获取车辆轮胎滚动半径r，传动系的机械效率η、发动机最大扭矩 Tmax；
加速度a通过速度对时间差分获得，第k时刻的加速度表示为：
a(k)＝diff(v(k))/Δt
a(1)＝0
其中，v(k)为k时刻的车辆速度，Δt为车载终端***采样的时间间隔；
总减速比igio按照如下计算方式得到：
Figure BDA0003694286930000044
其中，n为发动机转速；
道路坡度i通过Δt时间内海拔差与车辆行驶距离差之比得到，第k时刻的道路坡度表示为：
i(k)≈diff(Alt(k))/s_dis(k)×100％
i(1)＝0
其中，Alt(k)为k时刻的海拔，s_dis(k)为k时刻Δt时间内车辆行驶距离；
发动机扭矩Teq通过发动机最大扭矩Tmax与扭矩百分比T_per计算得到，第k 时刻的发动机扭矩表示为：
Teq(k)＝Tmax×T_per(k)/100；
步骤S34.小片段切割、匀速缓坡段筛选；
首先，采用移动窗口法将车辆行驶数据进行切片，设置一定的窗口重叠率；计算每个小片段车速信号的变异系数，取变异系数较小的30％片段构成新的时间序列，作为匀速片段；
其次，采用移动窗口法将匀速片段进行切片，设置一定的窗口重叠率，计算每个匀速片段坡度信号的变异系数，取变异系数较小的30％片段构成新的时间序列，作为匀速缓坡片段。
进一步地，在步骤S31中，采用MAD法的Filloutliers()函数进行毛刺探测与剔除，离散点剔除后采用临近点的线性差值进行补偿。
进一步地，在步骤S31中，数据平滑采用Savitzky-Golay法，调用函数格式为y＝smooth_SG5_3(x_ori,n)，其中，smooth_SG5_3为编制的m文件，x_ori 为原始数据，n为平滑次数。
进一步地，在步骤S32中，提取车速≥30km/h的运动片段作为连续高速的运动片段。
进一步地，在步骤S34中，所述移动窗口法的窗口为6～16。
进一步地，所述移动窗口法的窗口为10。
进一步地，在步骤S34中，片段j的车速变异系数计算方式为：
cv(j)＝std(vj)/mean(vj)
其中，std(vj)为片段j车速的标准差，mean(vj)为片段j车速的平均值。
进一步地，在步骤S34中，片段m的坡度变异系数计算方式为：
cv(m)＝std(im)/abs(mean(im))
其中，std(im)为片段m坡度的标准差，mean(im)为片段m坡度的平均值。
进一步地，在步骤S4中，采用roots()函数对高阶多项式进行寻根，将匀速缓坡片段的车辆载重从小到大进行排序，取中位数或20％到80％分位线之间的车辆载重平均值作为车辆载重的预测结果。
有益效果
本发明与现有技术相比，具有的优点为：
本发明提供的方法成本低、效率高，基于市场上大部分车辆的现有配置，不需要增加额外的测量传感器，便可对市场上实际运行的车辆载重进行有效估算，对企业进行车辆的匹配优化设计提供有力支撑。
附图说明
图1为本发明重型商用车辆载重估计方法基本流程图；
图2为本发明车载终端***后台导出数据模板；
图3为本发明牵引车法规推荐阻力系数拟合；
图4为本发明提供的不同车型的推荐行驶阻力系数；
图5为本发明车辆行驶特征数据分析、计算及筛选流程图；
图6为本发明实施例车速信号尖峰探测与修正图；
图7为本发明车辆运行数据筛选窗口重叠示意图；
图8为本发明实施例车辆质量估计分布直方图；
图9为本发明实施例车辆质量估计的正态分布图。
具体实施方式
下面结合附图中的具体实施例对本发明做进一步的说明。
参阅图1-9，一种重型商用车辆载重快速估计方法，流程图如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1.从车载终端后台***按照固定数据模板导出不同路段的车辆行驶数据，如图2所示，路段数量n≥5段，行驶数据至少包括车速v、海拔、发动机扭矩百分比、发动机转速；
步骤S2.确定行驶阻力系数与车辆质量的关系式，并根据车辆行驶数据的滑行数据拟合车辆行驶阻力曲线计算行驶阻力系数，行驶阻力系数包括以下的系数A、系数B、系数C；如图3所示，
若车辆进行了滑行阻力测试，则采用不同质量下车辆的实际滑行数据进行二次多项式拟合，得到行驶阻力系数与车辆质量的关系式：
Figure BDA0003694286930000071
否则，对于暂未获取实际滑行阻力的车辆，采用法规推荐阻力系数进行拟合；
当车辆为货车、自卸车、客车、城市客车中的任意一种时，行驶阻力系数与车辆质量的关系式为：
Figure BDA0003694286930000072
当车辆为牵引车时，行驶阻力系数与车辆质量的关系式为：
Figure BDA0003694286930000081
如图4所示为几种计算得到的商用车型的行驶阻力系数。计算行驶阻力系数为再有技术，系数A、系数B、系数C的计算过程可以参考文献：刘海潮，李伟聪，蒋时军，贺斌斌，宁寒.电动汽车滑行阻力系数的测定与应用[J].客车技术与研究.2018(06).43-45；
步骤S3.检验车辆行驶数据的有效性，划分车辆运行状态，提取高速片段，对车辆加速度a、道路坡度i、发动机扭矩Teq、总减速比igio及车辆驱动力Ft参数进行计算与校核；依据车速和坡度，对车辆行驶数据进行切片及筛选，得到匀速缓坡片段；
步骤S4.根据车辆的车型建立车辆纵向动力学方程：
Figure BDA0003694286930000082
其中，ig、io为变速箱速比和主减速比，η为传动系的机械效率；CD、S为风阻系数和迎风面积，v为车速，α为坡度角，f为车轮滚动阻力系数，r为轮胎滚动半径；m为车辆质量；δ为汽车旋转质量换算系数，包括飞轮的转动惯量、车轮的转动惯量；
根据JTG B01《公路工程技术标准》、CJJ 37《城市道路工程设计规范》等道路设计规范，城市道路、一般公路及高速公路用路的最大坡度都限制在5°以内，则假设cosα＝1，sinα≈tanα≈i，i为道路坡度，将公式(4)转换为包含行驶阻力系数的估算模型：
Figure BDA0003694286930000083
其中，f＝A+Bv；
使用估算模型计算匀速缓坡片段的车辆载重；
步骤S5.对不同路段估计的车辆载重mi进行判定，若所有mi均符合
Figure BDA0003694286930000091
其中σ为设定误差，则符合要求并输出估计载重
Figure BDA0003694286930000092
Figure BDA0003694286930000093
为mi的平均值；否则，则返回步骤S1重新选定不同路段的车辆行驶数据进行计算。根据莱茵达准则，如果
Figure BDA0003694286930000094
则认为mi为正常点，用于判断载重mi是否存在离群值(奇异点)，如果存在离群值则需要剔除。
如图5所示，在步骤S3中，进行车辆行驶数据分析、计算、筛选及短片段提取包括以下步骤：
步骤S31.对车速v、海拔进行有效性检查，首先对车速v、海拔进行毛刺探测与剔除，其次进行数据平滑；采用MAD法的Filloutliers()函数进行毛刺探测与剔除，Filloutliers()函数的窗口长度为10，离散点剔除后采用临近点的线性差值进行补偿，如图6所示；数据平滑采用Savitzky-Golay法，调用函数格式为y＝smooth_SG5_3(x_ori,n)，其中，smooth_SG5_3为编制的m文件，x_ori为原始数据，n为平滑次数；
步骤S32.划分车辆运行状态，去除怠速、低速的时间片段，提取连续高速的运动片段；优选的，提取车速≥30km/h的运动片段作为连续高速的运动片段；
步骤S33.获取车辆轮胎滚动半径r，传动系的机械效率η、发动机最大扭矩 Tmax；
加速度a通过速度对时间差分获得，第k时刻的加速度表示为：
a(k)＝diff(v(k))/Δt
a(1)＝0
其中，v(k)为k时刻的车辆速度，Δt为车载终端***采样的时间间隔；
总减速比igio按照如下计算方式得到：
Figure BDA0003694286930000101
其中，n为发动机转速，单位r/min；
道路坡度i通过Δt时间内海拔差与车辆行驶距离差之比得到，第k时刻的道路坡度表示为：
i(k)≈diff(Alt(k))/s_dis(k)×100％
i(1)＝0
其中，Alt(k)为k时刻的海拔，s_dis(k)为k时刻Δt时间内车辆行驶距离；
发动机扭矩Teq通过发动机最大扭矩Tmax与扭矩百分比T_per计算得到，第k 时刻的发动机扭矩表示为：
Teq(k)＝Tmax×T_per(k)/100；
加速度上下限值分别为±2m/s2；坡度上下限值分别为±9％，一般将坡度转换为百分比进行计算，实际对道路坡度的描述也是百分比描述的，如10％的坡度；
步骤S34.小片段切割、匀速缓坡段筛选；
首先，采用移动窗口法将车辆行驶数据进行切片，设置一定的窗口重叠率，在本实施例中，设置50％的窗口重叠率，如图7所示；计算每个小片段车速信号的变异系数，取变异系数较小的30％片段构成新的时间序列，作为匀速片段；
其次，采用移动窗口法将匀速片段进行切片，设置一定的窗口重叠率，计算每个匀速片段坡度信号的变异系数，取变异系数较小的30％片段构成新的时间序列，作为匀速缓坡片段。移动窗口法的窗口为6～16，优选的，移动窗口法的窗口为10。
进一步地，在步骤S34中，片段j的车速变异系数计算方式为：
cv(j)＝std(vj)/mean(vj)
其中，std(vj)为片段j车速的标准差，mean(vj)为片段j车速的平均值。
在步骤S34中，片段m的坡度变异系数计算方式为：
cv(m)＝std(im)/abs(mean(im))
其中，std(im)为片段m坡度的标准差，mean(im)为片段m坡度的平均值。
在步骤S4中，采用roots()函数对高阶多项式进行寻根，将匀速缓坡片段的车辆载重从小到大进行排序，取中位数或20％到80％分位线之间的车辆载重平均值作为车辆载重的预测结果。
可以根据上述的方法编制相应计算程序，开发参数化图形用户界面，进行数据批处理与载重估算。
实际应用
本发明以牵引车为例，考虑到目前大部分汽车企业对车辆滚阻、风阻优化较好，实际行驶阻力，可在计算得到行驶阻力系数的基础上乘以比例系数λ，比例系数根据经验取0.85～1，优选0.95。，将牵引车的行驶阻力系数代入估算模型(5)进行数值求解，得到：
Figure BDA0003694286930000111
即，
f(m)＝H3m3+H2m2+H1m+H0
H3＝λc3v2
H2＝λc2v2
H1＝λc1v2+λb1v+λa1+gi+δa
Figure BDA0003694286930000112
采用roots()函数对高阶多项式进行寻根，将匀速缓坡片段的载重估计结果从小到大进行排序，取20％到80％分位线之间的载重结果平均值或中位数作为车辆载重的预测结果，车辆载重分布情况如图7、图8所示。
上述牵引车不同路段估计的车辆载重mi＝[43.61,45.44,44.67,46.50, 46.39]，经检验符合要求，最终输出估计车辆载重为45.322吨，而车辆实际载重为49吨，估计误差约为7.5％。
由上述可知，本发明的方法简便易行、成本低、效率高，只需从车载终端后台获取车辆运行数据，即可较为准确地快速估算车辆载重情况，在车辆性能匹配与开发过程中具有一定的作用。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。

Claims (10)

1.一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，包括：
步骤S1.从车载终端后台***按照固定数据模板导出不同路段的车辆行驶数据，所述行驶数据至少包括车速v、海拔、发动机扭矩百分比、发动机转速；
步骤S2.确定行驶阻力系数与车辆质量的关系式，并根据车辆行驶数据的滑行数据拟合车辆行驶阻力曲线计算行驶阻力系数；
若车辆进行了滑行阻力测试，则采用不同质量下车辆的实际滑行数据进行二次多项式拟合，得到行驶阻力系数与车辆质量的关系式：
Figure FDA0003694286920000011
否则，对于暂未获取实际滑行阻力的车辆，采用法规推荐阻力系数进行拟合；
当车辆为货车、自卸车、客车、城市客车中的任意一种时，行驶阻力系数与车辆质量的关系式为：
Figure FDA0003694286920000012
当车辆为牵引车时，行驶阻力系数与车辆质量的关系式为：
Figure FDA0003694286920000013
步骤S3.检验车辆行驶数据的有效性，划分车辆运行状态，提取高速片段，对车辆加速度a、道路坡度i、发动机扭矩Teq、总减速比igio及车辆驱动力Ft参数进行计算与校核；依据车速和坡度，对车辆行驶数据进行切片及筛选，得到匀速缓坡片段；
步骤S4.根据所述车辆的车型建立车辆纵向动力学方程：
Figure FDA0003694286920000021
其中，ig、io为变速箱速比和主减速比，η为传动系的机械效率；CD、S为风阻系数和迎风面积，v为车速，α为坡度角，f为车轮滚动阻力系数，r为轮胎滚动半径；m为车辆质量；δ为汽车旋转质量换算系数，包括飞轮的转动惯量、车轮的转动惯量；
根据JTG B01《公路工程技术标准》、CJJ 37《城市道路工程设计规范》等道路设计规范，城市道路、一般公路及高速公路用路的最大坡度都限制在5°以内，则假设cosα＝1，sinα≈tanα≈i，将公式(4)转换为包含行驶阻力系数的估算模型：
Figure FDA0003694286920000022
其中，f＝A+Bv；
使用估算模型计算匀速缓坡片段的车辆载重；
步骤S5.对不同路段估计的车辆载重mi进行判定，若所有mi均符合
Figure FDA0003694286920000023
其中σ为设定误差，则符合要求并输出估计载重
Figure FDA0003694286920000024
为mi的平均值；否则，则返回步骤S1重新选定不同路段的车辆行驶数据进行计算。
2.根据权利要求1所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，在步骤S3中，进行车辆行驶数据分析、计算、筛选及短片段提取包括以下步骤：
步骤S31.对车速v、海拔进行有效性检查，首先对车速v、海拔进行毛刺探测与剔除，其次进行数据平滑；
步骤S32.划分车辆运行状态，去除怠速、低速的时间片段，提取连续高速的运动片段；
步骤S33.获取车辆轮胎滚动半径r，传动系的机械效率η、发动机最大扭矩Tmax；
加速度a通过速度对时间差分获得，第k时刻的加速度表示为：
a(k)＝diff(v(k))/Δt
a(1)＝0
其中，v(k)为k时刻的车辆速度，Δt为车载终端***采样的时间间隔；
总减速比igio按照如下计算方式得到：
Figure FDA0003694286920000031
其中，n为发动机转速；
道路坡度i通过Δt时间内海拔差与车辆行驶距离差之比得到，第k时刻的道路坡度表示为：
i(k)≈diff(Alt(k))/s_dis(k)×100％
i(1)＝0
其中，Alt(k)为k时刻的海拔，s_dis(k)为k时刻Δt时间内车辆行驶距离；
发动机扭矩Teq通过发动机最大扭矩Tmax与扭矩百分比T_per计算得到，第k时刻的发动机扭矩表示为：
Teq(k)＝Tmax×T_per(k)/100；
步骤S34.小片段切割、匀速缓坡段筛选；
首先，采用移动窗口法将车辆行驶数据进行切片，设置一定的窗口重叠率；计算每个小片段车速信号的变异系数，取变异系数较小的30％片段构成新的时间序列，作为匀速片段；
其次，采用移动窗口法将匀速片段进行切片，设置一定的窗口重叠率，计算每个匀速片段坡度信号的变异系数，取变异系数较小的30％片段构成新的时间序列，作为匀速缓坡片段。
3.根据权利要求2所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，在步骤S31中，采用MAD法的Filloutliers()函数进行毛刺探测与剔除，离散点剔除后采用临近点的线性差值进行补偿。
4.根据权利要求2所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，在步骤S31中，数据平滑采用Savitzky-Golay法，调用函数格式为y＝smooth_SG5_3(x_ori,n)，其中，smooth_SG5_3为编制的m文件，x_ori为原始数据，n为平滑次数。
5.根据权利要求2所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，在步骤S32中，提取车速≥30km/h的运动片段作为连续高速的运动片段。
6.根据权利要求2所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，在步骤S34中，所述移动窗口法的窗口为6～16。
7.根据权利要求6所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，所述移动窗口法的窗口为10。
8.根据权利要求2所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，在步骤S34中，片段j的车速变异系数计算方式为：
cv(j)＝std(vj)/mean(vj)
其中，std(vj)为片段j车速的标准差，mean(vj)为片段j车速的平均值。
9.根据权利要求2所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，在步骤S34中，片段m的坡度变异系数计算方式为：
cv(m)＝std(im)/abs(mean(im))
其中，std(im)为片段m坡度的标准差，mean(im)为片段m坡度的平均值。
10.根据权利要求1所述的一种重型商用车辆载重快速估计方法，其特征在于，在步骤S4中，采用roots()函数对高阶多项式进行寻根，将匀速缓坡片段的车辆载重从小到大进行排序，取中位数或20％到80％分位线之间的车辆载重平均值作为车辆载重的预测结果。
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