一种基于高频信息提取的整车质量估算方法技术领域
本发明涉及一种整车质量估算方法，特别是关于一种在车辆行驶过程中对车辆的
整车质量进行实时估算的基于高频信息提取的整车质量估算方法。
背景技术
现代车辆控制系统包括有多个子系统，在行驶过程中对车辆的实时控制效果不仅
仅取决于车辆自身的控制器，而且还需要知道实时的车辆参数，车辆参数的估算通常
需要考虑车辆装载情况和车辆行驶情况，如果在车辆行驶过程中可以对车辆的某些参
数进行实时准确估算，将会提高整个车辆的控制精度，有效改善控制效果。在车辆的
行驶过程中，车辆的整车质量估算是非常重要的，如果整车质量估计偏差较大，车辆
控制器所依赖的模型将会不准确，各种主动安全控制效果都将会变差，这在重载卡车
中表现得尤为明显。
现有的整车估算方法，都是通过同时采集车辆的各个参数对整车质量进行估算，
此种质量估算方法依赖车辆各个参数的测量精度，例如风阻系数、坡度、迎风面积和
路面阻力等，如果上述参数无法获得或者获得的精度不高，均无法对车辆的质量进行
实时估算，但是在车辆实际行驶过程中，上述参数的估算本身都比较困难，以坡度为
例：由于坡度的变化不是独立的，是与车辆的其它参数相耦合的，即坡度变化的同时，
车辆的其它参数也要发生变化，因此在整车质量估算过程中同时采用多个同时发生变
化的参数对车辆质量进行估算往往会导致对车辆实时质量估算精度不高，综上所述，
现有的车辆估算方法无法避免车辆的各个参数估算不精确，从而对整车质量估算带来
的不利影响。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种依赖车辆参数信息少且能够有效提高车
辆质量估算精度的基于高频信息提取的整车质量估算方法。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种基于高频信息提取的整车质量
估算方法，其包括以下步骤：1)设置一包括有加速度传感器、驱动力传感器、方向盘
转角传感器和质量计算系统的整车质量估算系统，质量计算系统包括有信号采集模块、
行驶状态判断模块、高频信息提取模块和最小二乘法质量估计模块；2)整车控制器控
制信号采集模块实时采集加速度传感器、驱动力传感器和方向盘转角传感器在车辆行
驶过程中的信号，并将采集的所有信号同时发送到行驶状态判断模块；行驶状态判断
模块根据采集的方向盘转角信号对车辆的行驶状态进行判断，如果车辆处于转向行驶
状态，此时不对车辆质量进行估算；如果车辆处于直线行驶状态，对车辆的质量进行
估算，此时行驶状态模块将纵向加速度信号和驱动力信号同时发送到高频信息提取模
块；3)高频信息提取模块根据获得的纵向加速度信号和驱动力信号分析车辆的纵向动
力学模型，对车辆的纵向动力学模型中的加速度进行微分计算，并获取纵向加速度信
号和驱动力信号的高频信息，得到整车质量初步估算公式；4)采用最小二乘法估算方
法对整车的真实质量进行近似，利用当前采样时刻的测量值对上一采样时刻的质量估
计值进行修正；5)完成一次整车质量估算后，信号采集模块根据设定的采样间隔实时
采集加速度传感器、驱动力传感器和方向盘转角传感器在车辆行驶过程中的信号，重
复上述步骤2)～4)对各采样时刻的整车质量进行实时估算，直到车辆熄火。
步骤3)整车质量初步估算公式为：
F x * = · m v · x * ]]>
式中，为纵向加速度高频信息，为驱动力的高频信息，m为车辆的质量，为近
似等于。
所述步骤4)中最小二乘法采用的目标函数为：
V ( m ^ , n ) = 1 2 Σ i = 1 n ( y ( i ) - φ ( i ) m ^ ) 2 ]]>
当目标函数取得极小值时，求解得到的参数为：
m ^ = ( Σ i = 1 n φ ( i ) 2 ) - 1 ( Σ i = 1 n φ ( i ) y ( i ) ) ]]>
式中，为驱动力的高频信息，为纵向加速度的高频
信息。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明对整车质量进行估算
时首先采用方向盘转角信号对车辆的行驶状态进行判断，并根据判断结果通过纵向加
速度信号和驱动力信号对整车质量进行估算，在质量估算过程中可以忽略掉风阻、滚
阻和坡度等对质量估算的影响，因此使得整车质量估算所依赖的车辆参数信息较少，
整个算法比较简单。2、本发明采用高频分量提取模块分别对纵向加速度信号和驱动力
信号进行高频分量提取，得到车辆行驶过程中每一时刻的整车质量与纵向加速度和驱
动力的关系，因此可以有效消除路面坡度等低频信号引起的质量估计误差。3、本发明
采用最小二乘算法对整车真实质量进行估算，利用当前采样时刻的测量值对上一采样
时刻的质量估计值进行修正，滤除纵向加速度噪声和驱动力噪声，使得估算的整车质
量与真实质量更加接近，有效提高了整车质量估算的精确度。本发明可以广泛应用于
各种车辆的质量估算中。
附图说明
图1是本发明的系统流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
如图1所示，本发明的整车质量估算系统包括一设置在车辆重心处的加速度传感
器1、一设置在车辆驱动系统上的驱动力传感器2、一设置在方向盘转向管柱上的方向
盘转角传感器3和一设置在整车控制器上的质量计算系统；质量计算系统包括一信号
采集模块4、一行驶状态判断模块5、一高频信息提取模块6和一最小二乘法质量估计
模块7。
采用本发明的整车质量估算系统对行驶在道路上的车辆质量进行实时估算的方法
包括以下步骤：
1)整车控制器控制信号采集模块4实时采集加速度传感器1、驱动力传感器2和
方向盘转角传感器3在车辆行驶过程中的信号，并将分别采集的纵向加速度信号、驱
动力信号和方向盘转角信号同时发送到质量计算系统的行驶状态判断模块5。
2)行驶状态判断模块5根据采集到的方向盘转角信号对车辆的行驶状态进行判
断，判断车辆是否处于直线行驶状态，具体判断过程为：
行驶状态判断模块5将采集的方向盘转角信号δ与预设在其内的阈值δ0进行比
较：①如果|δ|＞δ0，则认为车辆的前轮转向角较大，判断车辆正在处于转向行驶状态，
由于转向过程中，车辆侧向速度会对纵向加速度产生附加影响，且一般车辆转向过程
时间并不长，为了保证整车质量估算的精度，此时暂时不对车辆质量进行估算，可以
认为此时整车质量为上次(上一时间段)估算的结果。
②如果|δ|≤δ0，则认为车辆的前轮转向角不大，判断车辆是处于直线行驶的状态，
需要对车辆的质量进行估算，此时行驶状态模块5将纵向加速度信号和驱动力信号同
时发送到高频信息提取模块6。
3)高频信息提取模块6根据获得的纵向加速度信号和驱动力信号分析车辆的纵向
动力学模型，对车辆的纵向动力学模型中的加速度进行微分计算，并获取纵向加速度
信号和驱动力信号的高频信息，得到整车质量初步估算公式，具体过程为：
车辆的纵向动力学模型为：
F x = m v · x + 1 2 ρC d Av x 2 + mg ( sin θ + f cos ) - - - ( 1 ) ]]>
式中，Fx为纵向驱动力，m为车辆的质量，为车辆的纵向加速度，ρ为空气密
度，Cd为风阻系数，A为迎风面积，vx为车辆的纵向速度，g为重力加速度，θ为路
面坡度，f为路面滚阻系数。
对公式(1)中的加速度进行微分计算，得到下述公式：
dF x d v · x = m + ρC d Av x dv x d v · x + mg ( cos θ - f sin θ ) dθ d v · x - - - ( 2 ) ]]>
由于在车辆行驶的过程中坡度变化一般较小，且坡度的变化是随机的与加速度并
不直接相关，因此坡度对加速度的微分为：
dθ d v · x = · 0 ]]>
式中，为近似等于，由于驱动力变化较大时，加速度的变化率要远大于速度的
变化率，因此可以认为，与加速度的微分信号相比，速度的微分信号是很小的量，即：
dv x d v · x = · 0 - - - ( 4 ) ]]>
由公式(2)、(3)和(4)得知，当驱动力变化较大时，对公式(1)中的加速度
进行微分的公式可以变形为：
m = · dF x d v · x - - - ( 5 ) ]]>
由公式(5)得知，当驱动力的变化较大时，可以忽略掉风阻项和滚阻项对质量估
算的影响，因此采用公式(5)可以近似得到车辆在行驶过程中每一时刻估算的整车质
量。
为了进一步准确得到车辆行驶过程中每一时刻的整车质量与纵向加速度和驱动力
的关系，滤除车辆参数中的某些低频信号，因此需要对纵向加速度和驱动力进行高通
滤波，本发明采用的高通滤波器的传递函数A(s)为：
A ( s ) = bs 2 s 2 + a 1 s + a o - - - ( 6 ) ]]>
式中，b，a1，ao为滤波器参数，s为拉普拉斯算子。
采用公式(6)分别对纵向加速度信号和驱动力信号Fx分别进行滤波，提取得
到纵向加速度的高频信息和驱动力的高频信息由高通滤波器的原理可以得到以
下公式：
F x * v · x * = dF x d v · x - - - ( 7 ) ]]>
即通过提取驱动力和纵向加速度信息的高频信息，得到车辆行驶过程中每一时刻
的整车质量初步估算公式：
F x * = · m v · x * - - - ( 8 ) ]]>
4)为了滤除纵向加速度噪声和驱动力噪声，采用最小二乘法估算方法对整车的真
实质量进行近似，实时对质量估计值进行修正。
通过上述公式(8)可以近似得到车辆在行驶过程中每一时刻估算的整车质量，但
是上述估算的整车质量受到加速度噪声和驱动力噪声的影响较大，因此需要滤除加速
度噪声和驱动力噪声，本发明采用最小二乘法对整车的真实质量进行近似。
令通过公式(5)和公式(7)得知，对整车的真实质量进行估算
相当对下述公式进行求解：
y = φ m ^ - - - ( 9 ) ]]>
公式(9)的求解可以采用最小二乘法进行，在线性系统中，相当于通过求解参数
使得目标函数能够取得极小值：
V ( m ^ , n ) = 1 2 Σ i = 1 n ( y ( i ) - φ ( i ) m ^ ) 2 - - - ( 10 ) ]]>
当公式(10)取得极小值时，求得到的参数的公式为：
m ^ = ( Σ i = 1 n φ ( i ) 2 ) - 1 ( Σ i = 1 n φ ( i ) y ( i ) ) - - - ( 11 ) ]]>
从公式(11)可以得知随着n的增加，的计算量将不断增加，且由于对车辆的
整车质量的估算是实时进行的，因此在实际应用时采用了递推最小二乘估算方法，利
用当前采样时刻的测量值对上一采样时刻的估计值进行修正，递推最小二乘估算方法
的表达式为：
m ^ ( k ) = m ^ ( k - 1 ) + L ( k ) ( y ( k ) - φ ( k ) m ^ ( k - 1 ) ) - - - ( 12 ) ]]>
L(k)＝P(k-1)φ(k)(1+φ(k)P(k-1)φ(k))-1 (13)
P(k)＝(1-L(k)φ(k))P(k-1) (14)
式中，k表示当前采样时刻、k-1表示上一采样时刻。通过公式(12)可以计算
得到在车辆处于直行状态时，每一个时刻的车辆质量估算值公式(13)计算的是
最小二乘增益L，公式(14)是对误差协方差P的更新。
5)完成一次整车质量估算后，信号采集模块4根据设定的采样间隔实时采集加速
度传感器1、驱动力传感器2和方向盘转角传感器3在车辆行驶过程中的信号，重复
步骤1)～4)对各采样时刻的整车质量进行估算，直到车辆熄火，则停止整车质量估
算。
上述各实施例仅用于说明本发明，其中整车质量估算方法的步骤等都是可以有所
变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发
明的保护范围之外。