一种电动车辆载重和坡度自适应控制方法及其车辆技术领域
本发明涉及一种电动车辆的智能控制方法，具体涉及一种电动车辆载重和坡度自
适应控制方法以及应用此方法的车辆，属于车辆驱动/制动控制技术领域。
背景技术
在车辆尤其是电动车辆的行驶过程中，整车质量和路面坡度是影响车辆纵向动力
学控制的重要参数，因此车辆载重与坡度自适应的控制技术也成为车辆驱动/制动控制领
域的一个研究方向。
现有技术对车辆载重与坡度自适应的控制具有较大的缺陷：1、加速度传感器以及
更多传感器的应用，不但影响系统的稳定性，还大大增加成本。2、需要估计整车质量和路面
坡度，对硬件要求较高。
文献《基于GPS的混合动力汽车控制策略研究》，提出对电动汽车的道路坡度进行
估计的方法，该方法依赖于GPS进行路面坡度估计，GPS的很小速度误差就会导致较大的坡
度估计误差；该方法还需要利用比较多的传感器，尤其是易受外界因素影响的大气压力传
感器，该方法的可靠性较差，且不适用于一般都未配备GPS的二轮车。
文献《电驱动车辆的整车质量与路面坡度估计》，提出了基于最小二乘法的车辆质
量和坡度估计方法，该方法是基于车辆发动机输出扭矩进行估计的。坡度和车辆质量是具
有不同特性的量，坡度随着时间变化较快，它是一个快变量，而车辆质量通常在一次实验的
过程中是基本保持不变的，它是一个慢变量，因而，将上述两个不同时性的变量基于同一个
车辆纵向动力学模型进行同时估计，可靠性较差。
文献《基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计》，利用卡尔曼滤波器对车
辆的质量及道路的坡度进行实时在线估计，并且实现了对坡度及车辆质量的在线估计，但
该方法没有给出其具体的适用性。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明第一方面的目的是提供一种电动车辆载重和坡度
自适应控制方法，使车辆在载重和坡度变化的状态下，改变车辆输入力矩，从而实现车辆稳
定运行。具体包括如下步骤：
(1)、测得动力扭矩：
动力扭矩T*包括第一动力扭矩Tr和/或第二动力扭矩Tp。
所述第一动力扭矩Tr为车辆电机扭矩，由一个或多个电机提供，由上层控制器输
出，所述上层控制器为加速踏板、制动踏板、主动安全控制系统中的一种或多种；所述第一
动力扭矩Tr由力矩传感器检测得到，或由电机控制器测得的电机电流和其它参数计算求
得。
所述第二动力扭矩Tp由力矩传感器检测的人力和/或发动机对车辆施加扭矩的信
号而得。所述第二动力扭矩Tp的实现方式可以是驾驶员对车辆施加的扭矩和/或发动机对
车辆施加扭矩；发动机对车辆施加扭矩的一种获取方式可以是通过节气门开度或喷油量获
得。
特别地，当所述车辆为纯电动车时，所述第二动力扭矩的数值为0。
(2)、计算理想名义轮转速：
由步骤(1)测得的动力扭矩T*计算得到理想状态下的名义轮转速w*。
所述理想状态下的名义轮转速具体计算公式为：
Jn＝mr2+Jw
公式中各参数的意义如下：T*：动力扭矩，Jn：理想情况下等效的名义转动惯量，w*：
理想状态下名义轮转速，m：理想状态下车轮分担的载重，Jw：车轮的转动惯量，r：车轮半径。
(3)、测得实际轮转速：
通过电机转速计算直接输出实际轮转速w，也可以通过外部传感器测得实际轮转
速w。
(4)、补偿扭矩计算：
通过对比名义轮转速w*和实际轮转速w，若w*与w数值接近，则无需计算补偿扭矩；
若w*与w相差较大，则计算出补偿扭矩Tmc。所述计算补偿扭矩Tmc的算法选自PID控制算法、模
糊控制算法、最优控制算法、滑膜控制算法中的一种或多种。
优选地，所述补偿扭矩Tmc计算公式为：Tmc＝K(w*-w)。
其中，K表示增益系数。
(5)载重和坡度适应：
根据步骤(4)得到的补偿扭矩Tmc，调整电机的扭矩输出值，从而实现车辆的载重和
坡度自适应。
进一步地，在步骤(3)中，可直接利用步骤(2)所提供的公式计算出实际轮转速所
对应的模拟动力扭矩T，在步骤(4)中，直接由模拟动力扭矩T与步骤(1)测得的动力扭矩T*
比较计算出补偿扭矩Tmc，从而将步骤(2)省略。
本发明第二方面的目的是提供一种应用电动车辆载重和坡度自适应控制方法的
车辆。所述车辆至少包括扭矩请求模块、非电动力输入检测模块、控制电机输出模块、被控
制电动车辆模块、数据处理芯片、车轮转速检测模块、比较增益控制模块。
所述扭矩请求模块用于接收上层控制器反馈的信息，生成上层控制器输出的第一
动力扭矩Tr；所述扭矩请求模块与上层控制器相连接，同时与所述控制电机输出模块电联
接。所述上层控制器为加速踏板、制动踏板、主动安全控制系统中的一种或多种；所述第一
动力扭矩即为车辆电机扭矩。
所述非电动力输入检测模块与车辆的力矩传感器连接，用于通过力矩传感器检测
人力和/或发动机对车辆施加扭矩的信号，同时与发动机控制系统通讯连接，通过节气门开
度或喷油量获得发动机对车辆施加的扭矩，输出第二动力扭矩Tp；所述非电动力输入检测
模块与数据处理芯片通讯连接，同时与所述被控制电动车辆模块通讯连接。
所述控制电机输出模块用于接收扭矩请求模块生成的第一动力扭矩信息Tr和比
较增益控制模块输出的补偿扭矩信息Tmc，并输出第三动力扭矩Tm。所述控制电机输出模块
与所述扭矩请求模块电联接，与所述比较增益控制模块电联接；与所述数据处理芯片通讯
连接，且与被控制电动车辆模块通讯连接。
所述被控制电动车辆模块用于接收动力扭矩T*，通过被控电动车辆的ECU控制系
统，控制被控制车辆行驶；所述动力扭矩T*包括所述控制电机输出模块输出的第三动力扭
矩Tm和非电动力输入检测模块输出的第二动力扭矩Tp。所述被控制电动车辆模块分别与所
述控制电机输出模块、所述非电动力输入检测模块通讯连接。
所述数据处理芯片通过计算得到理想名义轮转速w*，分别与所述控制电机输出模
块、所述力输入检测模块通讯连接，并与比较增益控制模块通讯连接。
所述车轮转速检测模块用于测得实际车轮转速w；所述车轮转速检测模块通过外
部传感器测得实际车轮转速w，或者由电机转速计算得到实际车轮转速w。所述车轮转速检
测模块与被控制电动车辆模块连接，与比较增益控制模块通讯连接。
所述比较增益控制模块分别与所述数据处理芯片、所述车轮转速检测模块通讯连
接，并与所述控制电机输出模块通讯连接；所述比较增益控制模块实时比较w*-w的差值，并
计算得到补偿扭矩Tmc。
本发明涉及的一种电动车辆载重和坡度自适应控制方法以及应用此方法的车辆，
对于电动车辆具有良好的载重和坡度自适应效果，而且成本较低。
本发明具有如下技术效果：
1、使电动车辆更加智能化，提高车辆的动力性与舒适性。
2、未增加传感器、GPS等额外的设备，保证系统的稳定性，且降低成本。
3、毋需对车辆质量和路面坡度进行估计，节约系统硬件资源开销。
附图说明
图1为实施例1电动车辆载重和坡度自适应控制方法的流程图。
图2为本发明涉及的电动车辆载重和坡度自适应控制方法的原理示意图。
其中，图2a为实施例1以轮转速w为比较量的原理示意图；图2b为实施例1中，以轮
转加速度代替轮转速w作为比较量的原理示意图；图2c为实施例2以力矩T为比较量的原
理示意图。
图3为理想状态下车辆的车轮模型受力分析。
图4为车辆实际运行时车辆的车轮模型受力分析。
图5为实施例3涉及的应用电动车辆载重和坡度自适应控制方法的车辆的硬件模
块组成及其连接关系示意图。
图6为实施例5的车辆载重自适应的速度变化图。
图7为实施例5的车辆载重自适应的力矩变化图。
图8为实施例6的车辆坡度自适应的速度变化图。
图9为实施例6的车辆坡度自适应的力矩变化图。
图10为实施例7的极端条件下车辆载重与坡度自适应的速度变化图。
图11为实施例7的极端条件下车辆载重与坡度自适应的力矩变化图。
图6～11中的“无控制”表示未使用本发明涉及的控制方法，“有控制”表示使用发
明涉及的控制方法。
具体实施方式
下面通过具体实施例，进一步对本发明的技术方案进行具体说明。应该理解，下面
的实施例只是作为具体说明，而不限制本发明的范围，同时本领域的技术人员根据本发明
所做的显而易见的改变和修饰也包含在本发明范围之内。
本发明提及的轮转速为电机的角速度。本发明涉及的轮转速w和名义轮转速w*可
分别用轮转加速度和名义轮转加速度代替。本发明涉及的方法可以应用在电动机驱动
的车辆或发动机电动机混合动力驱动的车辆上。本发明所述车辆包括但不限于汽车、电动
自行车、电动助力自行车等。
实施例1
如图1和图2a所示，一种电动车辆载重和坡度自适应控制方法为：获取车辆动力扭
矩T*，即车辆总驱动力，并计算出车辆在理想状态下的名义轮转速w*；获取行驶过程中的实
际车轮转速w，利用理想状态下的名义轮转速w*与实际车轮转速w相比较，并计算获得车辆
动力系统所需输入的补偿力矩Tmc，调整车辆输出的动力扭矩T*，使车辆平稳运行。
具体包括测得动力扭矩、计算理想名义轮转速、测得实际轮转速、补偿扭矩计算、
载重和坡度适应等步骤：
(1)、测得动力扭矩：动力扭矩T*包括第一动力扭矩Tr和/或第二动力扭矩Tp。
所述第一动力扭矩Tr为车辆电机扭矩，由多个电机提供，由上层控制器输出，由电
机控制器测得的电机电流和其它参数计算求得，所述上层控制器为加速踏板和主动安全控
制系统。本实施例中，所述第二动力扭矩Tp为驾驶员和发动机对车辆施加的扭矩，驾驶员对
车辆施加的扭矩由力矩传感器检测的驾驶员对车辆施加扭矩的信号而得；发动机对车辆施
加的扭矩通过节气门开度或喷油量获得。
(2)、计算理想名义轮转速：由步骤(1)测得的动力扭矩T*计算得到理想状态下的
名义轮转速w*。
如图3的车辆车轮模型受力分析所示，忽略轮胎打滑的情况下，由于车辆动力学关
系，可利用车辆的动力扭矩T*以及车辆的整体参数求得在理想情况下的名义轮转速w*，图3
中各参数的意义如下：T*：动力扭矩，w*：理想状态下名义轮转速，m：理想状态下车轮分担的
载重，Jw：车轮的转动惯量，r：车轮半径。
由此，所述理想状态下的名义轮转速w*可由下列公式计算得到：
Jn＝mr2+Jw
公式中Jn表示理想情况下等效的名义转动惯量。
(3)、测得实际轮转速：
图4所示为车辆在实际运行的载重和坡度时的车轮模型受力分析，图中各参数的
意义同图3，图4中的车辆实际轮转速w，通过角速度传感器获得。
(4)、补偿扭矩计算：
在车辆在无负载无坡度的情况下，w*与w值应该相近，如果在驱动力不变的情况
下，w*明显大于w则可以判断有载重和/或道理坡度发生变化。因此，此时应调整驱动力T*以
使w*与w相近，即增加一个补偿扭矩Tmc，从而实现载重和坡度自适应。
具体地，通过对比名义轮转速w*和实际轮转速w，若|w*-w|＜3km/h(即|w*-w|≈0)，
则无需计算补偿扭矩；若|w*-w|≥3km/h，则计算出补偿扭矩Tmc。所述计算补偿扭矩Tmc的计
算公式为：Tmc＝K(w*-w)。其中，K表示增益系数。
(5)载重和坡度适应：
根据步骤(4)得到的补偿扭矩Tmc，调整电机的扭矩输出值，从而实现车辆的载重和
坡度自适应。
实施例2
如图2b所示，一种电动车辆载重和坡度自适应控制方法，步骤如下：
(1)、测得动力扭矩：动力扭矩T*包括第一动力扭矩Tr和/或第二动力扭矩Tp。
所述第一动力扭矩Tr为车辆电机扭矩，由加速踏板、制动踏板、主动安全控制系统
组成的上层控制器输出。所述第一动力扭矩Tr由电机控制器测得的电机电流和其它参数计
算求得，所述第二动力扭矩Tp由力矩传感器检测的驾驶员对车辆施加扭矩的信号以及发动
机节气门开度或喷油量，共同获得。
(2)、测得实际轮转速：
通过角速度传感器获得车辆实际轮转速w。
(3)、计算模拟动力扭矩T：
由实际轮转速w计算出所对应的模拟动力扭矩T，公式为
Jn＝mr2+Jw
各参数的意义如下：T：模拟动力扭矩，w：车辆实际轮转速，m：理想状态下车轮分担
的载重，Jw：车轮的转动惯量，Jn表示理想情况下等效的名义转动惯量，r：车轮半径。
(4)、补偿扭矩计算：
由步骤(3)中计算得到的模拟动力扭矩T与步骤(1)测得的动力扭矩T*相减计算出
补偿扭矩Tmc。
(5)载重和坡度适应：
根据步骤(4)得到的补偿扭矩Tmc，调整电机的扭矩输出值，从而实现车辆的载重和
坡度自适应。
实施例3
如图5所示，一种应用电动车辆载重和坡度自适应控制方法的车辆，作为硬件用以
实现实施例1中所述的方法，至少包括扭矩请求模块、非电动力输入检测模块、控制电机输
出模块、被控制电动车辆模块、数据处理芯片、车轮转速检测模块、比较增益控制模块。
所述扭矩请求模块用于接收上层控制器反馈的信息，生成上层控制器输出的第一
动力扭矩Tr；所述上层控制器为加速踏板、制动踏板、主动安全控制系统中的一种或多种；
所述第一动力扭矩即为车辆电机扭矩。所述非电动力输入检测模块用于通过力矩传感器检
测人力和/或发动机对车辆施加扭矩的信号，同时与发动机控制系统通讯连接，通过节气门
开度或喷油量获得发动机对车辆施加的扭矩，输出第二动力扭矩Tp；在本实施例中所述第
二动力扭矩Tp为驾驶员和发动机对车辆施加的扭矩之和；当所述车辆为非助力纯电动车
时，则所述第二动力扭矩的数值为0。所述控制电机输出模块用于接收扭矩请求模块生成的
第一动力扭矩信息Tr和比较增益控制模块输出的补偿扭矩信息Tmc，并输出第三动力扭矩
Tm。
所述被控制电动车辆模块用于接收动力扭矩T*，并控制被控制车辆行驶；所述动
力扭矩T*包括所述控制电机输出模块输出的第三动力扭矩Tm和非电动力输入检测模块输出
的第二动力扭矩Tp。
所述数据处理芯片通过计算得到理想名义轮转速w*。所述车轮转速检测模块用于
测得实际车轮转速w；所述车轮转速检测模块通过外部传感器测得实际车轮转速w，或者由
电机转速计算得到实际车轮转速w。所述比较增益控制模块实时比较w*-w的差值，并计算得
到补偿扭矩Tmc。
实施例4
如图5所示，一种应用电动车辆载重和坡度自适应控制方法的车辆，基于实施例2，
各硬件组成部分的连接关系如下：所述扭矩请求模块与上层控制器相连接，同时与所述控
制电机输出模块电联接；所述上层控制器为加速踏板、制动踏板、主动安全控制系统中的一
种或多种；所述第一动力扭矩即为车辆电机扭矩。所述非电动力输入检测模块与车辆的力
矩传感器连接，与数据处理芯片通讯连接，同时与所述被控制电动车辆模块通讯连接。
所述控制电机输出模块与所述扭矩请求模块电联接，与所述比较增益控制模块电
联接；与所述数据处理芯片通讯连接，且与被控制电动车辆模块通讯连接。所述被控制电动
车辆模块通过被控电动车辆的ECU控制系统，控制被控制车辆行驶；分别与所述控制电机输
出模块、所述非电动力输入检测模块通讯连接。
所述数据处理芯片分别与所述控制电机输出模块、所述力输入检测模块通讯连
接，并与比较增益控制模块通讯连接。所述车轮转速检测模块与被控制电动车辆模块连接，
与比较增益控制模块通讯连接。所述比较增益控制模块分别与所述数据处理芯片、所述车
轮转速检测模块通讯连接，并与所述控制电机输出模块通讯连接。
实施例5
实施例5～7涉及的仿真实验，均以实施例1～4为基础。
载重自适应
仿真场景：车辆在平坦路面行驶，载重分别为90kg和120kg。
由图6和图7中可以看出：在无控制的情况下，车辆不能迅速达到预计速度，几乎稳
定在较低的速度值，且载重越大，该速度值越小；在有控制的情况下，车辆可正常提高速度。
在无控制的情况下，驱动力矩在车辆起步后稳定在一个相对较低的水平，而在有控制的情
况下，驱动力矩稳定在一个较高的水平，且随着载重量的增加而增加。因此，本发明具有较
好的载重自适应性。
实施例6
坡度自适应
仿真场景：车辆不增加载重，在平坦路面上行驶50m后进入坡道，坡道斜度(坡度)
分别为5％和10％。
由8和图9中可以看出：在无控制的情况下，车速明显下降，且坡度越大，车速下降
越快；而在有控制的情况下，车辆速度平稳。在无控制的情况下，驱动力矩在车辆起步后稳
定在一个相对较低的水平，而在有控制的情况下，驱动力矩从相对较低水平的位置短时间
内提高到一个较高水平，该水平值由坡度的大小决定，坡度越大，驱动力矩越大。因此，本发
明具有较好的坡度自适应性。
实施例7
极端条件下的载重与坡度自适应
仿真场景：载重为120kg，在平坦路面上行驶50m后进入坡道，坡度分别为15％和-
15％，即分别为上坡与下坡。
由10和图11中可以看出：上坡时，在无控制的情况下，车速下降明显，而在有控制
的情况下，车辆速度缓慢下降，最终在维持在一个平稳的水平；下坡时，在无控制的情况下，
车速迅速上升，而在有控制的情况下，车速上升速度相对较慢。在无控制的情况下，驱动力
矩在车辆起步后基本稳定在一个数值，在上下坡时都不会发生变化；而在有控制的情况下，
可以看出，在上坡时立刻提高到一个较高的水平，并稳定在这一数值；同样地，在下坡时车
辆在短时间内即下降到一个较低的水平，并稳定在这一数值。本发明达到在极端条件下的
载重与坡度自适应。