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摘要：本发明公开一种基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，包括：对车辆的速度和发动机转速进行限幅滤波和基于频率分析的联合滤波的双重循环滤波处理，对扭矩采用基于频率分析的低通滤波处理；在一个估计事件中，基于车辆纵向动力学模型构建递推最小二乘法质量估计模型进行车重估计，基于状态空间建立扩展卡尔曼滤波坡度估计模型进行坡度估计；统计估计事件对应的数据片段特征及特征之间的关系，衡量估计车重的置信概率，进行估计车重的保留或者更新。本发明提升了车重估计结果的准确性。
主权项：1.基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取车辆相关数据，包括车辆的行驶参数、基本参数、外界环境参数，车辆的行驶参数包括速度v，扭矩T，发动机转速n，车辆的基本参数包括轮胎半径r，车辆迎风面积A，车辆的空载质量m1，满载质量m2，环境参数包括空气阻力系数Cd，摩擦阻力系数f；S2.对速度v和发动机转速n进行双重循环滤波处理，先进行限幅滤波，然后再基于频率分析的低通滤波，然后根据滤波结果计算滤波误差，并对误差进行划分，从而进行循环滤波，直到满足条件为止；对扭矩T采用基于频率分析的低通滤波处理；S3.根据数据的采样频率，设定每一次估计事件的时间尺度；S4.在一个估计事件中，基于车辆纵向动力学模型构建递推最小二乘法质量估计模型进行车重估计，得到估计车重将车辆的空载质量m1、满载质量m2作为优化边界条件对估计车重优化，获得优化车重mk；将优化车重mk输入到基于状态空间建立扩展卡尔曼滤波坡度估计模型进行坡度估计，得到估计坡度；S5.统计每次估计事件中对应的数据片段特征及特征之间的关系，包括正加速度时间占比，正加速度与扭矩的对应关系，刹车时间,换挡频率，通过模糊策略的方法将特征模糊化；依据模糊特征建立模糊控制规则，建立输入输出的隶属度函数，得到评价数据的特征结果，作为评价结果的置信概率；再对比不同估计事件的置信概率，按照概率的高、中、低，衡量估计车重的置信概率，进行估计车重的保留或者更新。
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百度查询： 天津大学 基于数据误差提取和特征概率分析的车重估计方法
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