一种预判车辆稳定性的方法技术

本发明专利技术提供了一种预判车辆稳定性的方法，属于汽车技术领域。它解决了现有技术中对于汽车稳定性预判方法准确性不高，可靠性低的问题。本方法包括如下步骤：步骤S10、检测目标车辆的各个车轮受到地面的作用力Fi；步骤S20、分析计算目标车辆的力心坐标向量步骤S30、将力心坐标向量代入预存储在目标车辆的车载控制器中的车辆力心/稳定性转换函数计算得到目标车辆的稳定性信号Scar，并根据该稳定性信号Scar的值判断目标车辆当前所处的稳定性状态；测试车辆与目标车辆为型号相同或技术参数相近的车辆，测试车辆定义为在实验条件下用于标定测试数据的车辆，目标车辆定义正常上路行驶的车辆。本方法判断过程简单方便，且判断准确,可靠性高。

【技术实现步骤摘要】
一种预判车辆稳定性的方法
本专利技术属于车身稳定控制
，涉及一种预判车辆稳定性的方法。
技术介绍
侧翻事故是车辆最危险的事故，而且在侧翻事故发生时，几乎所有的驾驶员都无法察觉到侧翻的发生。汽车侧翻已经成为破坏生命财产和交通安全的重要问题。因此一直以来，车辆的行驶安全性，尤其是预警技术研究问题备受国内外学者的关注。欧洲及北美交通事故统计分析表明，汽车侧翻占导致人身伤害交通事故的5％，占人员死亡的交通事故的20％。美国、加拿大、德国、日本等国家在车辆侧翻预警领域的研究起步较早，很多汽车制造企业、科研机构都针对车辆侧翻预警系统进行了深入研究。早期的侧翻预警系统一般在静态转向条件下通过实时比较侧向加速度或车辆侧倾角是否大于设定的静态门限值来判断车辆行驶状态，并可对驾驶员进行警示。此类方法较为简单，但不能提前警示驾驶员即将发生的侧翻危险。2001年，Chen和Peng提出一套使用侧翻时间(TimetoRollover，TTR)预测的侧翻预警算法，为了提高TTR值的精度，该算法采用神经网络技术，但影响了算法的实时性。目前，我国对汽车侧翻预警的研究尚处于初级阶段，只有吉林大学、清华大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学和南京航空航天大学等高校对汽车侧翻预警技术做了部分研究工作。例如，CN101350137公开了依据侧向加速度和侧翻加速度阈值判定侧翻危险的轿车预警系统。CN10119658公开了基于侧向加速度进行货车弯道侧翻预警装置，但上述专利都是基于静态门限值(侧向加速度阈值)来判定侧翻危险的，该方法对车辆未来一段时间发生的侧翻危险无法预测。其原因在于影响车辆转弯稳定的因素很多。有转弯速度、转弯角度、上坡下坡、路面角度及高低差、路面平整性、车辆载荷大小、载荷高度、载荷不平衡分布及其动态变化行为、侧风、轮胎气压、车辆结构等13种。就连货车重心过高，在高低差过大的直道路面上行驶，极端情况下，也会造成侧翻。以上诸多因素中，不仅是单一因素的变化，实际行驶中往往是几种、部分或绝大部分组合的复杂变化。其结果是直接造成车辆转动惯量等参数也发生经常性、无规律的复杂变化，所以车辆转弯的稳定性难以捉摸。现有技术仅解决了上述因素中的几种或部分。所以在实际使用时效果不佳，没有达到预期的要求，根源就在于此。通过分析上述多种因素，发现其有一个共同特点，即不管由何种原因引起的车辆稳定性的变化，都可以以各个轮胎承受车身重力大小的形式表示出来，即使在绝大部分或全部的因素组合变化下也一样。因此，为了能够实现车辆动态侧翻预警，需要提出一种可以通过各个轮胎承受车身重力大小来预测未来一段时间侧翻危险的车辆动态侧翻预警方法。
技术实现思路
本专利技术针对现有的技术存在上述问题，提出了一种预判车辆稳定性的方法，该预判车辆稳定性的方法的预判准确、实时同步、实用性强。本专利技术通过下列技术方案来实现：一种预判车辆稳定性的方法,其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S10、通过传感器检测目标车辆的各个车轮受到地面的作用力Fi，作用力Fi表示编号为i车轮受到的作用力信号；步骤S20、通过目标车辆的车载控制器接收步骤S10中的作用力Fi，并分析计算获得目标车辆的力心坐标向量所述力心坐标向量表示车辆力心相对于车辆几何中心的坐标向量；步骤S30、将力心坐标向量代入预存储在目标车辆的车载控制器中的车辆力心/稳定性转换函数计算得到目标车辆的稳定性信号Scar，并根据该稳定性信号Scar的值判断目标车辆当前所处的稳定性状态，所述车辆力心/稳定性转换函数通过在实验条件下标定测试车辆获得；所述测试车辆与目标车辆为型号相同或技术参数相近的车辆，其中所述测试车辆定义为在实验条件下用于标定测试数据的车辆，所述目标车辆定义正常上路行驶的车辆。本预判车辆稳定性的方法通过在各个车轮上设置传感器检测车轮受到的作用力信号，通过车载控制器对各个传感器检测到的作用力信号进行分析，然后通过预设的车辆力心/稳定性转换函数来计算车辆稳定性信号Scar1，可以得到直观的量化数据结果，更加准确可靠，此外，对于现有车辆来说，本系统加装方便，实用性强。在上述的一种预判车辆稳定性的方法中，所述力心坐标向量通过建立以下数学模型获得：式中，表示编号为i的传感器的位置相对于车辆几何中心的坐标向量。在上述的一种预判车辆稳定性的方法中，步骤S30中所述车辆力心/稳定性转换函数的获得包括以下步骤：步骤S31、选择一测试车辆，并在测试车辆的各个车轮模块上设置传感器采集车辆行驶过程中车身所施加给车轮的作用力F′i；步骤S32、令测试车辆处于一系列不同稳定性条件下，通过由测试者根据具体情况来制定评分标准，并根据该标准评分获得不同的稳定性信号S′car；同时计算出测试车辆的力心坐标向量并将力心坐标向量与对应的车辆稳定性信号S′car配对保存为原始数据，所述力心坐标向量的求取方式与力心坐标向量的求取方式相同；步骤S33、建立空间直角坐标系，将原始数据绘制在空间直角坐标系中形成空间点群，然后通过数学方法拟合得到一个与该空间点群误差最小的空间面函数，即为车辆力心/稳定性转换函数通过在实验条件下对与目标车辆同型号或者技术参数相近的测试车辆进行测试获得车辆力心/稳定性转换函数这样能够得到准确的预设函数，减少了系统误差，利于提高对目标车辆行驶过程中稳定性判断的准确性。在上述的一种预判车辆稳定性的方法中，步骤S33中所述数学方法拟合包括建立以下数学模型：x＝a*vm1*(cos(u)n-sin(u)n)+c(2)y＝b*vm2*(cos(u)n+sin(u)n)+d(3)z＝v(4)其中u和v为自变量，取值范围分别为0-2π和0-1，a、b、c、d、m1、m2和n为通过拟合来确定的方程控制参数，m的取值范围为0-10，n的取值为大于等于1的奇数。上述控制参数中：a和b为数学模型的横向和纵向缩放参数；c和d为数学模型的横向和纵向平移参数；m1和m2为模型中关于车辆稳定性的线性/非线性变化控制参数；n为模型星形线形状控制参数。在上述的一种预判车辆稳定性的方法中，所述方程控制参数a、b、c、d、m1、m2和均通过最小二乘法拟合获得。通过对原始数据采用最小二乘法拟合，可以获得准确性极高的车辆力心/稳定性转换函数减少了系统判断误差，系统有效性和可靠性高。在上述的一种预判车辆稳定性的方法中，对步骤S32中获得的不同的稳定性信号S′car进行归一化处理，得到稳定性信号S′car的值域，然后设置k条分界线，将稳定性信号S′car的值域划分为k+1个区域，分别表示k+1个不同等级的稳定性标准，其中，2≤k≤5。通过归一化处理，使得稳定性信号S′car结果显示为更简洁的量化值，通过对稳定性信号S′car的值域进行分界，从而定义出各个不同值域区间的含义，方便明了。在上述的一种预判车辆稳定性的方法中，所述划分包括等分划分或以不同权重非等分划分两种方式。采用等分划分方式对稳定性信号S′car的值域进行划分，简单方便，容易实现；采用以不同权重非等分划分方式可以根据车辆实际稳定性范围和影响大小进行划分，可以有重点，有针对性的划分稳定性信号S′car的值域,更有利于发挥车辆上各个装置(例如制动系统、气囊系统等)的性能，达到最佳效果，同时简化控制算法，便于实现。在上述的一种预判车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种预判车辆稳定性的方法,其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S10、通过传感器检测目标车辆(100)的各个车轮受到地面的作用力Fi，作用力Fi表示编号为i车轮受到的作用力信号；步骤S20、通过目标车辆(100)的车载控制器接收步骤S10中的作用力Fi，并分析计算获得目标车辆(100)的力心坐标向量所述力心坐标向量表示车辆力心(130)相对于车辆几何中心的坐标向量；步骤S30、将力心坐标向量代入预存储在目标车辆(100)的车载控制器中的车辆力心/稳定性转换函数计算得到目标车辆(100)的稳定性信号Scar，并根据该稳定性信号Scar的值判断目标车辆(100)当前所处的稳定性状态，所述车辆力心/稳定性转换函数通过在实验条件下标定测试车辆获得；所述测试车辆与目标车辆(100)为型号相同或技术参数相近的车辆，其中所述测试车辆定义为在实验条件下用于标定测试数据的车辆，所述目标车辆(100)定义正常上路行驶的车辆。

【技术特征摘要】
1.一种预判车辆稳定性的方法,其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S10、通过传感器检测目标车辆(100)的各个车轮受到地面的作用力Fi，作用力Fi表示编号为i车轮受到的作用力信号；步骤S20、通过目标车辆(100)的车载控制器接收步骤S10中的作用力Fi，并分析计算获得目标车辆(100)的力心坐标向量所述力心坐标向量表示车辆力心(130)相对于车辆几何中心的坐标向量；步骤S30、将力心坐标向量代入预存储在目标车辆(100)的车载控制器中的车辆力心/稳定性转换函数计算得到目标车辆(100)的稳定性信号Scar，并根据该稳定性信号Scar的值判断目标车辆(100)当前所处的稳定性状态，所述车辆力心/稳定性转换函数通过在实验条件下标定测试车辆获得；所述测试车辆与目标车辆(100)为型号相同或技术参数相近的车辆，其中所述测试车辆定义为在实验条件下用于标定测试数据的车辆，所述目标车辆(100)定义正常上路行驶的车辆。2.根据权利要求1所述的一种预判车辆稳定性的方法，其特征在于，所述力心坐标向量通过建立以下数学模型获得：式中，表示编号为i的传感器的位置相对于车辆几何中心的坐标向量。3.根据权利要求2所述的一种预判车辆稳定性的方法，其特征在于，步骤S30中所述车辆力心/稳定性转换函数的获得包括以下步骤：步骤S31、选择一测试车辆，并在测试车辆的各个车轮模块上设置传感器采集车辆行驶过程中车身所施加给车轮的作用力F′i；步骤S32、令测试车辆处于一系列不同稳定性条件下，通过由测试者根据具体情况来制定评分标准，并根据该标准评分获得不同的稳定性信号S′car；同时计算出测试车辆的力心坐标向量并将力心坐标向量与对应的车辆稳定性信号S′car配对保存为原始数据，所述力心坐标向量的求取方式与力心坐标向量的求取方式相同；步骤S33、建立空间直角坐标系，将原始数据绘制在空间直角坐标系中形成空间点群，然后通过数学...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦炜，韦志强，
申请(专利权)人：韦志强，
类型：发明
国别省市：浙江;33