基于支持向量机的道路坡度实时预测方法试验

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1、2014年11月农业机械学报第45卷第11期doi:10．6041/j．issn．1000-1298．2014．11．003*基于支持向量机的道路坡度实时预测方法试验1121张小龙陈彬宋健潘登(1．安徽农业大学工学院，合肥230036;2．清华大学汽车安全与节能国家重点实验室，北京100084)摘要:道路坡度预测是汽车ABS、AMT、混合动力汽车扭矩分配等实时控制的关键技术。提出一种基于支持向量机(SVM)的道路坡度实时预测方法，输入参数为发动机转速、输出扭矩、纵向车速和纵向加速度，均从控制器CAN网络中实时提取。分别构建实车道路试验系统和CarSi

2、m仿真平台，通过系统试验分别得到的样本对SVM模型进行学习和泛化能力测试。结果表明:CarSim试验数据建立的SVM模型预测平方相关系数达到0.99，实车试验数据建立的SVM模型预测平方相关系数在0.9左右，二者差异的主要原因是实车试验GPS方法获取道路坡度信息时叠加了不易消除的车体俯仰角的影响。基于LabVIEW编程将实车试验SVM模型导入虚拟仪器PXIe实时控制器中，其预测一个点的耗时等效到汽车电控ECU单片机为1.33ms，完全满足实时控制要求。证明所提出道路坡度预测方法是有效、可行的。关键词:道路坡度实时预测道路试验支持向量机+中图分类号:U

3、467.11;TP23文献标识码:A文章编号:1000-1298(2014)11-0014-06的相关参数难以精确获得从而影响估计精度，部分引言文献中采用的测试手段和方法难以集成到汽车动力道路坡度估计不准将影响汽车动力学控制的精学控制器中。准性。制动防抱死系统(ABS)工作过程中对参考车汽车是一个复杂的动力学系统，由道路坡度引［1－2］速、路面附着的估算不能忽略道路纵坡的影响。起的整车动力学性能的非线性变化不易用简化模型道路纵坡影响电控机械自动变速器(AMT)换挡时表述。本文采用支持向量机(SVM)方法构建道路［3－4］机的确定，如负的坡度升挡延迟等

4、。混合动力纵坡预测模型，并进行试验测试分析。SVM方法基客车控制策略中，道路坡度影响目标输出扭矩的确于实际控制器易于得到的数据作为模型输入参数，［5］定和动力分配。另外，当前汽车转毂试验评价乘其与控制器易于集成且具有精度高和实时性高的优用车经济性的循环工况中没有考虑实际道路坡度信势。本文从SVM模型参数确定、样本获取、SVM模［6］息，导致其测试结果与实际路试结果存在较大偏型构建及性能测试等方面展开研究。离。在汽车动力学控制器中需要对道路坡度进行实1支持向量机模型参数确定时、准确的估计。道路坡度信息获取方法包括仪器直接测量和动SVM是基于统计学习理论

5、构建的解决小样本力学模型估算等。车载测试仪器通常安装于车身，事件学习和建模的有效方法。本文选用最小二乘支其测量值中会叠加车身姿态信息，测量误差不可避持向量机回归方法建立道路坡度观测模型，首先需免。汽车动力学控制器通常基于动力学模型对道路要确定SVM模型输入参数。［7－8］坡度进行估算，如基于纵向加速度方法，基于汽车行驶动力学方程GPS位置信息构建Kalman滤波器的道路坡度估计Ttqigi0ηTCDA2du［9－10］G(sinα+fcosα)=r－21.15ua－δmdt方法，基于车轮垂直载荷和悬架垂向位移估计［11］(1)方法;以及整车动力学集成

6、观测与数据融合方［12－13］式中α———道路纵向坡度角法等。这些方法观测精度和实时性取决于选用动力学模型的准确性和复杂性，且动力学模型中Ttq———发动机扭矩收稿日期:2014-05-26修回日期:2014-06-23*国家自然科学基金资助项目(51105001)和汽车安全与节能国家重点实验室开放基金资助项目(KF14022)作者简介:张小龙，副教授，博士，主要从事汽车测试工程研究，E-mail:xlzhang@ahau．edu．cn通讯作者:宋健，教授，博士生导师，主要从事汽车动力学与控制研究，E-mail:daesj@tsinghua．edu．

7、cn第11期张小龙等:基于支持向量机的道路坡度实时预测方法试验15f———整车滚动阻力系数ua———行驶车速G———整车总重ig———变速器传动比i0———主减速器速比ηT———传动系机械效率CD———空气阻力系数A———汽车迎风面积δ———旋转质量换算系数dum———整车质量———纵向加速度dtr———车轮滚动半径汽车行驶过程中，发动机输出扭矩在克服了空气阻力和加速阻力后，全部用于爬坡和克服滚动阻图2道路试验系统硬件结构框图力。其中滚动阻力系数和空气阻力与车速直接相Fig．2Hardwarestructurediagramofroadwaytest

8、system关，加速阻力和纵向加速度呈线性关系。汽车上坡行驶时，需要增加发动机扭矩输出以保持原来行驶差分GP