專利名稱：一種基于電子控制空氣懸架車輛高度傳感器的路面等級預測方法
技術領域：
本發明涉及路面等級判斷方法，特別涉及一種基于電子控制空氣懸架車輛高度傳感 器的路面等級預測方法。
背景技術：
電子控制空氣懸架與普通的空氣懸架相比，具有功能更多、使用更方便靈活等特點， 因此，在大型高檔汽車上的應用越來越廣泛。
采用電子控制空氣懸架的車輛具有良好的行駛平順性(乘坐舒適性)、降低行駛系 統零部件與路面所受沖擊載荷、具有在一定范圍內調節空氣彈簧高度和減振器阻尼的能 力。目前，限制電子控制空氣懸架車輛進一步改善車輛性能的主要因素是缺乏足夠的路 面信息，因此，如何有效、正確地判斷路面等級顯得特別重要。
路面平整度是引起車輛懸架振動的主要因素之一，而現有的電子控制空氣懸架車輛 都不具有主動識別路面等級的能力，因此，當車輛更換道路后，沒有一個客觀的參考指
標來衡量是否需要調整懸架的相應性能參數，只能通過駕駛員的主觀判斷來對懸架參數 (空氣彈簧高度、減振器阻尼)進行調節，這樣不利于空氣懸架最好地發揮出其性能。 為解決這一問題，國內方面，上海同濟大學的萬鋼、趙治國、余卓平、孫澤昌，提 出車速路面感應型汽車半主動懸架天棚阻尼控制算法(申請號200510030563.6)。國 外方面，日本學者尺dfe"feS、 raw'gwc/^M、 Ka"af.F，他們提出通過監測車身側向加速 度幅值在指定的時間或距離內超過預定臨界值的頻率來檢測路面等級(Patent number:5487006)。上述兩個技術方案或算法復雜或需要加裝加速度傳感器，成本較高。
發明內容
本發明的目的提供一種基于電子控制空氣懸架車輛高度傳感器的路面等級預測方 法，該方法成本低且容易實現，為采用電子控制空氣懸架的車輛測算并提供路面等級信 息。
實現本發明目的的技術方案是 一種基于電子控制空氣懸架車輛高度傳感器的路面 等級預測方法，該方法包括下列步驟
① 采集來自前橋高度傳感器的懸架動行程信號；
② 對采集的懸架動行程信號進行實時低通濾波，濾除平衡位置以下的信號，求得正向懸 架動行程信號的平均值；
③以正向懸架動行程信號的平均值和時速信號作為BP神經網絡輸入，非線性預測路面 等級。
所述非線性預測路面等級可以進一步包括，以路面不平度均方根值RMS為神經網絡 目標輸出，通過對仿真數據的學習確定所有的權值和閾值，完成從輸入到輸出的非線性 近似映照,從而實現特定的路面等級判斷過程。
在不同等級的路面信號激勵下，懸架動行程的幅值是不一樣的，路面平整度越小， 懸架動行程相應也越小，因此，采用某一工況下的正向懸架動行程信號的平均值和時速 信號，通過BP神經網絡來非線性預測路面等級是可行的。
汽車行駛時，路面的不平度會激起汽車的振動，當這種振動達到一定程度時,將使乘 客感到不舒服，或使所運載的貨物受損，縮短車輛零部件的使用壽命及汽車與地面的附 著效果，同時輪胎對路面的動態載荷對路面也會產生破壞作用。本發明的有益效果在于， 通過路面等級判斷，適當調節電子控制空氣懸架的空氣彈簧剛度和減振器阻尼來衰減懸 架振動，從而削弱上述不良影響。因此，分析汽車振動與路面的不平度的關系，判斷路 面等級具有重要意義。
準確判斷路面等級，可以給懸架控制系統提供信息，懸架控制系統根據獲得的路面 信息調節空氣彈簧的高度和減振器阻尼，從而使車輛在行駛的過程中有較好的平順性。 直接利用ECAS高度傳感器信號和速度信號，只是增加了ECAS—ECU的計算量，不僅可 以節約成本(不需要安裝加速度傳感器)，而且在實際應用中比較容易實現。
圖1為本發明實施例1神經網絡模型；
具體實施例方式
下面結合附圖做進一步說明。 實施例1
一種基于電子控制空氣懸架車輛高度傳感器的路面等級預測方法，在車輛行駛過程 中，采集前橋高度傳感器信號，記錄下車輛懸架動行程信號，截取適當時間長度的信號， 濾除平衡位置以下的信號，求得正向懸架動行程信號的平均值；以正向懸架動行程信號 的平均值和車輛時速信號作為BP神經網絡輸入，非線性預測路面等級。神經網絡路面等級判斷模型框圖如圖1所示，其輸入是二維的，第一層(隱層)有 5個神經元，傳遞函數是tom&;第二層(輸出層)是單個神經元，傳遞函數是線性的， 訓練函數選取^n'w/w。 BP神經網絡以前懸架動行程正向信號平均值(S『S)、車輛行駛 速度(K)為輸入，以路面不平度均方根值(雄S)為神經網絡目標輸出，通過對仿真數據
的學習確定所有的權值和閾值，完成從輸入到輸出的非線性近似映照,從而實現特定的 路面等級判斷過程。
根據神經網絡輸出，對照表l，就可以得出車輛當前情況下所行駛的道路等級。
表1路面不平度8級分類標準
路面等級ABCDEFGH
《/(10Jm) (0.011m"〈iK2.83m-')上限2.695.3810.7721.5343,0686.13172.26344.52
幾何平均值 下限3.81 5.387.61 10.7715.23 21.5330.45 43.0660.90 86.13121.80 172.26243.61 344.52487.22 689.0權利要求
1.一種基于電子控制空氣懸架車輛高度傳感器的路面等級預測方法，其特征是:該方法包括下列步驟①采集來自前橋高度傳感器的懸架動行程信號；②對采集的懸架動行程信號進行實時低通濾波，濾除平衡位置以下的信號，求得正向懸架動行程信號的平均值；③以正向懸架動行程信號的平均值和時速信號作為神經網絡輸入，非線性預測路面等級。
2. 根據權利要求1所述的路面等級預測方法，其特征是，所述步驟②正向懸架動行 程信號的平均值的計算中，截取適當時間長度的正向懸架動行程信號。
3. 根據權利要求1所述的路面等級預測方法，其特征是，所述步驟③中進一步以 路面不平度均方根值RMS為神經網絡目標輸出。
4. 根據權利要求1所述的路面等級預測方法，其特征是，所述步驟③中進一步包 括通過對仿真數據的學習確定所有的權值和閾值，完成神經網絡從輸入到輸出的非線 性近似映照,從而實現特定的路面等級判斷過程。
5，根據權利要求1所述的路面等級預測方法，其特征是，所述神經網絡的路面等 級判斷模型輸入是二維的，第一層有5個神經元，傳遞函數是toW&;第二層是單個 神經元，傳遞函數是線性的，訓練函數選取zmz'"/w。
全文摘要
本發明涉及一種基于電子控制空氣懸架車輛高度傳感器的路面等級預測方法。目的在于提供一種成本低且容易實現的路面等級預測方法，為采用電子控制空氣懸架的車輛測算并提供路面等級信息。實現本發明目的的技術方案是一種基于電子控制空氣懸架車輛高度傳感器的路面等級預測方法，采集適當時間長度的前橋高度傳感器的懸架動行程信號；對采集的懸架動行程信號進行實時低通濾波，濾除平衡位置以下信號，求得正向懸架動行程信號的平均值；以正向懸架動行程信號的平均值和時速信號作為BP神經網絡輸入，非線性預測路面等級。
文檔編號B60G23/00GK101367324SQ20081015578
公開日2009年2月18日 申請日期2008年10月15日 優先權日2008年10月15日
發明者周孔亢, 岑慎洪, 李仲興, 侃 蔣, 燎 陳 申請人:江蘇大學