48V重型商用车坡度传感器滤波算法研究.pdf
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1、49Designresearch/设计研究汽车电器2 0 2 3年第9期48V重型商用车坡度传感器滤波算法研究刘静a,于淼淼b(潍柴动力股份有限公司a.新能源研究院;b.发动机研究院,山东潍坊2 6 10 6 1)【摘要】本文针对重型商用车48 V混合动力系统坡度传感器信号易被干扰、随机噪声复杂的问题,对坡度传感器信号的随机漂移模型及自适应Kalman滤波算法进行研究,通过采集数据信息,利用赤池信息量准则(AIC)确定自回归AR模型阶数,考虑所建立的模型具有模型参数和噪声统计特性存在误差的特点,研究一种含有强跟踪滤波渐消因子的Sagu-Husa自适应Kalman滤波算法。经与标准Kalman滤
2、波算法进行对比仿真,表明改进后的滤波算法对模型参数和噪声统计特性不敏感,故该滤波算法能够有效提高48 V混动坡度传感器信号精度。【关键词】48 V混动;漂移误差;渐消因子;Kalman滤波中图分类号:U463.6文献标志码:A文章编号:10 0 3-8 6 39 2 0 2 3)0 9-0 0 49-0 3Research on Filtering Algorithm of Slope Sensor for 48V Heavy Commercial VehicleLIU Jing,YU Miaomiaob(Weichai Power Co.,Ltd.,a.New Energy R&D Cent
3、er;b.Engine Research Center,Weifang 261061,China)Abstract】A i mi n g a t t h e p r o b l e ms t h a t s l o p e s e n s o r s i g n a l o f 48 V h y b r i d p o w e r s y s t e m o f h e a v y c o mme r c i a lvehicle is easy to be disturbed and random noise is complex,random drift model of slope se
4、nsor signal and adaptiveKalman filtering algorithm are studied.Akaike information quantity criterion(AIC)was used to determine the orderof AR model.Considering that the model parameters and statistical characteristics of noise have errors,a Sagu-Husaadaptive Kalman filtering algorithm with strong tr
5、acking filter fading factor is studied.The comparison and simulationwith the standard Kalman filtering algorithm show that the improved filtering algorithm is insensitive to the modelparameters and the statistical characteristics of noise.This filtering algorithm can effectively improve the signalac
6、curacy of 48V hybrid slope sensor.Key words 48V hybrid;drifterror;fading factor;Kalman filter作者简介48V混动系统在商用车领域获得越来越广泛的研究与测试,比如在商用车后处理排放测试中SCR电加热供电,48 V混合动力系统是此技术路线必不可少的部分,可有效减少整车燃油消耗;再比如E-Turbo技术需依靠48 V能量管理,提升E-Turbo在整车动力性、经济性的表现。48 V控制信号是执行能量管理的关键环节,其中坡度传感器信号关系整车动力性、经济性、舒适性,是需要重点监控管理的信号源之一。但某重型48 V
7、混动商用车在下线检测、功能调试中发现该路信号存在不明噪声问题。导致该路信号存在不明噪声的主要原因是陀螺仪随机性漂移,陀螺仪是该坡度传感器的重要组成部分,另一部分是MEMS(M i c r o-El e c t r o-M e c h a n i c a l Sy s t e m)加速度计。陀螺仪随机漂移通常采用时间序列分析法对数据进行建模,并运用Kalman滤波方法减小陀螺漂移误差影响,本文研究一种含有强跟踪滤波渐消因子的Sagu-Husa自适应Kalman滤波算法,提出合理的渐消因子系数,能有效提高整车坡度传感器信号控制精度。收稿日期:2 0 2 3-0 5-111陀螺仪漂移数据采集和建模刘
8、静,女,硕士,工程师,主要研究方向为新能源动力利用某重型商用车48 V混动总成坡度传感器为研究对总成结构仿真分析;于淼淼(198 7 一),男,硕士,工程象,将坡度传感器水平放置,保持静止,以2 5Hz的采样频师,主要研究方向为商用车混动总成、整车热管理等。率取X轴方向的数据,保存1min的采样数据,取连续6 0 0 个采样点,做离线分析。按照时间序列建模要求,对该数据进行统计检验和预处理,以得到平稳、正态、零均值的时间序列。对处理后的数据建立自回归滑动平均模型,即ARMA(p,q)。自回归模型表达式如下:(1)式中(a,)自回归系数,a1(i=);5白噪声序列。如果模型中b;=0(i=0,1
9、,2.q-1),则模型可以简化为:X,=-(ajX-+a2Xn-+a,Xn)+。此模型称为P阶自回归模型AR(p)。本文通过AR(1)、A R(2)两种模型来验证改进后的自适应滤波算法对模型参数变化不敏感,可以降低模型误差,提高滤波精度。2Kalman滤波算法和仿真实验2.1标准Kalman滤波算法对于自回归模型AR(p),当p=1时,建立噪声误差一阶自回归AR(1)模型5:X,=-ajXn-I+$n(2)设计研究/Designresearch50AutoelectricpartsNo.09,20233)Pk.k-=Pk-/d+Qk-IAR模型描述误差信号后,可以将式(2)改为状态空间模型间和
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