第一章 绪论
1.1 研究意义
在公路运输工具中，重型车比中、轻型货车更省油、更节省人力、运输成本更低、产生的经济效益更高，因此成为公路运输中的支柱力量[1]。再加上近两年高速公路建设的飞速发展，公路里程数与日俱增，为重型车成为主要公路运输工具提供了有利的条件。现阶段国家大力发展基础设施建设，以及矿山开采、电力工程以及林业开发等领域突飞猛进的发展，使得对重型车的需求越来越大。据调查，2010 年，全国包括非完整车辆及半挂牵引车在内的重型卡车生产 106 万辆，同比增长 65.44%；其中销量达到 102 万辆，同比增长 59.93%[2]。随着重型车保有量的不断增加，为了满足驾驶员对驾驶舒适性、车辆动力性以及燃油经济性等方面的追求，对重型车变速器的自动控制问题研究也越来越多。从重型车自身特点和特殊的工作环境来看，车辆质量和道路坡度是影响重型车自动变速器性能的重要参数。重型车相对乘用车而言，从空载到超载，质量变化范围有的甚至大到 400%，因此重型车质量对车辆性能的影响非常大。如果能够实现利用重型车质量这一重要参数对车辆各部分进行合理调控，将会大大提高重型车各方面的性能。例如开始在重型车上应用的自动变速器，不同载荷范围的换挡控制策略也有所不同，根据车辆质量在线调整换挡控制策略不仅能够使自动换挡过程中车辆运行更加顺畅，而且还能够得到更为经济的换挡控制策略；另外，对于重型车质量变化范围大的特点，如果能够利用车辆质量调节发动机对需求扭矩范围的控制，将有效减少轻载时的喷油量。除此之外，重型车质量还对车辆燃油经济性、重型车操纵稳定性[3]以及安全性等方面的控制起到很重要的作用。道路坡度也是产生重型车纵向动力学外部负荷的一个重要来源。而山区坡道是重型车经常面对的路况。因此道路坡度信息的识别，对于重型车自动变速器控制、车辆的安全系统控制以及车辆节能减排控制等等有着重要意义。例如道路信息的获取可以改善自动变速器的整体性能，防止自动变速器爬坡工况出现失效现象；基于道路坡度、速度和加速度等信息可以计算出车辆功率系数[4]，由此估计克服空气阻力和滚动阻力所需的发动机功率，从而控制排放。
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1.2 重型车质量和坡度状态估计方法国内外现状
车辆质量和道路坡度状态参数估计方法方面的研究，受到越来越多的关注。现阶段国外对该方面的研究已经积累了很多经验，而从国内情况来看，该方面的研究才刚刚起步。车辆质量和道路坡度状态参数估计方法方面的研究多针对重型车来研究的，因为重型车较其它车辆来说，车辆性能控制中对车辆质量和坡度信息的需求更为迫切。要想研究重型车质量和道路坡度估计方法，首先需要对该方面国内外研究现状进行总结分析。
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第二章 状态估计方法及系统辨识方法
2.1 现代控制理论简介
20 世纪 50~70 年代，伴随着计算机技术、航空航天技术的飞速发展，控制理论有了重大的突破和发展，从“经典控制理论”时期进入了“现代控制理论”时期。经典控制理论仅能解决线性定常系统的一些问题，而现代控制理论的研究对象扩展到了非线性的、时变的、多变量的和离散的系统[32]。现代控制理论中主要采用状态空间表达式：
作为系统的数学模型，本质上是一种分析与研究系统的动态特征的时域分析方法。一阶微分方程式（2-1）为系统状态方程，它描述的是系统状态向量x(t)与外部输入u(t)的动态关系，即系统内部描述。代数方程式（2-2）为系统输出方程，它描述的是系统状态x (t)与外部输入u(t)对系统输出y(t)的影响情况[33]。因此，现代控制理论不仅描述了系统的输入、输出与内部状态之间的关系，而且还揭示了系统内部状态和性能。在现代控制理论中，辨识、状态估计和控制理论是三个相互渗透的领域。辨识与状态估计都需要控制理论的支持才能进行，而控制理论的应用又需要辨识与状态估计技术。控制理论的应用是不能脱离数学模型的，因此利用现代控制理论分析、研究和解决实际问题，首先要对被控对象进行数学建模。若状态可测，而模型的结构参数需要进行确定，这就是辨识的问题。如果模型的结构参数已经确定，只需对系统状态变量进行确定，就是状态估计的问题。
........
2.2 最小二乘系统辨识方法
2.2.1 最小二乘法简介
最小二乘法（RLS）最早是 Gauss 在 1795 年进行行星轨道预报研究工作时候提出来的。最小二乘法是最基础、最经典，也是应用最为广泛的系统辨识方法。最小二乘法与其它辨识方法相比较，有着原理简单、易于编程、易于理解与掌握等优点，因此得到了广泛的应用。
............
第三章 重型车质量辨识及道路坡度状态估计模型的建立................23
3.1 最小二乘质量辨识模型的建立 ............................25
3.2 龙贝格道路坡度状态估计模型的建立 ........................29
3.3 质量与坡度联合自适应估计模型的建立 ...............32
3.4 小结...............38
第四章 实车试验及模型验证.............................39
4.1 车辆参数与道路参数数据库生成 ..........................39
4.2 质量辨识模型试验验证分析 ...................................43
4.3 道路坡度状态估计模型试验验证分析 .......................47
4.4 质量与坡度联合估计模型试验验证分析 ........................53
4.5 小结.........................57
第四章 实车试验及模型验证
为了完成重型车质量和道路坡度联合估计模型的搭建工作，需要进行试验提取车辆参数。为了后续验证模型质量辨识结果和坡度估计结果准确性，需要测量车辆空满载质量和选择典型试验路段进行实车试验，并对试验路段进行坡度测量工作。为了方便模型离线分析，需要建立车辆参数与道路坡度参数数据库。
4.1 车辆参数与道路参数数据库生成
4.1.1 车辆参数获取试验
在车辆质量与道路坡度估计模型搭建过程中，有些车辆参数是不能直接通过CAN 总线得到的，因此需要设计实验获取这些参数。下面介绍为了获取滚动阻力系数、空气阻力系数以及发动机制动力矩而进行的滑行实验。试验之前分别对空载车辆和满载车辆进行称重，作为车辆参数获取过程中的已知量。测量得到的车辆质量也可以作为车辆真实质量用于后续模型质量辨识结果的验证。
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第五章 全文总结
5.1 论文研究工作总结
车辆质量和道路坡度的实时在线获取是提高重型车控制性能的重要研究内容。在车辆质量和道路坡度估计方面，国外研究成果较为丰富，国内的研究较少。在阅读了大量国内外相关研究资料基础上，借鉴国外质量和坡度估计方法，根据重型车质量和坡度估计实时在线、不增加额外传感器的需求，以及质量和坡度的时变特征，设计出了一种新的联合估计模型。该模型的核心方法基于最小二乘辨识方法和龙贝格状态观测器构建，该模型的输入信息由重型车 CAN 总线提供，并利用 Matlab/Simulink 编写了实时运行程序。通过试验场和山区道路试验，验证了模型的正确性。本文主要进行了以下几方面研究工作：
1. 确定了质量和坡度估计方法
首先通过现代控制理论，对慢变的车辆质量和快变的道路坡度的参数性质进行分析，确定了车辆质量为系统参数，而道路坡度为状态参数。然后决定利用系统辨识方法进行质量参数估计，利用状态估计方法进行道路坡度估计。经过多次方法尝试，确定了最适合两参数估计的方法，一个为带遗忘因子的最小二乘辨识方法，一个为龙贝格状态观测器的状态估计方法。
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参考文献（略）
1.1 研究意义
在公路运输工具中，重型车比中、轻型货车更省油、更节省人力、运输成本更低、产生的经济效益更高，因此成为公路运输中的支柱力量[1]。再加上近两年高速公路建设的飞速发展，公路里程数与日俱增，为重型车成为主要公路运输工具提供了有利的条件。现阶段国家大力发展基础设施建设，以及矿山开采、电力工程以及林业开发等领域突飞猛进的发展，使得对重型车的需求越来越大。据调查，2010 年，全国包括非完整车辆及半挂牵引车在内的重型卡车生产 106 万辆，同比增长 65.44%；其中销量达到 102 万辆，同比增长 59.93%[2]。随着重型车保有量的不断增加，为了满足驾驶员对驾驶舒适性、车辆动力性以及燃油经济性等方面的追求，对重型车变速器的自动控制问题研究也越来越多。从重型车自身特点和特殊的工作环境来看，车辆质量和道路坡度是影响重型车自动变速器性能的重要参数。重型车相对乘用车而言，从空载到超载，质量变化范围有的甚至大到 400%，因此重型车质量对车辆性能的影响非常大。如果能够实现利用重型车质量这一重要参数对车辆各部分进行合理调控，将会大大提高重型车各方面的性能。例如开始在重型车上应用的自动变速器，不同载荷范围的换挡控制策略也有所不同，根据车辆质量在线调整换挡控制策略不仅能够使自动换挡过程中车辆运行更加顺畅，而且还能够得到更为经济的换挡控制策略；另外，对于重型车质量变化范围大的特点，如果能够利用车辆质量调节发动机对需求扭矩范围的控制，将有效减少轻载时的喷油量。除此之外，重型车质量还对车辆燃油经济性、重型车操纵稳定性[3]以及安全性等方面的控制起到很重要的作用。道路坡度也是产生重型车纵向动力学外部负荷的一个重要来源。而山区坡道是重型车经常面对的路况。因此道路坡度信息的识别，对于重型车自动变速器控制、车辆的安全系统控制以及车辆节能减排控制等等有着重要意义。例如道路信息的获取可以改善自动变速器的整体性能，防止自动变速器爬坡工况出现失效现象；基于道路坡度、速度和加速度等信息可以计算出车辆功率系数[4]，由此估计克服空气阻力和滚动阻力所需的发动机功率，从而控制排放。
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1.2 重型车质量和坡度状态估计方法国内外现状
车辆质量和道路坡度状态参数估计方法方面的研究，受到越来越多的关注。现阶段国外对该方面的研究已经积累了很多经验，而从国内情况来看，该方面的研究才刚刚起步。车辆质量和道路坡度状态参数估计方法方面的研究多针对重型车来研究的，因为重型车较其它车辆来说，车辆性能控制中对车辆质量和坡度信息的需求更为迫切。要想研究重型车质量和道路坡度估计方法，首先需要对该方面国内外研究现状进行总结分析。
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第二章 状态估计方法及系统辨识方法
2.1 现代控制理论简介
20 世纪 50~70 年代，伴随着计算机技术、航空航天技术的飞速发展，控制理论有了重大的突破和发展，从“经典控制理论”时期进入了“现代控制理论”时期。经典控制理论仅能解决线性定常系统的一些问题，而现代控制理论的研究对象扩展到了非线性的、时变的、多变量的和离散的系统[32]。现代控制理论中主要采用状态空间表达式：
作为系统的数学模型，本质上是一种分析与研究系统的动态特征的时域分析方法。一阶微分方程式（2-1）为系统状态方程，它描述的是系统状态向量x(t)与外部输入u(t)的动态关系，即系统内部描述。代数方程式（2-2）为系统输出方程，它描述的是系统状态x (t)与外部输入u(t)对系统输出y(t)的影响情况[33]。因此，现代控制理论不仅描述了系统的输入、输出与内部状态之间的关系，而且还揭示了系统内部状态和性能。在现代控制理论中，辨识、状态估计和控制理论是三个相互渗透的领域。辨识与状态估计都需要控制理论的支持才能进行，而控制理论的应用又需要辨识与状态估计技术。控制理论的应用是不能脱离数学模型的，因此利用现代控制理论分析、研究和解决实际问题，首先要对被控对象进行数学建模。若状态可测，而模型的结构参数需要进行确定，这就是辨识的问题。如果模型的结构参数已经确定，只需对系统状态变量进行确定，就是状态估计的问题。
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2.2 最小二乘系统辨识方法
2.2.1 最小二乘法简介
最小二乘法（RLS）最早是 Gauss 在 1795 年进行行星轨道预报研究工作时候提出来的。最小二乘法是最基础、最经典，也是应用最为广泛的系统辨识方法。最小二乘法与其它辨识方法相比较，有着原理简单、易于编程、易于理解与掌握等优点，因此得到了广泛的应用。
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第三章 重型车质量辨识及道路坡度状态估计模型的建立................23
3.1 最小二乘质量辨识模型的建立 ............................25
3.2 龙贝格道路坡度状态估计模型的建立 ........................29
3.3 质量与坡度联合自适应估计模型的建立 ...............32
3.4 小结...............38
第四章 实车试验及模型验证.............................39
4.1 车辆参数与道路参数数据库生成 ..........................39
4.2 质量辨识模型试验验证分析 ...................................43
4.3 道路坡度状态估计模型试验验证分析 .......................47
4.4 质量与坡度联合估计模型试验验证分析 ........................53
4.5 小结.........................57
第四章 实车试验及模型验证
为了完成重型车质量和道路坡度联合估计模型的搭建工作，需要进行试验提取车辆参数。为了后续验证模型质量辨识结果和坡度估计结果准确性，需要测量车辆空满载质量和选择典型试验路段进行实车试验，并对试验路段进行坡度测量工作。为了方便模型离线分析，需要建立车辆参数与道路坡度参数数据库。
4.1 车辆参数与道路参数数据库生成
4.1.1 车辆参数获取试验
在车辆质量与道路坡度估计模型搭建过程中，有些车辆参数是不能直接通过CAN 总线得到的，因此需要设计实验获取这些参数。下面介绍为了获取滚动阻力系数、空气阻力系数以及发动机制动力矩而进行的滑行实验。试验之前分别对空载车辆和满载车辆进行称重，作为车辆参数获取过程中的已知量。测量得到的车辆质量也可以作为车辆真实质量用于后续模型质量辨识结果的验证。
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第五章 全文总结
5.1 论文研究工作总结
车辆质量和道路坡度的实时在线获取是提高重型车控制性能的重要研究内容。在车辆质量和道路坡度估计方面，国外研究成果较为丰富，国内的研究较少。在阅读了大量国内外相关研究资料基础上，借鉴国外质量和坡度估计方法，根据重型车质量和坡度估计实时在线、不增加额外传感器的需求，以及质量和坡度的时变特征，设计出了一种新的联合估计模型。该模型的核心方法基于最小二乘辨识方法和龙贝格状态观测器构建，该模型的输入信息由重型车 CAN 总线提供，并利用 Matlab/Simulink 编写了实时运行程序。通过试验场和山区道路试验，验证了模型的正确性。本文主要进行了以下几方面研究工作：
1. 确定了质量和坡度估计方法
首先通过现代控制理论，对慢变的车辆质量和快变的道路坡度的参数性质进行分析，确定了车辆质量为系统参数，而道路坡度为状态参数。然后决定利用系统辨识方法进行质量参数估计，利用状态估计方法进行道路坡度估计。经过多次方法尝试，确定了最适合两参数估计的方法，一个为带遗忘因子的最小二乘辨识方法，一个为龙贝格状态观测器的状态估计方法。
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参考文献（略）
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