[发明专利]一种基于车辆运行数据的公交车总重量测量方法

说明书

本发明公开了一种基于车辆运行数据的公交车总重量测量方法，包括：获取目标公交车的行程状态数据；确定采样窗口，从而进行数据筛选，获取合适的样本数据集；基于获取到的合适的样本数据集，计算目标公交车的总重量大小比较标志；建立公交车行程状态数据修正模型，修正公交车的行程状态数据；结合修正的公交车行程状态数据，建立公交车总重量测量模型；结合总重量大小比较标志，通过模型参数拟合模型对公交车总重量测量模型的参数进行优化，得到参数优化后的公交车总重量测量模型；通过参数优化后的公交车总重量测量模型对目标公交车的总重量进行测量，得到测量结果。本发明具有测量准确度高、成本低、高效等优点。

技术领域

本发明涉及车辆智能识别的技术领域，尤其涉及到一种基于车辆运行数据的公交车总重量测量方法。

背景技术

车辆的总重量(车身重量加载重)是安全控制及其能量管理的关键参数。影响公交车油耗的因素有很多，其中车重因素对公交车辆行驶过程的油耗变化尤为明显。通常讲，车重越大，油耗越大。车重除反映公交线路的乘客数量外，还可作为自动换挡、车辆安全控制及混合动力能量管理的关键信号参数。

公交车重随着站点处乘客的上下车，在整个行驶过程中车重变化较大，因此公交车车重的实时估计是非常重要的。目前国内外都是针对轿车、货车、客车提出的车重估计算法，还没有针对公交车的相关研究。公交车辆运行工况复杂、换挡频繁、启动频繁、客流变化明显，数据采样窗口较窄，干扰因素多，且实时性分析要求相对较高，要实现公交车车重的实时估计有一定的难度。

现有的技术中：

1、上海交通大学在2011年使用改进型最小二乘法对广义坡度值和轿车整车总重量进行辨识。

2、2005年密西根大学的A.Vahidi使用带遗忘因子的递推最小二乘法实现了重型车辆(HDV)的车重和道路坡度还原，具有良好的精度，估计误差在5％之内。

3、基于基动能定理的城市客车总重量估计方法。通过远程数据采集系统采集车辆转速、发动机扭矩等实时数据。选取加速过程中的样本，在同一公交车站以相同档位进行车辆总重量估计，数据验证后的平均估计误差为2.92％。

但现有的技术均存在着各自的缺点：

1、上海交通大学2011年提出的“基于人—车—路系统的自动变速车辆智能换挡策略研究”一文，主要针对轿车的自动变速系统根据不同道路条件和驾驶员意图生成的智能型换挡策略，适用范围面比较狭窄，对于无自动变速系统的公交车并不适用。

2、2005年密西根大学的A.Vahidi提出的“Recursive least squares withforgetting for online estimation of vehicle mass and road grade:theory andexperiments”一文中，主要针对重型车辆(HDV)进行道路坡度的还原和车重的估计，重型车辆长时间长距离工作，而公交车辆运行工况复杂、换挡频繁、启动频繁、客流变化明显，数据采样窗口较窄，干扰因素多，因此此方案在公交车总重量估计上并不能很好地适用。

3、“基于基动能定理的城市客车质量估计方法”一文中，基模型的参数计算需要大量的实际载重数据支撑，其参数设定在不同类型车辆间存在较大差异，且其模型精度也受到载重数据误差的制约，难以提供精确的总重量数值。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种精确的基于车辆运行数据的公交车总重量测量方法。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：

一种基于车辆运行数据的公交车总重量测量方法，包括以下步骤：

S1、获取目标公交车的行程状态数据，包括目标公交车的实时承载人数、站点信息、档位和离合器的开合状态；