本发明公开了一种车辆质量与坡道坡度识别的自动变速换挡修正方法，其特征在于：通过车辆在平坦路面上的车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数识别，为坡道行驶时车辆质量、坡道坡度识别提供校准量和已知量，从而提高车辆质量与坡道坡度的识别精度；并根据车辆质量与坡道进行坡道换挡修正控制，避免坡道频繁换挡，从而提高车辆自动变速的换挡平顺性和智能化水平。
1.一种车辆质量与坡道坡度识别的自动变速换挡修正方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、对行驶在平坦路面上的车辆进行校准量和已知量识别，得到车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数；所述车辆质量作为坡道行驶时车辆质量识别的校准量，所述滚动阻力系数和空气阻力系数作为坡道坡度识别的已知量；
步骤2、根据所述已知量，对行驶在坡道上的车辆进行车辆质量和坡道坡度识别，得到目标车辆质量和目标坡道坡度；根据所述校准量对所述目标车辆质量进行校准，得到校准后的目标车辆质量；
步骤3、根据所述目标坡道坡度和校准后的目标车辆质量，实现对所述自动变速控制的换挡修正控制。
2.根据权利要求1所述的自动变速换挡修正方法，其特征在于，所述步骤1是按如下方法进行：步骤1.1、在计算周期内对行驶在平坦路面上的车辆，采集第k个样本的节气门开度αk和发动机转速 以所述节气门开度αk和发动机转速 作为第k个样本的输入变量；
对行驶在平坦路面上的车辆，采集第k个样本的车速 并得到相应的车辆加速度ak，以所述车速 和车辆加速度ak作为第k个样本的输出变量；
由所述第k个样本的输入变量和输出变量组成平坦路面的第k个样本；
步骤1.2、利用式(1)定义平坦路面识别结果判据ψ1：式(1)中： 为第k个样本的发动机输出扭矩；i0为主减速器传动比；ig为变速器传动比；
ηT为传动系统效率；R为车轮滚动半径；fw为风阻系数；m为车辆质量；f0为滚动阻力系数；δ为旋转质量换算系数；K为样本的总数量；
步骤1.3、当 均为零时对应的车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数的计算值，即为平坦路面识别的单次车辆质量、单次滚动阻力系数和单次空气阻力系数；
步骤1.4、对识别的单次车辆质量、单次滚动阻力系数和单次空气阻力系数分别设定相应的权值；
步骤1.5、对计算周期内所有单次车辆质量与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的车辆质量；
对计算周期内所有单次滚动阻力系数与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的滚动阻力系数；
对计算周期内所有单次空气阻力系数与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的空气阻力系数。
3.根据权利要求2所述的自动变速换挡修正方法，其特征在于，所述步骤2中车辆质量和坡道坡度识别是按照以下方法进行：k
步骤2.1、在计算周期内对行驶在坡道路面上的车辆，采集第k个样本的节气门开度α和发动机转速 以所述节气门开度αk和发动机转速 作为第k个样本的输入变量；
对行驶在坡道路面上的车辆，采集第k个样本的车速 并得到相应的车辆加速度ak，以所述车辆加速度ak作为第k个样本的输出变量；
由所述第k个样本的输入变量和输出变量组成坡道路面的第k个样本；
步骤2.2、将所述坡道坡度识别的已知量作为已知量进行坡道路面识别，利用式(2)定义坡道路面识别结果判据ψ2：式(2)中：β为坡道坡度；
步骤2.3、当 均为零时对应的车辆质量和坡道坡度的计算值，即为坡道路面识别的单次车辆质量和单次坡道坡度；
步骤2.4、对识别的单次车辆质量数据和单次坡道坡度数据分别设定相应的权值；
步骤2.5、对计算周期内所有单次车辆质量与其对应的权值乘积之和取平均值，根据所述车辆质量识别的校准量对车辆质量的平均值进行校准，得到的结果即为坡道路面识别的车辆质量；
对计算周期内所有单次坡道坡度与其对应的权值乘积之和分别取平均值，即为坡道路面识别的坡道坡度。
4.根据权利要求3所述的自动变速换挡修正方法，其特征在于，所述步骤2.3中坡道坡度的计算值是按如下方法进行计算：步骤2.3.1令f(β)＝sinβ+f0cosβ；其中，滚动阻力系数f0为平坦路面识别的已知量；
步骤2.3.2建立BP神经网络，令f(β)到β为同胚映射，所述BP神经网络的输入值为f(β)，所述BP神经网络输出值为tanβ；
步骤2.3.3求解所述BP神经网络，从而得到坡道坡度的计算值。
5.根据权利要求1所述的自动变速换挡修正方法，其特征在于，所述步骤2中的目标车辆质量是按如下情况进行校准：记车辆进入坡道后车速为零的次数为n1，当n1＝0时，设定坡道路面识别的车辆质量为平坦路面识别的车辆质量；反之，则设定坡道路面识别的车辆质量为所述坡道识别的车辆质量平均值。
6.根据权利要求1所述的自动变速换挡修正方法，其特征在于，所述步骤3中是按照以下方法进行：步骤3.1、对所述目标坡道坡度进行等级划分，划分为小坡、中坡和大坡；并根据目标坡道坡度值的正负，将坡道分别为上坡与下坡；当目标坡道坡度值为正时，车辆处于上坡工况；当目标坡道坡度为负时，车辆处于下坡工况；
步骤3.2、对校准后的目标车辆质量进行等级划分，划分为质量小、质量中和质量大；
步骤3.3、判断车辆是否处于上坡工况，若是，则执行步骤3.4；否则，执行步骤3.11；
步骤3.4、判断目标坡道坡度等级是否为小坡，若是，则执行步骤3.5；否则执行步骤
步骤3.5、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速修正策略为执行正常换档规律；
步骤3.6、判断目标坡道坡度等级是否为中坡，若是，则执行步骤3.7；否则执行步骤
步骤3.7、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，执行步骤3.8；
步骤3.8、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速修正策略为执行正常换档规律；
步骤3.9、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降三档；否则，执行步骤3.10；
步骤3.10、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，车辆自动变速换挡修正策略为降二档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为降一档；
步骤3.11、判断目标坡道坡度等级是否为小坡，若是，则执行步骤3.12；否则，执行步骤
步骤3.12、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为保持原有档位；
步骤3.13、判断目标坡道坡度等级是否为中坡，若是，则执行步骤3.14；否则执行步骤
步骤3.14、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，执行步骤3.15；
步骤3.15、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为保持原有档位；
步骤3.16、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降三档；否则，执行步骤3.17；
步骤3.17、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，辆自动变速换挡修正策略为降一档。
一种车辆质量与坡道坡度识别的自动变速换挡修正方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种车辆自动变速控制方法，具体地说是一种车辆质量与坡道坡度识别及自动变速换挡修正方法。
背景技术
[0002] 车辆自动变速的换档规律的制定是基于水平良好路面制定的，当车辆处于坡道工况时一般采用动力性换档规律，车辆行驶路面坡度的变化会引起行驶阻力的变化，导致车辆最佳换档点也会变化，而传统换档规律中换档况下，由于载货重量及乘客数量的变化，整车质量经常发生变化，且不同车辆质量条件下的最佳换档点存在较大差别，空载与满载制定的换档规律的差异较为明显，且整车质量的变化使车辆的加速性能、爬坡能力以及燃油消耗率都会发生变化。因此需要根据车辆质量与坡道制定坡道工况自动变速换档控制策略，以提高车辆自动变速的适应性。
[0003] 目前对车辆质量与路面坡度的识别方法主要有三种：一类是基于传感器的识别方法；另一类是基于整车动力学模型识别的方法；第三类是采用最小二乘算法的参数辨识方法。基于传感器的识别方法通过大量传感器测量车辆参数，传感器要求精度高，成本也较高，不利于产品化推广使用；基于整车动力学模型识别的方法需要精确的车辆动力学模型的支持，在实际中很难获取，仅在仿真中使用；基于最小二乘算法的识别方法无法获取系统准确的时变特征，对变化的整车质量与道路坡度的识别精度较低。
发明内容
[0004] 本发明为避免上述现有技术所存在的不足之处，提出一种车辆质量与坡道坡度识别的自动变速换挡修正方法，以期提高车辆质量与坡度的识别精度，避免坡道频繁换挡，从而提高车辆自动变速的换挡平顺性和智能化水平。
[0005] 本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
[0006] 本发明一种车辆质量与坡道坡度识别的自动变速换挡修正方法的特点是按如下步骤进行：
[0007] 步骤1、对行驶在平坦路面上的车辆进行校准量和已知量识别，得到车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数；所述车辆质量作为坡道行驶时车辆质量识别的校准量，所述滚动阻力系数和空气阻力系数作为坡道坡度识别的已知量；
[0008] 步骤2、根据所述已知量，对行驶在坡道上的车辆进行车辆质量和坡道坡度识别，得到目标车辆质量和目标坡道坡度；根据所述校准量对所述目标车辆质量进行校准，得到校准后的目标车辆质量；
[0009] 步骤3、根据所述目标坡道坡度和校准后的目标车辆质量，实现对所述自动变速控制的换挡修正控制。
[0010] 本发明所述的自动变速换挡修正方法的特点也在于，所述步骤1是按如下方法进行：
[0011] 步骤1.1、在计算周期内对行驶在平坦路面上的车辆，采集第k个样本的节气门开度αk和发动机转速 以所述节气门开度αk和发动机转速 作为第k个样本的输入变量；
[0012] 对行驶在平坦路面上的车辆，采集第k个样本的车速 并得到相应的车辆加速度ak，以所述车速 和车辆加速度ak作为第k个样本的输出变量；
[0013] 由所述第k个样本的输入变量和输出变量组成平坦路面的第k个样本；
[0014] 步骤1.2、利用式(1)定义平坦路面识别结果判据ψ1：
[0015]
[0016] 式(1)中： 为第k个样本的发动机输出扭矩；i0为主减速器传动比；ig为变速器传动比；ηT为传动系统效率；R为车轮滚动半径；fw为风阻系数；m为车辆质量；f0为滚动阻力系数；δ为旋转质量换算系数；K为样本的总数量；
[0017] 步骤1.3、当 均为零时对应的车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数的计算值，即为平坦路面识别的单次车辆质量、单次滚动阻力系数和单次空气阻力系数；
[0018] 步骤1.4、对识别的单次车辆质量、单次滚动阻力系数和单次空气阻力系数分别设定相应的权值；
[0019] 步骤1.5、对计算周期内所有单次车辆质量与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的车辆质量；
[0020] 对计算周期内所有单次滚动阻力系数与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的滚动阻力系数；
[0021] 对计算周期内所有单次空气阻力系数与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的滚空气阻力系数。
[0022] 所述步骤2中车辆质量和坡道坡度识别是按照以下方法进行：
[0023] 步骤2.1、在计算周期内对行驶在坡道路面上的车辆，采集第k个样本的节气门开度αk和发动机转速 以所述节气门开度αk和发动机转速 作为第k个样本的输入变量；
[0024] 对行驶在坡道路面上的车辆，采集第k个样本的车速 并得到相应的车辆加速度ak，以所述车辆加速度ak作为第k个样本的输出变量；
[0025] 由所述第k个样本的输入变量和输出变量组成坡道路面的第k个样本；
[0026] 步骤2.2、将所述坡道坡度识别的已知量作为已知量进行坡道路面识别，利用式(2)定义坡道路面识别结果判据ψ2：
[0027]
[0028] 式(2)中：β为坡道坡度；
[0029] 步骤2.3、当 均为零时对应的车辆质量和坡道坡度的计算值，即为坡道路面识别的单次车辆质量和单次坡道坡度；
[0030] 步骤2.4、对识别的单次车辆质量数据和单次坡道坡度数据分别设定相应的权值；
[0031] 步骤2.5、对计算周期内所有单次车辆质量与其对应的权值乘积之和取平均值，根据所述车辆质量识别的校准量对车辆质量的平均值进行校准，得到的结果即为坡道路面识别的车辆质量；
[0032] 对计算周期内所有单次坡道坡度与其对应的权值乘积之和分别取平均值，即为坡道路面识别的坡道坡度。
[0033] 所述步骤2.3中坡道坡度的计算值是按如下方法进行计算：
[0034] 步骤2.3.1令f(β)＝sinβ+f0cosβ；其中，滚动阻力系数f0为平坦路面识别的已知量；
[0035] 步骤2.3.2建立BP神经网络，令f(β)到β为同胚映射，所述BP神经网络的输入值为f(β)，所述BP神经网络输出值为tanβ；
[0036] 步骤2.3.3求解所述BP神经网络，从而得到坡道坡度的计算值。
[0037] 所述步骤2中的目标车辆质量是按如下情况进行校准：
[0038] 记车辆进入坡道后车速为零的次数为n1，当n1＝0时，设定坡道路面识别的车辆质量为平坦路面识别的车辆质量；反之，则设定坡道路面识别的车辆质量为所述坡道识别的车辆质量平均值。
[0039] 所述步骤3中是按照以下方法进行：
[0040] 步骤3.1、对所述目标坡道坡度进行等级划分，划分为小坡、中坡和大坡；并根据目标坡道坡度值的正负，将坡道分别为上坡与下坡；当目标坡道坡度值为正时，车辆处于上坡工况；当目标坡道坡度为负时，车辆处于下坡工况；
[0041] 步骤3.2、对校准后的目标车辆质量进行等级划分，划分为质量小、质量中和质量大；
[0042] 步骤3.3、判断车辆是否处于上坡工况，若是，则执行步骤3.4；否则，执行步骤3.11；
[0043] 步骤3.4、判断目标坡道坡度等级是否为小坡，若是，则执行步骤3.5；否则执行步骤3.6；
[0044] 步骤3.5、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速修正策略为执行正常换档规律；
[0045] 步骤3.6、判断目标坡道坡度等级是否为中坡，若是，则执行步骤3.7；否则执行步骤3.9；
[0046] 步骤3.7、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，执行步骤3.8；
[0047] 步骤3.8、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速修正策略为执行正常换档规律；
[0048] 步骤3.9、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降三档；否则，执行步骤3.10；
[0049] 步骤3.10、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，车辆自动变速换挡修正策略为降二档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为降一档；
[0050] 步骤3.11、判断目标坡道坡度等级是否为小坡，若是，则执行步骤3.12；否则，执行步骤3.13；
[0051] 步骤3.12、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为保持原有档位；
[0052] 步骤3.13、判断目标坡道坡度等级是否为中坡，若是，则执行步骤3.14；否则执行步骤3.16；
[0053] 步骤3.14、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，执行步骤3.15；
[0054] 步骤3.15、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为保持原有档位；
[0055] 步骤3.16、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降三档；否则，执行步骤3.17；
[0056] 步骤3.17、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，辆自动变速换挡修正策略为降一档。
[0057] 与已有技术相比，本发明有益效果体现在：
[0058] 1、本发明通过识别车辆在平坦路面行驶时的车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数，对坡道行驶时车辆质量、坡道坡度识别提供校准量和已知量，从而提高了车辆质量与坡道坡度的识别精度。
[0059] 2、本发明在通过利用车辆上已标配的节气门开度传感器、发动机转速传感器和车速传感器，采集节气门开度信号、发动机转速信号、车速信号，并进行相关参数计算，作为识别样本完成车辆质量与坡道坡度识别，无需增加额外的传感器成本，成本较低；
[0060] 3、本发明在坡道路面上进行车辆质量识别时，利用平坦路面识别的车辆质量数据对坡道路面识别的车辆质量进行校准，提高了坡道路面车辆质量识别的精度；
[0061] 4、本发明在坡道路面上进行车辆坡度识别时，利用平坦路面识别的滚动阻力系数和空气阻力系数已知量对坡道坡度进行识别，避免了在坡道路面上对滚动阻力系数和空气阻力系数进行识别，提高了坡道坡度识别的精度和实时性。
附图说明
[0062] 图1为本发明识别方法的流程图；
[0063] 图2为本发明平坦路面车辆质量识别结果示意图；
[0064] 图3为本发明坡道路面车辆坡道识别结果示意图；
[0065] 图4为本发明坡道匀速爬坡换挡修正控制档位示意图。
具体实施方式
[0066] 本实施例中，一种车辆质量与坡道坡度识别的自动变速换挡修正方法，参阅图1，是按如下步骤进行：
[0067] 步骤1、对行驶在平坦路面上的车辆进行校准量和已知量识别，得到车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数；车辆质量作为坡道行驶时车辆质量识别的校准量，滚动阻力系数和空气阻力系数作为坡道坡度识别的已知量。具体的说，是按如下过程进行：
[0068] 步骤1.1、在计算周期内对行驶在平坦路面上的车辆，采集第k个样本的节气门开度αk和发动机转速 以节气门开度αk和发动机转速 作为第k个样本的输入变量；
[0069] 对行驶在平坦路面上的车辆，采集第k个样本的车速 并得到相应的车辆加速度k ka，以车速 和车辆加速度a作为第k个样本的输出变量；
[0070] 由第k个样本的输入变量和输出变量组成平坦路面的第k个样本；
[0071] 步骤1.2、车辆在平坦路面上行驶时的总阻力F为：
[0072] ∑F＝Ff+Fw+Fi+Fj (1)
[0073] 式(1)中：Ff为滚动阻力；Fw为空气阻力；Fi为坡度阻力；Fj为加速阻力。
[0074] 空气阻力Fw可以表示为：
[0075]
[0076] 式(2)中：Cd为空气阻力系数；A为汽车迎风面积； 为第k个样本的车速；fw为风阻系数。
[0077] 滚动阻力Ff和坡道阻力Ff可以表示为：
[0078] Ff+Fi＝mg(sinβ+f0cosβ) (3)
[0079] 式(3)中：β为坡度角；f0为滚动阻力系数。
[0080] 由于平坦路面上的坡度角β＝0，则坡道阻力Ff＝0，滚动阻力Ff＝mgf0，式(3)整理为：
[0081] Ff+Fi＝mg(sinβ+f0cosβ)＝mgf0 (4)
[0082] 加速阻力Fj可以表示为：
[0083] Fj＝σmak (5)
[0084] 式(6)中：σ为旋转质量换算系数；ak为第k个样本计算的车辆加速度。
[0085] 车辆行驶动力方程：
[0086] Ft＝Ff+Fw+Fi+Fj (6)
[0087] 式(7)中：Ft为车辆驱动力。
[0088] 驱动力Ft可以表示为：
[0089]
[0090] 式(8)中： 为第k个样本的发动机输出扭矩；i0为主减速器传动比；ig为变速器传动比；ηT为传动系统效率；R为车轮滚动半径；
[0091] 由车辆行驶纵向动力学方程，将(1)～(7)整理为：
[0092]
[0093] 把(8)整理为：
[0094]
[0095] 其中：
[0096]
[0097] θ＝[fw f0 m]T (11)
[0098] 式(10)、(11)中：h(k)为车辆行驶动力学系统中样本集合；θ为待辨识参数。
[0099] 将式(10)、(11)整理成如下格式：
[0100] z(k)＝h(k)Tθ (12)
[0101] z(k)＝Ft (13)
[0102] 式(12)、(13)中：z(k)为车辆行驶动力学系统中输出。
[0103] 从而利用式(14)定义平坦路面识别结果判据ψ1：
[0104]
[0105] 式(14)中：m为车辆质量；K为样本的总数量；
[0106] 步骤1.3、当系统实际值与理论值的误差中和的平方最小时，所得模型的输出能最好的接近实际系统的输出，即：ψ1＝min，则有 满足使得ψ1＝min的车辆质量m、滚动阻力系数f0、风阻系数fw的值即为对应的车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数的计算值，即为平坦路面识别的单次车辆质量、单次滚动阻力系数和单次空气阻力系数；
[0107] 步骤1.4、对识别的单次车辆质量、单次滚动阻力系数和单次空气阻力系数分别设定相应的权值；
[0108] 步骤1.5、对计算周期内所有单次车辆质量与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的车辆质量；
[0109] 对计算周期内所有单次滚动阻力系数与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的滚动阻力系数；
[0110] 对计算周期内所有单次空气阻力系数与其对应的权值乘积之和取平均值，即为平坦路面识别的滚空气阻力系数。
[0111] 步骤2、根据滚已知量，对行驶在坡道上的车辆进行车辆质量和坡道坡度识别，得到目标车辆质量和目标坡道坡度；根据校准量对所述目标车辆质量进行校准，得到校准后的目标车辆质量。具体的说，车辆质量和坡道坡度识别是按如下过程进行：
[0112] 步骤2.1、在计算周期内对行驶在坡道路面上的车辆，采集第k个样本的节气门开度αk和发动机转速 以所述节气门开度αk和发动机转速 作为第k个样本的输入变量；
[0113] 对行驶在坡道路面上的车辆，采集第k个样本的车速 并得到相应的车辆加速度ak，以所述车辆加速度ak作为第k个样本的输出变量；
[0114] 由所述第k个样本的输入变量和输出变量组成坡道路面的第k个样本；
[0115] 步骤2.2、车辆在坡道路面上行驶时，根据车辆行驶纵向动力学方程，将式(1)～式(3)、式(5)～式(7)整理为：
[0116]
[0117] 把式(15)整理为：
[0118]
[0119] 其中：
[0120]
[0121]
[0122] 式(17)、(18)中：h(k)为车辆行驶动力学系统中样本集合；θ为待辨识参数。
[0123] 将式(17)、式(18)整理成如下格式：
[0124] z(k)＝h(k)Tθ (19)
[0125] z(k)＝ak (20)
[0126] 式(19)、式(20)中：z(k)为车辆行驶动力学系统中输出。
[0127] 将坡道坡度识别的已知量作为已知量进行坡道路面识别，从而利用式(21)定义坡道路面识别结果判据ψ2：
[0128]
[0129] 式(21)中：β为坡道坡度；
[0130] 步骤2.3、当系统实际值与理论值的误差中和的平方最小时，所得模型的输出能最好的接近实际系统的输出，即：ψ2＝min，则有 满足 使得ψ1＝min时对应的车辆质量和坡道坡度的计算值，即为坡道路面识别的单次车辆质量和单次坡道坡度；其中，坡道坡度的计算值是按如下方法进行计算：
[0131] 步骤2.3.1令：f(β)＝sinβ+f0cosβ，其中滚动阻力系数f0为平坦路面识别的已知量；
[0132] 步骤2.3.2建立BP神经网络，其中，f(β)到β为同胚映射，BP神经网络的输入为f(β)，BP神经网络输出为tanβ；
[0133] 步骤2.3.3求解BP神经网络得到坡道坡度的计算值。
[0134] 步骤2.4、对识别的单次车辆质量数据和单次坡道坡度数据分别设定相应的权值；
[0135] 步骤2.5、对计算周期内所有单次单次车辆质量与其对应的权值乘积之和取平均值，根据所述车辆质量识别的校准量对所述车辆质量的平均值进行校准，得到的结果即为坡道路面识别的车辆质量；
[0136] 对计算周期内所有单次坡道坡度与其对应的权值乘积之和分别取平均值，即为坡道路面识别的坡道坡度。
[0137] 具体的说，目标车辆质量是按如下过程进行校准：
[0138] 记车辆进入坡道后车速为零的次数为n1，当n1＝0时，设定坡道路面识别的车辆质量为平坦路面识别的车辆质量；反之，则设定坡道路面识别的车辆质量为所述坡道识别的车辆质量平均值。
[0139] 步骤3、根据目标坡道坡度和校准后的目标车辆质量，对自动变速控制进行换挡修正控制，从而避免车辆频繁换挡并顺利爬坡。具体的说，是按如下方法进行：
[0140] 步骤3.1、对目标坡道坡度进行等级划分，分为小坡、中坡和大坡，并根据坡道坡度值的正负，将坡道分别为上坡与下坡；
[0141] 根据汽车国家标准，在城市和良好公路上行驶的汽车，最大爬坡度为17.6％，载货汽车的最大爬坡度为30％，越野车的最大爬坡度应大于57.7％，再根据我国现行的《公路路线设计规范JTGD20-2006》条例公路的纵向坡度最大值不可超过8.9％，特殊情况可增加，但最高不得超过11.92％，根据上述车辆的最大爬坡度范围、现行公路的最大坡度范围以及城市地下车库出入坡道实际情况，选择17.6％坡道纵向坡度的最大值，设定小坡坡度绝对值范围[1％,3％)，中坡坡度绝对值范围[3％,10％]，大坡坡度绝对值范围(10％,17.6％)。
[0142] 当坡道坡度值为正时，车辆处于上坡工况；当坡道坡度为负时，车辆处于下坡工况；
[0143] 步骤3.1、对校准后的目标车辆质量进行等级划分，分为质量小、质量中和质量大，车辆质量等级划分：设定车辆空载质量为mK，满载质量为mM，则质量小的质量范围为[mK,mK+0.2(mM-m0)]，质量中的质量范围为[mK+0.2(mM-m0),mK+0.8(mM-m0)]，质量大的质量范围为[mK+0.8(mM-m0),mM]；
[0144] 步骤3.2、对校准后的目标车辆质量进行等级划分，划分为质量小、质量中和质量大；
[0145] 步骤3.3、判断车辆是否处于上坡工况，若是，则执行步骤3.4；否则，执行步骤3.11；
[0146] 步骤3.4、判断目标坡道坡度等级是否为小坡，若是，则执行步骤3.5；否则执行步骤3.6；
[0147] 步骤3.5、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速修正策略为执行正常换档规律；
[0148] 步骤3.6、判断目标坡道坡度等级是否为中坡，若是，则执行步骤3.7；否则执行步骤3.9；
[0149] 步骤3.7、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，执行步骤3.8；
[0150] 步骤3.8、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速修正策略为执行正常换档规律；
[0151] 步骤3.9、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降三档；否则，执行步骤3.10；
[0152] 步骤3.10、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，车辆自动变速换挡修正策略为降二档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为降一档；
[0153] 步骤3.11、判断目标坡道坡度等级是否为小坡，若是，则执行步骤3.12；否则，执行步骤3.13；
[0154] 步骤3.12、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为保持原有档位；
[0155] 步骤3.13、判断目标坡道坡度等级是否为中坡，若是，则执行步骤3.14；否则执行步骤3.16；
[0156] 步骤3.14、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，执行步骤3.15；
[0157] 步骤3.15、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档；否则，车辆自动变速换挡修正策略为保持原有档位；
[0158] 步骤3.16、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量大，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降三档；否则，执行步骤3.17；
[0159] 步骤3.17、判断校准后的目标车辆质量等级是否为质量中，若是，则车辆自动变速换挡修正策略为降两档；否则，辆自动变速换挡修正策略为降一档。
[0160] 本实施例中，使用本发明的车辆质量与坡道坡度识别方法对某型7速车辆进行车辆质量与坡道坡度识别，当车辆在平坦路面上行驶时，整车质量为1750kg，当车辆行驶50秒时由于乘员下车整车质量变为1550kg，按照上述平坦路面的车辆质量、滚动阻力系数和空气阻力系数识别方法进行样本采集、计算，得到平坦路面识别的车辆质量如图2所示，得到的滚动阻力系数为0.01，空气阻力系数为0.72。
[0161] 当车辆在坡道路面上爬坡行驶时，整个跑过程中车辆均未停车下客，则平坦路面上识别的车辆质量即可作为坡道行驶的车辆的质量，车辆爬坡坡度、识别出的坡道坡度如图3所示。
[0162] 车辆空载质量为1470kg，满载质量1800kg，根据车辆质量等级划分：设定车辆空载质量为mK＝1470kg，满载质量为mM＝1800kg，则质量小的质量范围为[mK,mK+0.2(mM-m0)]＝[1470,1536]，质量中的质量范围为[mK+0.2(mM-m0),mK+0.8(mM-m0)]＝[1536,1734]，质量大的质量范围为[mK+0.8(mM-m0),mM]＝[1734,1800]，则识别的整车质量1550kg为质量中。
[0163] 当车辆以40km/h的速度、档位为六档，匀速上10％坡度的坡道，根据中坡坡度绝对值范围[3％,10％]，则坡道坡度等级为中坡，且为上坡。
[0164] 分别对车辆换档分层修正控制策略与独立换档控制策略在特定工况下档位变化曲线如图4所示，采用独立换档控制策略时，车辆在爬坡过程中，由于行驶阻力增加使车辆减速，此时驾驶人为了保持车辆匀速上坡，必须增大油门，达到一定程度越过六档降五档换档曲线，车辆降为五档，降为五挡后，此时驱动力大于行驶阻力车速上升，为保持车速，驾驶人又将油门减小以致越过五档升六档升档曲线，导致车辆升入六档，驱动力不足，需要加大油门，车辆再次降为五档，这种频繁的升降档一直重复至上坡工况结束，加剧了传动系统部件的磨损，同时车辆平顺性变差；采用坡道换档分层修正控制策略时，车辆爬坡过程中，通过综合辨识出坡度与整车质量，车辆的质量为质量中，上坡坡度为中坡，根据坡道换挡修正策略，则车辆自动变速换挡修正策略为降一档且限制升档，车辆换档循环现象消除，平顺得到改善。
[0165] 综上所述，采用本发明的车辆质量与坡道坡度识别方法，可有效识别车辆质量与坡道坡度，提高了车辆质量与坡度的识别精度；采用本发明的自动变速换挡控制方法进行坡道换挡修正控制，可避免坡道频繁换挡，提高了车辆自动变速的换挡平顺性和智能化水平。
