本發(fā)明涉及車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)領(lǐng)域，尤其是一種車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法及裝置。

背景技術(shù)：

對(duì)于車型產(chǎn)品的市場競爭力來說，車輛的平順性是最重要的性能指標(biāo)之一。汽車企業(yè)常采用基于原型車的試驗(yàn)優(yōu)化方法來改善車輛的平順性，然而，這是一種效率低下、代價(jià)昂貴且多數(shù)不可復(fù)現(xiàn)的方法。更好的方案是能夠提供預(yù)測性的模型，這就需要對(duì)車輛所受的外部激勵(lì)與“不舒適”的強(qiáng)度之間的關(guān)系進(jìn)行分析與建模。這種方法需要耗費(fèi)大量的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本。

現(xiàn)有技術(shù)中還有一種四立柱試驗(yàn)測試方法，通過四個(gè)執(zhí)行器，同時(shí)對(duì)四個(gè)車輪進(jìn)行激勵(lì)，進(jìn)而得到車輛的平順性特性參數(shù)，但是這種方法只能獲得與四立柱試驗(yàn)結(jié)果相關(guān)的平順性特性，如平跳固有頻率等，無法獲得與車輛自身的平順性特性相關(guān)的參數(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例要解決的技術(shù)問題是提供一種車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法及裝置，用以實(shí)現(xiàn)通過四立柱試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確辨識(shí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的平順性特性進(jìn)行改善。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例提供的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法，包括：

獲取車輛進(jìn)行四立柱試驗(yàn)后的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，所述試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)包含：垂向加速度信息、垂向速度信息和垂向位移信息；

利用所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息和所述垂向位移信息，結(jié)合解耦的半車振動(dòng)模型，通過線性估計(jì)方法獲得半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的初始解；

將所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息、所述垂向位移信息變換到頻域，結(jié)合所述待辨識(shí)參數(shù)的初始解，進(jìn)行非線性最小二乘擬合，辨識(shí)得到半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的最終解。

優(yōu)選地，所述獲取車輛進(jìn)行四立柱試驗(yàn)后的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)的步驟，包括：

通過加速度傳感器獲得所述垂向加速度信息；

根據(jù)所述垂向加速度信息以及垂向加速度與垂向速度的第一預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得所述垂向速度信息；

根據(jù)所述垂向加速度信息以及垂向加速度與垂向位移的第二預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得所述垂向位移信息。

優(yōu)選地，所述獲取車輛進(jìn)行四立柱試驗(yàn)后的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)的步驟，包括：

通過加速度傳感器獲得所述垂向加速度信息；

通過速度傳感器獲得所述垂向速度信息；

通過位移傳感器獲得所述垂向位移信息。

優(yōu)選地，所述方法還包括：

根據(jù)辨識(shí)得到的待辨識(shí)參數(shù)的最終解以及待辨識(shí)參數(shù)與車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)的第三預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)。

優(yōu)選地，所述平順性評(píng)價(jià)參數(shù)包括：自然頻率和阻尼比。

優(yōu)選地，所述待辨識(shí)參數(shù)包括所述車輛的懸架剛度、車輪剛度和懸架阻尼系數(shù)。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取車輛進(jìn)行四立柱試驗(yàn)后的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，所述試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)包含：垂向加速度信息、垂向速度信息和垂向位移信息；

第一獲得模塊，用于利用所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息和所述垂向位移信息，結(jié)合解耦的半車振動(dòng)模型，通過線性估計(jì)方法獲得半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的初始解；

辨識(shí)模塊，用于將所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息、所述垂向位移信息變換到頻域，結(jié)合所述待辨識(shí)參數(shù)的初始解，進(jìn)行非線性最小二乘擬合，辨識(shí)得到半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的最終解。

優(yōu)選地，所述獲取模塊包括：

第一獲得單元，用于通過加速度傳感器獲得所述垂向加速度信息；

第二獲得單元，用于根據(jù)所述垂向加速度信息以及垂向加速度與垂向速度的第一預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得所述垂向速度信息；

第三獲得單元，用于根據(jù)所述垂向加速度信息以及垂向加速度與垂向位移的第二預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得所述垂向位移信息。

優(yōu)選地，所述獲取模塊包括：

第一獲得單元，用于通過加速度傳感器獲得所述垂向加速度信息；

第二獲得單元，用于通過速度傳感器獲得所述垂向速度信息；

第三獲得單元，用于通過位移傳感器獲得所述垂向位移信息。

優(yōu)選地，所述裝置還包括：

第二獲得模塊，用于根據(jù)辨識(shí)得到的待辨識(shí)參數(shù)的最終解以及待辨識(shí)參數(shù)與車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)的第三預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法，至少具有以下有益效果：

利用測試車輛進(jìn)行四立柱試驗(yàn)時(shí)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)結(jié)合車輛的半車振動(dòng)模型對(duì)待辨識(shí)參數(shù)的獲取方式，降低了測量過程中的經(jīng)濟(jì)成本，并且，所獲得的半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的精確度較高。

附圖說明

圖1為本發(fā)明第一實(shí)施例所述的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明第二實(shí)施例所述的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為本發(fā)明第三實(shí)施例所述的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明第四實(shí)施例所述的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5為本發(fā)明第五實(shí)施例所述的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6為本發(fā)明第六實(shí)施例所述的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。在下面的描述中，提供諸如具體的配置和組件的特定細(xì)節(jié)僅僅是為了幫助全面理解本發(fā)明的實(shí)施例。因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該清楚，可以對(duì)這里描述的實(shí)施例進(jìn)行各種改變和修改而不脫離本發(fā)明的范圍和精神。另外，為了清楚和簡潔，省略了對(duì)已知功能和構(gòu)造的描述。

參照圖1，本發(fā)明第一實(shí)施例提供了一種車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法，包括：

步驟101，獲取車輛進(jìn)行四立柱試驗(yàn)后的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，所述試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)包含：垂向加速度信息、垂向速度信息和垂向位移信息；

步驟102，利用所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息和所述垂向位移信息，結(jié)合解耦的半車振動(dòng)模型，通過線性估計(jì)方法獲得半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的初始解；

步驟103，將所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息、所述垂向位移信息變換到頻域，結(jié)合所述待辨識(shí)參數(shù)的初始解，進(jìn)行非線性最小二乘擬合，辨識(shí)得到半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的最終解。

車輛的垂向動(dòng)力學(xué)模型包括前車振動(dòng)模型和后車振動(dòng)模型，由于前車和后車的振動(dòng)規(guī)律不相同，因此，需要分別對(duì)汽車的前車振動(dòng)模型和后車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)分別進(jìn)行獲得。

其中，步驟101中的垂向加速度信息包括簧上質(zhì)量的垂向加速度信息和簧下質(zhì)量的垂向加速度信息，垂向速度信息包括簧上質(zhì)量的垂向速度信息和簧下質(zhì)量的垂向速度信息，垂向位移信息包括簧上質(zhì)量的垂向位移信息和簧下質(zhì)量的垂向位移信息。利用得到的簧上質(zhì)量與簧下質(zhì)量的垂向加速度信息、垂向速度信息和垂向位移信息，結(jié)合牛頓第二定律，可以得到半車振動(dòng)模型的運(yùn)動(dòng)方程，通過對(duì)方程的求解，進(jìn)而得到待辨識(shí)參數(shù)的數(shù)值。由于四立柱試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)是測試車輛的結(jié)果，而半車振動(dòng)模型中的相關(guān)數(shù)據(jù)也是測試車輛的真實(shí)數(shù)據(jù)，因此，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)測試車輛自身的平順性相關(guān)的參數(shù)的獲取。

在本發(fā)明第一實(shí)施例中，對(duì)待辨識(shí)參數(shù)的數(shù)值的獲取是通過兩次求解得到的，由于線性估計(jì)方法獲得的待辨識(shí)參數(shù)的初始解的精度不夠高，通過結(jié)合待辨識(shí)參數(shù)的初始解以及頻域變換得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性最小二乘擬合，使得得到的待辨識(shí)參數(shù)的最終解的精度非常高。

本發(fā)明第一實(shí)施例中待辨識(shí)參數(shù)包括所述車輛的懸架剛度、車輪剛度和懸架阻尼系數(shù)。

本發(fā)明第一實(shí)施例中，由于采用的是室內(nèi)進(jìn)行的四立柱試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)來對(duì)車輛的半車振動(dòng)模型的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，能夠快速的確定出測試車輛的待辨識(shí)參數(shù)，節(jié)約了時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本，并且獲得的數(shù)值的精確度較高。

參照圖2，本發(fā)明第二實(shí)施例提供了一種車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法，包括：

步驟201，通過加速度傳感器獲得所述垂向加速度信息；

步驟202，根據(jù)所述垂向加速度信息以及垂向加速度與垂向速度的第一預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得所述垂向速度信息；

步驟203，根據(jù)所述垂向加速度信息以及垂向加速度與垂向位移的第二預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得所述垂向位移信息；

步驟204，利用上述步驟201、步驟202和步驟203獲得的所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息和所述垂向位移信息，結(jié)合解耦的半車振動(dòng)模型，通過線性估計(jì)方法獲得半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的初始解；

步驟205，將所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息、所述垂向位移信息變換到頻域，結(jié)合所述待辨識(shí)參數(shù)的初始解，進(jìn)行非線性最小二乘擬合，辨識(shí)得到半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的最終解；

步驟206，根據(jù)辨識(shí)得到的待辨識(shí)參數(shù)的最終解以及待辨識(shí)參數(shù)與車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)的第三預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)。

本發(fā)明第二實(shí)施例在上述第一實(shí)施例的基礎(chǔ)上增加了如何獲得四立柱試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，在本第二實(shí)施例中，僅需要對(duì)簧上質(zhì)量和簧下質(zhì)量的垂向加速度信息進(jìn)行獲取，再通過加速度分別和速度以及位移之間的關(guān)系，獲得垂向速度和垂向位移的數(shù)值。這種方式采用了最小的四立柱試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，便能實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的待辨識(shí)參數(shù)的獲取。

下面，舉出一前車振動(dòng)模型的參數(shù)辨識(shí)的具體事例，解釋說明本發(fā)明第二實(shí)施例的具體工作原理；

步驟1，獲取車輛進(jìn)行四立柱試驗(yàn)后的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，其包括：簧下質(zhì)量的垂向加速度信息和簧上質(zhì)量的垂向加速度信息通過對(duì)該簧下質(zhì)量加速度信息進(jìn)行積分獲得簧下質(zhì)量速度和簧下質(zhì)量位移z_1F；通過對(duì)該簧上質(zhì)量加速度信息進(jìn)行積分獲得簧上質(zhì)量速度和簧上質(zhì)量位移z_2F。

步驟2，對(duì)測試車輛的垂向動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行解耦，獲得汽車的前車振動(dòng)模型和后車振動(dòng)模型，其中，在本發(fā)明第二實(shí)施例中，前車振動(dòng)模型和后車振動(dòng)模型的聯(lián)系質(zhì)量m_k為0。

步驟3，將步驟1中獲得的簧下質(zhì)量的垂向加速度信息簧上質(zhì)量的垂向加速度信息簧下質(zhì)量的垂向速度和簧下質(zhì)量的垂向位移z_1F、簧上質(zhì)量的垂向速度和簧上質(zhì)量的垂向位移z_2F作為輸入?yún)?shù)，代入至前車振動(dòng)模型的運(yùn)動(dòng)方程公式1中：

以及代入前車振動(dòng)模型的運(yùn)動(dòng)方程公式2中：

上述公式1和公式2中，m_1F為前車振動(dòng)模型的前輪質(zhì)量，m_2F為前車的簧上質(zhì)量，q_F為前輪激勵(lì)；k_1F為前輪剛度，k_2F為前懸剛度，c_2F為前懸阻尼系數(shù)，此處的前輪剛度k_1F、前懸剛度k_2F和前懸阻尼系數(shù)，c_2F即為本發(fā)明第二實(shí)施例中的待辨識(shí)參數(shù)。

步驟4，通過簧下質(zhì)量的垂向加速度信息的時(shí)間序列獲得前輪輪心垂向加速度{a_Fw,t}，通過簧下質(zhì)量的垂向速度信息的時(shí)間序列獲得前輪輪心垂向速度{v_Fw,t}，通過簧下質(zhì)量的垂向位移信息的時(shí)間序列獲得前輪輪心垂向位移{z_Fw,t}；通過簧上質(zhì)量的垂向加速度信息的時(shí)間序列獲得車身在前軸中心處的垂向加速度{a_Fs,t}，通過簧上質(zhì)量的垂向速度信息的時(shí)間序列獲得車身在前軸中心處的垂向速度{v_Fs,t}，通過簧上質(zhì)量的垂向位移信息的時(shí)間序列獲得車身在前軸中心處的垂向位移{z_Fs,t}，t總的時(shí)間長度，t＝1,….,N。

基于上述獲得的數(shù)據(jù)，將步驟3中的公式1轉(zhuǎn)換為下列公式3中的超定方程：

將步驟3中的公式2轉(zhuǎn)換為下列公式4中的超定方程：

對(duì)公式3進(jìn)行求解，可以獲得列向量[c_2F/m_2F k_2F/m_2F]^T的數(shù)值；對(duì)公式4進(jìn)行求解，獲得列向量[c_2F/m_1F k_2F/m_1F k_1F/m_1F]^T的數(shù)值。

通過上述公式3和上述4種列向量的數(shù)值，便可獲得前輪剛度k_1F，前懸剛度k_2F，前懸阻尼系數(shù)c_2F的初始解。

步驟5，對(duì)步驟3中的公式1進(jìn)行頻域變換，得到公式5：

對(duì)步驟4中的公式2進(jìn)行頻域變換，得到公式6：

將公式5代入至公式6中，獲得簧下質(zhì)量的垂向位移對(duì)前輪激勵(lì)的傳遞函數(shù)，通過公式7進(jìn)行表示：

對(duì)公式7進(jìn)行轉(zhuǎn)換，可以獲得簧下質(zhì)量垂向加速度對(duì)前輪激勵(lì)的傳遞函數(shù)，通過公式8進(jìn)行表示：

對(duì)公式8和公式5進(jìn)行轉(zhuǎn)換，獲得簧上質(zhì)量的垂向加速度對(duì)前輪激勵(lì)的傳遞函數(shù)；

對(duì)獲得的簧上質(zhì)量的垂向加速度對(duì)前輪激勵(lì)的傳遞函數(shù)進(jìn)行傅里葉變換，獲得簧上質(zhì)量垂向加速度的幅頻特性，通過公式9進(jìn)行表示：

步驟6，以步驟3中獲得的待辨識(shí)參數(shù)的初始解作為初始值，對(duì)上述步驟5中獲得的簧上質(zhì)量垂向加速度的幅頻特性進(jìn)行非線性最小二乘擬合，得到待辨識(shí)參數(shù)的最終解，其中，在進(jìn)行非線性最小二乘擬合時(shí)，通過公式10反應(yīng)擬合的效果：

在上述的數(shù)值最小時(shí)，則表明本次最小二乘擬合的效果最好，此時(shí)所給定的前輪剛度k_1F、前懸剛度k_2F和前懸阻尼系數(shù)c_2F的數(shù)值即為本次擬合的參數(shù)的最終解。

步驟7，利用步驟6中獲得的前輪剛度k_1F、前懸剛度k_2F和前懸阻尼系數(shù)c_2F的最終解，通過公式11：

獲得前軸自然頻率v_2F；

通過公式12:

獲得前車阻尼比D_2F。

在上述步驟6中，通過公式8和公式5獲得簧上質(zhì)量的垂向加速度對(duì)前輪激勵(lì)的傳遞函數(shù)原理如下，對(duì)公式5進(jìn)行轉(zhuǎn)換，可以獲得簧上質(zhì)量的垂向加速度和簧下質(zhì)量的垂向加速度的比值，其比值與公式5中的結(jié)果相同，通過將公式8與簧上質(zhì)量的垂向加速度和簧下質(zhì)量的垂向加速度的比值公式進(jìn)行相乘，便可獲得簧上質(zhì)量的垂向加速度對(duì)前輪激勵(lì)的傳遞函數(shù)。

通過上述步驟1至步驟7中記載的內(nèi)容，便可以實(shí)現(xiàn)僅通過四立柱試驗(yàn)的簧上質(zhì)量加速度信息和簧下質(zhì)量加速度信息得到前車的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)，通過對(duì)前車的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)進(jìn)行分析，判斷前車的平順性的好壞。

同時(shí)，本發(fā)明第二實(shí)施例中，還可以基于上述步驟1至步驟6的相同原理獲得后車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)，進(jìn)而得到后車的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)，在此，不再贅述。

在需要獲得整車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)時(shí)，需要將整車等效為車輛的四分之一車振動(dòng)模型進(jìn)行計(jì)算得到。

參照圖3，本發(fā)明第三實(shí)施例提供了一種車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)的方法，包括：

步驟301，通過加速度傳感器獲得所述垂向加速度信息。

步驟302，通過速度傳感器獲得所述垂向速度信息。

步驟303，通過位移傳感器獲得所述垂向位移信息。

步驟304，利用上述步驟301、步驟302和步驟303獲得的所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息和所述垂向位移信息，結(jié)合解耦的半車振動(dòng)模型，通過線性估計(jì)方法獲得半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的初始解。

步驟305，將所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息、所述垂向位移信息變換到頻域，結(jié)合所述待辨識(shí)參數(shù)的初始解，進(jìn)行非線性最小二乘擬合，辨識(shí)得到半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的最終解。

步驟306，根據(jù)辨識(shí)得到的待辨識(shí)參數(shù)的最終解以及待辨識(shí)參數(shù)與車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)的第三預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)。

本發(fā)明第三實(shí)施例與上述第二實(shí)施例的不同之處在于，本發(fā)明第三實(shí)施例中對(duì)四立柱試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)獲取的方式不同，本發(fā)明第三實(shí)施例中，對(duì)垂向加速度信息、垂向速度信息和垂向位移信息都是通過傳感器進(jìn)行采集獲得的，這種獲取方式能夠得到真實(shí)的四立柱試驗(yàn)數(shù)據(jù)，使得獲得的待辨識(shí)參數(shù)、車輛平順性評(píng)價(jià)參數(shù)的精度更高。

參照圖4，根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取車輛進(jìn)行四立柱試驗(yàn)后的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，所述試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)包含：垂向加速度信息、垂向速度信息和垂向位移信息。

第一獲得模塊，用于利用所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息和所述垂向位移信息，結(jié)合解耦的半車振動(dòng)模型，通過線性估計(jì)方法獲得半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的初始解。

辨識(shí)模塊，用于將所述垂向加速度信息、所述垂向速度信息、所述垂向位移信息變換到頻域，結(jié)合所述待辨識(shí)參數(shù)的初始解，進(jìn)行非線性最小二乘擬合，辨識(shí)得到半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的最終解。

通過本發(fā)明第四實(shí)施例提供的車輛垂向動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)裝置，利用四立柱試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)測試車輛的半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)進(jìn)行獲取，整個(gè)操作流程極為簡便，并且最終獲得的測試測量的半車振動(dòng)模型的待辨識(shí)參數(shù)的精度較高。

參照圖5，優(yōu)選地，所述獲取模塊包括：

第一獲得單元，用于通過加速度傳感器獲得所述垂向加速度信息。

第二獲得單元，用于根據(jù)所述垂向加速度信息以及垂向加速度與垂向速度的第一預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得所述垂向速度信息。

第三獲得單元，用于根據(jù)所述垂向加速度信息以及垂向加速度與垂向位移的第二預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得所述垂向位移信息。

參照圖5，優(yōu)選地，所述裝置還包括：

第二獲得模塊，用于根據(jù)辨識(shí)得到的待辨識(shí)參數(shù)的最終解以及待辨識(shí)參數(shù)與車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)的第三預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲得車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)。

本發(fā)明第五實(shí)施例中，對(duì)于四立柱試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)的獲取方式進(jìn)行了限定，通過本實(shí)施例中的裝置，只需要對(duì)四立柱試驗(yàn)的垂向加速度一項(xiàng)信息進(jìn)行獲取，便可得到最終的待辨識(shí)參數(shù)的最終解，使得裝置最為簡單。

參照圖6，優(yōu)選地，所述獲取模塊包括：

第一獲得單元，用于通過加速度傳感器獲得所述垂向加速度信息。

第二獲得單元，用于通過速度傳感器獲得所述垂向速度信息。

第三獲得單元，用于通過位移傳感器獲得所述垂向位移信息。

本發(fā)明第六實(shí)施例和上述第五實(shí)施例記載的裝置的不同之處在于，本發(fā)明第六實(shí)施例中，對(duì)四立柱實(shí)驗(yàn)結(jié)果的獲取是通過第一獲得單元、第二獲得單元和第三獲得單元直接測量獲得的，這種測量方式使得得到的四立柱試驗(yàn)的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)更加精確，進(jìn)而使得得到的車輛的平順性評(píng)價(jià)參數(shù)的精度更好。

以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。