一种车辆状态识别方法、系统、车辆和存储介质与流程

本技术涉及车辆控制的，更具体地涉及一种车辆状态识别方法、系统、车辆和存储介质。

背景技术：

1、目前，在车辆行驶过程中为了有效地抑制车辆在低附着路面、分离路面等复杂工况下起步或者加速时出现的驱动轮打滑现象，使车辆获得较好的地面摩擦力，提高车辆的加速性能和稳定性，需要快速的识别车辆的打滑趋势，对电机输出转矩进行控制。

2、相关技术中，依据惯导加gps组合导航系统的纵向车速信号获取车辆的实际纵向车速，依据各驱动电机的当前转速和车辆的当前纵向车速，计算各驱动轮当前滑转率，根据设定的滑转率限制值，设计打滑判断逻辑，来判断各驱动轮是否打滑。相关技术中需要车轮发生一定滑转并达到设定的滑转率限制值后才认定车轮打滑，识别不够及时。

技术实现思路

1、为了解决上述问题而提出了本技术。根据本技术一方面，提供了一种车辆状态识别方法，所述方法包括：获取车辆的驱动电机在当前周期和历史周期的参数信息，其中所述参数信息包括电机转速和电机转矩；基于所述驱动电机在所述当前周期和历史周期的参数信息，得到电机参数预测结果和/或电机参数实际结果；基于所述电机参数预测结果和/或所述电机参数实际结果确定车辆滑转预测结果。

2、在本技术的一个实施例中，所述基于所述电机参数预测结果和/或所述电机参数实际结果确定车辆滑转预测结果，包括：基于所述电机参数预测结果和/或所述电机参数实际结果确定所述车辆在连续第一预设数目周期内是否均满足至少一个滑转条件；当确定所述车辆在所述连续第一预设数目周期内均满足至少一个所述滑转条件时，确定车辆滑转趋势。

3、在本技术的一个实施例中，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度，所述电机参数实际结果包括电机实际角加速度，所述滑转条件包括第一滑转条件，所述第一滑转条件包括：所述电机预测角加速度大于第一预测阈值，或者所述电机实际角加速度大于第一实际阈值。

4、在本技术的一个实施例中，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度差，所述电机预测角加速度差为所述驱动电机当前周期内的预测角加速度与在上一周期内的预测角加速度的差值；所述电机参数实际结果包括电机实际角加速度差，所述电机实际角加速度差为所述驱动电机在所述当前周期内的实际角加速度与在上一周期内的实际角加速度的差值；所述滑转条件包括第二滑转条件，所述第二滑转条件包括：所述电机预测角加速度差大于第二预测阈值，或者所述电机实际角加速度差大于第二实际阈值。

5、在本技术的一个实施例中，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度差，所述电机预测角加速度差为所述驱动电机当前周期内的预测角加速度与在上一周期内的预测角加速度的差值，所述电机参数实际结果包括电机实际角加速度差，所述电机实际角加速度差为所述驱动电机在所述当前周期内的实际角加速度与在上一周期内的实际角加速度的差值；所述滑转条件包括第三滑转条件，所述第三滑转条件包括：满足第一预设条件，并且满足所述电机预测角加速度差在第二预设数目周期内大于所述第二预测阈值的第一预设倍数、所述电机实际角加速度差在第二预设数目周期内大于所述第二实际阈值的第一预设倍数中的至少一个；所述驱动电机包括前轮电机和后轮电机，所述第一预设条件包括：所述前轮电机的电机实际角加速度与所述后轮电机的电机实际角加速度的比值或者所述比值的倒数在连续第一预设数目周期内大于第三阈值；所述前轮电机的电机实际角加速度与所述后轮电机的电机实际角加速度都大于0；所述前轮电机的电机预测角加速度与所述后轮电机的电机预测角加速度的比值或者所述比值的倒数在连续第一预设数目周期内大于第四阈值；所述前轮电机的电机实际转速与所述后轮电机的电机实际转速之和大于第五阈值；所述前轮电机的电机实际转速与所述后轮电机的电机实际转速这两者的差值的绝对值大于第六阈值。

6、在本技术的一个实施例中，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度差和电机预测转速，所述电机参数实际结果包括电机实际角加速度差、电机实际转速和电机实际转矩，所述电机预测角加速度差为所述驱动电机当前周期内的预测角加速度与在上一周期内的预测角加速度的差值，所述电机实际角加速度差为所述驱动电机在所述当前周期内的实际角加速度与在上一周期内的实际角加速度的差值；所述滑转条件包括第四滑转条件，所述第四滑转条件包括：所述电机实际转矩在第一预设数目周期内连续增大、所述电机实际转速或者所述电机预测转速在第一预设数目周期内连续增大；并且满足所述电机预测角加速度差在连续第一预设数目周期内大于第七预测阈值、所述电机实际角加速度差在连续第一预设数目周期内大于第七实际阈值中的至少一个。

7、在本技术的一个实施例中所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度，所述电机参数实际结果包括电机实际转速，所述滑转条件还包括第五滑转条件，所述第五滑转条件包括：所述电机预测角加速度在连续第一预设数目周期内均大于0、当前周期的所述电机预测角加速度大于上一周期的所述电机预测角加速度的第二预设倍数、并且所述电机实际转速在第三预设数目周期内连续增大。

8、在本技术的一个实施例中，基于所述驱动电机在所述当前周期和历史周期的参数信息，得到电机参数实际结果，包括：基于所述驱动电机在所述当前周期的和在所述历史周期的电机转速得到所述电机实际角加速度；基于所述驱动电机在所述当前周期和历史周期的参数信息，得到电机参数预测结果，包括：基于所述驱动电机在所述当前周期的电机实际转速、电机实际转矩、所述电机实际角加速度以及所述驱动电机在历史周期的电机历史转矩预测所述驱动电机在所述未来周期的电机预测转速；基于上一周期的所述电机预测转速和当前周期的所述电机预测转速得到所述电机预测角加速度。

9、在本技术的一个实施例中，基于所述驱动电机在所述当前周期和历史周期的参数信息，得到电机参数实际结果，包括：基于所述驱动电机在当前周期的电机实际转速和在历史周期的电机历史转速得到所述电机实际角加速度差；基于所述驱动电机在所述当前周期和历史周期的参数信息，得到电机参数预测结果，包括：基于所述驱动电机在所述当前周期的电机实际转速、电机实际转矩、所述电机实际角加速度以及所述驱动电机在历史周期的电机历史转矩预测所述驱动电机的电机预测转速；基于所述驱动电机在当前周期的电机预测转速以及上一周期的电机预测转速得到所述电机预测角加速度差。

10、在本技术的一个实施例中，在基于所述驱动电机在所述当前周期和历史周期的参数信息，得到电机参数预测结果和/或电机参数实际结果之前，基于所述参数信息确定是否满足第二预设条件，在满足所述第二预设条件时，才基于所述参数信息得到电机参数预测结果和/或电机参数实际结果；所述第二预设条件包括：所述驱动电机的电机实际转矩大于0；所述驱动电机包括前轮电机和后轮电机，所述前轮电机的电机实际转速与所述后轮电机的电机实际转速之差的绝对值大于第八阈值；所述车辆上的牵引力控制系统和分布式牵引力控制系统不执行控制。

11、在本技术的一个实施例中，所述方法还包括：在所述获取车辆的驱动电机在当前周期和历史周期的参数信息之后，对所述参数信息进行滤波处理，滤波处理后的参数信息用于得到电机参数预测结果和/或电机参数实际结果。

12、根据本技术的另一方面，提供了一种车辆状态识别系统，所述系统包括存储器和处理器，所述存储器上存储有由所述处理器运行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时，使得所述处理器执行上述的车辆状态识别方法。

13、根据本技术的又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时，执行上述的车辆状态识别方法。

14、根据本技术的再一方面，提供了一种车辆，所述车辆上配置有如上述的车辆状态识别系统。

15、本技术的车辆状态识别方法，获取电机转速和电机转矩作为车辆的参数信息，通过当前周期和历史周期的参数信息来对未来周期的电机参数进行预测，再通过电机参数的预测结果和/或电机参数实际结果来对车辆的滑转状态进行识别，判断车辆是否将要发生打滑。本方法根据当前和历史的参数对未来的结果进行预测，不需要车辆发生滑转就可以提前进行识别，能够及时高效地识别到车辆的滑转预测结果，提高行驶的安全性。

技术特征：

1.一种车辆状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述电机参数预测结果和/或所述电机参数实际结果确定车辆滑转预测结果，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度，所述电机参数实际结果包括电机实际角加速度，所述滑转条件包括第一滑转条件，所述第一滑转条件包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度差，所述电机预测角加速度差为所述驱动电机当前周期内的预测角加速度与在上一周期内的预测角加速度的差值；所述电机参数实际结果包括电机实际角加速度差，所述电机实际角加速度差为所述驱动电机在所述当前周期内的实际角加速度与在上一周期内的实际角加速度的差值；

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度差，所述电机预测角加速度差为所述驱动电机当前周期内的预测角加速度与在上一周期内的预测角加速度的差值，所述电机参数实际结果包括电机实际角加速度差，所述电机实际角加速度差为所述驱动电机在所述当前周期内的实际角加速度与在上一周期内的实际角加速度的差值；

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度差和电机预测转速，所述电机参数实际结果包括电机实际角加速度差、电机实际转速和电机实际转矩，所述电机预测角加速度差为所述驱动电机当前周期内的预测角加速度与在上一周期内的预测角加速度的差值，所述电机实际角加速度差为所述驱动电机在所述当前周期内的实际角加速度与在上一周期内的实际角加速度的差值；

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电机参数预测结果包括电机预测角加速度，所述电机参数实际结果包括电机实际转速，

8.根据权利要求3、5或7所述的方法，其特征在于，

9.根据权利要求4、5、6中的任一项所述的方法，其特征在于，

10.根据权利要求1-7中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

11.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

12.一种车辆状态识别系统，其特征在于，所述系统包括存储器和处理器，所述存储器上存储有由所述处理器运行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时，使得所述处理器执行如权利要求1-11中的任一项所述的车辆状态识别方法。

13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时，执行如权利要求1-11中的任一项所述的车辆状态识别方法。

14.一种车辆，其特征在于，所述车辆上配置有如权利要求12所述的车辆状态识别系统。

技术总结
本申请涉及一种车辆状态识别方法、系统、车辆和存储介质，所述方法包括：获取车辆的驱动电机在当前周期和历史周期的参数信息，其中所述参数信息包括电机转速和电机转矩；基于所述驱动电机在所述当前周期和历史周期的参数信息，得到电机参数预测结果和/或电机参数实际结果；基于所述电机参数预测结果和/或所述电机参数实际结果确定车辆滑转预测结果。本申请具有及时高效地识别到车辆的滑转预测结果的效果，提高了行驶的安全性。

技术研发人员：廉玉波,凌和平,石明川,袁跃旭,王红霞
受保护的技术使用者：比亚迪股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5