具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为便于对本申请实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本申请实施例的限定。

实施例1

本实施例提供了一种半挂汽车列车折叠角预测方法，适用于半挂汽车列车折叠角进行实时预测的情况，该方法由电子设备来执行。该方法的流程图如图1所示。

汽车列车是指由牵引车和一辆或一辆以上的挂车组成的车组，包括牵引车、挂车和连接装置。

所述牵引车位于汽车列车的前端，能够牵引驱动汽车列车的运行，掌控汽车列车的运行速度与运行方向；所述挂车为一种无动力的道路车辆，主要用于运载人员和/或货物；二者之间通过所述连接装置通过一定通用标准的铰接结构连接。

对于半挂汽车列车折叠角的预测方法，分为以下几步：

S1，根据半挂汽车列车的运动状态方程得到卡尔曼滤波状态方程，所述卡尔曼滤波状态方程采用所述运动状态方程的状态变量为状态量。

在S1之前，首先获取半挂汽车列车的运动状态方程，以及所述半挂汽车列车的牵引车侧向加速度、牵引车质心侧偏角和牵引车横摆角速度之间的运动学关系；其中，所述运动状态方程的状态变量包括牵引车横摆角速度、牵引车质心侧偏角和折叠角。

获取半挂汽车列车的运动状态方程：

得到：

令：

设

半挂列车的运动状态方程最终变形为：

其中，上述所建立模型中的参数释义如下表所示：

所述半挂汽车列车的牵引车侧向加速度与牵引车质心侧偏角和牵引车横摆角速度之间的运动学关系：

其中，为牵引车侧向加速度。

令：

其中a ₂₁ 为A矩阵中第二行第一列元素，a ₂₂ 为A矩阵中第二行第二列元素，a ₂₃ 为A矩阵中第二行第三列元素，a ₂₄ 为A矩阵中第二行第四列元素。a ₂₁ 为A矩阵中第二行第一列元素。

牵引车侧向加速度的关系式变形为：

通过安装在所述半挂汽车列车上的惯性传感器，采集所述牵引车侧向加速度。

通过具备横向稳定性控制功能车辆均配备的惯性传感器进行实际牵引车侧向加速度的输出，将其输出作为卡尔曼滤波方法的观测值，避免了硬件设备成本的升高。

S2，根据半挂汽车列车的牵引车侧向加速度、牵引车质心侧偏角和牵引车横摆角速度之间的运动学关系得到卡尔曼滤波观测方程，所述卡尔曼滤波观测方程以所述牵引车侧向加速度作为观测量。

由所述运动状态方程得到卡尔曼滤波状态方程，所述卡尔曼滤波状态方程采用所述状态变量为状态量；由所述运动学关系得到卡尔曼滤波观测方程，所述卡尔曼滤波观测方程以所述牵引车侧向加速度作为观测量。

其中取T为系统离散时间，令t=kT, k=0,1,2,…,n。所述卡尔曼滤波状态方程与观测方程的表达式如下：

其中，

为状态方程计算k+1时刻车辆状态。a _y1 (t)意为t时刻牵引车侧向加速度观测值。ξ _k 为离散化过程噪声，η _k 为离散化观测噪声，e为自然常数。

S3，基于所述卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波观测方程，对所述状态量进行估计，得到所述折叠角的初始估计值。

根据所述卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波观测方程，得到卡尔曼滤波状态估计器；根据所述卡尔曼滤波状态估计器得到状态量的估计值：

其中，表示k时刻的先验状态估计值，表示k-1时刻的半挂汽车列车状态量最优估计值，P _k,k-1 表示k时刻预测的误差协方差，P _k-1,k-1 表示k-1时刻的误差协方差，Q _k 为离散化的过程噪声。

所述观测更新部分表示为：

其中，K _k 为卡尔曼滤波增益，R _k 为离散化的观测噪声，表示k时刻的半挂汽车列车状态量最优估计值，表示k 时刻的先验状态估计值，P _k,k 表示k时刻的误差协方差，I为单位阵。

卡尔曼滤波状态估计器的观测更新部分中的k-1时刻的半挂汽车列车状态量最优估计值结果为：

其中，为k时刻半挂汽车列车状态量最优估计值，为牵引车横摆角速度估计值，为牵引车质心侧偏角估计值，为折叠角速度估计值，为折叠角初始估计值。

S4，对所述折叠角的初始估计值进行灰色预测，得到所述折叠角的预测值。

具体是根据初始估计值构建灰色预测模型，灰色预测模型（Gray ForecastModel）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法，是处理小样本（4个就可以）预测问题的有效工具。灰色预测模型的种类有很多，例如，GM（1,1），GM（2,1），DGM，Verhulst，本实施例不限定采用哪种灰色预测模型。下面详细介绍灰色预测的过程。

S301，对过去多个采样周期得到的折叠角的初始估计值进行1次累加，得到生成数列。

设置初始折叠角，即过去多个采样周期得到的折叠角，为：

将初始折叠角进行一次累加，获得生成数据，如下：

其中，

n为输入到GM(1,1)模型中的过去采样周期的数量。

S302，根据所述生成数列构建灰色动态预测模型。

建立灰色预测GM(1,1)模型如下：

其中，y _i ⁽¹⁾ =(θ _i ⁽¹⁾ +θ _i-1 ⁽¹⁾)/2，a为发展系数，b为灰色作用量。

a和b通过最小二乘法获得，具体表达式如下：

其中，

所述灰色动态预测模型由一个单变量的一阶微分方程构成。

得到的解表示为：

其中，p为预测周期。

S303，通过求解所述灰色动态预测模型，并将所述模型的解进行1次累减得到所述折叠角的预测值。

通过累减方式获得折叠角θ ⁽⁰⁾的预测值，所述预测值表示如下：

首先，计算所述多个预测周期的预测值的稳定程度。一组数据的稳定程度可采用数学运算的方法确定，例如计算方差。本实施例提供了一种如下新的方法，通过每个数据的变化率表征整组数据的稳定程度。

具体的，计算所述多个预测周期的预测值的平均值；计算每个预测周期的预测值相对于所述平均值的变化率；对每个预测周期的预测值的变化率相加，相加结果用于表征所述多个预测周期的预测值的稳定程度。

具体描述为：

其中，为半挂汽车列车折叠角预测值，为p个预测周期的预测值的平均值。

采用上述方法处理灰色预测模型输出的折叠角预测值，避免预测值抖振引起误控制。

对所述稳定程度进行判断，如果所述稳定程度满足稳定要求，将灰色预测得到的预测值直接作为折叠角的最终值；如果所述稳定程度不满足稳定要求，根据多个预测周期中部分预测周期的预测值的均值作为折叠角的最终预测值。这样距离最后一个预测周期p最近，精度高，稳定性也就越强。

对折叠角非直接测量估计值进行灰色预测，得出未来时刻折叠角预测值，提高了后续横向稳定性控制方法的介入及时性，降低了系统延迟。相比较传感器直接测量方法，省去了对传感器噪声的处理，降低了输出折叠角的延迟。

实施例2

图2为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图2所示，电子设备400包括一个或多个处理器401和存储器402。

处理器401可以是中央处理单元（CPU）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备400中的其他组件以执行期望的功能。

存储器402可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（RAM）和/或高速缓冲存储器（cache）等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器（ROM）、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器401可以运行所述程序指令，以实现上文所说明的本发明任意实施例的半挂汽车列车折叠角预测方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如初始外参、阈值等各种内容。

在一个示例中，电子设备400还可以包括：输入设备403和输出设备404，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构（未示出）互连。该输入设备403可以包括例如键盘、鼠标等等。该输出设备404可以向外部输出各种信息，包括预警提示信息、制动力度等。该输出设备404可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图2中仅示出了该电子设备400中与本发明有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备400还可以包括任何其他适当的组件。

实施例3

除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本发明任意实施例所提供的半挂汽车列车折叠角预测方法的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本发明的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本发明任意实施例所提供的半挂汽车列车折叠角预测方法的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、设备或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

需要说明的是，本发明所用术语仅为了描述特定实施例，而非限制本申请范围。如本发明说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。

还需说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”等应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案。