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龙图腾网获悉重庆清研理工智能控制技术研究院有限公司申请的专利一种考虑整车质量变化的商用车质量和坡度联合估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115329579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210997347.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种考虑整车质量变化的商用车质量和坡度联合估计方法是由卢祥伟;张利杰;周俊充;蒲雷;黎攀;敖渝钦;胡海玉;叶明设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑整车质量变化的商用车质量和坡度联合估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，特别是涉及一种考虑整车质量变化的商用车质量和坡度联合估计方法，包括步骤一、获取车辆状态数据和车辆固有参数，并计算获得第k时刻的加速度a以及变速器传动比igg；步骤二、对商用车纵向动力学进行分析，建立纵向动力学数学模型；步骤三、建立原始汽车质量模型与道路坡度模型；步骤四、基于原始汽车质量模型与道路坡度模型，构建双遗忘因子最小二乘质量估计模型和坡度估计模型；步骤五、具体分析原始算法对变质量估计所涉问题；步骤六、设计双遗忘因子最小二乘法改进算法，搭建MATLABSimulink改进算法模型对商用车质量和坡度进行联合估计并进行有效验证。

本发明授权一种考虑整车质量变化的商用车质量和坡度联合估计方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑整车质量变化的商用车质量和坡度联合估计方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一、获取车辆状态数据和车辆固有参数，并计算获得第k时刻的加速度a以及变速器传动比ig； 步骤二、对商用车纵向动力学进行分析，建立纵向动力学数学模型； 步骤三、建立原始汽车质量模型与道路坡度模型； 步骤四、基于原始汽车质量模型与道路坡度模型，构建双遗忘因子最小二乘质量估计模型和坡度估计模型； 步骤五、具体分析原始算法对变质量估计所涉问题； 原始算法对变质量估计所涉问题包括： 1在车辆开始行驶后，原始算法的质量估计值等于实际车辆质量m1，但是由于质量参数值较大，在算法开始运行后的短时间内，误差协方差矩阵Pk趋于无穷小，逼近于0，从而使得增益矩阵Kk也趋于无穷小，因此算法对被估参数的修正能力减弱直至失去对变化质量的跟踪能力； 2在时间t0时刻，车辆在不熄火的情况下短时停车，此时质量发生变化，当车辆再次行驶时，原始算法将由于算法失去修正能力而不能对变化后的实际质量m2进行准确跟踪和估计；由于实际生活需要，车辆在行驶的过程中，短时停车且质量发生改变情况时有发生，包括港口货车快速装载和卸载集装箱、公交车以及出租车上下乘员；如果不对变化后的质量进行准确估计，那么将严重影响车辆控制系统的控制性能； 步骤六、设计双遗忘因子最小二乘法改进算法，搭建MATLABSimulink改进算法模型对商用车质量和坡度进行联合估计并进行有效验证； 双遗忘因子最小二乘法改进算法原理包括以下步骤： 1计算增益矩阵Kk：将获取的车辆的原始状态参数和固有参数代入到式18与式20，得到协方差矩阵P0，再计算增益矩阵Kk，其表达式如下： Kk＝Pk‑1hkhTkPk‑1hk+λ‑1    式272计算待估参数协方差矩阵Pk：判断车辆是否有制动或换挡的操作，若有此类操作，则保持当前时刻待估参数的参数输出；进一步算法在估计过程中实时监测车速是否等于0，如果车速等于0，协方差矩阵Pk将进行一次重新赋值，使Pk＝P0,以此实现算法对变化质量的准确跟踪和有效估计，否则保持协方差矩阵P0的参数输出，其中，当前时刻待估参数的参数输出表达式如下： 其中，初始化协方差矩阵Pk的表达式如下： Pk＝P0  式29其中，保持协方差矩阵Pk参数输出的表达式如下： Pk＝Pk‑1  式303更新待估参数协方差矩阵Pk:在2步中，若车辆没有制动或换挡的操作，则依次更新待估参数协方差矩阵Pk，并跳至第1步，令k＝k‑1代入式27计算k‑1时刻的增益矩阵Kk，如此循环迭代下去，更新待估参数的估计值，逐渐逼近实际值；其中，更新待估参数的表达式如下： 其中，更新协方差矩阵Pk的表达式如下： Pk＝I‑KkhTkPk‑1λ‑1  式32最后，在双遗忘因子最小二乘法改进算法的基础上，搭建MatlabSimulink改进算法模型，对商用车质量和坡度进行联合估计并进行有效验证； 经验证，改进算法能够对不同的恒定质量以及变化的质量进行有效估计，估计精度优于原始算法，并且改进算法能够在不同的恒定质量以及变化的质量下对坡度进行实时、准确估计，估计性能优于原始算法。

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