基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

摘要：

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7％,横摆角速度估计精度提高了4.8％.

关键词：自适应无迹卡尔曼滤波、状态参数估计、分布式驱动、电动汽车

所属期刊栏目：38

分类号：U469.72(汽车工程)

资助基金：北京市科学技术委员会科技计划项目Z161100001416005;国家重点研发计划新能源汽车重点专项2017YFB0103600

在线出版日期：2018-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：698-702