基于LO-EKF算法的分布驱动电动汽车状态估计的研究

摘要：

本文中对分布式驱动电动汽车的状态估计进行研究。首先利用龙伯格状态观测器实时观测对车辆的状态估计影响较大的路面坡度，接着，提出了采用扩展卡尔曼滤波算法，以车辆ESP传感器所获取的数据信息作为观测值，对分布式驱动电动汽车的动力学状态变量进行估计。最后进行Carsim和MATLAB联合仿真。结果表明，基于扩展卡尔曼滤波和龙伯格观测器的车辆状态估计算法能较好的估算出车辆的相关动力学状态值，算法可行，收敛速度较快。

关键词：分布式驱动电动汽车、车辆状态估计、坡度观测、扩展卡尔曼滤波器、龙伯格观测器

分类号：P20;TP2

资助基金：国家自然科学基金51175043,51205022;电动汽车北京市工程研究中心开放基金NELEV2014资助。

在线出版日期：2014-12-12（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：1316-1320