[发明专利]一种分布式驱动电动汽车行驶状态自适应迭代估计方法在审

专利信息
申请号: 201711304213.3 申请日: 2017-12-11
公开(公告)号: CN108284841A 公开(公告)日: 2018-07-17
发明(设计)人: 陈特;陈龙;徐兴;江浩斌;蔡英凤;江昕炜 申请(专利权)人: 江苏大学
主分类号: B60W40/10 分类号: B60W40/10;B60W40/105;B60W40/112
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 212013 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明一种分布式驱动电动汽车行驶状态自适应迭代估计方法,包括如下步骤:步骤S1:分布式驱动电动汽车车辆建模;步骤S2:基于非线性观测器和扩展卡尔曼滤波的纵向力观测器设计;步骤S3:车辆行驶状态自适应迭代估计方法设计,步骤S4:纵向力观测器和行驶状态自适应迭代估计方法实验验证。本发明基于非线性观测器和卡尔曼滤波器结合的方式重构未知输入并设计纵向力观测器,以低成本传感器信息为输入量实现纵向力估计。此外,基于纵向力估计信息,本发明中车辆行驶状态自适应迭代估计方法,设计车辆行驶状态前验估计器,结合前验估计结果,基于扩展卡尔曼滤波得到进一步更精确的后验估计,有助于提高估计器的估计精度、抗干扰能力以及自适应性。
搜索关键词: 迭代估计 自适应 纵向力 车辆行驶状态 分布式驱动 电动汽车 行驶状态 观测器 扩展卡尔曼滤波 非线性观测器 估计器 卡尔曼滤波器 传感器信息 抗干扰能力 车辆建模 方式重构 估计结果 估计信息 实验验证 自适应性 低成本 输入量
【主权项】:
1.一种分布式驱动电动汽车行驶状态自适应迭代估计方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1:分布式驱动电动汽车车辆建模,包括整车非线性动力学建模、电驱动轮建模以及轮胎建模;步骤S2:基于非线性观测器和扩展卡尔曼滤波的纵向力观测器设计,首先利用电驱动轮模型构造纵向力的状态估计方程,从而设计非线性观测器,将非线性观测器和扩展卡尔曼滤波进行结合降低噪声对估计的影响;步骤S3:车辆行驶状态自适应迭代估计方法设计,首先分别针对车辆横摆角速度和侧向车速设计伦伯格观测器,得到横摆角速度和侧向车速的前验估计,所述前验估计利用所述步骤S2所估计的纵向力信息和由轮胎模型得到的侧向力计算得到的;再根据整车非线性动力学模型,基于扩展卡尔曼滤波进行车辆行驶状态估计,得到车辆行驶状态的后验估计,即卡尔曼滤波估计,其中前验估计信息被用来作为扩展卡尔曼滤波的测量更新,得到的后验估计同时作为前验估计所设计的伦伯格观测器的伪传感器输入量,从而实现车辆状态信息的迭代估计;还设计了模糊规则,根据行驶时的车速和前轮转角动态地调节前验估计在扩展卡尔曼滤波测量更新中所占的权重,从而使得车辆状态估计的迭代过程有了基于车辆行驶工况的自适应性;步骤四:纵向力观测器和行驶状态自适应迭代估计方法实验验证。
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