【摘 要】
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针对传统车辆控制系统难以实时准确测量整车质量和道路坡度的问题,建立车辆纵向动力学方程,采用欧拉前向方法将系统方程进行离散化,运用扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,分别设计了整车质量观测器、道路坡度观测器、整车质量和道路坡度联合观测器,并进行了对比分析.在Simulink/Carsim环境下进行了联合仿真分析,采用Carsim输出数据代替实车数据对观测器进行了验证.结果 表明,两种算法都能够有效地估计出车辆的整车质量和道路坡度,但与扩展卡尔曼滤波对整车质量估计结果相比,无迹卡尔曼滤波算法具有较小波动、
【机 构】
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福建船政交通职业学院汽车学院,福建福州350007;广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院,广东广州511434
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针对传统车辆控制系统难以实时准确测量整车质量和道路坡度的问题,建立车辆纵向动力学方程,采用欧拉前向方法将系统方程进行离散化,运用扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,分别设计了整车质量观测器、道路坡度观测器、整车质量和道路坡度联合观测器,并进行了对比分析.在Simulink/Carsim环境下进行了联合仿真分析,采用Carsim输出数据代替实车数据对观测器进行了验证.结果 表明,两种算法都能够有效地估计出车辆的整车质量和道路坡度,但与扩展卡尔曼滤波对整车质量估计结果相比,无迹卡尔曼滤波算法具有较小波动、收敛速度快的优点.
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