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摘要:
提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器.建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角.在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性.通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证.在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力.
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文献信息
篇名 基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态估计
来源期刊 农业机械学报 学科 交通运输
关键词 全轮驱动车辆 状态估计 车轮力传感器 扩展卡尔曼滤波器
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 车辆与动力工程
研究方向 页码范围 22-27
页数 分类号 U462.3
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.12.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈慧 同济大学新能源汽车工程中心 67 899 16.0 28.0
2 高博麟 同济大学新能源汽车工程中心 5 97 5.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
全轮驱动车辆
状态估计
车轮力传感器
扩展卡尔曼滤波器
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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