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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。
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文献信息
篇名 基于LO-EKF算法的分布驱动电动汽车状态估计的研究
来源期刊 汽车工程 学科
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
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1316-1320
页数 5页 分类号
字数 3370字 语种 中文
DOI
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 王刚 山东交通学院汽车工程学院 13 31 3.0 5.0
2 林程 北京理工大学电动车辆国家工程实验室 63 1041 17.0 30.0
3 曹万科 北京理工大学电动车辆国家工程实验室 10 119 6.0 10.0
4 周逢军 北京理工大学电动车辆国家工程实验室 8 70 6.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
汽车工程
月刊
1000-680X
11-2221/U
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天连大厦1003室
2-341
1979
chi
出版文献量(篇)
4728
总下载数(次)
23
总被引数(次)
66645
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导