基于NA-EKF的分布式驱动电动汽车行驶状态估计研究

• 作者: 华一丁 吴镇 江浩斌 耿国庆 韦斌源
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 分布式驱动 行驶状态 噪声自适应扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 770-776
• 页数: 7页
• 字数: 3383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2018.07.004

摘要

精确的行驶状态估计对分布式驱动电动汽车(DDEV)的纵、横向稳定性控制具有至关重要的意义.本文中应用噪声自适应扩展卡尔曼滤波(NA-EKF)算法对DDEV行驶状态进行估计.该算法充分利用观测信号的实时统计信息,通过监测滤波器新息和残差的动态变化,不断修正状态噪声方差和量测噪声方差,从而调整滤波器增益、状态预测值和观测值在滤波后的状态值中的比例,提高状态估计精度.最后利用车辆动力学仿真软件veDY-NA对本文应用的算法进行了仿真验证,结果表明:与EKF相比,该算法可有效克服先验统计信息不准确和复杂工况下造成估计不准确的问题,状态量估计的平均误差不超过27％,均方根误差不超过26％,峰值相对误差较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江浩斌	江苏大学汽车与交通工程学院	194	1654	21.0	29.0
5	耿国庆	江苏大学汽车与交通工程学院	36	218	7.0	13.0
6	华一丁	江苏大学汽车与交通工程学院	5	3	1.0	1.0
7	韦斌源	江苏大学汽车与交通工程学院	1	2	1.0	1.0
8	吴镇	江苏大学汽车与交通工程学院	1	2	1.0	1.0