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摘要:
为了能够实时准确的获得当前车轮的轮胎力及路面附着系数以提高汽车主动安全性能,提出一种轮边驱动电动汽车状态估计与路面附着系数估计相结合的估计方法.根据车载传感器及七自由度非线性车辆动力学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行车辆状态及轮胎力的估计.结合EKF估算结果和轮胎模型,采用递归最小二乘法(RLS)实时估计不同路面的附着系数.仿真结果表明:该方法可以在较为复杂工况下估计出不同的路面附着系数,估计精度较高,实时性较好.
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文献信息
篇名 基于轮边驱动电动汽车轮胎力估计的路面附着系数估算
来源期刊 汽车实用技术 学科 交通运输
关键词 轮边驱动 电动汽车 路面附着系数 扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 递归最小二乘法(RLS)
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目 汽车仿真与测试
研究方向 页码范围 35-38,41
页数 5页 分类号 U467
字数 3234字 语种 中文
DOI 10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.10.011
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 韩家伟 重庆大学机械传动国家重点实验室 3 17 3.0 3.0
2 刘万里 重庆车辆检测研究院有限公司国家客车质量监督检验中心 12 36 4.0 5.0
3 彭冲 重庆车辆检测研究院有限公司国家客车质量监督检验中心 5 4 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
轮边驱动
电动汽车
路面附着系数
扩展卡尔曼滤波算法(EKF)
递归最小二乘法(RLS)
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
汽车实用技术
半月刊
1671-7988
61-1394/TH
大16开
西安市未央区凤城七路赛高广场1008室
1976
chi
出版文献量(篇)
13181
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93
总被引数(次)
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