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一种基于多模型融合的电驱动车辆车速估计方法

A Speed Estimation Method for Electric Drive Vehicles Based on Multi-model Fusion

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为解决分布式电驱动车辆行驶状态参数获取困难的问题,根据轮毂电机驱动车辆多信息源的特点,提出了一种基于多模型融合的车速估计方法.该方法以自适应卡尔曼滤波算法为基础,建立了车速估计的状态空间模型和量测模型,对滤波噪声方差进行了自适应调节.同时为进一步提高状态参数估计精度,设计了基于车身加速度积分的车速估计器,并且结合车辆行驶工况和路面条件,将卡尔曼滤波和信号积分两种估计模型进行了融合.采用基于dSPACE的实时仿真平台进行了仿真分析,结果表明基于多模型融合的车速估计方法具有较高的估计精度,能够满足多种行驶工况下的车速估计需求.

张征、马晓军、张运银、陈路明

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陆军装甲兵学院兵器与控制系,北京 100072

车速估计 卡尔曼滤波 轮毂电机驱动车辆 多模型融合

军队科研计划基金

301051102

2020

10.3969/j.issn.1002-0640.2020.12.030

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2020.45(12)
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