基于多模型交互的复杂工况下车辆状态估计 |
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引用本文: | 刘刚,靳立强.基于多模型交互的复杂工况下车辆状态估计[J].汽车工程,2018(5). |
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作者姓名: | 刘刚 靳立强 |
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作者单位: | 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;河南工学院 |
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摘 要: | 为准确而实时地估计车辆状态参数,以利于车辆的稳定性控制,分别建立了基于线性轮胎模型和非线性轮胎模型的两种车辆模型,采用多模型交互(IMM)算法进行两种模型的切换以适应各种复杂路况,并将平方根容积卡尔曼滤波算法融合至IMM算法。考虑到车辆行驶过程中侧向加速度和路面附着系数对算法的影响,采用模糊算法对IMM算法中的模型转换概率进行实时修正,提高了模型切换速度和跟踪精度。Carsim-Matlab/simulink联合仿真和实车试验的结果表明,该算法车辆状态参数估计跟踪精度高,模型切换速度快,鲁棒性好。
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