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提高纯电动汽车整车动力性能和续驶里程,电池和电机的选用非常关键。文章介绍了纯电动汽车结构;对比分析了在纯电动汽车上常用的电机和电池类型及性能参数;在Advisor软件中分别针对电机和电池的参数对续驶里程和动力性的影响进行仿真,得出了其对整车性能的影响;进一步推导出了电池电量与续驶里程的函数关系,为实际应用中选用电池类型.核算电量成本等提供了经验公式。 相似文献
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An accurate battery State-of-Charge (SoC) estimation method is one of the most significant and difficult techniques to promote the commercialization of electric vehicles. This paper tries to make two contributions to the existing literatures through a robust extended Kalman filter (REKF) algorithm. (1) An improved lumped parameter battery model has been proposed based on the Thevenin battery model and the global optimization-oriented genetic algorithm is used to get the optimal polarization time constant of the battery model. (2) A REKF algorithm is employed to build an accurate data-driven based robust SoC estimator for a LiFePO4 lithium-ion battery. The result with the Federal Urban Driving Schedules (FUDS) test shows that the improved lumped parameter battery model can simulate the dynamic performance of the battery accurately. More importantly, the REKF based SoC estimation approach makes the SoC estimation with high accuracy and reliability, it can efficiently eliminate the problem of accumulated calculation error and erroneous initial estimator state of the SoC. 相似文献
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车辆结构参数和道路环境信息的实时准确获取是提高智能汽车运动控制性能的重要因素之一,而车辆质量与道路坡度信息是多种汽车控制系统的必要信息,因此质量与坡度在线估计的研究一直受到关注。针对车辆质量与道路坡度的联合估计问题,提出了一种基于交互多模型的质量与坡度融合估计方法。首先,设定了适宜进行质量精确估计的工况条件,据此提出了基于模糊规则的质量估计置信度因子计算算法,进而设计了基于置信度因子的递推最小二乘车辆质量估计算法,以实现质量的在线估计。然后,以车辆纵向动力学模型为基础,建立了运动学和动力学2种坡度估计模型,并设计了基于运动学模型的线性卡尔曼滤波坡度观测器,基于电子稳定性程序ESP的纵向加速度信息实现坡度估计,设计了基于动力学模型的无迹卡尔曼滤波坡度观测器,基于ESP和发动机管理系统EMS的力信息实现坡度估计。运动学模型未考虑车辆姿态信息,坡度估算结果与实际值有偏差;动力学模型对模型精度要求高,算法稳定性差,为充分发挥2种方法优势实现坡度的精确估计,采用交互多模型算法实现了2种坡度估计方法的加权融合。最后,对所设计的算法进行了实车试验验证。结果表明:所设计的质量与坡度估算算法具有较好的实时性和准确性,适合智能汽车运动控制的应用需求。 相似文献
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准确估计锂离子电池荷电状态(SOC)对于突破电动汽车发展瓶颈,推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题,提出基于遗忘因子的递推最小二乘法(FRLS)的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据,在线辨识模型参数并实时更新,实时反映电池内部参数的变化过程,对电池动态特性进行实时模拟。针对容积卡尔曼(CKF)滤波过程中对噪声敏感的问题,提出一种基于随机加权思想的自适应容积卡尔曼滤波(ARWCKF)方法。相比于常规CKF容积点权值始终不变,通过引入随机加权因子,自适应调整容积点权值并对系统噪声、状态向量及观测向量进行预测,抑制系统噪声对状态估计的干扰,避免因容积点权重值固定所带来的误差。针对CKF算法在容积点计算过程中由于状态方差矩阵失去正定性导致的平方根分解无法使用的问题,提出基于奇异值分解的容积点计算方法,克服由于先验协方差矩阵负定性变化而导致的滤波精度下降等问题,并进行多种工况、温度下不同SOC初值的对比验证。结果表明:所提出的基于遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识及ARWCKF滤波方法具备良好的估计精度及收敛能力,最大电压估计误差不超过40 mV,SOC估计误差不超过1%。 相似文献
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为了获得实时、准确的路面附着系数,进一步提高观测路面附着系数算法的精度和收敛速度,结合非线性车辆动力学模型和轮胎力修正模型,搭建分布式驱动电动汽车联合仿真平台,提出一种基于自适应衰减无迹卡尔曼滤波的路面附着系数观测算法。该算法设计与各轮对应的路面附着系数观测器,应用协方差匹配判据对观测器发散趋势进行判别,设计自适应加权系数修正预测协方差,以增强新近观测数据的利用率;同时采用次优Sage-Husa噪声估计器对未知的系统过程噪声进行估计,抑制观测器的记忆存储长度,调整过程噪声和测量噪声的均值与协方差,提高观测器的跟踪能力。利用分布式驱动电动汽车分别进行高、低附着路面和对开路面直线制动试验,并将自适应衰减无迹卡尔曼滤波路面附着系数观测器的观测结果与无迹卡尔曼滤波观测值、参考路面附着系数进行比较和分析。结果表明:高附着路面条件下,所设计的算法估计误差可控制在0.64%以内;低附着路面条件下,所设计的算法估计误差可控制在1.03%以内;对开路面条件下估计误差可控制在1.26%以内;自适应衰减无迹卡尔曼滤波算法相比无迹卡尔曼滤波算法响应速率更快,具有更高的估计精度和较强的自适应能力,估计结果整体上维持稳定,能够适应各种不同路面的估计。 相似文献
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结合卡尔曼滤波器的车辆主动悬架轴距预瞄控制研究 总被引:8,自引:2,他引:8
利用轴距预瞄信息,即前后轮路面输入之关系,同时结合卡尔曼滤波器作为状态估计器,本文提出了一种算法用于车辆悬架控制律的设计,根据模拟结果,研究了算法的可行性,分析了卡尔曼滤波器对状态变量的估计精度,以及轴距预瞄控制对进一步改进车辆性能的潜力。 相似文献
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This paper presents a method that estimates the vehicle sideslip angle and a tire-road friction coefficient by combining measurements of a magnetometer, a global positioning system (GPS), and an inertial measurement unit (IMU). The estimation algorithm is based on a cascade structure consisting of a sensor fusing framework based on Kalman filters. Several signal conditioning techniques are used to mitigate issues related to different signal characteristics, such as latency and disturbances. The estimated sideslip angle information and a brush tire model are fused in a Kalman filter framework to estimate the tire-road friction coefficient. The performance and practical feasibility of the proposed approach were evaluated through several tests. 相似文献
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本文在扩展卡尔曼滤波算法的基础上,结合模态坐标变换,以模态坐标初始值和结构单元损伤参数构建状态向量,提出一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,可成功识别结构参数。通过数值算例的识别结果,证明本文方法能够对结构损伤参数有效识别。 相似文献
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为提高网络延迟攻击下自动驾驶车辆定位估计算法的精确度,研究了延迟模型下自动驾驶车辆定位的无偏差有限脉冲响应(UFIR)估计器设计方法,并仿真实验.搭建延迟攻击下的车辆运动学模型,拓展模型至有限长度的时间窗口,推导UFIR算法按批处理式与迭代式表达形式,分析Apollo系统各功能模块的数据流动,基于LG开源自动驾驶仿真器... 相似文献