48V重型商用车坡度传感器滤波算法研究

本文针对重型商用车48V混合动力系统坡度传感器信号易被干扰、随机噪声复杂的问题，对坡度传感器信号的随机漂移模型及自适应Kalman滤波算法进行研究，通过采集数据信息，利用赤池信息量准则（AIC）确定自回归AR模型阶数，考虑所建立的模型具有模型参数和噪声统计特性存在误差的特点，研究一种含有强跟踪滤波渐消因子的Sagu-Husa自适应Kalman滤波算法。经与标准Kalman滤波算法进行对比仿真，表明改进后的滤波算法对模型参数和噪声统计特性不敏感，故该滤波算法能够有效提高48V混动坡度传感器信号精度。