【摘 要】
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精确可靠的状态估计是车辆主动安全控制的必要因素之一,提出一种纵、横向加速度传感器信息缺失情况下的车辆状态补偿估计方法。建立了三自由度车辆模型与轮胎模型,提出电驱动
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院; 江苏大学汽车工程研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1564201,U1664258,51875255);国家重点研发计划(2017YFB0102603);江苏省“333”工程(BRA2016445);江苏省“六大人才高峰”(2014-JXQC-004,2018-TD-GDZB-022);江苏省自然科学基金(BK20160525);江苏省重点研发计划竞争(BE2017129)资助项目
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精确可靠的状态估计是车辆主动安全控制的必要因素之一,提出一种纵、横向加速度传感器信息缺失情况下的车辆状态补偿估计方法。建立了三自由度车辆模型与轮胎模型,提出电驱动轮模型并将其应用到纵向力估计中,考虑电驱动轮模型含有噪声和未知输入,通过模型解耦的方式得到了纵向力重构方程,并基于伦伯格观测器和高阶滑模观测器实现纵向力估计。将纵向力估计作为伪量测值,设计了一种传感器信息不足情况下的补偿估计方法,并基于强跟踪滤波实现车辆状态估计。联合仿真结果表明,所设计的纵向力观测器针对含未知输入和干扰的系统能够实时估计纵向力,采用补偿和强跟踪结合的方式能够有效提高估计精度。考虑估计方法的实车表现,进行了台架和道路测试,台架试验结果表明纵向力观测器估计精度达到了91.3%,道路试验结果表明STF相比EKF对纵向车速、侧向车速以及横摆角速度的估计精度分别提高了14.03%,15.02%和16.58%。
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