分布式电动汽车状态与参数无迹卡尔曼滤波估计

为提高分布式电动汽车的控制性能,提出一种更加综合、全面的车辆状态及参数估计方法。针对车辆在行驶过程中某些动力学状态及参数难以实时量测的问题,以分布式电驱动汽车为研究对象,探讨基于无迹卡尔曼滤波的车辆状态估计及参数识别方法。建立7自由度时变参数车辆模型;以车辆易于测量的纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和轮速为观测变量,通过状态扩维,将车辆相关参数引入到车辆状态矢量中,采用无迹卡尔曼滤波算法设计一种车辆状态和参数的联合观测器,以便同时估计和辨识车辆纵向速度、侧向速度、轮胎侧向力、车辆质量、转动惯量、质心位置及其高度;在Simulink/Carsim平台上进行鱼钩角输入、滑行和加速工况的仿真验证,结果表明,该联合观测器能够有效的估计和辨识出上述相关车辆状态和参数,收敛效果较好。