基于自适应扩展卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车状态估计

纵向车速和质心侧偏角是车辆主动安全控制系统的关键参考状态信号,通常采用卡尔曼滤波算法估计。当系统噪声和测量噪声的统计特性存在不确定性时,不仅估计精度会降低,甚至导致估计器发散。结合分布式驱动电动汽车4个车轮转矩和转速可直接测量的特点,提出一种车辆状态自适应扩展卡尔曼滤波估计方法。基于量纲一化新息平方实现车辆状态估计有效性检测,提出滑动窗口长度自适应调整规则;根据新息统计特性提出卡尔曼滤波增益和状态估计误差协方差矩阵的自适应调整策略,及基于车辆状态估计稳态误差和动态响应速度的自适应参数确定原则。数值仿真和试验证明,所提出的车辆状态估计方法,不仅估计精度较高,而且实时性和易用性较强。