發(fā)布時間：2017-12-31 09:41

  本文關(guān)鍵詞：分布式驅(qū)動HEV自適應(yīng)無跡卡爾曼車速估計　出處：《中國科學(xué):技術(shù)科學(xué)》2016年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對四驅(qū)混合動力汽車,為改善其電子穩(wěn)定性系統(tǒng)(electronic stability program,ESP)車速估計的精度和魯棒性,考慮后輪轂電機轉(zhuǎn)矩精確可測可控,以及前輪驅(qū)動轉(zhuǎn)矩可推算的特點,結(jié)合ESP系統(tǒng)既有的傳感器輸出信號,提出了分布式自適應(yīng)無跡卡爾曼車速估計算法.首先,建立了四驅(qū)混合動力汽車動力系統(tǒng)及動力學(xué)模型,其包括驅(qū)動系統(tǒng)模型、7自由度車輛動力學(xué)模型和Burckhardt輪胎模型.其次,考慮模型的時變及強非線性特性,采用無跡卡爾曼濾波(unscented Kalman filter,UKF)算法設(shè)計了主/子濾波器.一方面通過對量測噪聲的自適應(yīng),改善了UKF算法量對量測信號干擾的魯棒性;另一方面將主/子濾波器結(jié)果進行融合,并用融合后結(jié)果重置了各濾波器,提高了車速估計精度.最后,搭建了四驅(qū)混合動力汽車Carsim-Simulink聯(lián)合離線仿真平臺和硬件在環(huán)仿真試驗平臺,分別開展了雙紐線、低速雙移線兩種驅(qū)動工況的離線仿真和硬件在環(huán)仿真試驗.試驗結(jié)果表明,所提出的分布式自適應(yīng)無跡卡爾曼車速估計算法不僅估計精度較高,而且也有著較強的自適應(yīng)性和魯棒性能.
[Abstract]:For 4WD hybrid electric vehicle, in order to improve the electronic stability system (electronic stability program, ESP) the accuracy and robustness of speed estimation, after considering the wheel motor torque can be measured accurately controlled, and the characteristics of the front wheel drive torque can be calculated, combined with the existing ESP system sensor output signal, we propose a distributed adaptive unscented Calman speed estimation algorithm. Firstly, a four-wheel drive hybrid powertrain system and dynamics model, which includes a drive system model with 7 degrees of freedom vehicle model and Burckhardt tire model. Secondly, considering variable and strong nonlinear characteristics of the model, using the unscented filter Calman (unscented Kalman filter UKF) algorithm to design the main / sub filter on the one hand. On the adaptive measurement noise, improve the robustness of UKF measurement on the amount of signal interference; on the other hand will be the main / sub filter For the fusion of each filter and reset by fusing the results, improve the speed estimation accuracy. Finally, build a 4WD HEV Carsim-Simulink combined with off-line simulation platform and hardware in the loop simulation test platform, carried out lemniscate, low-speed double shift line two driving the off-line simulation and hardware in the loop simulation test. The test results show that the proposed distributed adaptive unscented Calman speed estimation algorithm not only high estimation accuracy, but also has strong adaptability and robustness.

【作者單位】： 同濟大學(xué)新能源汽車工程中心;同濟大學(xué)汽車學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金(批準號:U1564208)資助項目
【分類號】：U469.7;U463.6;U467
【正文快照】： 引用格式:趙治國,朱強,周良杰,等.分布式驅(qū)動HEV自適應(yīng)無跡卡爾曼車速估計.中國科學(xué):技術(shù)科學(xué),2016,46:481 492Zhao Z G,Zhu Q,Zhou L J,et al.Vehicle speed estimation in driving case based on distributed self-adaptive unscented kalman filter for 4WD hybrid*E-mail

【參考文獻】

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本文編號：1359236