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国内刊号：11-2187/TH
国际刊号：0577-6686
发布日期:
作者：任彦君, 殷国栋, 沙文瀚, 沈童
单位：1. 东南大学机械工程学院 南京 211189;2. 奇瑞新能源汽车股份有限公司电控与架构部 芜湖 241000
关键词：四轮驱动汽车,纵向车速估计,Kalman滤波,噪声自适应,运动学信息融合；
基金：国家重点研发计划（2016YFD0700905）、国家自然科学基金（51975118，52025121）和江苏省成果转化（BA2018023）资助项目。
针对四轮驱动汽车纵向车速难以直接测量的问题，考虑多源传感器信号置信度动态变化特征，提出一种基于运动学信息融合的纵向车速自适应估计方法。研究行驶环境对车载传感器信息的影响规律，建立基于Kalman滤波框架的运动学信息融合模型，设计面向有色噪声的车速自适应滤波算法，实现对车轮滑移和道路坡度等非随机时变因素的扰动补偿。为兼顾算法稳定性及估计最优性，提出融合衰减记忆因子的强跟踪滤波改进策略，有效避免了极限工况下的滤波发散现象。在Carsim/Simulink联合仿真环境下，采用坡道加速、车轮滑转和双移线等工况验证算法的有效性并与H∞滤波等方法进行对比。开发了处理器在环试验系统，分析算法在嵌入式控制器中运行的一致性和实时性。研究结果表明，所提出的车速自适应估计方法准确性高、稳定性好，与现有方法相比具有更好的工况适应性，估计结果不依赖先验噪声统计特性的获取，实时性能够满足车载控制器要求，解决了复合工况下四驱汽车高精度纵向车速的统一估计问题。
来源：2021年第8期
《机械工程学报》期刊编辑部
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