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基于擴展卡爾曼濾波的車輛參數辨識

王杰 浙江大學動力機械與車輛工程研究所人車自動化實驗室; 浙江杭州310027
  • 擴展卡爾曼濾波
  • 車輛動力學模型
  • 參數辨識
  • 整車質量
  • 側偏剛度

摘要:在車輛動力學控制中,動力學參數的準確性會嚴重影響車輛控制的安全性與穩定性,因此在對車輛進行動力學控制前必須對其動力學模型進行參數辨識。對車輛的縱向和側向的動力學建模,考慮實際傳感器的測量噪聲與控制器計算頻率,采用擴展卡爾曼濾波算法對縱向動力學參數整車質量和橫向動力學參數前后軸等效側偏剛度進行實時在線辨識。通過MATLAB/Simulink-CarSim聯合仿真分析驗證了擴展卡爾曼濾波算法對于參數辨識的有效性,得到了車輛質量、車輛等效前后軸側偏剛度的在線辨識結果,并基于NI實時平臺驗證了算法的實時性。

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