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公开(公告)号：CN116552548B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310819926.2
申请日：2023-07-06
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司
IPC: B60W40/12 , B60W40/13 , B60W50/00 , G07C5/08 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06N7/08
Abstract: 本发明提供一种四轮分布式电驱动汽车状态估计方法，本发明考虑四轮分布式电驱动汽车的运动，建立三自由度车辆动力学模型，以四轮分布式电驱动汽车实时反馈的行驶参数为模型输入量，利用系统输入参数、车辆结构参数、实时测量参数，本发明充分考虑了分布式驱动电动汽车车辆参数即时反馈的特性和对系统非高斯噪声的寻优能力，同时模型考虑车辆的纵向运动、横向运动和横摆运动，可以较为准确的反映分布式驱动电动汽车在各种工况下的行驶特点，本发明采用改进非洲秃鹫算法对最大相关熵平方根容积卡尔曼滤波器的非高斯噪声自适应寻优，可以一定程度上减弱滤波过程不稳定的影响，并使得估计精度有所提高。
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公开(公告)号：CN116552548A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310819926.2
申请日：2023-07-06
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司
IPC: B60W40/12 , B60W40/13 , B60W50/00 , G07C5/08 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06N7/08
Abstract: 本发明提供一种四轮分布式电驱动汽车状态估计方法，本发明考虑四轮分布式电驱动汽车的运动，建立三自由度车辆动力学模型，以四轮分布式电驱动汽车实时反馈的行驶参数为模型输入量，利用系统输入参数、车辆结构参数、实时测量参数，本发明充分考虑了分布式驱动电动汽车车辆参数即时反馈的特性和对系统非高斯噪声的寻优能力，同时模型考虑车辆的纵向运动、横向运动和横摆运动，可以较为准确的反映分布式驱动电动汽车在各种工况下的行驶特点，本发明采用改进非洲秃鹫算法对最大相关熵平方根容积卡尔曼滤波器的非高斯噪声自适应寻优，可以一定程度上减弱滤波过程不稳定的影响，并使得估计精度有所提高。
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公开(公告)号：CN117725687A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410166667.2
申请日：2024-02-06
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司 , 江西交通职业技术学院
IPC: G06F30/15 , G06F17/11 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于永磁同步电机的电动汽车路面附着系数估计方法，该方法先构建纵向、横向、横摆非线性三自由度车辆动力学模型与永磁同步电机数学模型，并构建Dugoff轮胎模型，通过Dugoff轮胎模型计算出轮胎力，并对Dugoff轮胎模型计算的轮胎力进行归一化处理，然后搭建奇异值分解容积卡尔曼滤波器，最后引入最大相关熵准则，对测量阶段的噪声协方差和误差协方差进行迭代更新，并采用算术优化算法对非高斯噪声值进行寻优，搭建算术优化最大相关熵奇异值分解容积卡尔曼滤波器，通过算术优化最大相关熵奇异值分解容积卡尔曼滤波器对永磁同步电机的转子速度及路面附着系数进行实时估计，能够实现路面附着系数的有效实时估计。
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公开(公告)号：CN116923428B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311146668.2
申请日：2023-09-07
Applicant: 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力联合估计方法，包括：步骤1，根据电动汽车的运动特性，构建纵向、横向、横摆的非线性三自由度车辆动力学模型，并搭建轮胎力估计动力学模型；步骤2，构建自适应滑膜观测器来估计轮胎侧向力，得到实时轮胎侧向力；步骤3，搭建无迹卡尔曼滤波器，并将实时轮胎侧向力输入无迹卡尔曼滤波器中；步骤4，引入最大相关熵准则，构造最大相关熵无迹卡尔曼滤波器，引入原子搜索优化算法对最大相关熵无迹卡尔曼滤波器进行非高斯噪声寻优处理，得到搭建完成的最终滤波器，通过搭建完成的滤波器对车辆质心侧偏角的实时估计。本发明能够实现电动汽车的质心侧偏与轮胎侧向有效实时估计。
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公开(公告)号：CN116992697B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311246086.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院 , 宜春同驭汽车科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种智能电动汽车行驶状态信息估计方法，该方法先构建纵向、横向、横摆非线性三自由度车辆动力学模型，并搭建车辆质量估计动力学模型，然后构建基于遗忘因子的递归最小二乘法来估计整车质量，再搭建容积卡尔曼滤波器，最后对搭建的容积卡尔曼滤波器引入广义高阶容积准则，并采用奇异值分解方法代替Cholesky分解，构建奇异值分解广义高阶容积卡尔曼滤波器，并采用哈里斯鹰优化算法对奇异值分解广义高阶容积卡尔曼滤波器进行优化，从而能够对智能电动汽车的行驶状态进行有效的实时估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116992697A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311246086.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院 , 宜春同驭汽车科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种智能电动汽车行驶状态信息估计方法，该方法先构建纵向、横向、横摆非线性三自由度车辆动力学模型，并搭建车辆质量估计动力学模型，然后构建基于遗忘因子的递归最小二乘法来估计整车质量，再搭建容积卡尔曼滤波器，最后对搭建的容积卡尔曼滤波器引入广义高阶容积准则，并采用奇异值分解方法代替Cholesky分解，构建奇异值分解广义高阶容积卡尔曼滤波器，并采用哈里斯鹰优化算法对奇异值分解广义高阶容积卡尔曼滤波器进行优化，从而能够对智能电动汽车的行驶状态进行有效的实时估计。
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公开(公告)号：CN117565877B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410079572.7
申请日：2024-01-19
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种分布式驱动电动汽车行驶状态分层融合估计方法，该方法先构建横向、横摆非线性二自由度车辆动力学模型与线性轮胎模型，然后采用基于遗忘因子的递归最小二乘法对线性区内的轮胎侧偏刚度进行估计，再搭建自适应扩展卡尔曼滤波器，最后引入最大相关熵准则，对测量阶段的噪声协方差和误差协方差进行迭代更新，并采用天鹰智能优化算法对自适应扩展卡尔曼滤波器的非高斯噪声值进行实时优化更新，构建天鹰优化最大相关熵自适应扩展卡尔曼滤波器，通过天鹰优化最大相关熵自适应扩展卡尔曼滤波器对分布式驱动电动汽车的行驶状态进行实时估计，本发明能够实现分布式驱动电动汽车行驶状态参数的有效实时估计，具有良好的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117565877A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410079572.7
申请日：2024-01-19
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供一种分布式驱动电动汽车行驶状态分层融合估计方法，该方法先构建横向、横摆非线性二自由度车辆动力学模型与线性轮胎模型，然后采用基于遗忘因子的递归最小二乘法对线性区内的轮胎侧偏刚度进行估计，再搭建自适应扩展卡尔曼滤波器，最后引入最大相关熵准则，对测量阶段的噪声协方差和误差协方差进行迭代更新，并采用天鹰智能优化算法对自适应扩展卡尔曼滤波器的非高斯噪声值进行实时优化更新，构建天鹰优化最大相关熵自适应扩展卡尔曼滤波器，通过天鹰优化最大相关熵自适应扩展卡尔曼滤波器对分布式驱动电动汽车的行驶状态进行实时估计，本发明能够实现分布式驱动电动汽车行驶状态参数的有效实时估计，具有良好的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117272525A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311568294.3
申请日：2023-11-23
Applicant: 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院 , 宜春同驭汽车科技有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F17/11 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种智能电动汽车路面附着系数估计方法，该方法先构建纵向、横向、横摆非线性三自由度车辆动力学模型，并构建Dugoff轮胎模型，通过Dugoff轮胎模型计算出轮胎力，并对Dugoff轮胎模型计算的轮胎力进行归一化处理，然后搭建广义高阶容积卡尔曼滤波器，最后引入最大相关熵准则，对测量阶段的噪声协方差和误差协方差进行迭代更新，搭建最大相关熵广义高阶容积卡尔曼滤波器，通过最大相关熵广义高阶容积卡尔曼滤波器对路面附着系数进行实时估计，能够实现路面附着系数的有效实时估计。
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公开(公告)号：CN116923428A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311146668.2
申请日：2023-09-07
Applicant: 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力联合估计方法，包括：步骤1，根据电动汽车的运动特性，构建纵向、横向、横摆的非线性三自由度车辆动力学模型，并搭建轮胎力估计动力学模型；步骤2，构建自适应滑膜观测器来估计轮胎侧向力，得到实时轮胎侧向力；步骤3，搭建无迹卡尔曼滤波器，并将实时轮胎侧向力输入无迹卡尔曼滤波器中；步骤4，引入最大相关熵准则，构造最大相关熵无迹卡尔曼滤波器，引入原子搜索优化算法对最大相关熵无迹卡尔曼滤波器进行非高斯噪声寻优处理，得到搭建完成的最终滤波器，通过搭建完成的滤波器对车辆质心侧偏角的实时估计。本发明能够实现电动汽车的质心侧偏与轮胎侧向有效实时估计。
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