公开(公告)号：CN115384523B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202211155421.2

申请日：2022-09-22

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 姜彦翠 ,  张若时 ,  苏镜心

IPC: B60W40/105 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明提供一种四轮驱动轮毂电机汽车的纵向车速估计方法，确保在车轮出现滑转或抱死的复杂非线性工况下，稳定且准确的实现纵向车速的估计。该方法首先通过采集车辆状态参数，使用扩展传感器数据方法，对容积卡尔曼滤波方法进行改进，增加平衡加权因子，通过加权融合得到纵向车速观测值；其次利用四个驱动轮转速信号进行综合判别，实时识别车辆当前行驶状态，制定模糊逻辑规则得到每个驱动轮相似系数，通过融合积分得到纵向车速的估计值；最后根据纵向车速观测值和估计值进行综合分析，通过引入工况适应因子，加权融合得到最终的纵向车速。该方法在非线性强耦合的系统中适应性好，稳定性强，提高了复杂工况下纵向车速估计的鲁棒性。

公开(公告)号：CN115384523A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211155421.2

申请日：2022-09-22

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 姜彦翠 ,  张若时 ,  苏镜心

IPC: B60W40/105 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明提供一种四轮驱动轮毂电机汽车的纵向车速估计方法，确保在车轮出现滑转或抱死的复杂非线性工况下，稳定且准确的实现纵向车速的估计。该方法首先通过采集车辆状态参数，使用扩展传感器数据方法，对容积卡尔曼滤波方法进行改进，增加平衡加权因子，通过加权融合得到纵向车速观测值；其次利用四个驱动轮转速信号进行综合判别，实时识别车辆当前行驶状态，制定模糊逻辑规则得到每个驱动轮相似系数，通过融合积分得到纵向车速的估计值；最后根据纵向车速观测值和估计值进行综合分析，通过引入工况适应因子，加权融合得到最终的纵向车速。该方法在非线性强耦合的系统中适应性好，稳定性强，提高了复杂工况下纵向车速估计的鲁棒性。