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基于扩展卡尔曼滤波的车辆参数辨识

王杰 浙江大学动力机械与车辆工程研究所人车自动化实验室; 浙江杭州310027
  • 扩展卡尔曼滤波
  • 车辆动力学模型
  • 参数辨识
  • 整车质量
  • 侧偏刚度

摘要:在车辆动力学控制中,动力学参数的准确性会严重影响车辆控制的安全性与稳定性,因此在对车辆进行动力学控制前必须对其动力学模型进行参数辨识。对车辆的纵向和侧向的动力学建模,考虑实际传感器的测量噪声与控制器计算频率,采用扩展卡尔曼滤波算法对纵向动力学参数整车质量和横向动力学参数前后轴等效侧偏刚度进行实时在线辨识。通过MATLAB/Simulink-CarSim联合仿真分析验证了扩展卡尔曼滤波算法对于参数辨识的有效性,得到了车辆质量、车辆等效前后轴侧偏刚度的在线辨识结果,并基于NI实时平台验证了算法的实时性。

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