基于参数自适应的电动汽车整车质量辨识算法

论文摘要

为减少电动汽车(EV)质量估算模型在工程应用中对车辆参数的依赖性,提出了一种整车质量估算算法。该算法能适应空气阻力、迎风面积和传动比等部分车辆参数变化。基于车载终端获得的车辆运行信息,完成传动比和坡度的还原,并将空气阻力中的空气密度、迎风面积、风阻系数作为整体,与整车质量一同借助扩展Kalman滤波算法完成联合辨识。结果表明:在不同整车质量以及道路环境下,质量参数辨识的平均误差为3.74%。因此,该算法可以实时得到质量辨识结果,且对车辆参数具有较好的自适应能力。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谢辉,张宁

关键词: 电动汽车,整车质量,参数自适应,辨识算法,拓展滤波算法,坡度重构

来源: 汽车安全与节能学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 内燃机燃烧学国家重点实验室天津大学机械工程学院

分类号: U469.72

页码: 219-225

总页数: 7

文件大小: 2792K

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标签：电动汽车论文;  整车质量论文;  参数自适应论文;  辨识算法论文;  拓展滤波算法论文;  坡度重构论文;