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基于参数自适应的电动汽车整车质量辨识算法
1
作者
谢辉
张宁
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2019年第2期219-225,共7页
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...
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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关键词
电动汽车(EV)
整车质量
参数自适应
辨识
算法
拓展
kalman
滤波
算法
(
ekf
)
坡度重构
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题名
基于参数自适应的电动汽车整车质量辨识算法
1
作者
谢辉
张宁
机构
内燃机燃烧学国家重点实验室天津大学机械工程学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2019年第2期219-225,共7页
文摘
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。
关键词
电动汽车(EV)
整车质量
参数自适应
辨识
算法
拓展
kalman
滤波
算法
(
ekf
)
坡度重构
Keywords
electric vehicle(EV)
vehicle mass
parameter-adaptive
identification algorithm
extended
kalman
filter(
ekf
)
slope reconstruction
分类号
U461.6 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于参数自适应的电动汽车整车质量辨识算法
谢辉
张宁
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2019
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