吉林大学学报(工学版) ›› 2017, Vol. 47 ›› Issue (5): 1329-1335.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201705001

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采用强跟踪中心差分滤波器的汽车状态和参数估计

李静1, 张家旭1, 2, 张艳华1, 陈立军3   

  1. 1.吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室,长春 130022;
    2.中国第一汽车集团公司 技术中心,长春 130011;
    3.吉林大学 大数据和网络管理中心,长春 130022
  • 收稿日期:2016-08-16 出版日期:2017-09-20 发布日期:2017-09-20
  • 通讯作者: 陈立军(1960-),男,副研究员.研究方向:计算机应用.E-mail:clj@jlu.edu.cn
  • 作者简介:李静(1974-),男,教授,博士生导师.研究方向:汽车地面力分析与控制.E-mail:liye1129@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51275206)

Estimation of vehicle state and parameter based on strong tracking CDKF

LI Jing1, ZHANG Jia-xu1, 2, ZHANG Yan-hua1, CHEN Li-jun3   

  1. 1.State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130022, China;
    2.Research and Development Center, China FAW Group Corporation, Changchun 130011, China;
    3.Big Data and Network Management Center, Jilin University, Changchun 130022,China
  • Received:2016-08-16 Online:2017-09-20 Published:2017-09-20

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摘要： 采用3自由度非线性汽车动力学模型作为汽车状态和时变参数估计的标称模型,利用强跟踪中心差分卡尔曼滤波器(CDKF)对汽车的纵向速度、质心侧偏角和横摆角速度等信息,以及标称模型的前、后轴等效时变侧偏刚度进行了估计。为验证强跟踪CDKF算法的估计性能,采用模型在环和硬件在环的方式进行多种工况的仿真验证。结果表明,该算法具有可行性和准确性。

关键词: 车辆工程, 汽车动力学, 时变模型参数, 强跟踪中心差分卡尔曼滤波器, 状态和参数估计

Abstract: A 3-DOF nonlinear dynamic model of vehicle is established as nominal model of vehicle state and parameter estimation. Strong tracking Central Difference Kalman Filter (CDKF) is adopted to simultaneously estimate the longitudinal velocity, side slip angle and yaw rate of the vehicle and the equivalent lateral stiffness of the axle. In order to verify the performance of the strong tracking CDFK algorithm, typical cases using model-in-the-loop simulation systems are carried out. Simulation results show that the algorithm is effective and can get high accuracy.

Key words: vehicle engineering, vehicle dynamics, time-varying model parameters, strong tracking central difference Kalman filter, states and parameters estimation

中图分类号: 

  • U461
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