基于多传感器信息的汽车低速车速估计方法

浦震峰; 唐亮; 上官文斌; 王伟玮; 蒋开洪

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基于多传感器信息的汽车低速车速估计方法

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为解决低速工况下轮速传感器测量精度低、更新周期长的问题,利用现有的底盘域传感器的信号,本文提出了一种基于多传感器信号的电驱动汽车低速车速估计方法。为准确估计车速,建立了基于多轮速脉冲信号的车速估算模型(模型I)和基于电机转速信号的车速估算模型(模型II)。在估算轮速时,模型I可以有效地避免噪声干扰,但在极低速的情况下,其更新周期较长;而模型II估算得到的轮速信息更新周期短、精度高,但其无法克服传动系统中由于齿隙所产生的冲击干扰。为充分发挥两种估算模型的优势,本文采用交互多模型融合算法对两个模型的输出结果进行加权融合,并通过实车对比测试,验证了所提出的低速车速估计算法在不同行驶路面下的准确性和可靠性。结果表明,相较于传统轮速估算方法,该方法在低速工况下具有更高的估计精度和实时性。

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来源
《汽车工程》 |2023年第7期|1235-1243|共10页
作者
浦震峰; 唐亮; 上官文斌; 王伟玮; 蒋开洪;
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作者单位

北京林业大学工学院;

华南理工大学机械与汽车工程学院;

宁波拓普集团股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
低速轮速估计; 多传感器融合; 卡尔曼滤波; 交互多模型融合;

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