基于擴展卡爾曼濾波的車輛行駛阻力參數(shù)聯(lián)合辨識算法研究.pdf

1、天津大學(xué)碩士學(xué)位論文基于擴展卡爾曼濾波的車輛行駛阻力基于擴展卡爾曼濾波的車輛行駛阻力參數(shù)聯(lián)合辨識算法研究參數(shù)聯(lián)合辨識算法研究ResearchonJointIdentificationAlgithmofVehicleDrivingResistanceParametersBasedonExtendedKalmanFilter學(xué)科專業(yè)：動力工程研究生：盧永強指導(dǎo)教師：趙華教授李孟良高級工程師天津大學(xué)機械工程學(xué)院2016年12月I中文摘要車輛行

2、駛阻力是混合動力系統(tǒng)能量管理策略的重要輸入之一。精確地獲得影響車輛行駛阻力的各個參數(shù)是重構(gòu)車輛行駛阻力的基礎(chǔ)。在影響車輛行駛阻力的各參數(shù)中，整車的質(zhì)量及其所處道路的坡度對行駛阻力影響顯著且無法直接測量。因此，研究能夠估計整車質(zhì)量及道路坡度的車輛行駛阻力參數(shù)在線辨識算法具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價值。本文圍繞上述目標(biāo)重點在以下三個方面進行了研究：開發(fā)了新一代車載智能信息終端，搭建了車輛行駛阻力參數(shù)在線辨識研究平臺，完成了車載智能信息終端

3、的軟硬件開發(fā)。針對車輛阻力計算過程中質(zhì)量和坡度高度耦合的問題，提出了一種基于擴展卡爾曼濾波的車輛行駛阻力參數(shù)聯(lián)合辨識算法，實現(xiàn)了整車質(zhì)量及坡度的最優(yōu)估計，并利用實測數(shù)據(jù)驗證了該算法的準(zhǔn)確性。以聯(lián)合辨識算法為核心，以車載智能信息終端為目標(biāo)硬件平臺，完成了聯(lián)合辨識算法的嵌入式實現(xiàn)與集成。在此基礎(chǔ)上搭建了車輛行駛阻力參數(shù)的在線驗證系統(tǒng)并設(shè)計5組驗證試驗。算法在辨識精度方面的驗證結(jié)果表明：車輛質(zhì)量估計的絕對誤差低于5%，估計坡度的均方根誤差小于