文档名：双遗忘因子最小二乘法车辆质量和时变坡度估计
摘要：针对双遗忘因子最小二乘法由于数据饱和导致车辆变质量估计失效,在坡道起步时导致坡度估计性能下降的问题,提出一种改进算法.建立了车辆行驶时的纵向动力学数学模型,并根据最小二乘递推估计理论得到双遗忘因子最小二乘递推估计模型;针对原始算法的变质量估计问题,通过引入车速作为车辆停车的判断参数,并在停车后重新初始化协方差矩阵来消除数据饱和的影响;采用AVLCRUISE与Matlab/Simulink联合仿真对识别算法进行了验证.仿真对比分析表明,有效地验证了改进算法的合理性和可靠性,提高了算法在车辆质量和坡度估计时的收敛速度和精度.
作者：叶明 卢祥伟 张利杰 杨洲 周俊充 范毅 郑易 Author：YEMing LUXiangwei ZHANGLijie YANGZhou ZHOUJunchong FANYi ZHENGYi
作者单位：重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,重庆400054重庆金康动力新能源有限公司,重庆401335
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(11)
分类号：U463.2
关键词：车辆质量估计 道路坡度估计 双遗忘因子最小二乘法 数据饱和
机标分类号：TP391.9U469.72U292.921
在线出版日期：2023年7月18日
基金项目：国家自然科学基金，重庆市技术创新与应用发展专项双遗忘因子最小二乘法车辆质量和时变坡度估计[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(11)叶明 卢祥伟 张利杰 杨洲 周俊充 范毅 郑易针对双遗忘因子最小二乘法由于数据饱和导致车辆变质量估计失效,在坡道起步时导致坡度估计性能下降的问题,提出一种改进算法.建立了车辆行驶时的纵向动力学数学模型,并根据最小二乘递推估计理论得到双遗忘因子最小二乘递...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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