首页下载资源行业研究基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计,采用容积卡尔曼(CKF)观测器 可估计七个状态:纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度,以及四个车轮角速度 模型中:模块一:四轮驱动电机;模块二:carsim输

ZIP基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计,采用容积卡尔曼(CKF)观测器 可估计七个状态:纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度,以及四个车轮角速度 模型中:模块一:四轮驱动电机;模块二:carsim输

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资源文件列表:

基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计采用容积.zip 大约有11个文件
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  2. 2.jpg 75.13KB
  3. 3.jpg 150KB
  4. 分布式驱动电动汽车车辆状态估计.txt 2.04KB
  5. 分布式驱动电动汽车车辆状态估计技术分析一引.txt 2.38KB
  6. 分布式驱动电动汽车车辆状态估计技术分析随.txt 2.19KB
  7. 分布式驱动电动汽车车辆状态估计技术解析一背景介绍.doc 1.73KB
  8. 分布式驱动电动汽车车辆状态估计技术详.txt 2.15KB
  9. 基于分布式驱动电动汽.html 5.61KB
  10. 基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估.txt 533B
  11. 基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计技术研究一.txt 2.17KB

资源介绍:

基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计,采用容积卡尔曼(CKF)观测器。 可估计七个状态:纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度,以及四个车轮角速度。 模型中: 模块一:四轮驱动电机; 模块二:carsim输出的真实参数,包括汽车所受横向力,纵向力,驱动力矩等 模块三:基于dugoff计算轮胎力模块,该模块可以计算纵向力和横向力 模块四:关于CKF的车辆状态估计,可估计包括纵向速度,横摆角速度,质心侧偏角以及四个车轮角速度七个状态。 此模型是基于simulink与carsim联合仿真,ckf是由s_function进行编写, 相关文档
**分布式驱动电动汽车车辆状态估计技术解析**
背景介绍
随着电动汽车技术的快速发展车辆状态估计成为研究的热点本文将基于一段具体的技术文献中提
及的分布式驱动电动汽车车辆状态估计进一步探讨其在技术实现与应用上的探讨
车辆状态估计技术应用
采用容积卡尔曼CKF观测器是此项技术在分布式驱动电动汽车中的应用基于此技术能够准确
估计车辆七个状态包括纵向速度质心侧偏角横摆角速度以及四个车轮角速度这些状态能够全
面反映车辆运行状态有助于提升车辆操控性和行驶稳定性
模型概述
在分布式驱动电动汽车车辆状态估计模型中涉及多个模块和子系统
模块一四轮驱动电机
四轮驱动电机是车辆的动力来源其运行状态直接影响车辆的整体性能
模块二carsim 输出的真实参数
carsim 输出的真实参数包括汽车所受横向力纵向力驱动力矩等这些参数是模型估计车辆状态
的依据
模块三基于 dugoff 计算轮胎力模块
此模块可以计算纵向力和横向力对于模拟和仿真车辆的行驶过程具有重要意义
模块四车辆状态估计应用系统
在系统设计中CKF 是一种基于计算机仿真技术的先进观测器方法它是基于 Simulink carsim
联合仿真系统利用 s_function 编写实现的一种高效的观测器算法在实际应用中这套系统能够
对电动汽车车辆状态进行精确可靠的估计
主要内容和步骤
1. 四轮驱动电机模块描述了四轮驱动电机的运行原理和特性以及其对车辆性能的影响
2. carsim 输出真实参数介绍了 carsim 输出的真实参数对模型估计车辆状态的依据和影响
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