基于卡尔曼滤波的CPCC整车质量估计研究

作者：黄昆

来源：汽车文摘, 2021, (08): 52-57.

DOI：10.19822/j.cnki.1671-6329.20210050

为解决运载货车在云控巡航(CPCC)状态下的整车质量估计问题,基于卡尔曼滤波算法(KF)设计一个整车质量估计器。系统以车辆动力学模型为基础,构造质量估计器的卡尔曼滤波算法状态方程和状态更新方程,并使用Simulink搭建质量估计模型嵌入云端,从而对CPCC状态下的运载货车进行质量估计。通过场地测试进行平路、上坡、下坡3种条件下的对比试验,结果表明质量估计器几乎不受道路坡度影响;通过实车道路试验对5个设定工况进行验证,结果表明设计的质量估计器在5个不同载重工况下均能较准确的估计货车的整车质量,质量估计的平均误差为0.368 9%。