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作者：张荣芸;凤永乐;时培成;张斌;刘亚铭;
单位：安徽工程大学机械工程学院;安徽工程大学汽车新技术安徽省工程技术中心;
摘要：针对分布式驱动电动汽车路面附着系数估计中状态发生突变时滤波跟踪性能弱、精度下降的问题，该文提出了基于高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(HSTCKF)的路面附着系数估计算法。首先，建立了基于Dugoff轮胎模型的非线性三自由度车辆模型；利用Carsim/Simulink软件联合搭建了分布式驱动电动汽车整车模型作为仿真平台；推导了结合高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)和强跟踪滤波(STF)理论的高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(HSTCKF)算法，有效弥补了HCKF跟踪性能不足的问题；并将其应用于分布式驱动电动汽车状态参数的估计之中，再将估计得到的状态参数用于实现对路面附着系数的精确估计；最后通过仿真及道路实验对算法进行了验证。结果表明：基于HSTCKF的路面附着系数估计算法在跟踪性能和估计精度上均优于HCKF和CKF算法。
关键词：分布式驱动电动汽车;;车辆状态参数;;路面附着系数;;强跟踪滤波;;高阶容积卡尔曼滤波
基金资助：国家自然科学基金项目(51605003,51575001);; 安徽省高校自然科学研究项目(2024AH050108);; 安徽工程大学中青年拔尖人才培养计划
