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作者：刘瑞峰;陈勇;
单位：北京信息科技大学机电工程学院;新能源汽车北京实验室;北京电动车辆协同创新中心;
摘要：针对汽车在不同工况下行驶时纵向速度估计问题，提出一种基于双模糊控制的汽车纵向速度估计方法。该方法首先通过卡尔曼滤波器对带有噪声的轮速信号和加速度信号进行滤波，将滤波后的轮速信号和加速度信号进行融合估计；通过整车滑移率和加速度差值判断车辆行驶工况，设计双模糊控制器分别实时调整融合估计算法中的权重系数和卡尔曼滤波器的参数。通过CarSim和MATLAB/Simulink联合在不同附着系数路面条件下进行仿真验证，其仿真结果表明：所设计的车辆纵向车速估计方法在不同工况下简单可行并具有较好的估计精度。
关键词：车速估计;;卡尔曼滤波;;模糊控制;;融合估计
基金资助：科技创新服务能力建设—北京实验室建设项目（PXM2020＿014224＿000065）
