典型文献
整车质量与道路坡度同步估计算法对比
文献摘要：
针对现代车辆控制系统难以实时测得整车质量和道路坡度这一问题,文章基于车辆纵向动力学模型给出无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法的流程图,利用CarSim与MALTAB/Simulink联合仿真比较双遗忘因子递归最小二乘法(recursive least square with multiple forgetting factors,RLS-MFF)、扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和UKF 3种算法对整车质量和道路坡度估计的效果,并分别从计算精度和实时性2个方面对3种算法进行比较分析.分析结果验证了UKF算法在整车质量估计和道路坡度估计中表现良好.
文献关键词：
整车质量估计;道路坡度估计;无迹卡尔曼滤波(UKF);CarSim/Simulink联合仿真
中图分类号：
作者姓名：
王虎;余强;李学博;王姝
作者机构：
长安大学 汽车学院,陕西 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]王虎;余强;李学博;王姝-.整车质量与道路坡度同步估计算法对比)[J].合肥工业大学学报（自然科学版）,2022(04):445-450
A类：
遗忘因子递归最小二乘法,整车质量估计
B类：
估计算法,算法对比,车辆控制系统,车辆纵向动力学,纵向动力学模型,无迹卡尔曼滤波,unscented,Kalman,filter,UKF,流程图,CarSim,MALTAB,Simulink,联合仿真,仿真比较,recursive,least,square,multiple,forgetting,factors,RLS,MFF,扩展卡尔曼滤波,extended,EKF,道路坡度估计,计算精度
AB值：
0.283753
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