四轮独立驱动车辆纵向车速与坡度的联合估计

针对四轮独立驱动电动汽车控制系统难以实时测得纵向车速和道路坡道信息这一问题,结合四轮独立驱动车辆纵向驱动力矩可实时准确获取的特点,运用最优状态参数估计理论,提出一种渐消记忆无迹卡尔曼滤波算法,该算法融合了运动学和动力学两种方法,仅根据纵向加速度传感器的测量值即可实现对纵向车速和道路坡度的联合估计。仿真和实车试验结果均表明,所提算法估计精度较高,收敛速度快,且具有较强的稳定性。

基于粒子群的轮毂电机车辆制动能量回收策略

针对四轮毂电机驱动车辆各轮转矩独立可控、控制响应快、制动能量回收潜力大的特点,分析轮毂电机、电池特性参数对再生制动能力的限制因素,研究动态兼顾控制方法,提升能量回收效率和制动效能。对此,分析制动安全法规,建立基于分配系数优化的前后轴制动力矩分配策略。在此基础上,考虑车速、电机与电池特性以及前后轴电、液力矩分配对各轴电机发电效率以及电池充电效率的影响,划分影响因素边界条件,借助粒子群寻优算法实现了前后轴再生制动力矩优化分配。最后,通过CarSim/Simulink联合仿真平台,验证了所提出控制策略的有效性和先进性。