【摘 要】
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精确的行驶状态估计对分布式驱动电动汽车（DDEV）的纵、横向稳定性控制具有至关重要的意义。本文中应用噪声自适应扩展卡尔曼滤波（NA-EKF）算法对DDEV行驶状态进行估计。该算法充分
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,江苏大学汽车工程研究院
【基金项目】
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江苏省六大人才高峰项目(2015-XNYQC-002);江苏省重点研发计划竞争项目(BE2017129)资助
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精确的行驶状态估计对分布式驱动电动汽车（DDEV）的纵、横向稳定性控制具有至关重要的意义。本文中应用噪声自适应扩展卡尔曼滤波（NA-EKF）算法对DDEV行驶状态进行估计。该算法充分利用观测信号的实时统计信息,通过监测滤波器新息和残差的动态变化,不断修正状态噪声方差和量测噪声方差,从而调整滤波器增益、状态预测值和观测值在滤波后的状态值中的比例,提高状态估计精度。最后利用车辆动力学仿真软件ve DYNA对本文应用的算法进行了仿真验证,结果表明：与EKF相比,该算法可有效克服先验统计信息不准确和复杂工况下造成
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