一种分布式驱动电动汽车行驶状态分层融合估计方法

专利主权项内容

1.一种分布式驱动电动汽车行驶状态分层融合估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据分布式驱动电动汽车的运动特性，构建横向、横摆非线性二自由度车辆动力学模型与线性轮胎模型，并将横向、横摆非线性二自由度车辆动力学模型推导为连续时间车辆状态方程；步骤2，基于步骤1中构建的线性轮胎模型，采用基于遗忘因子的递归最小二乘法对线性区内的轮胎侧偏刚度进行估计；步骤3，基于步骤1中得到的连续时间车辆状态方程，搭建自适应扩展卡尔曼滤波器，并将步骤2中估计的轮胎侧偏刚度输入到自适应扩展卡尔曼滤波器中；步骤4，基于步骤3中构建的自适应扩展卡尔曼滤波器，引入最大相关熵准则，对测量阶段的噪声协方差和误差协方差进行迭代更新，并采用天鹰智能优化算法对自适应扩展卡尔曼滤波器的非高斯噪声值进行实时优化更新，构建天鹰优化最大相关熵自适应扩展卡尔曼滤波器，通过天鹰优化最大相关熵自适应扩展卡尔曼滤波器对分布式驱动电动汽车的行驶状态进行实时估计。