Slip ratio estimation of electric wheels based on tire force and road conditions

滑移率 打滑(空气动力学) 汽车工程 测功机 扭矩 滑移角 振动 电动汽车 齿轮传动比 执行机构 卡车 控制理论(社会学) 电压 计算机科学 工程类 功率(物理) 声学 控制(管理) 电气工程 制动器 物理 人工智能 航空航天工程 热力学 量子力学
作者
Hang Li,Zunyan Hu,Jiayi Hu,Jianqiu Li,Jingkang Li,Yuanyuan Li,Liangfei Xu,Shucheng Liu,Minggao Ouyang
出处
期刊:Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering [SAGE]
卷期号:238 (6): 1295-1314 被引量:1
标识
DOI:10.1177/09544070221145979
摘要

The independently controlled electric wheels of distributed drive vehicles provide faster and more accurate actuators for vehicle slip ratio control. Meanwhile, the estimation of the slip ratio of electric wheels has been of vital importance for the dynamics control of distributed drive electric vehicles. However, the conventional slip ratio estimation method is hard to accurately estimate the slip ratio under steering conditions without multiple observations, increasing the cost and introducing errors. Considering that the output torque and motor rotation rate of electric wheels can be accurately collected, the novel slip ratio estimation method takes advantage of the signals of the electric wheels and requires fewer vehicle sensors. Based on the torsional vibration model of electric wheel, the slip ratio estimation method was proposed and validated by simulations and experiments. With the drum dynamometer, the slip ratio estimation method was applied to a single electric wheel for testing, proving the feasibility and accuracy of the proposed method. The slip ratio estimation was finally applied to a fuel cell heavy truck for road tests, of which the results show that the error index is reduced from 0.0152 to 0.0064 compared to the conventional slip ratio estimation method, confirming the good estimation performance achievable via the proposed method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
呆瓜完成签到,获得积分10
2秒前
布丁完成签到,获得积分10
2秒前
朴素的士晋完成签到,获得积分10
2秒前
燕尔蓝发布了新的文献求助10
2秒前
我是王浩腾我是健身王完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
杰克李李发布了新的文献求助10
3秒前
wjs0406发布了新的文献求助10
3秒前
老李完成签到,获得积分10
3秒前
落寞寒荷完成签到,获得积分10
4秒前
fly the bike应助莉莉采纳,获得10
4秒前
拟拟发布了新的文献求助10
5秒前
Bo发布了新的文献求助10
5秒前
LCC完成签到 ,获得积分10
5秒前
南乔完成签到,获得积分10
6秒前
yangyang完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
钟是一梦完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
wanci应助Ll采纳,获得10
7秒前
8秒前
8秒前
孟柠柠发布了新的文献求助10
8秒前
青阳完成签到,获得积分10
9秒前
科研狗发布了新的文献求助20
10秒前
11秒前
11秒前
jarenthar完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
丘比特应助hata采纳,获得10
11秒前
顾矜应助lszhw采纳,获得10
12秒前
lqq完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
共享精神应助拟拟采纳,获得10
12秒前
12秒前
lhy12345完成签到,获得积分10
12秒前
非常可爱发布了新的文献求助20
13秒前
13秒前
13秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527521
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107606
关于积分的说明 9286171
捐赠科研通 2805329
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539901
邀请新用户注册赠送积分活动 716827
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709740