Estimation of the State Variables and Unknown Input of a Two-Speed Electric Vehicle Driveline Using Fading-Memory Kalman Filter
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the stochastic estimation of unavailable state variables and the unknown input of an electric vehicle (EV) driveline equipped with a novel seamless clutchless two-speed transmission. The proposed transmission is explained and the kinematics and dynamics of the driveline, which constitute the basis for the observer design, are presented. For identical inputs, the outputs of the dynamical model are compared to those of the experimental test rig and the simulation model created in the MATLAB/Simulink. The method of modeling the unknown input as a fictitious state variable is combined with the fading-memory Kalman filter (FMKF) in order to provide a robust concurrent estimation of unavailable states and the unknown input. The observer estimates angular velocities of the off-going and on-coming gears and consequently the gear ratio, the input and output torques of the transmission, and the unknown torque exerted on the vehicle based on the speed measurements of the electric motor and wheels. The observability of the states and unknown input of the augmented system is analyzed and the performance of the proposed observer is experimentally assessed for upshift and downshift scenarios. The estimation results are compared with the conventional KF and the deterministic Luenberger observer (DLO).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».