一种基于动态遗忘因子的车辆质量实时估计方法

针对车辆质量频繁变化及测量误差问题，为提高质量估计的快速性和稳定性，提出一种动态遗忘因子递推最小二乘法(DFFRLS)实时质量估计方法。该方法基于车辆动力学原理，确定递推最小二乘法(RLS)的系统输出和可观测量，并通过分析遗忘因子对估算结果的影响，将其改进为与车辆速度和工况相关的动态变化模式。通过Matlab/Simulink仿真试验环境，比较FFRLS与DFFRLS的估计效果。仿真结果显示，在特定工况下，DFFRLS的估算时间在2s内，且质量估计值波动小于FFRLS，说明DFFRLS在快速性和稳定性上均优于FFRLS，能够有效用于车辆质量的实时估计。