In diesem Beitrag wird eine Beobachterstruktur entwickelt, die es ermöglicht, mittels eines Micro-Electro-Mechanical-Sensorik (MEMS) Beschleunigungssensors eine verbesserte Geschwindigkeits- und Steigungsinformation zu erhalten. Zusätzlich wird gezeigt, dass mit dieser Konfiguration unter Berücksichtigung von eBike spezifischen Rahmenbedingungen eine robuste Massenschätzung insbesondere für Pedelecs ermöglicht wird. Dabei zeigt es sich, dass es aufgrund der Zusammenhänge zwischen Kraftaufbringung des Fahrers und der Beschleunigungswerte am Fahrrad sinnvoll ist, die kinematischen von der kinetischen Gleichung zu separieren. Daher wird für Geschwindigkeit und Steigung ein dynamisches Kalmanfilter verwendet. Für die Massen- und Offset- bzw. Rollreibungskoeffizientschätzung erweist sich ein Recursive Least Squares Verfahren mit verschiedenen Forgetting Factors als effizient. Es zeigt sich in der Praxis, dass durch den Beschleunigungssensor eine verbesserte Geschwindigkeitsschätzung insbesondere bei kleinen Geschwindigkeiten erreicht wird. Weiterhin wird nach einer Kalibrierung des Beschleunigungssensors eine gute Steigungsschätzung ermittelt. Bei der Interpretation der Ergebnisse für Masse, Offset- und Rollwiderstandskoeffizient müssen für die Praxis der gewählte Beschleunigungssensor, als auch die Endgeschwindigkeit berücksichtigt werden. In ersten Tests kann die Gesamtmasse insbesondere beim 25 km/h Pedelec auch bei Wind gut bestimmt werden. Bei einem Versuch bei einem 45 km/h Speed Bike besteht eine Unsicherheit, die eine praktische Umsetzung nur bei Windstille zulässt. Hier ist eine sinnvolle Schätzung nur in bestimmten Fahrsituationen zulässig. So kann in nachfolgenden Arbeiten eine Auswertung nur bei bestimmten Situationen, z. B. beim Anfahren und bei Steigungen erfolgen, bei denen der Windwiderstand eine untergeordnete Rolle spielt.


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    Title :

    Zustandsschätzung bei Elektrofahrzeugen mit Beschleunigungssensor


    Additional title:

    State estimation for electric vehicles with acceleration sensors


    Contributors:


    Publication date :

    2013


    Size :

    10 Seiten, 7 Bilder, 12 Quellen



    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Storage medium


    Language :

    German




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    Schmidt Feintechnik,St.Georgen,CH | Automotive engineering | 1992


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