摘要
本发明提出了一种基于并行混合架构的车辆载荷估算方法及系统，属于车辆载荷调控技术领域；包括：基于多模态传感器实时获取车辆复合数据并执行预处理；将经预处理后的车辆复合数据输入并行混合架构，以预测载荷运动状态和载荷补偿值；采用改进的EEMD算法对并行混合架构的预测值进行动态载荷分离；基于联邦卡尔曼滤波融合分离结果，得到车辆载荷的估算值；基于三模冗余架构对估算值进行验证，进而确定是否触发车辆载荷故障恢复流程。本发明通过多源数据融合与并行混合架构建模，将物理方程与机器学习结合，能够在降低成本与硬件依赖性的同时，实现静态工况下的高精度估算及动态工况的适应性优化。
