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基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车工程》2015,(12)
本文中提出了一种基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。首先建立了非线性3自由度车辆估算模型和Dugoff轮胎模型。接着通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和转向盘转角等低成本传感器信号的信息融合,实现对车辆行驶状态的准确估计。最后应用CarSim和Matlab/Simulink联合仿真对算法进行验证。结果表明:基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的估计算法能比扩展卡尔曼滤波算法更准确、稳定地估计车辆行驶状态。 相似文献
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为准确实时地获取车辆运动状态信息,满足车辆主动安全控制系统的需求,基于模糊控制器和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,采用非线性3自由度车辆动力学模型,提出一种基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波(AFEKF)的车辆运动状态联合估计策略。首先利用EKF算法对待测量噪声的输入量联合估计得到所需的状态量,然后建立模糊控制器对其进行自适应调节,最后应用MATLAB/Simulink仿真平台建立14自由度车辆动力学模型对估计算法进行仿真和实车试验验证。结果表明:AFEKF算法能够准确有效地估计车辆的行驶状态,且与EKF算法相比,准确性和鲁棒性更好。 相似文献
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针对分布式驱动电动汽车行驶状态估计的问题,论文对汽车行驶状态估计算法的研究现状进行了综述,列举了在车辆行驶状态估计中常用的估计算法,分别介绍了扩展卡尔曼滤波算法、容积卡尔曼滤波算法和联邦卡尔曼滤波算法在车辆行驶状态估计中的优缺点,结合各算法在实际应用中需要考虑的因素,对比分析不同的估计算法对车辆行驶状态参数估计效果的影响,指出基于联邦卡尔曼(FKF)滤波算法的多信息融合估计车辆行驶状态的方法是提高估计精度的有效手段。 相似文献
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为了保证汽车的主动安全控制,需要准确地估计车辆行驶状态信息。针对目前汽车状态估计中由于技术条件限制和成本过高造成的部分参数无法测量或不易测量的问题,本文中利用低成本传感器,基于信息融合技术进行汽车行驶状态估计。建立了包括横摆、横向和纵向的3自由度非线性汽车动力学模型,同时为降低噪声对系统影响,建立了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的信息融合算法,给出车辆状态最小方差意义下的融合结果。利用纵向加速度、侧向加速度和转向盘转角等低成本传感器信号融合得到所需的难以测量的质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速。通过Matlab/Simulink-CarSim联合仿真和实车试验对所研究的估计算法进行了试验验证。试验结果表明:该算法能够准确地估计汽车质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速,且相比于无迹卡尔曼滤波(UKF),本算法提高了估计精度和实时性。 相似文献
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针对四轮轮毂电机电动汽车行驶过程中的状态估计和在数据测量过程中由于偶然因素使观测序列中存在野值的问题,本文中提出了一种基于抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。首先利用四轮轮毂电机电动汽车的每个车轮的电机驱动力矩容易测得的优势计算轮胎的纵向力,采用Dugoff轮胎模型计算轮胎的侧向力,建立了汽车非线性3自由度车辆模型。接着通过对简单易测低成本传感器信号的信息融合实现电动汽车在行驶过程中的纵向速度、侧向速度和质心侧偏角的准确估计。最后应用Car Sim和Matlab/Simulink联合仿真对估计算法进行验证。结果表明,基于抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波的估计算法比扩展卡尔曼滤波估计算法更能较准确地对车辆行驶状态进行估计,且具有较好的实时性。 相似文献
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以非线性八自由度车辆模型为基础,利用轮毂电机驱动电动汽车四轮转矩容易获得的独特优势,将车轮转角、各个车轮驱动力矩、侧向加速度及横摆角速度作为算法输入,采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)理论设计了轮毂电机驱动电动汽车行驶中状态估计算法。CarSim和Matlab/Simulink联合仿真结果表明,该算法能有效估计轮毂电机驱动电动汽车行驶中的纵向车速、侧倾角、侧倾角速度等状态。 相似文献
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精确的行驶状态估计对分布式驱动电动汽车(DDEV)的纵、横向稳定性控制具有至关重要的意义。本文中应用噪声自适应扩展卡尔曼滤波(NA-EKF)算法对DDEV行驶状态进行估计。该算法充分利用观测信号的实时统计信息,通过监测滤波器新息和残差的动态变化,不断修正状态噪声方差和量测噪声方差,从而调整滤波器增益、状态预测值和观测值在滤波后的状态值中的比例,提高状态估计精度。最后利用车辆动力学仿真软件ve DYNA对本文应用的算法进行了仿真验证,结果表明:与EKF相比,该算法可有效克服先验统计信息不准确和复杂工况下造成估计不准确的问题,状态量估计的平均误差不超过27%,均方根误差不超过26%,峰值相对误差较小。 相似文献
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由于汽车的状态参数在行驶过程中不断变化,从而影响车辆行驶状态的准确估计,针对这一问题,论文对分布式驱动电动汽车状态参数估计进行了综述,列举了常用的两种估计算法,分别从扩展卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波两个方面进行了论述,对比分析了两种算法之间的应用场景与估计效果。总结出通过信息融合技术的多滤波器融合成为车辆状态参数估计的主流方向。 相似文献
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为准确而实时地估计车辆状态参数,以利于车辆的稳定性控制,分别建立了基于线性轮胎模型和非线性轮胎模型的两种车辆模型,采用多模型交互(IMM)算法进行两种模型的切换以适应各种复杂路况,并将平方根容积卡尔曼滤波算法融合至IMM算法。考虑到车辆行驶过程中侧向加速度和路面附着系数对算法的影响,采用模糊算法对IMM算法中的模型转换概率进行实时修正,提高了模型切换速度和跟踪精度。Carsim-Matlab/simulink联合仿真和实车试验的结果表明,该算法车辆状态参数估计跟踪精度高,模型切换速度快,鲁棒性好。 相似文献
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为提高锂电池在状态突变、模型不准确、SOC初始误差大等异常情况下的SOC估计精度和收敛速度,提出了基于强跟踪卡尔曼滤波算法的SOC估计方法。建立了锂电池的双RC等效电路模型,使用HPPC方法辨识了模型参数;分析了扩展卡尔曼滤波原理和缺陷,在误差协方差矩阵中引入时变渐消因子,用于改进修正系数矩阵,强行使残差序列保持正交特性,基于此原理提出了强跟踪卡尔曼滤波算法。经仿真验证,在模型不准确和状态突变情况下,强跟踪卡尔曼滤波的最大估计误差为2%,而扩展卡尔曼滤波最大误差为4.5%;在SOC初始误差较大情况下,强跟踪卡尔曼滤波在15 s内收敛至真值,而扩展卡尔曼滤波在40 s时收敛至真值。 相似文献