基于遗忘递推最小二乘与自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在噪声不确定及工况复杂情况下锂电池荷电状态(SoC)估计精度低的问题,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的估计方法.建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)参数辨识方法,将Sage-Husa自适应滤波算法与UKF相结合对系统噪声协方差进行实时更...     

单线圈检测器速度估计方法研究

实时精确的交通速度对于交通管理系统来说是至关重要的.然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数.提出了一种新的单线圈检测器速度估计的模糊神经网络方法.采用杭州公路实地数据对算法进行了验证,模型的速度估计结果与实际速度接近,与传统的g因子算法相比精度有显著地提高.这一方法可以有效地应用于交通管理系统速度的估计.     

电动客车AMT换挡执行机构状态估计及参数辨识EI北大核心CSCD

为了改善AMT换挡执行机构参数时变下的换挡性能,在考虑系统模型高度非线性、系统噪声特性未知的情况下,本文中提出了一种基于非线性H∞算法的分层状态估计和参数辨识方法。首先,通过实验发现了换挡执行机构参数时变的问题,并针对换挡执行机构建立了非线性模型。然后,设计了分层状态估计和参数辨识器,上、下两层估计器均基于非线性H∞算法设计。上层估计器对执行机构的状态进行估计,并将结果转移到下层估计器;下层估计器利用上层估计器处理完的状态量作为量测量,利用系统模型作为量测方程对系统参数进行辨识;上、下层估计器的协同运行对换挡执行机构的状态进行估计,对结构参数和电性能参数进行辨识。最后,设计了一种基于自动标定的状态估计和参数辨识流程,在对换挡位置值进行标定修正的同时实现对换挡执行机构的参数辨识。实验结果表明,本文提出的分层状态估计和参数辨识方法能准确的对换挡执行机构的状态、参数进行估计和辨识。修正参数后,系统的换挡性能得到改善。     

基于速度-流量关系模型的公路噪声预测方法

车流速度是道路交通噪声预测模型中的重要参数之一,其准确性将直接影响声环境评价的结果.为了解决实际工程应用中车流速度数据获取困难的问题,本文在等效车流量假设和速度相等假设的前提下,推导出一种基于速度一流量模型的公路噪声预测方法.该方法利用了交通工程领域经典的速度-流量关系模型,可根据车流量自动计算车流速度,从而缩减了噪声预测模型中输入参数的数量.其次,实地采集交通流特征数据,采用非线性回归方法标定模型参数.最后,利用同步观测得到的高速公路基本路段上的流量和噪声数据,验证了该方法的有效性,并估计其误差范围.     

基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波的车辆运动状态联合估计

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。     

ARMAX模型在角脉冲试验数据后处理中的应用

以ARMAX模型作为系统模型,利用增广最小二乘法对模型的输入、输出及噪声项系数进行估计,再利用欧拉变换得出汽车转向盘转角脉冲输入试验的频域特性曲线.根据某款轿车的3次角脉冲试验数据,将ARMAX模型参数估计法与傅立叶变换处理方法进行比较.结果表明,ARMAX参数估计方法处理的系统频率特性曲线更平滑,参数一致性更好,更逼...     

浅析中值滤波

在图像的生成、传输或变换过程中,由于受到噪声污染,输出图像的质量会产生退化。中值滤波是一种去除噪声的非线性处理方法,在某些条件下既可去除噪声又能保护图像边缘,能够取得较好的图像复原效果。     

基于无迹卡尔曼滤波与遗传算法相结合的车辆状态估计

针对汽车状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的状况,通过UKF算法与遗传算法相结合,提出一种新的自适应滤波算法,以降低噪声对估计结果的干扰。为达到较高的精度,建立了7自由度非线性车辆动力学模型,结合"魔术公式"轮胎模型对汽车行驶过程中的纵、侧向速度、轮胎力和质心侧偏角分别进行了估计。在利用UKF对汽车状态参数进行估计的同时,引入遗传算法,根据适应度函数对过程噪声和量测噪声进行寻优,实现了噪声的自适应作用,估计精度大幅提高。仿真和道路模拟试验的结果表明,UKF结合遗传算法的方法,能提高估计精度且具有很好的抗干扰性。     

基于质量估计的商用车线控制动减速度控制

为了满足无人驾驶商用车线控制动系统的减速度控制需求,提出了一种基于质量估计的减速度控制算法.根据车辆纵向动力学模型得到估计质量的初始值,利用模糊逻辑法获取估计质量的置信度从而改变滤波系数,既能使估算结果快速收敛,也能过滤掉噪声信号,并且算法运算量小可以降低计算负荷.基于估计质量信息,设计"前馈+反馈PID"控制器,控制...     

一种用于交通信息采集的图像背景快速估计方法

为适应交通环境多变情况下实时交通信息采集的要求，提出一种快速高效的背景估计方法。该方法以单高斯估计模型为基础，参数简单，算法实时性好；在采集样本时通过帧差法对图像进行分块选取，从而保证了样本的纯度，有效地削弱了运动物体和噪声对于背景估计的影响。通过实际道路环境下多种方法的实验比较，证明所提出的方法的正确性和有效性。