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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。 相似文献
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基于速度-流量关系模型的公路噪声预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 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。 相似文献
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