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Zhenfeng Wang Mingming Dong Yechen Qin Yongchang Du Feng Zhao 《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2017,55(3):371-398
This paper provides a new method to solve the problem of suspension system state estimation using a Kalman Filter (KF) under various road conditions. Due to the fact that practical road conditions are complex and uncertain, the influence of the system process noise variance and measurement noise covariance on the estimation accuracy of the KF is first analysed. To accurately estimate the road condition, a new road classification method through the vertical acceleration of sprung mass is proposed, and different road process variances are obtained to tune the system’s variance for the application of the KF. Then, road classification and KF are combined to form an Adaptive Kalman Filter (AKF) that takes into account the relationship of different road process noise variances and measurement noise covariances under various road conditions. Simulation results show that the proposed AKF algorithm can obtain a high accuracy of state estimation for a suspension system under varying International Standards Organisation road excitation levels. 相似文献
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从美国校车发展历程、校车管理以及校车安全标准3个方面概述美国校车。一旦发生紧急情况,紧急逃生对于保障学生安全举足轻重,而国内相关研究相对薄弱。从常见紧急情况、紧急逃生原则、紧急逃生演练等不同视角详细阐述美国校车事故的紧急逃生,对于改善中国校车安全现状具有积极意义。 相似文献