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291.
为有效解决复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态无法精确获取,进而对车辆系统操纵稳定性与乘坐舒适性兼顾优化无法提供准确输入的难题,本文中设计了基于车辆垂向与横向耦合动力学的双非线性状态观测器算法,以实现复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态的实时准确估计。首先,建立了路面激励模型与整车系统垂向与横向耦合动力学模型;接着,利用无迹卡尔曼滤波方法(UKF)与非线性模糊观测(T-S)理论,设计了非线性状态观测算法,以在不同路面激励工况下对车辆系统簧载质量与侧倾状态进行联合估计;最后,运用CarSim■动力学软件,对比分析了在标准A级与C级路面上进行J-turn试验工况下,采用联合状态观测器(UKF&T-S)实时估计车辆侧倾角与侧倾率的观测精度。结果表明,本文所设计的UKF&T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,且与CarSim■仿真数据相比识别状态标准偏差不超过10%。 相似文献
292.
在阐述卡尔曼滤波理论的基础上,分析了滚动轴承系统的振动机理,建立了滚动轴承工作元件表面损伤振动信号模型和观测模型,提出了运用卡尔曼滤波理论估计滚动轴承故障信号的方法。 相似文献
293.
294.
295.
分析了地形/惯导组合导航系统的状态方程,并对H∞滤波和卡尔曼滤波算法进行了对比分析,同时给出仿真结果。理论分析和仿真实验表明:H∞滤波算法和卡尔曼滤波都具有较好的收敛特性,能在一定程度上提高地形辅助导航系统精度,但H∞滤波的效果优于卡尔曼滤波。 相似文献
296.
297.
298.
299.
300.
基于检测器数据的路段行程时间估计通常具有精度不高和可靠性差的特点。论文引入了自适应式卡尔曼滤波,采用K近邻法寻找相似的交通流状态来标定状态转移系数,建立了基于固定型检测器数据和移动型检测器数据的路段行程时间估计融合模型。实际数据的验证结果是,平均相对误差为9.52%,相对误差的标准差为8.92%。研究表明,与基于移动检测器数据的估计方法相比较,该方法极大地改善了估计精度和可靠性,还具有收敛速度快、对初值不敏感、参数少等特点。 相似文献