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为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。 相似文献
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针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素导致的一个或数个传感器产生随机间歇性故障从而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计1种基于四分位滤波的容错方法,并针对该方法导致的观测时滞问题设计1种预报方法,提前预报观测值,进而抵消容错方法导致的时滞问题。此外,针对多传感器之间的互协方差难以准确估计的问题,采用CI融合估计方法进行融合估计。为验证算法的有效性和融合估计的精度,对带有间歇性故障的两传感器系统进行仿真试验,并与按矩阵、按对角阵和按标量3种分布式融合估计方法得到的结果进行对比。4种方法的均方误差系数大小对比结果显示,对于带间歇性故障的多传感器系统,设计的融合滤波不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度。 相似文献
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永磁同步电动机因具有运行性能好、功率密度和效率高等特点,在生产和理论研究中得到广泛应用。在电动机应用领域中,拖动控制系统的可靠性极其重要,无位置传感器永磁同步电动机控制是电机拖动技术领域的一个热点。本文主要研究了永磁同步电动机(IPMSM)的无速度和位置传感器矢量控制。提出了基于卡尔曼滤波器无位置传感器的永磁同步电动机的转子位置和转速估计的方法。 相似文献
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总结和归纳了车辆横摆角速度估计的方法。给出了基于运动学模型和动力学模型的横摆角速度估计的基本算法,并分析了各种方法的优缺点。指出了横摆角度估计研究的重要实际意义,同时也为开展车辆横摆角速度估计的理论研究提供了方法和思路上的指导。 相似文献
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