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基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计
被引量：
34
1
作者
雷雨龙
付尧
+2 位作者
刘科
曾华兵
张元侠
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期9-13,8,共6页
针对车辆自动变速器控制系统难以实时测得车辆质量与道路坡度参数这一问题,运用最优估计理论,以车辆纵向动力学模型为基础,建立系统的状态空间模型,运用前向欧拉法将过程方程离散化,进一步对非线性过程方程进行近似线性化,获得过程方程...
针对车辆自动变速器控制系统难以实时测得车辆质量与道路坡度参数这一问题,运用最优估计理论,以车辆纵向动力学模型为基础,建立系统的状态空间模型,运用前向欧拉法将过程方程离散化,进一步对非线性过程方程进行近似线性化,获得过程方程向量函数的Jacobian矩阵,实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的车辆质量及道路坡度估计算法。在Matlab/Simulink仿真平台下,进行了实车道路试验数据的离线仿真。仿真结果表明,该算法可有效估计车辆质量及道路坡度,能够满足车辆自动变速器控制系统的要求。
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关键词
自动变速器最优估计
扩展卡尔曼滤波
车辆质量
道路坡度
下载PDF
职称材料
微小加速度下汽车质量-道路坡度自适应估计
被引量：
5
2
作者
孙恩鑫
殷玉明
+4 位作者
辛喆
李升波
何举刚
孔周维
刘秀鹏
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期125-132,共8页
汽车质量和道路坡度是设计高性能汽车决策和控制算法所需的基本参数。但是,微小加速度行驶工况下,汽车纵向惯性力较小,汽车质量和道路坡度难解耦,且现有估计算法的准确性和收敛速度有待进一步提高。该文提出了一种基于车辆纵向动力学原...
汽车质量和道路坡度是设计高性能汽车决策和控制算法所需的基本参数。但是,微小加速度行驶工况下,汽车纵向惯性力较小,汽车质量和道路坡度难解耦,且现有估计算法的准确性和收敛速度有待进一步提高。该文提出了一种基于车辆纵向动力学原理的自适应无迹Kalman滤波(adaptive unscented Kalman filter, AUKF)算法,通过加大质量预测模型初始噪声,并设计自适应收缩系数对预测误差协方差矩阵进行动态调整,实现了微小加速度工况下汽车质量和道路坡度的快速准确联合估计。其中,自适应收缩系数与质量预测模型噪声和质量估计值有关。不同初始条件下的仿真与实车试验结果表明,AUKF算法能准确估计汽车质量和道路坡度,且质量估计误差均小于3%,道路坡度估计均方根误差均小于0.4°。此外,在纵向加速度小于0.3 m/s;行驶工况下,相比经典UKF算法,AUKF算法极大加快了汽车质量和道路坡度估计的收敛速度,在质量初始误差小于40%条件下,质量误差收敛至3%以内只需约10 s。
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关键词
汽车质量
道路坡度
无迹Kalman滤波
自适应滤波
原文传递
题名
基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计
被引量：
34
1
作者
雷雨龙
付尧
刘科
曾华兵
张元侠
机构
吉林大学汽车动态仿真与控制国家重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期9-13,8,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA111712)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120061110027)
+1 种基金
吉林大学'985'工程资助项目
长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT1017)
文摘
针对车辆自动变速器控制系统难以实时测得车辆质量与道路坡度参数这一问题,运用最优估计理论,以车辆纵向动力学模型为基础,建立系统的状态空间模型,运用前向欧拉法将过程方程离散化,进一步对非线性过程方程进行近似线性化,获得过程方程向量函数的Jacobian矩阵,实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的车辆质量及道路坡度估计算法。在Matlab/Simulink仿真平台下,进行了实车道路试验数据的离线仿真。仿真结果表明,该算法可有效估计车辆质量及道路坡度,能够满足车辆自动变速器控制系统的要求。
关键词
自动变速器最优估计
扩展卡尔曼滤波
车辆质量
道路坡度
Keywords
Automatic
transmission
Optimal
estimation
Extended
Kalman
filter
vehicle
mass
road
grade
分类号
U463.2 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
微小加速度下汽车质量-道路坡度自适应估计
被引量：
5
2
作者
孙恩鑫
殷玉明
辛喆
李升波
何举刚
孔周维
刘秀鹏
机构
中国农业大学工学院
浙江工业大学机械工程学院
清华大学汽车工程系
重庆长安汽车股份有限公司
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期125-132,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51905483)
国家国际科技合作项目(2019YFE0100200)。
文摘
汽车质量和道路坡度是设计高性能汽车决策和控制算法所需的基本参数。但是,微小加速度行驶工况下,汽车纵向惯性力较小,汽车质量和道路坡度难解耦,且现有估计算法的准确性和收敛速度有待进一步提高。该文提出了一种基于车辆纵向动力学原理的自适应无迹Kalman滤波(adaptive unscented Kalman filter, AUKF)算法,通过加大质量预测模型初始噪声,并设计自适应收缩系数对预测误差协方差矩阵进行动态调整,实现了微小加速度工况下汽车质量和道路坡度的快速准确联合估计。其中,自适应收缩系数与质量预测模型噪声和质量估计值有关。不同初始条件下的仿真与实车试验结果表明,AUKF算法能准确估计汽车质量和道路坡度,且质量估计误差均小于3%,道路坡度估计均方根误差均小于0.4°。此外,在纵向加速度小于0.3 m/s;行驶工况下,相比经典UKF算法,AUKF算法极大加快了汽车质量和道路坡度估计的收敛速度,在质量初始误差小于40%条件下,质量误差收敛至3%以内只需约10 s。
关键词
汽车质量
道路坡度
无迹Kalman滤波
自适应滤波
Keywords
vehicle
mass
road
grade
unscented
Kalman
filter
adaptive
filter
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计
雷雨龙
付尧
刘科
曾华兵
张元侠
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
34
下载PDF
职称材料
2
微小加速度下汽车质量-道路坡度自适应估计
孙恩鑫
殷玉明
辛喆
李升波
何举刚
孔周维
刘秀鹏
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
原文传递
已选择
0
条
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