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基于线性二次型最优控制和径向基神经网络PID的ESC控制策略 被引量：6
1
作者 罗文发 吴光强 郑松林 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期494-499,共6页
为提高电子稳定控制(ESC)的鲁棒性和自适应能力,采用联合扩展卡尔曼滤波方法估算轮胎侧偏刚度,改进了2自由度模型,在此基础上提出了线性二次型最优控制和径向基神经网络PID联合的控制算法,设计了双层控制器,其上层控制器通过线性二次型... 为提高电子稳定控制(ESC)的鲁棒性和自适应能力,采用联合扩展卡尔曼滤波方法估算轮胎侧偏刚度,改进了2自由度模型,在此基础上提出了线性二次型最优控制和径向基神经网络PID联合的控制算法,设计了双层控制器,其上层控制器通过线性二次型最优控制算法获取主动横摆力矩,下层控制器通过径向基神经网络PID进行车轮分配和变滑移率的控制。采用15自由度车辆模型进行了仿真验证,结果表明设计的控制策略较好地满足ESC的控制要求,并具备良好的自学习功能和瞬态控制能力。 展开更多
关键词 ESC控制策略 联合扩展卡尔曼滤波 轮胎侧偏刚度 线性二次型最优控制 径向基神经网络PID
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基于联合扩展卡尔曼滤波法的锂电池SOC估算 被引量：3
2
作者 于仲安 简俊鹏 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1941-1942,1949,共3页
锂电池荷电状态(SOC)的精确估计一直是电池管理系统的核心任务之一。电流传感器中存在非零均值的电流漂移噪声,这些噪声会造成不可避免的估计误差。为减少电流漂移噪声对估算造成的不利影响,提出了联合扩展卡尔曼滤波法,以Thevenin模型... 锂电池荷电状态(SOC)的精确估计一直是电池管理系统的核心任务之一。电流传感器中存在非零均值的电流漂移噪声,这些噪声会造成不可避免的估计误差。为减少电流漂移噪声对估算造成的不利影响,提出了联合扩展卡尔曼滤波法,以Thevenin模型为锂电池等效电路模型,将电流漂移值作为状态变量与电池SOC进行同步预测。实验和仿真结果表明,该方法能有效抑制电流漂移噪声,提高估算精度。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 联合卡尔曼滤波 电流漂移噪声
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基于增益调整的Joint-EKF算法估算电池SOC 被引量：3
3
作者 吴铁洲 向富超 常春 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期150-153,共4页
在电流采样过程中,电流漂移噪声会对采样精度造成干扰,进而影响锂离子电池荷电状态(SOC)估算的精度。采用联合扩展卡尔曼滤波(Joint-EKF)算法,以Thevenin模型为等效电路模型基础,将电流漂移值与状态变量同步预测,可提高估算精度。在电... 在电流采样过程中,电流漂移噪声会对采样精度造成干扰,进而影响锂离子电池荷电状态(SOC)估算的精度。采用联合扩展卡尔曼滤波(Joint-EKF)算法,以Thevenin模型为等效电路模型基础,将电流漂移值与状态变量同步预测,可提高估算精度。在电流突变时,需要加快算法修正速度来解决算法跟踪效果差的问题。基于Joint-EKF算法,通过调整滤波增益动态修正SOC,可进一步提高SOC估算精度。结果表明:改进算法后的SOC估算误差为2.8%,比改进前的减小2.4%。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态(SOC)估算 联合扩展卡尔曼滤波(joint—ekf) 增益系数
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