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基于车辆状态估计的商用车ESC神经网络滑模控制 被引量：7
1
作者 李静 石求军 +1 位作者 洪良 刘鹏 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1545-1555,共11页
针对商用车电子稳定性控制系统(ESC)中纵向车速、侧向车速、质心侧偏角等部分车辆状态参数难以直接获得、车辆系统传感器过程噪声一般为时变且未知等问题,提出了自适应容积卡尔曼滤波(ADCKF)算法,将标准容积卡尔曼滤波(CKF)算法与次优Sa... 针对商用车电子稳定性控制系统(ESC)中纵向车速、侧向车速、质心侧偏角等部分车辆状态参数难以直接获得、车辆系统传感器过程噪声一般为时变且未知等问题,提出了自适应容积卡尔曼滤波(ADCKF)算法,将标准容积卡尔曼滤波(CKF)算法与次优Sage-Husa噪声估计算法结合在一起,对部分车辆状态参数进行实时在线估计;然后根据商用车ESC的控制需求,并考虑建模不确定性和外界扰动,提出了商用车ESC径向基(RBF)神经网络滑模控制算法,利用径向基神经网络对干扰项进行估计。最后,通过MATLAB/Simulink与TruckSim联合仿真,对上述算法进行仿真验证。仿真结果表明:ADCKF算法对商用车的车辆部分状态参数估计较为精确,基于车辆状态估计的商用车ESC神经网络滑模算法控制效果良好,能满足商用车ESC控制需求。 展开更多
关键词 车辆工程 容积卡尔曼滤波 自适应 sage-husa噪声估计器 滑模控制 径向基神经网络
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基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机无速度传感器控制 被引量：4
2
作者 魏春平 李世华 陈夕松 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第A02期136-139,共4页
通过引入一种基于Sage-Husa噪声估计器的自适应扩展Kalman滤波器,给出了一种永磁同步电机无速度传感器控制方案.选取定子固定坐标系下的电机模型,首先得到了基于扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.在此基础上,结合Sage-Husa... 通过引入一种基于Sage-Husa噪声估计器的自适应扩展Kalman滤波器,给出了一种永磁同步电机无速度传感器控制方案.选取定子固定坐标系下的电机模型,首先得到了基于扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.在此基础上,结合Sage-Husa噪声估计器,得到了基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.仿真结果表明,基于自适应扩展Kalman滤波器的方法,不仅可以准确地估计出电机的转速和转子位置,而且可以自适应确定扩展Kalman滤波器的一个关键参数——系统噪声协方差矩阵.与传统的扩展Kalman滤波器方法相比,本方法具有更好的实用性. 展开更多
关键词 永磁同步电机 无速度传感器控制 扩展卡尔曼滤波器 sage-husa噪声估计器
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车辆运行参数自适应软测量的防抱死控制研究
3
作者 郝亮 郭立新 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第8期232-236,241,共6页
建立了一种将Sage-Husa噪声估计器与无迹卡尔曼滤波器有机的结合的软测量算法,通过自适应软测量算法对车速等车辆运行参数进行有效的测量,结合采用轮速传感器得到的易测量轮速信号,实时计算车辆防抱死系统的实际的滑移率,通过与理想路... 建立了一种将Sage-Husa噪声估计器与无迹卡尔曼滤波器有机的结合的软测量算法,通过自适应软测量算法对车速等车辆运行参数进行有效的测量,结合采用轮速传感器得到的易测量轮速信号,实时计算车辆防抱死系统的实际的滑移率,通过与理想路面滑移率比较,从而实现各轮缸压力的有效控制,避免了车轮的抱死。通过CARSIM/Simulink联合仿真实验表明:建立的自适应软测量算法可以实现车速的准确测量,并且在对开路面上可以有效抑制了制动过程中的车轮抱死,从而保证了车辆的制动稳定性。 展开更多
关键词 sage-husa噪声估计器 无迹卡尔曼滤波器 车辆防抱死系统 滑移率
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自适应高斯—厄米特滤波器 被引量：2
4
作者 范炜 李勇 林波 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期47-52,59,共7页
针对带有未知统计特性噪声的非线性系统,提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF),其过程是通过将Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统,得到更为一般的噪声估计的递推形式,它与高斯—厄米特滤波器(GHF)相融合... 针对带有未知统计特性噪声的非线性系统,提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF),其过程是通过将Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统,得到更为一般的噪声估计的递推形式,它与高斯—厄米特滤波器(GHF)相融合,得到适用于带有未知统计特性噪声的非线性系统的高精度自适应滤波器.仿真结果表明,当非线性系统存在一类未知统计特性噪声(系统噪声或测量噪声)时,与扩展卡尔曼滤波器(EKF)、GHF和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)相比,AGHF滤波器可显著提高对噪声统计特性和系统状态的估计精度. 展开更多
关键词 非线性滤波 自适应滤波器 高斯—厄米特滤波器 sage-husa噪声估计器
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一种基于AUKF的航天器自主导航算法 被引量：2
5
作者 范炜 李勇 《空间控制技术与应用》 2009年第3期23-28,共6页
将非线性Sage-Husa噪声估计器与无迹滤波器(UKF)相结合,提出了一种新型的自适应无迹滤波器(AUKF).对基于AUKF的航天器自主导航系统进行了计算机仿真,仿真结果表明,对于存在测量偏差的自主导航系统,AUKF的导航滤波精度较传统的扩展卡尔... 将非线性Sage-Husa噪声估计器与无迹滤波器(UKF)相结合,提出了一种新型的自适应无迹滤波器(AUKF).对基于AUKF的航天器自主导航系统进行了计算机仿真,仿真结果表明,对于存在测量偏差的自主导航系统,AUKF的导航滤波精度较传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF)有显著的提高.进而,针对航天器自主导航系统测量偏差周期时变的特点,提出了提高偏差估计精度的改进算法.仿真结果表明,在适当增加计算量的条件下,利用偏差估计改进算法的AUKF能够进一步提高自主导航系统的导航精度. 展开更多
关键词 自主导航 扩展卡尔曼滤波 自适应无迹滤波器 sage-husa噪声估计器
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动基座下粗—精寻北算法研究 被引量：1
6
作者 苏涛 王雪梅 沈方泉 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第10期2007-2009,共3页
介绍了陀螺寻北仪的工作基本原理及外界干扰对该系统的影响,选取正弦模型为基座晃动模型来模拟外界的干扰,采用粗—精寻北的组合寻北方法实现外界干扰情况下航向角、俯仰角及滚动角的解算;粗寻北采用均值法;精寻北针对噪声数据的统计特... 介绍了陀螺寻北仪的工作基本原理及外界干扰对该系统的影响,选取正弦模型为基座晃动模型来模拟外界的干扰,采用粗—精寻北的组合寻北方法实现外界干扰情况下航向角、俯仰角及滚动角的解算;粗寻北采用均值法;精寻北针对噪声数据的统计特性未知的特点,采用抗野值的带Sage-Husa噪声估计器的自适应卡尔曼滤波改进方法,对比了野值对寻北结果的影响,并在不同的晃动幅值和晃动频率下进行了仿真,结果表明该方法精度高、抗干扰能力强,能有效地实现寻北解算。 展开更多
关键词 基座晃动 粗-精寻北 抗野值 sage-husa噪声估计器 自适应卡尔曼滤波
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采用自适应无迹卡尔曼滤波器的车速和路面附着系数估计 被引量：12
7
作者 张家旭 李静 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期68-75,共8页
针对车辆主动安全控制中的车速和路面附着系数这一关键信息,提出了一种实时估计该信息的滤波算法,同时建立了将包含时变噪声统计特性的七自由度非线性车辆动力学模型作为滤波算法的标称模型,以及一种自适应无迹卡尔曼滤波算法。该算法... 针对车辆主动安全控制中的车速和路面附着系数这一关键信息,提出了一种实时估计该信息的滤波算法,同时建立了将包含时变噪声统计特性的七自由度非线性车辆动力学模型作为滤波算法的标称模型,以及一种自适应无迹卡尔曼滤波算法。该算法采用传统的无迹卡尔曼滤波器来估计车速和路面附着系数,同时利用次优Sage-Husa噪声估计器对系统的噪声统计特性进行实时更新,其中采用遗忘因子限制噪声估计器的记忆长度,使新近数据发挥重要作用,使陈旧数据逐渐被遗忘,从而解决了因系统标称模型误差、外界扰动等因素引起的噪声时变的问题。在不同路面条件下进行了多种工况的实验验证,并与无迹卡尔曼滤波器的估计结果进行对比分析,结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,其估计精度高于无迹卡尔曼滤波器,且满足车辆主动安全控制系统的要求。 展开更多
关键词 车辆动力学 自适应滤波 无迹卡尔曼滤波 次优sage-husa噪声估计器
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自适应软测量算法的汽车行驶状态估计 被引量：3
8
作者 郝亮 郭立新 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期70-76,共7页
为了实现车辆行驶状态低成本测量,设计了估计汽车行驶状态参数的传统无迹卡尔曼滤波器和能够有效解决噪声时变特性的次优Sage-Husa噪声估计器相结合算法,通过建立电动汽车3自由度的动力学模型和HSRI轮胎模型,且融合低成本测量的纵、横... 为了实现车辆行驶状态低成本测量,设计了估计汽车行驶状态参数的传统无迹卡尔曼滤波器和能够有效解决噪声时变特性的次优Sage-Husa噪声估计器相结合算法,通过建立电动汽车3自由度的动力学模型和HSRI轮胎模型,且融合低成本测量的纵、横向加速度和方向盘转向角传感器测量信息,从而可精确估计电动汽车行驶状态.在选定的典型工况下,通过与无迹卡尔曼软测量算法进行对比,硬件在环实验结果有效地验证了自适应无迹卡尔曼软测量算法具有很好的鲁棒性,且比无迹卡尔曼软测量算法更加能够有效地估计电动汽车的行驶状态. 展开更多
关键词 自适应无迹卡尔曼软测量算法 次优sage-husa噪声估计器 3自由度动力学模型 HSRI轮胎模型 硬件在环
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