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题名UKF车速估计器的算法研究与仿真
被引量：4
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作者
芦冰
解小华
蔡可天
孟凡坤
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机构
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
吉林大学通信工程学院
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出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2015年第1期7-11,共5页
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基金
"863"国家高科技计划基金资助项目(2012AA110701)
"973"国家高科技计划基金资助项目(2012CB821202)
长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(IRT1017)
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文摘
为准确估计车辆的行驶速度,保证汽车的安全性,设计了基于无味卡尔曼滤波算法(UKF:Unscented Kalman Filter)的车速估计器,并与基于卡尔曼滤波(KF:Kalman Filter)算法所建立的估计器进行了比较。两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台,同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型。仿真实验结果表明,当系统输入产生突变时,UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4%以内,比KF算法的误差率大约降低了3%,UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势,相对于KF估计算法效果更佳。
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关键词
无味卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波算法
车速估计器
绝对误差
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Keywords
unscented Kalman filter （UKF） algorithm
Kalman filter （KF） algorithm
velocity estimation
absolute error
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于UKF的铅酸蓄电池SOC估算策略
被引量：2
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作者
胡振宇
吴雷
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2015年第5期567-571,共5页
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基金
2012年省产学研创新项目(BY20120690)
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文摘
为了估算铅酸蓄电池的荷电状态,以Thevenin模型为基础,建立了数学关系简单,易于工程实现的状态空间模型。在此基础上对模型进行处理,采用无味卡尔曼滤波算法实现了对电池荷电状态的估算。仿真结果表明该模型能较好地体现电池特性,无味卡尔曼滤波算法在估算中可保持很好的精度。实验结果与真实值的误差不超过5%,满足电动汽车对荷电状态误差8%的使用要求,验证了此估算策略的可靠性和可行性。
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关键词
无味卡尔曼滤波算法
荷电状态
铅酸蓄电池
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Keywords
Unscented-Kalman Filtering
state of charg
lead-acid batteries
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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