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基于双重扩展自适应卡尔曼滤波的汽车状态和参数估计
被引量：
15
1
作者
林棻
赵又群
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期750-755,共6页
准确实时地获取行驶过程中的状态信息是汽车动态控制系统研究的关键,为此提出了一种新的汽车状态估计器。建立了包含不准确模型参数和未知时变统计特性噪声的非线性汽车动力学模型,针对该非线性系统提出一种双重扩展自适应卡尔曼滤波算...
准确实时地获取行驶过程中的状态信息是汽车动态控制系统研究的关键,为此提出了一种新的汽车状态估计器。建立了包含不准确模型参数和未知时变统计特性噪声的非线性汽车动力学模型,针对该非线性系统提出一种双重扩展自适应卡尔曼滤波算法(DEAKF)。该算法采用两个卡尔曼滤波器并行运算,状态估计和参数估计互相更新,同时将带遗忘因子的噪声统计估值器嵌入到状态校正过程和参数校正过程之间,以解决系统的噪声时变问题。基于ADAMS的虚拟试验和实车试验结果表明,该算法的状态估计精度高于EKF方法和DEKF方法的状态估计精度,同时具有良好的模型参数校正能力,对汽车动态控制系统中估计器的设计具有理论指导意义。
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关键词
汽车动力学
双重扩展自适应卡尔曼滤波
状态和参数估计
虚拟试验
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职称材料
基于DEKF的车辆状态与参数估计及验证
2
作者
于志新
何三慧
+1 位作者
李绍松
张振
《拖拉机与农用运输车》
2016年第1期30-32,共3页
针对车辆在行驶过程中的参数变化影响车辆状态估计的数值,开发了一种基于双扩展卡尔曼滤波(Dual Extended Kalman Filter,DEKF)的估计器。双扩展卡尔曼滤波是基于车辆状态和参数估计相互依赖不可分离性,利用两个平行状态下的扩展卡尔曼...
针对车辆在行驶过程中的参数变化影响车辆状态估计的数值,开发了一种基于双扩展卡尔曼滤波(Dual Extended Kalman Filter,DEKF)的估计器。双扩展卡尔曼滤波是基于车辆状态和参数估计相互依赖不可分离性,利用两个平行状态下的扩展卡尔曼滤波(EKF)分别对车辆状态和参数进行估计。选用四自由度车辆模型和HSRI轮胎模型,利用DEKF理论设计估计器,采用Trucksim-Simulink联合仿真对估计器进行仿真分析,验证估计器的有效性和准确性。
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关键词
双扩展卡尔曼滤波
状态和参数估计
联合仿真
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职称材料
双扩展卡尔曼滤波的无刷直流电机无传感器控制
被引量：
6
3
作者
林海
严卫生
+3 位作者
林洋
马雯
李小川
王明
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期197-201,共5页
文章研究了双扩展卡尔曼滤波器(DEKF)下的无刷直流电机(BLDCM)无位置传感器控制策略。利用带有噪声的输入信号,设计了一种DEKF观测器以实时估计无刷直流电机状态和参数。在观测器中,2个扩展卡尔曼滤波器分别作为状态滤波器和参数滤波器...
文章研究了双扩展卡尔曼滤波器(DEKF)下的无刷直流电机(BLDCM)无位置传感器控制策略。利用带有噪声的输入信号,设计了一种DEKF观测器以实时估计无刷直流电机状态和参数。在观测器中,2个扩展卡尔曼滤波器分别作为状态滤波器和参数滤波器同时运行估计系统状态和电机参数。在任意时刻下,当前参数估计值作为状态滤波器的一个已知给定输入量,与此同时,当前状态估计值也作为参数滤波器的一个已知给定输入量。所设计的观测器对参数变化、模型不精确、过程噪声和测量噪声具有较强的鲁棒性,在稳态运行和动态运行模式下都可以获得足够精度的BLDCM状态和参数估计值。仿真研究进一步验证了所提出控制策略的可行性和有效性。
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关键词
无刷直流电机
无传感器控制
双卡尔曼滤波
状态
估计
和参数估计
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职称材料
题名
基于双重扩展自适应卡尔曼滤波的汽车状态和参数估计
被引量：
15
1
作者
林棻
赵又群
机构
南京航空航天大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期750-755,共6页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040287004)
文摘
准确实时地获取行驶过程中的状态信息是汽车动态控制系统研究的关键,为此提出了一种新的汽车状态估计器。建立了包含不准确模型参数和未知时变统计特性噪声的非线性汽车动力学模型,针对该非线性系统提出一种双重扩展自适应卡尔曼滤波算法(DEAKF)。该算法采用两个卡尔曼滤波器并行运算,状态估计和参数估计互相更新,同时将带遗忘因子的噪声统计估值器嵌入到状态校正过程和参数校正过程之间,以解决系统的噪声时变问题。基于ADAMS的虚拟试验和实车试验结果表明,该算法的状态估计精度高于EKF方法和DEKF方法的状态估计精度,同时具有良好的模型参数校正能力,对汽车动态控制系统中估计器的设计具有理论指导意义。
关键词
汽车动力学
双重扩展自适应卡尔曼滤波
状态和参数估计
虚拟试验
Keywords
vehicle dynamics
dual extended adaptive Kalman filter
state and parameter estimation
virtual experiment
分类号
U461.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于DEKF的车辆状态与参数估计及验证
2
作者
于志新
何三慧
李绍松
张振
机构
长春工业大学机电工程学院
出处
《拖拉机与农用运输车》
2016年第1期30-32,共3页
基金
吉林省教育厅"十二五"科学技术研究项目(2015115)
文摘
针对车辆在行驶过程中的参数变化影响车辆状态估计的数值,开发了一种基于双扩展卡尔曼滤波(Dual Extended Kalman Filter,DEKF)的估计器。双扩展卡尔曼滤波是基于车辆状态和参数估计相互依赖不可分离性,利用两个平行状态下的扩展卡尔曼滤波(EKF)分别对车辆状态和参数进行估计。选用四自由度车辆模型和HSRI轮胎模型,利用DEKF理论设计估计器,采用Trucksim-Simulink联合仿真对估计器进行仿真分析,验证估计器的有效性和准确性。
关键词
双扩展卡尔曼滤波
状态和参数估计
联合仿真
Keywords
DEKF（Dual Extended Kalman Filter）
State and parameter estimation
Co-simulation
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
双扩展卡尔曼滤波的无刷直流电机无传感器控制
被引量：
6
3
作者
林海
严卫生
林洋
马雯
李小川
王明
机构
西北工业大学航海学院
中国石油长庆油田公司第三采油厂
中国石油长庆油田公司西安长庆科技工程有限责任公司
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期197-201,共5页
基金
国家自然科学基金(60875071)
教育部高等学校博士点基金(200806990008)资助
文摘
文章研究了双扩展卡尔曼滤波器(DEKF)下的无刷直流电机(BLDCM)无位置传感器控制策略。利用带有噪声的输入信号,设计了一种DEKF观测器以实时估计无刷直流电机状态和参数。在观测器中,2个扩展卡尔曼滤波器分别作为状态滤波器和参数滤波器同时运行估计系统状态和电机参数。在任意时刻下,当前参数估计值作为状态滤波器的一个已知给定输入量,与此同时,当前状态估计值也作为参数滤波器的一个已知给定输入量。所设计的观测器对参数变化、模型不精确、过程噪声和测量噪声具有较强的鲁棒性,在稳态运行和动态运行模式下都可以获得足够精度的BLDCM状态和参数估计值。仿真研究进一步验证了所提出控制策略的可行性和有效性。
关键词
无刷直流电机
无传感器控制
双卡尔曼滤波
状态
估计
和参数估计
Keywords
DC motors
control
estimation
Kalman filtering
brushless DC motor（BLDCM）
sensorless control
dual extended Kalman filter（DEKF）
state estimation
parameter estimation
分类号
TM33 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双重扩展自适应卡尔曼滤波的汽车状态和参数估计
林棻
赵又群
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DEKF的车辆状态与参数估计及验证
于志新
何三慧
李绍松
张振
《拖拉机与农用运输车》
2016
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
双扩展卡尔曼滤波的无刷直流电机无传感器控制
林海
严卫生
林洋
马雯
李小川
王明
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
6
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职称材料
已选择
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