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基于双容积卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着系数估计 被引量：16
1
作者 李刚 解瑞春 +1 位作者 卫绍元 宗长富 《中国科学：技术科学》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期403-414,共12页
针对车辆行驶过程中的车辆状态与路面附着系数估计问题,论文研究了基于双容积卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着系数估计算法,建立了采用Dugoff轮胎模型的三自由度车辆估算模型,基于双容积卡尔曼滤波理论设计了车辆行驶状态与路面附着系... 针对车辆行驶过程中的车辆状态与路面附着系数估计问题,论文研究了基于双容积卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着系数估计算法,建立了采用Dugoff轮胎模型的三自由度车辆估算模型,基于双容积卡尔曼滤波理论设计了车辆行驶状态与路面附着系数估计器,使二者在估计过程中相互联系、形成闭环反馈,实现对车辆状态与路面附着的实时准确估计.选择典型工况,应用驾驶模拟器在环实验对双容积卡尔曼滤波估计算法进行了验证,并与双扩展卡尔曼滤波的估计算法进行对比分析.结果表明:基于双容积卡尔曼滤波的估计算法相对于基于双扩展卡尔曼滤波的估计算法更能够较准确地实现对车辆状态和路面附着系数的估计. 展开更多
关键词 双容积卡尔曼滤波 车辆状态 路面附着 Dugoff轮胎 驾驶模拟器在环实验
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基于动态规划和双变量容积卡尔曼滤波的空基外辐射源定位算法 被引量：1
2
作者 卢雨 衣晓 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期808-816,共9页
针对空基外辐射源定位系统在杂波环境下的目标状态估计问题,提出一种基于动态规划和双变量容积卡尔曼滤波的空基外辐射源定位算法。基于误差传播理论,确定出目标的状态转移范围;选取回波信号幅度值作为动态规划的值函数进行递推积累;根... 针对空基外辐射源定位系统在杂波环境下的目标状态估计问题,提出一种基于动态规划和双变量容积卡尔曼滤波的空基外辐射源定位算法。基于误差传播理论,确定出目标的状态转移范围;选取回波信号幅度值作为动态规划的值函数进行递推积累;根据杂波的统计特性和极值理论解算出动态规划的目标量测提取阈值,逆向提取来自目标的量测序列;利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真结果表明:该算法不仅可以从杂波中有效地提取出目标量测序列,还能降低外辐射源状态不确定性对目标状态估计造成的影响,减少系统的计算量,具有良好的状态估计效果。 展开更多
关键词 外辐射源定位 动态规划 双变量容积卡尔曼滤波 杂波环境
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四轮毂驱动EV双容积卡尔曼路面附着系数估计 被引量：5
3
作者 刘志强 刘逸群 《长沙理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期55-62,共8页
针对车辆在行驶过程中难以实时、准确地获取路面附着系数这一问题,本研究在结合车辆三自由度动力学模型和Dugoff修正轮胎力模型所搭建的四毂驱动联合仿真电动汽车平台基础上,设计了一种时效性、鲁棒性强的双容积卡尔曼滤波路面附着系数... 针对车辆在行驶过程中难以实时、准确地获取路面附着系数这一问题,本研究在结合车辆三自由度动力学模型和Dugoff修正轮胎力模型所搭建的四毂驱动联合仿真电动汽车平台基础上,设计了一种时效性、鲁棒性强的双容积卡尔曼滤波路面附着系数观测算法。双容积卡尔曼滤波算法利用奇异值分解优化求解误差协方差矩阵,将车辆行驶状态观测器信息与附着系数观测器信息相互联系,形成闭环反馈校正更新观测信号,实现对路面附着系数的实时估计。在四轮毂驱动联合仿真电动汽车平台中设置低附着路面,在开路面仿真工况下对双容积卡尔曼滤波算法进行验证,并与传统容积卡尔曼滤波观测器数据进行比较和分析。结果表明:双容积卡尔曼滤波算法具有更快的的响应速度,估计的路面附着系数精度更高,实时性更强。 展开更多
关键词 电动汽车 轮毂驱动 仿真 路面附着系数 容积卡尔曼滤波 双容积卡尔曼滤波
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基于BP-DCKF-LSTM的锂离子电池SOC估计
4
作者 张宇 李维嘉 吴铁洲 《电源技术》 北大核心 2025年第1期155-166,共12页
电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项... 电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项式拟合法在拟合开路电压(OCV)与SOC时效果较差的问题,提出了一种基于BP神经网络的拟合方法,通过验证表明该方法能有效提高拟合精度。针对单独使用模型法或数据驱动法估计SOC各自存在的优缺点,提出了一种将DCKF与LSTM相结合的估计方法,在提高估计精度的同时,可以减少参数调节时间和训练成本。实验验证表明,BP-DCKF-LSTM算法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于0.5%和0.4%,具有较高的SOC估算精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 反向传播神经网络 双容积卡尔曼滤波 长短期记忆神经网络
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分布式电动汽车质量与行驶状态估计 被引量：2
5
作者 杨建青 严运兵 王维强 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期381-387,共7页
为了更精确地获取分布式电动汽车行驶过程中的关键参数及相关状态信息,本文提出了一种递推最小二乘法与双容积卡尔曼滤波算法相结合的估计方法,并基于三自由度非线性整车动力学模型,借助Carsim-MATLAB/Simulink平台进行了联合仿真与实... 为了更精确地获取分布式电动汽车行驶过程中的关键参数及相关状态信息,本文提出了一种递推最小二乘法与双容积卡尔曼滤波算法相结合的估计方法,并基于三自由度非线性整车动力学模型,借助Carsim-MATLAB/Simulink平台进行了联合仿真与实验分析,结果表明,该算法能实时准确地估计车辆参数与行驶状态,满足车辆主动安全控制需要。 展开更多
关键词 分布式电动汽车 递推最小二乘法 双容积卡尔曼滤波 整车质量估计 行驶状态
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空基无源相干定位系统的机动目标跟踪算法 被引量：3
6
作者 卢雨 王海滨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期875-882,共8页
针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响,提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型,并确定了多模型集。然后基于多模型思想,将模型交互步骤增加到状... 针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响,提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型,并确定了多模型集。然后基于多模型思想,将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后,对状态预测值进行交互融合,得到最优的状态预测值。为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟踪性能下降的问题,采用“感知记忆”嵌入的时变转移概率,降低不匹配模型的竞争影响;最后利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真对比实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 外辐射源定位 机动目标跟踪 多模型预测 双变量容积卡尔曼滤波
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