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

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。     

自适应软测量算法的汽车行驶状态估计

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.     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%.      

双自适应衰减卡尔曼滤波锂电池荷电状态估计

针对卡尔曼滤波法在锂离子电池荷电状态(SOC)估计时存在误差较大、收敛较慢等问题,提出了一种双自适应衰减扩展卡尔曼滤波荷电状态估计(DAFEKF)算法。该算法首先设计了针对动力电池的荷电状态估计观测器,利用测得的电流和电压值分别作为观测器的输入和观测值,结合双自适应衰减扩展卡尔曼滤波估计出观测器中的电池荷电状态,在卡尔曼滤波算法的基础上加入时变衰减因子来减弱过去数据对当前滤波值的影响,并自适应地调整卡尔曼算法中过程噪声和测量噪声协方差。利用DAFEKF算法估计出的SOC结果与扩展卡尔曼滤波(EKF)和自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法进行了比较,结果表明,DAFEKF方法具有较好的准确性、鲁棒性和收敛性,使SOC估计误差控制在2%以内。     

四轮驱动EV自适应抗差无迹粒子滤波状态估计

针对四轮毂电机驱动电动汽车转矩控制中整车质心侧偏角等关键状态参数无法直接检测及车速等测量值易受到随机误差干扰的问题,建立四轮毂电机驱动电动汽车七自由度动力学模型,进行整车行驶状态参数滤波估计.结合抗差滤波原理及无迹粒子滤波算法,提出一种整车状态滤波估计方法.运用自适应抗差无迹粒子滤波,实现电动汽车行驶过程中纵向速度、侧向速度和质心侧偏角的准确滤波估计.搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真实验平台对估计算法进行验证.结果表明:所搭建四轮毂电机驱动汽车动力学模型对整车行驶状态具有较高的预测精度;基于自适应抗差无迹粒子滤波算法能实现整车行驶状态估计,能有效对测量参数进行滤波,且具有较高的估计精度.     

基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计

由于部分汽车状态参数无法直接通过传感器获得,为了提高这些参数的估计精度以准确判断汽车行驶过程中的状态变化,增强控制系统的鲁棒性,文中提出了基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计方法.该方法在传统卡尔曼滤波算法的基础上,采用无迹卡尔曼滤波算法对汽车质心侧偏角、横摆角速度、路面附着系数等状态参数进行估计,并运用Simulink与Carsim进行联合仿真.结果表明,无迹卡尔曼滤波算法响应快,估计精度较扩展卡尔曼滤波高,能满足车辆高级动力学控制系统的控制需要.     

车辆行驶状态无迹卡尔曼软测量

为了有效解决电动汽车在行驶过程中的车速、质心侧偏角和横摆角速度等参数低成本测量的问题,采用无迹卡尔曼搭建了软测量算法,该算法充分考虑了电动汽车非线性的车辆运动状态估计,对于轮胎侧向力的估计采用非线性的魔术轮胎模型。最终,通过联合仿真实验方法验证了所建立的软测量算法能够准确、实时地估计出电动汽车的运动参数。     

参数自适应的永磁同步电机无速度传感器控制

针对永磁同步电机无速度传感器控制时,模型参数变化引起观测器误差的问题,提出了一种模型参数自适应的观测器设计方法. 运用双无迹卡尔曼滤波的双估计方法,在通过模型估计系统状态的同时,利用估计所得到的系统状态再估计系统模型参数,从而实现模型参数的自适应控制. 试验结果表明,双无迹卡尔曼观测器在永磁同步电机的无速度传感器控制中,对系统状态和模型参数的估计准确有效,达到了预期的控制效果,实现了模型参数的自适应控制,使控制精度有所提高.     

UKF在视频移动目标跟踪中的应用

目标跟踪技术把跟踪看作是一个估计问题,在对动态系统进行实时估计时,针对经典卡尔曼滤波器在非线性系统应用中精度低和可能出现滤波发散的情况,文中将无迹卡尔曼滤波器应用于非线性的视频移动目标跟踪系统中,利用无迹变换对经典卡尔曼滤波器进行改进,以提高系统的跟踪效果。通过对无迹卡尔曼滤波器在移动目标跟踪中的仿真结果分析比较表明,无迹卡尔曼滤波对噪声的适应能力强,跟踪精度高,算法实现简单。     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.