| 基于车辆动力学和Kalman滤波的汽车状态软测量 |
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| 引用本文： | 高振海,郑南宁,程洪.基于车辆动力学和Kalman滤波的汽车状态软测量[J].系统仿真学报,2004,16(1):22-24. |
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| 作者姓名： | 高振海 郑南宁 程洪 |
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| 作者单位： | 1. 吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室,长春,130025;西安交通大学人工智能与机器人研究所,西安,710049
2. 西安交通大学人工智能与机器人研究所,西安,710049 |
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| 基金项目： | 高等学校骨干教师资助计划资助项目(GG-580-10183-1995)，国家自然科学基金资助项目(60024301)。 |
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| 摘 要： | 针对汽车动力学控制过程中难以在线测得的横摆角速度等状态参数,根据参数软测量理论,采用Kalman滤波并结合汽车两自由度动力学模型,建立了汽车横摆角速度的线性最小均方误差估计算法。仿真计算与场地实验的结果验证了该算法的有效性,同时软测量技术的采用也为汽车控制系统的状态参数测量提供了一条可行、准确且低成本的研究思路。
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| 关 键 词： | 汽车 横摆角速度 软测量 Kalman滤波 估计 |
| 文章编号： | 1004-731X(2004)01-0022-03 |
| 修稿时间： | 2002年11月11 |
Soft Sensor of Vehicle State Based on Vehicle Dynamics and Kalman Filter |
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| GAO Zhen-hai,ZHENG Nan-ning,CHENG Hong.Soft Sensor of Vehicle State Based on Vehicle Dynamics and Kalman Filter[J].Journal of System Simulation,2004,16(1):22-24. |
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| Authors: | GAO Zhen-hai ZHENG Nan-ning CHENG Hong |
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| Institution: | GAO Zhen-hai1,2,ZHENG Nan-ning1,CHENG Hong1 |
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| Abstract: | To solve the problem that some state parameters in vehicle dynamic control process are too difficult to measure on-line, yaw rate estimation algorithm of linear minimize mean square error is established with Kalman filter estimation and two degree-of-freedom vehicle dynamic model, based on parameter soft sensor theory. The results of simulation and field experiment have verified the effectivity of this algorithm and the application of soft sensor technology has provided a feasible, accuracy and low-cost way for the measurement of vehicle state parameter. |
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| Keywords: | vehicle yaw rate soft sensor kalman filter estimation |
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