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基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。  相似文献   
2.
针对双对置柴油机混合气形成困难的特点,采用CONVERGE CFD软件,建立双对置柴油机数值仿真模型。设计3种汇聚型组喷孔喷嘴的喷孔布置方案,研究在保持喷油压力不变的前提下,对3种方案下喷雾、混合气形成和燃烧过程进行分析。结果表明:与传统喷嘴相比,改进后的组喷孔喷嘴对喷雾贯穿距影响较小,有利于缸内湍流动能的提高,加快缸内混合气的形成速率。同时,组喷孔喷嘴使燃油分布更加均匀,分布区域也更广,有利于改善油气混合质量,提高双对置发动机气缸压力和燃烧效率,达到提升双对置发动机性能的效果。其中,第3种组喷孔布置方案下发动机指示功率可提高7.6%。   相似文献   
3.
线控转向系统取消了转向盘与转向轮之间的机械连接,路面状况无法通过转向盘传递给驾驶员,路感需要模拟产生。为此对驾驶员理想转向盘力矩影响因素进行分析,基于汽车动力学模型,采用卡尔曼滤波方法对回正力矩进行估计,计算转向阻力矩,研究转向路感与车速、变传动比及侧向加速度的一般规律,提出基于滤波估计路感规划策略。仿真结果表明:路感模拟方法可以使得驾驶员获得良好的路面信息,提高汽车的操纵性和舒适性。  相似文献   
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建立了融合主动转向功能的电动助力转向系统(新型EPS系统)动力学模型和整车三自由度转向模型;提出了新型EPS系统转向路感、转向灵敏度和转向稳定性的概念及量化公式;并根据多元函数有约束优化问题的特点设计了遗传算法。以转向路感为优化目标,以转向稳定性和转向灵敏度为约束条件,对EPS系统参数进行了多参数变量优化设计。仿真结果表明:应用多目标遗传算法进行EPS系统参数优化可在保证系统具有较好的转向稳定性和转向灵敏度基础上,有效提高了系统的转向路感,为新型EPS系统的设计和优化提供了理论基础。  相似文献   
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