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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
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为准确估计地球静止轨道(GEO)卫星在轨道机动过程中因燃料消耗产生的质心位置的变化,提出了一种基于推力器连续喷气的卫星质心在轨估算方法。采用推力器在固定时间内连续喷气工作方式以形成恒定的推力器作用力和力矩,根据陀螺测量值用最小二乘法估算推力器产生的星体角加速度值,采用产生正负向相反控制力矩的两个推力器同时工作,以减小对卫星姿态的扰动和三轴间的动力学耦合。给出了卫星质心计算公式,讨论了质心估算中的推力器推力位置测量误差、推力器推力矢量方向角度测量误差、成对工作推力器推力大小偏差、陀螺组合测量噪声、整星转动惯量计算偏差,以及卫星姿态动力学耦合特性等主要误差源对估算结果的影响。基于某GEO卫星的推力器数据,计算获得了在轨质心的总测量偏差。仿真结果表明:理论计算值与仿真结果的误差在允许范围内,方法有效,可广泛用于航天器的质心位置测量,方法有较大的工程应用价值。 相似文献
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当今世界处在数字化、商业化、全球一体化、社交媒体化、变化加速、动荡变幻的时代,今天的全球经济总体上不达预期、不令人振奋。经济发展史证明了世界经济增长的国王或主要驱动者是企业家这一事实,经济持续发展、繁荣既需要政策制定者的大智慧,更需要众多企业家的成长和创新。世界经济全球一体化改写了企业竞争的架构和格局。企业要想在竞争中生存、发展,要 相似文献
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黄志民 《北京航空航天大学学报》1983,(4)
著名的Farkas定理在数学规划中起着一个重要的作用。当使用凸集分离定理来证明Farkas定理时,首先要证明集合 X={y|y=Ax,x≥0},其中A是一个M×n的矩阵,是一个闭凸集。但是它的闭性证明是复杂的(见参考文献[1])。在本文中,我们对它的闭性给出一个初等的、简单的证明。 相似文献
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详细介绍了为提高民品质量而推行的三级评审(零部件评审、总成及组件评审和产品总体评审)制度,并介绍了为严格控制外购件质量而对配套厂进行评审和对配件进行严格验收的制度。 相似文献
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