文档名：基于最大相关熵SCKF的分布式电动汽车状态估计
摘要：车辆状态的精确估计,对车辆横、纵向稳定性控制至关重要.在车辆状态估计中,容积卡尔曼滤波(cubatureKalmanfifilter,CKF)和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF,square-rootcubatureKalmanfifilter)易受重尾非高斯噪声的影响,估计精度差.为了解决该问题,提出了一种基于最大相关熵准则的新型滤波算法,即最大相关熵平方根容积卡尔曼滤波器MCSCKF(maximumcorrentropysquare-rootcubatureKalmanfifilter),通过近似状态预测值和测量值重新构造测量噪声协方差矩阵.建立了非线性7DOF车辆模型、Dugoff轮胎模型和Carsim分布式电驱动车辆模型,在正弦工况和双移线工况下,对车辆的纵向速度、侧向速度和横摆角速度3个状态变量进行估计.通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真验证,结果表明:MCSCKF算法可以适应复杂工况,对车辆状态估计的准确性优于CKF和SCKF算法.
作者：高伟 杨涛 邓召文 王保华 吴华伟 朱远志[5]Author：GAOWei YANGTao DENGZhaowen WANGBaohua WUHuawei ZHUYuanzhi[5]
作者单位：湖北汽车工业学院汽车工程学院,湖北十堰442002;南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016湖北汽车工业学院汽车工程学院,湖北十堰442002湖北汽车工业学院汽车工程学院,湖北十堰442002;湖北隆中实验室,湖北襄阳441000湖北隆中实验室,湖北襄阳441000;湖北文理学院汽车与交通工程学院,湖北襄阳441000北方工业大学机械与材料工程学院,北京100144
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(23)
分类号：U461.1
关键词：分布式电驱动汽车 状态估计 平方根容积卡尔曼滤波 最大相关熵
Keywords：distributedelectricdrivevehicles stateestimation square-rootCubatureKalmanFilter maximumcorrentropy
机标分类号：U461.6TM912TN911.72
在线出版日期：2024年3月1日
基金项目：国家自然科学基金，湖北省自然基金项目，襄阳市科技计划基于最大相关熵SCKF的分布式电动汽车状态估计[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(23)高伟 杨涛 邓召文 王保华 吴华伟 朱远志车辆状态的精确估计,对车辆横、纵向稳定性控制至关重要.在车辆状态估计中,容积卡尔曼滤波(cubatureKalmanfifilter,CKF)和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF,square-rootcubatureKalmanfifilter)易受重尾非高斯噪声的影响...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于最大相关熵SCKF的分布式电动汽车状态估计 Distributed state estimation for electric vehicles based on MCSKF
基于最大相关熵SCKF的分布式电动汽车状态估计.pdf
- 文件大小:
- 2.15 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
