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基于卡尔曼滤波器的低速磁浮列车悬浮控制 被引量:2

Suspension Control of LowSpeed Maglev Train Based on Kalman Filter
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摘要 研究磁浮列车稳定安全优化控制问题,低速磁浮列车的悬浮控制系统是一个典型的非线性系统,由于系统的复杂性和列车运行环境的不确定性,悬浮控制一直是磁浮列车的技术难点。为了加强稳定性控制,滤波算法是悬浮控制的一个关键因素,算法的选取直接决定了悬浮控制的效果。存在噪声干扰,对如何抑制噪声的影响并没有提出一个良好的解决方法。在建立和分析带噪声的悬浮控制系统模型的基础上,采用带有卡尔曼滤波器的PID控制器实现悬浮控制。在MATLAB上进行仿真实验,结果验证了采用卡尔曼滤波器的悬浮控制算法对改善列车悬浮性能的有效性。 The Suspension Control System of the Low Speed Maglev Train is a typical non-linear system,and the suspension control is a technical difficulty all along because of the complicacy of the system and the uncertainty of the environment.The filtering algorithm affects the performance of suspension control directly,thus the selection of the algorithms is a key factor of the suspension control system.The existing methods seldom take the disturbance of noise into account and provide no excellent solution to restrain the effect of noise.Based on the foundation and analysis of the suspension control system model considering noise,this paper designs a new kind of PID controller with Kalman filter,and simulates the suspension control process with MATLAB.Compared with the normal methods,the method using Kalman filter improves the performance of suspension control effectively.
作者 李元凯 李杰
出处 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第5期346-348,375,共4页 Computer Simulation
关键词 悬浮系统 噪声 卡尔曼滤波 Maglev system Noise Kalman filter
  • 相关文献

参考文献2

  • 1刘德生.EMS型低速磁浮列车模块悬浮控制问题研究[D].国防科技大学博士学位论文,2006.
  • 2ShinichiKusagawa, Jumpei Baba, Katsuhiko Shutoh, Eisuke Masa- da. Comparison of total performances for high- speed EMS- type magnetically levitated railway vehicle [ J ]. Maglev ' 2004 proceed- ings, Shanghai, China, 2004. 942 -952.

同被引文献8

引证文献2

二级引证文献6

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