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基于ASRCKF地面附着系数估计的分布式电动拖拉机防滑控制研究
1
作者 王云飞 鲁植雄 邓晓亭 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第6期1398-1412,共15页
[目的]本研究旨在对分布式电动拖拉机工作的地面附着系数进行估计,以提高拖拉机的作业稳定性。[方法]以自主研发的分布式电动拖拉机为研究对象,提出自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法对拖拉机不同工作地面附着系数进行估计,根据... [目的]本研究旨在对分布式电动拖拉机工作的地面附着系数进行估计,以提高拖拉机的作业稳定性。[方法]以自主研发的分布式电动拖拉机为研究对象,提出自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法对拖拉机不同工作地面附着系数进行估计,根据估计结果与地面附着系数-滑转率曲线,确定当前地面最优滑转率,设计基于饱和函数的滑模控制器,将各驱动轮滑转率控制在最优滑转率范围。为验证所设计的控制策略有效性,建立了基于Matlab/Simulink的仿真平台进行仿真分析,以自主研发的分布式电动拖拉机平台进行实车试验。[结果]试验结果表明,所提出的控制策略可以准确估计不同地面附着系数,将驱动轮滑转率控制在最优滑转率范围;在均一地面附着系数下,各车轮附着系数估计平均绝对误差分别为0.0506、0.0586、0.0586、0.0506,平均滑转率分别为0.145、0.113、0.120、0.119;在对开地面,各车轮附着系数估计平均绝对误差分别为0.0618、0.0421、0.0535、0.0424。[结论]本文所提出的ASRCKF算法可以对地面附着系数进行准确估计,设计的滑模控制可以将驱动轮滑转率控制在最优滑转率范围。 展开更多
关键词 分布式电动拖拉机 asrckf算法 附着系数 防滑控制
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基于COA-ASRCKF的单液流锌镍电池SOC估计
2
作者 宋春宁 苏有平 +1 位作者 莫伟县 郑少耿 《电池》 CAS 北大核心 2021年第4期351-355,共5页
针对容积卡尔曼滤波(CKF)算法在迭代过程中存在诸多破坏协方差对称性和正定性的敏感操作,进而导致算法终止的现象,提出一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法。采用ASRCKF算法在估算单液流锌镍电池荷电状态(SOC)时,过程噪声协方差... 针对容积卡尔曼滤波(CKF)算法在迭代过程中存在诸多破坏协方差对称性和正定性的敏感操作,进而导致算法终止的现象,提出一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法。采用ASRCKF算法在估算单液流锌镍电池荷电状态(SOC)时,过程噪声协方差Q、量测噪声协方差初值R(0)和状态误差协方差初值P_(0)的设定,对估算精度和鲁棒性有重要影响。为此,应用郊狼优化算法(COA)对Q、R(0)和P_(0)进行参数寻优。实验结果表明,提出的COA-ASRCKF算法能较好地应用于单液流锌镍电池SOC估计。与CKF和ASRCKF算法相比,估算精度更高、鲁棒性更强,均方根误差小于1%。 展开更多
关键词 单液流锌镍电池 荷电状态(SOC) 郊狼优化算法(COA) 自适应平方根容积卡尔曼滤波(asrckf)算法 参数寻优
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