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分布式电动汽车路面附着系数估计 被引量：1
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作者 张荣芸 凤永乐 +2 位作者 时培成 张斌 刘亚铭 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期187-198,共12页
针对分布式驱动电动汽车路面附着系数估计中状态发生突变时滤波跟踪性能弱、精度下降的问题,该文提出了基于高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(HSTCKF)的路面附着系数估计算法。首先,建立了基于Dugoff轮胎模型的非线性三自由度车辆模型;利用Cars... 针对分布式驱动电动汽车路面附着系数估计中状态发生突变时滤波跟踪性能弱、精度下降的问题,该文提出了基于高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(HSTCKF)的路面附着系数估计算法。首先,建立了基于Dugoff轮胎模型的非线性三自由度车辆模型;利用Carsim/Simulink软件联合搭建了分布式驱动电动汽车整车模型作为仿真平台;推导了结合高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)和强跟踪滤波(STF)理论的高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(HSTCKF)算法,有效弥补了HCKF跟踪性能不足的问题;并将其应用于分布式驱动电动汽车状态参数的估计之中,再将估计得到的状态参数用于实现对路面附着系数的精确估计;最后通过仿真及道路实验对算法进行了验证。结果表明:基于HSTCKF的路面附着系数估计算法在跟踪性能和估计精度上均优于HCKF和CKF算法。 展开更多
关键词 分布式驱动电动汽车 车辆状态参数 路面附着系数 强跟踪滤波 高阶容积卡尔曼滤波
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基于混合核函数和高阶容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法
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作者 张沫 章彪 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第10期257-261,共5页
现有的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)对基于单个核函数的神经网络进行训练精度不高。为解决这一问题,提出一种基于混合核函数和HCKF的神经网络训练算法。将局部核函数与全局核函数线性组合成混合核函数,在该混合核函数的基础之上通过神经网... 现有的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)对基于单个核函数的神经网络进行训练精度不高。为解决这一问题,提出一种基于混合核函数和HCKF的神经网络训练算法。将局部核函数与全局核函数线性组合成混合核函数,在该混合核函数的基础之上通过神经网络建立非线性系统的状态空间模型。将非线性系统的状态量和网络的权重合并成系统的扩维状态向量,用HCKF对扩维状态进行实时训练估计。仿真结果表明,该训练算法具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 混合核函数 hckf 神经网络 非线性滤波
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高阶DMCKF的BDS/GPS精密单点定位算法 被引量：2
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作者 张兆龙 王跃钢 +2 位作者 腾红磊 张复建 刘海洋 《现代防御技术》 2018年第3期48-53,92,共7页
为提高BDS/GPS组合定位系统的精确性和稳定性,将高阶容积卡尔曼滤波(CKF)应用于定位参数估计,并利用矩阵对角化(DM)变换替代标准高阶CKF中的Cholesky分解过程。通过DM变换,由协方差矩阵分解得到的平方根矩阵具有状态统计量更加准确、保... 为提高BDS/GPS组合定位系统的精确性和稳定性,将高阶容积卡尔曼滤波(CKF)应用于定位参数估计,并利用矩阵对角化(DM)变换替代标准高阶CKF中的Cholesky分解过程。通过DM变换,由协方差矩阵分解得到的平方根矩阵具有状态统计量更加准确、保留原有特征空间信息的特点,从而提高了滤波精度;同时,DM变换的协方差矩阵不要求正定,增强了滤波的稳定性。测试结果表明,该滤波算法在提高定位精度和稳定性上有效、可行。 展开更多
关键词 半和改正模型 定位算法 非差分模型 高阶容积卡尔曼滤波 矩阵对角化变换 定位精度
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