典型文献
基于二分法的车辆状态参数融合估计
文献摘要：
为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法.首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法.然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度.最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证.结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升.
文献关键词：
状态参数;融合估计;二分法;扩展卡尔曼滤波算法;径向基神经网络算法
中图分类号：
作者姓名：
查云飞;吕小龙;刘鑫烨;马芳武
作者机构：
福建工程学院,福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室,福州 350118;吉林大学,汽车仿真与控制国家重点实验室,长春 130025
文献出处：
引用格式：
[1]查云飞;吕小龙;刘鑫烨;马芳武-.基于二分法的车辆状态参数融合估计)[J].汽车工程,2022(12):1910-1918,1935
A类：
实车在环
B类：
二分法,车辆状态参数,参数融合,融合估计,高车,参数估计,估计方法,扩展卡尔曼滤波算法,估计算法,高估,一算,估计误差,模型驱动,相补,估计精度,Simulink,CarSim,联合仿真,融合方法,融合算法,径向基神经网络算法
AB值：
0.178511
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