本文關(guān)鍵詞：基于蟻群優(yōu)化FEKF算法的汽車(chē)狀態(tài)估計(jì)

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【摘要】：針對(duì)汽車(chē)狀態(tài)估計(jì)過(guò)程中觀測(cè)噪聲時(shí)變問(wèn)題,提出一種雙重迭代自適應(yīng)濾波算法—蟻群優(yōu)化模糊邏輯擴(kuò)展卡爾曼濾波(FEKF)算法.建立考慮Fiala輪胎模型的汽車(chē)二自由度非線性動(dòng)力學(xué)模型,利用模糊邏輯對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法估計(jì)過(guò)程中的觀測(cè)噪聲水平進(jìn)行在線修正,同時(shí)引入蟻群優(yōu)化算法對(duì)模糊邏輯中的輸入輸出隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到的雙重迭代算法對(duì)處理強(qiáng)時(shí)變觀測(cè)噪聲水平下濾波估計(jì)過(guò)程具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性.最后通過(guò)建立虛擬仿真試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證該蟻群優(yōu)化FEKF新算法的估計(jì)精度,結(jié)果顯示,蟻群優(yōu)化FEKF算法相比較于FEKF算法估計(jì)精度更高,魯棒性更強(qiáng).
【作者單位】： 江蘇理工學(xué)院汽車(chē)與交通工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 汽車(chē)動(dòng)力學(xué) 狀態(tài)估計(jì) 蟻群優(yōu)化算法 模糊邏輯 EKF算法 虛擬試驗(yàn)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305175) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK2012586) 江蘇省“六大人才高峰”資助項(xiàng)目(2012-ZBZZ-023;2013-ZBZZ-039) 江蘇省“333工程”培養(yǎng)資金資助項(xiàng)目(BRA2015365) 江蘇理工學(xué)院人才引進(jìn)資助項(xiàng)目(KYY14041)
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6
【正文快照】： 0引言汽車(chē)當(dāng)前的行駛狀態(tài)作為很多電子控制系統(tǒng)的輸入條件,比如ABS、ESP等系統(tǒng)都需要準(zhǔn)確知道當(dāng)前的汽車(chē)車(chē)速、橫擺角速度、質(zhì)心側(cè)偏角等參數(shù).因此,如何實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取上述參數(shù)對(duì)汽車(chē)穩(wěn)定控制系統(tǒng)正常工作起著至關(guān)重要的作用.上述參數(shù)的獲取雖然可以通過(guò)試驗(yàn)相關(guān)傳感器直接測(cè)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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10 張志強(qiáng);張t，

本文編號(hào)：899020