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

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【摘要】：針對汽車狀態(tài)估計過程中觀測噪聲時變問題,提出一種雙重迭代自適應(yīng)濾波算法—蟻群優(yōu)化模糊邏輯擴展卡爾曼濾波(FEKF)算法.建立考慮Fiala輪胎模型的汽車二自由度非線性動力學(xué)模型,利用模糊邏輯對擴展卡爾曼濾波(EKF)算法估計過程中的觀測噪聲水平進行在線修正,同時引入蟻群優(yōu)化算法對模糊邏輯中的輸入輸出隸屬度函數(shù)進行優(yōu)化,得到的雙重迭代算法對處理強時變觀測噪聲水平下濾波估計過程具有很強的自適應(yīng)性.最后通過建立虛擬仿真試驗來驗證該蟻群優(yōu)化FEKF新算法的估計精度,結(jié)果顯示,蟻群優(yōu)化FEKF算法相比較于FEKF算法估計精度更高,魯棒性更強.
【作者單位】： 江蘇理工學(xué)院汽車與交通工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 汽車動力學(xué) 狀態(tài)估計 蟻群優(yōu)化算法 模糊邏輯 EKF算法 虛擬試驗
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51305175) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK2012586) 江蘇省“六大人才高峰”資助項目(2012-ZBZZ-023;2013-ZBZZ-039) 江蘇省“333工程”培養(yǎng)資金資助項目(BRA2015365) 江蘇理工學(xué)院人才引進資助項目(KYY14041)
【分類號】：U463.6
【正文快照】： 0引言汽車當(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)前的汽車車速、橫擺角速度、質(zhì)心側(cè)偏角等參數(shù).因此,如何實時準(zhǔn)確地獲取上述參數(shù)對汽車穩(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試驗相關(guān)傳感器直接測

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：899020