本文主要研究内容
作者李宗华,董明明,王玉帅（2019）在《半主动悬架的无迹卡尔曼状态观测器设计》一文中研究指出：卡尔曼滤波器是线性动态系统中应用最广泛的一种状态估计方法。在非线性系统中,扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)被广泛应用,相比扩展卡尔曼滤波器,无迹卡尔曼滤波器准确度更高、更易于实现。在车辆动力学这种强的非线性系统中,无迹卡尔曼滤波器应用广泛。设计了一种基于无迹卡尔曼滤波器的半主动悬架系统状态观测器,讨论了不准确的过程噪声协方差Q和测量噪声协方差R、及测量信号组合的选择和不准确的模型参数对状态观测精度的影响,仿真结果表明不准确的过程噪声和测量噪声协方差、不合适的测量信号选择和模型参数不准确的干扰在不同程度上降低了状态估计精度。
Abstract
ka er man lv bo qi shi xian xing dong tai ji tong zhong ying yong zui an fan de yi chong zhuang tai gu ji fang fa 。zai fei xian xing ji tong zhong ,kuo zhan ka er man lv bo (EKF)he mo ji ka er man lv bo (UKF)bei an fan ying yong ,xiang bi kuo zhan ka er man lv bo qi ,mo ji ka er man lv bo qi zhun que du geng gao 、geng yi yu shi xian 。zai che liang dong li xue zhe chong jiang de fei xian xing ji tong zhong ,mo ji ka er man lv bo qi ying yong an fan 。she ji le yi chong ji yu mo ji ka er man lv bo qi de ban zhu dong xuan jia ji tong zhuang tai guan ce qi ,tao lun le bu zhun que de guo cheng zao sheng xie fang cha Qhe ce liang zao sheng xie fang cha R、ji ce liang xin hao zu ge de shua ze he bu zhun que de mo xing can shu dui zhuang tai guan ce jing du de ying xiang ,fang zhen jie guo biao ming bu zhun que de guo cheng zao sheng he ce liang zao sheng xie fang cha 、bu ge kuo de ce liang xin hao shua ze he mo xing can shu bu zhun que de gan rao zai bu tong cheng du shang jiang di le zhuang tai gu ji jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械设计与制造的李宗华,董明明,王玉帅，发表于刊物机械设计与制造2019年08期论文，是一篇关于无迹卡尔曼滤波器论文,状态观测器论文,噪声协方差论文,测量信号选择论文,参数干扰论文,机械设计与制造2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械设计与制造2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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