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基于自适应滤波的汽车状态估计算法分析
资料介绍
本文在总结国内外最新研究现状的基础上，对已有的理论进行了创新与改进，论文的主要工作如下：
1在介绍卡尔曼滤波算法的基础上，重点对自适应卡尔曼滤波进行了分类，同时也引出论文的两条主线，即动力学模型参数自适应以及算法参数自适应。为了实现动力学模型参数自适应，介绍了递推最小二乘法（RLS），并基于该理论提出一种串行RLS双参数辨识方法，通过合理的参数设置，实现整车质量与质心至前轴的距离两参数的同时收敛。
2根据第一条主线的思路，将EKF与RLS进行结合，利用EKF估计所得的状态量传递到RLS算法中进行整车质量的辨识，实现两种算法的并行，使得估计算法在整车质量变化时可以在线调整整车质量参数，实现不同载荷工况的自适应；通过虚拟试验验证了并行估计算法有较好的估计效果。
3根据第二条主线的思路，在模糊逻辑的基础上，采用Matlab模糊工具箱设计了观测噪声协方差模糊控制器（FKF），对时变噪声的统计特性进行在线估计；之后引入了一种不发散算法一S-AKF算法，将FKF算法与S-AKF算法相结合，在对观测噪声进行自适应的同时，提高了对过程噪声的鲁棒性，通过虚拟试验验证了上述算法的有效性。
4设计了基于横摆角速度控制和质心侧偏角控制的汽车稳定性PID控制器，设计了估计一控制闭环反馈稳定性控制系统。最后通过Carsim与Simulink的联合仿真，实现了汽车在一定工况下的主动干预。
关键词：汽车，状态估计，卡尔曼滤波，递推最小二乘法，模糊控制，PID
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