【摘 要】
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提出一种基于奇异值分解的改进强跟踪滤波算法,并将其用于机车黏着系数的在线估计。针对传统的强跟踪滤波算法由于引入了渐消矩阵,在递推更新预测误差方差阵时变成不对称,可
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提出一种基于奇异值分解的改进强跟踪滤波算法,并将其用于机车黏着系数的在线估计。针对传统的强跟踪滤波算法由于引入了渐消矩阵,在递推更新预测误差方差阵时变成不对称,可能导致滤波发散的现象,研究了基于奇异值分解的更新算法,保证其收敛性。利用改进算法在线估计机车运行过程中的干扰转矩,进而估计黏着系数。仿真试验表明,该方法能有效在线估计机车黏着系数并具有较好的鲁棒性。
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