【摘 要】
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为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法.以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路面不平度信息;求取固定位移窗长度内的国际平整度指数,实现了对路面的等级分类.仿真结果表明在典型非匀速工况、城市运行工况和制动工况下,所提出的方法对路面不平度的识别精度和对路面等级分类的准确性,明显高于一般的增广卡尔曼滤波算法,能有效识别未知输入路面.
【机 构】
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重庆大学机械与运载工程学院,重庆 400030
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为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法.以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路面不平度信息;求取固定位移窗长度内的国际平整度指数,实现了对路面的等级分类.仿真结果表明在典型非匀速工况、城市运行工况和制动工况下,所提出的方法对路面不平度的识别精度和对路面等级分类的准确性,明显高于一般的增广卡尔曼滤波算法,能有效识别未知输入路面.
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