企业官网建设流程全解析

怎样免费建设网站,网站空间不支持php5.4,免费建站长平台网站,无锡网站网页设计②基于分布式驱动电动汽车的路面附着系数估计#xff0c;分别采用无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波对电动汽车四个车轮的路面附着系数进行估计。 本模型参考sci二区顶刊#xff0c;开发了分布式驱动电动汽车路面附着系数估计的进阶版本#xff0c;可在高速#xff0c;低速下…②基于分布式驱动电动汽车的路面附着系数估计分别采用无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波对电动汽车四个车轮的路面附着系数进行估计。 本模型参考sci二区顶刊开发了分布式驱动电动汽车路面附着系数估计的进阶版本可在高速低速下对开路面对接路面四种组合工况下对路面附着系数进行准确估计估计。 该模型利用无迹卡尔曼滤波容积卡尔曼滤波对路面附着系数分别进行估计容积卡尔曼和无迹卡尔曼均由S- function编写可比较二种滤波的估计效果。 Carsim和simulink联合仿真高附着路面0.85低附着路面0.3对接路面在电动汽车的世界里路面附着系数估计可是个关键技术就好比我们开车要清楚路面是干是湿能不能稳稳地加速、刹车和转弯。今天就来聊聊基于分布式驱动电动汽车的路面附着系数估计这里用到了无迹卡尔曼滤波UKF和容积卡尔曼滤波CKF两种方法。模型背景这次开发的模型可是参考了sci二区顶刊是分布式驱动电动汽车路面附着系数估计的进阶版本。它厉害的地方在于不管是高速还是低速行驶也不管是在对开路面左右两侧路面附着系数不同还是对接路面前后路面附着系数不同这四种组合工况下都能准确地估计路面附着系数。这就好比一个超级导航能在各种复杂路况下为电动汽车提供精准的路面信息。滤波方法实现无迹卡尔曼滤波UKF与容积卡尔曼滤波CKF我们利用无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波分别对路面附着系数进行估计。而且这两种滤波都是由S - function编写的这样方便我们比较它们的估计效果。下面简单介绍一下这两种滤波。无迹卡尔曼滤波UKF是一种非线性滤波方法它通过一组确定性采样点Sigma点来近似系统的概率分布避免了传统卡尔曼滤波中线性化带来的误差。容积卡尔曼滤波CKF也是一种非线性滤波它基于容积准则来选择采样点能更有效地处理非线性系统。代码示例与分析这里给出一个简单的S - function编写的容积卡尔曼滤波的伪代码示例function [sys,x0,str,ts] CKF_Sfunction(t,x,u,flag) switch flag case 0 % 初始化 sizes simsizes; sizes.NumContStates 0; sizes.NumDiscStates 1; % 假设状态变量只有一个 sizes.NumOutputs 1; sizes.NumInputs 1; sizes.DirFeedthrough 0; sizes.NumSampleTimes 1; sys simsizes(sizes); x0 [0]; % 初始状态 str []; ts [0.01 0]; % 采样时间 case 1 % 连续状态更新这里没有连续状态所以不做处理 sys []; case 2 % 离散状态更新 % 容积卡尔曼滤波核心步骤 % 预测步骤 x_pred f(x,u); % 状态预测方程 P_pred F*P*F Q; % 协方差预测方程 % 更新步骤 y_pred h(x_pred); % 观测预测方程 S H*P_pred*H R; % 观测协方差 K P_pred*H*inv(S); % 卡尔曼增益 x x_pred K*(u - y_pred); % 状态更新 P (eye(size(P)) - K*H)*P_pred; % 协方差更新 sys [x]; case 3 % 输出计算 sys x; case 4 % 采样时间 sys []; case 9 % 终止 sys []; otherwise error([Unhandled flag ,num2str(flag)]); end end这段代码是一个简单的容积卡尔曼滤波的S - function实现。在初始化部分case 0我们设置了状态变量、输入输出的数量以及采样时间等信息。在离散状态更新部分case 2实现了容积卡尔曼滤波的核心步骤包括预测和更新。预测步骤通过状态预测方程和协方差预测方程得到预测状态和预测协方差更新步骤则根据观测值对状态和协方差进行更新。最后在输出计算部分case 3将更新后的状态作为输出。联合仿真我们采用Carsim和Simulink联合仿真设置了高附着路面附着系数为0.85和低附着路面附着系数为0.3以及对接路面的工况。通过仿真我们可以直观地看到无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波在不同工况下对路面附着系数的估计效果。通过对比两种滤波的估计结果我们可以分析出它们在不同工况下的优缺点。比如在高速行驶且路面情况复杂时哪种滤波方法能更快更准确地估计出路面附着系数在低速行驶时它们的估计精度又如何。总之这次基于分布式驱动电动汽车的路面附着系数估计的研究通过无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波的对比为电动汽车在不同路况下的安全行驶提供了更可靠的路面信息。未来我们还可以进一步优化这两种滤波方法让电动汽车的行驶更加智能和安全。