基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的悬架系统状态估计

作     者：王振峰 李飞 王新宇 杨建森 秦也辰 WANG Zhenfeng;LI Fei;WANG Xinyu;YANG Jiansen;QIN Yechen

作者机构：中国汽车技术研究中心有限公司汽车工程研究院天津300300 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司天津300300 北京理工大学机械与车辆学院北京100081 

出 版 物：《兵工学报》 (Acta Armamentarii)

年 卷 期：2021年第42卷第2期

页      面：242-253页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080204[工学-车辆工程] 0826[工学-兵器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学青年基金项目(51805028) 中国汽车技术研究中心重点科研项目(20220116) 

主　　题：悬架系统 状态估计 无迹卡尔曼滤波 交互式多模型 马尔可夫链 蒙特卡罗 

摘      要：为有效解决复杂行驶工况下非线性悬架系统运动状态无法精确获取的难题,实现模型参数不确定以及时变路面激励工况下悬架状态精确估计的目标,开展了悬架系统状态估计研究。在路面激励模型和非线性悬架系统模型的基础上,结合交互式多模型算法与基于马尔可夫链的蒙特卡洛理论,设计了考虑模型参数不确定以及时变路面激励工况下多模型交互无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)状态估计算法,且利用随机控制稳定判据验证了所设计的非线性观测器稳定性判定。对比分析了不同路面激励工况下悬架系统对于传统无迹卡尔曼滤波观测器与IMMUKF观测器的状态估计精度,并进行了台架试验验证。试验与仿真结果表明,IMMUKF观测器可获取更高的系统状态识别精度,不同路面激励仿真工况下状态估计误差最大均方根值不超过8%.