检索结果-南通市图书馆

农业机械学报 2024年第2期55卷 401-414页

作者：孙晨阳周俊赖国梁南京农业大学工学院南京210031

针对分布式驱动农业车辆在路面参数辨识过程中,因路面环境变化出现的状态模型误差和时变噪声,导致辨识结果发散的问题,提出了基于自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(Adaptive strong tracking unscented Kalman filter,ASTUKF)的辨识方法。与... 详细信息

针对分布式驱动农业车辆在路面参数辨识过程中,因路面环境变化出现的状态模型误差和时变噪声,导致辨识结果发散的问题,提出了基于自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(Adaptive strong tracking unscented Kalman filter,ASTUKF)的辨识方法。与传统内燃机农业车辆相比,分布式驱动可以直接获取驱动轮的状态信息,结合含有峰值附着系数和极限滑转率的μ-s曲线模型,建立了无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)辨识算法的状态方程和量测方程。同时,将强跟踪滤波(Strong tracking filter,STF)和自适应滤波(Adaptive filter,AF)引入辨识算法,用以提高对多变环境的识别精度和鲁棒性,并采用奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)解决了迭代过程中出现的非正定矩阵的问题。仿真试验结果表明,在突变噪声环境工况下,ASTUKF辨识结果可以快速收敛至目标值附近,且不受突变噪声的影响,各驱动轮峰值附着系数估计结果的平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.0144、0.0267、0.0144、0.0267,极限滑转率估计结果的MAE分别为0.0025、0.0028、0.0025、0.0028。实车试验表明,在已耕地和未耕地的试验路面上,ASTUKF辨识结果的均值95%置信区间能够匹配测量值,整车的附着系数辨识结果为0.4061(未耕地)、0.3991(已耕地),极限滑转率辨识结果为0.1484(未耕地)、0.3600(已耕地),可为分布式电动农业车辆作业参数感知提供理论参考。

关键词：农业车辆分布式驱动路面参数辨识自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波

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