[发明专利]一种基于高斯和滤波的列车模型在线参数辨识方法在审
| 申请号： | 201810441813.2 | 申请日： | 2018-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN108647435A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 谢国;金永泽;黑新宏;钱富才;马维纲;姬文江;张春丽 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于高斯和滤波的列车模型在线参数辨识方法，包括以下步骤：首先对列车牵引过程进行受力分析，建立列车的非线性参数化状态空间模型；然后以列车受到的随机噪声的概率密度函数为对象，选取一组不同均值与方差的高斯概率密度函数加权求和近似；最后结合贝叶斯理论与拓展卡尔曼滤波，得到列车状态和参数的在线估计结果，本发明解决了现有技术中存在的列车牵引过程建模不准确、离线参数辨识难以实现列车实时控制、参数辨识精度低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 在线参数辨识 列车模型 列车牵引 高斯 滤波 列车 高斯概率密度函数 概率密度函数 状态空间模型 非线性参数 卡尔曼滤波 参数辨识 过程建模 离线参数 列车状态 实时控制 受力分析 随机噪声 在线估计 贝叶斯 求和 辨识 方差 加权 近似 拓展 | ||
【主权项】：
1.一种基于高斯和滤波的列车模型在线参数辨识方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、对列车牵引过程进行受力分析，包括列车牵引力u、列车单位基本阻力R(v)，建立列车的非线性参数化状态空间模型；步骤2、以列车受到的随机噪声的概率密度函数为对象，选取一组不同均值与方差的高斯概率密度函数加权求和近似；步骤3、最后结合贝叶斯理论与拓展卡尔曼滤波，得到列车状态和参数的在线估计结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安理工大学，未经西安理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810441813.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
