[发明专利]一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的车辆质量估计方法在审
| 申请号： | 202210868706.4 | 申请日： | 2022-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN115271040A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 熊会元;杨子超;曹炜颖 | 申请（专利权）人： | 中山大学;东莞中山大学研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01M17/007;G06F17/11;G06F17/16 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 黄志铖 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的车辆质量估计方法，包括如下步骤：获取整车参数；建立关于整车质量与道路坡度的纵向动力学模型；设置基于神经网络模型的车辆质量估计器，根据步骤二的模型，选择神经网络的输入特征，车辆质量作为输出，并对神经网络模型进行训练；设置权重调节器，计算权重因子；将神经网络模型的质量预估计嵌入自适应卡尔曼滤波，基于权重因子，修正神经网络模型输出的车辆质量预估值。通过神经网络学习车辆状态间的非线性关系，减小模型不匹配带来的影响。引入权重因子，将神经网络估计的结果嵌入自适应卡尔曼滤波，调节卡尔曼滤波与神经网络估计结果的权重，减小估计结果的震荡，提高车辆质量预估值的精度和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 扩展 卡尔 滤波 车辆 质量 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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