陈伟
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 供职机构：东南大学仪器科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程更多>>
- 基于时间序列分析的车载MEMS陀螺仪异常测量数据的辨识与修正(英文)被引量：3
- 2013年
- 针对目前车载MEMS陀螺仪含有较多异常测量数据的情况,提出了一种基于时间序列分析的辨识和修正方法.根据MEMS陀螺仪测量数据的自相关函数和偏相关函数特征初步确定自回归移动平均(ARI-MA)模型,再引入AIC准则确定最优模型,并采用最小二乘估计法对模型参数进行估计.当此模型的有效性检验通过时,即用该模型对测量数据的变化趋势进行预测.当某个测量值与其预测值之差大于设定的阈值时,则判定此测量值为异常数据并用预测值进行修正.为了验证所提算法的效果,对MEMS陀螺仪测量的横摆角速度数据进行了实验.结果表明,所提方法可以有效地识别出车载MEMS陀螺仪的异常测量数据,并能进行合理的修正.
- 陈伟李旭张为公
- 关键词：MEMS陀螺仪ARIMA模型时间序列分析粗大误差
- 一种道路纵向附着系数估计方法(英文)被引量：2
- 2013年
- 针对汽车纵向安全辅助系统道路自适应的要求,提出了一种道路纵向附着系数估计方法.该方法能够同时适应高滑移率和低滑移率工况.首先基于简化魔术轮胎模型,利用递归最小二乘方法实时初步估计出纵向附着系数,然后将所估计出的附着系数与轮胎模型参数作为扩充状态,利用扩展卡尔曼滤波算法,滤除信号噪声,实现轮胎模型系数的自适应调整,最终实时获取准确的道路纵向附着系数估计,并通过车辆动力学软件Carsim仿真验证了算法的有效性和可行性.结果表明该算法优于传统算法,在高滑移率和低滑移率工况下都能够快速、准确地估计出道路附着系数,误差小于0.1,响应时间小于1 s,满足车辆纵向安全辅助系统的需要.
- 宋翔李旭张为公陈伟徐启敏
- 关键词：扩展卡尔曼滤波
