汽车状态估计中质心侧偏角的手工Simulink模块实现:状态观测器与卡尔曼滤波的联合仿真应用

上传者: QPoibaoiF | 上传时间: 2025-06-29 11:58:56 | 文件大小: 1014KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文详细介绍了利用Carsim和Simulink联合仿真平台,采用手工搭建的Simulink模块实现汽车质心侧偏角估计的方法。文中主要探讨了两种估计方法:状态观测器法和卡尔曼滤波法。这两种方法均未使用现成的m语言或Simulink自带模块,而是通过自定义模块实现。状态观测器法基于车辆动力学模型,通过输入输出关系重构系统内部状态;卡尔曼滤波法则是一种最优线性递推滤波算法,通过预测和更新步骤实现对质心侧偏角的最优估计。文章展示了在不同速度条件下的估计效果,并讨论了模型的具体配置和调试过程中遇到的问题及其解决方案。 适合人群:从事汽车工程、控制系统设计以及对联合仿真感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解汽车状态估计技术的研究人员和工程师,特别是那些希望掌握状态观测器和卡尔曼滤波在Simulink中的实现方法的人群。目标是在不同速度条件下评估两种方法的性能,为实际应用提供理论依据和技术支持。 其他说明:文章提供了详细的模型配置和调试经验,包括参数选择、模块设计等方面的实用技巧。此外,还附有运行演示视频和参考文献,帮助读者更好地理解和应用所介绍的技术。

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