【摘 要】
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文章建立了简易瞬态工况法(VMAS)测试中速度信号滤波的状态空间模型。提出了基于Kalman滤波收敛性判据和由普通的Kalman滤波算法和渐消因子的强跟踪Kalman滤波算法相结合形成
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文章建立了简易瞬态工况法(VMAS)测试中速度信号滤波的状态空间模型。提出了基于Kalman滤波收敛性判据和由普通的Kalman滤波算法和渐消因子的强跟踪Kalman滤波算法相结合形成的自适应Kalman滤波算法。通过实车测试数据,与普通Kalman滤波进行比较,检验了该算法在VMAS中应用的有效性。
The paper establishes the state space model of velocity signal filtering in the simple transient condition method (VMAS) test. An adaptive Kalman filter algorithm based on Kalman filter convergence criterion and a strong tracking Kalman filter algorithm based on ordinary Kalman filter and fading factor is proposed. The real vehicle test data is compared with the ordinary Kalman filter to test the effectiveness of the algorithm in VMAS.
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