基于改进粒子滤波的半挂汽车列车状态估计

赵晋海; 武秀恒; 宋正河; 孙浩

doi:10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2025172

湖南大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 52 ›› Issue (6) : 14 -23. DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2025172

基于改进粒子滤波的半挂汽车列车状态估计

赵晋海, 武秀恒, 宋正河, 孙浩

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摘要

针对半挂汽车列车行驶过程中部分关键动力学状态不可测以及传感器测量值受发动机振动噪声等随机因素干扰的问题，提出了一种改进的粒子滤波方法对半挂汽车列车行驶过程中的动力学状态进行实时估计.首先建立了半挂汽车列车的17自由度动力学模型，通过将粒子滤波原理和自适应遗传算法结合增强粒子多样性，设计了分段提议分布函数，采用系统重采样方法抑制粒子贫化现象，实现对半挂汽车列车的纵向速度、侧向速度、横摆角速度等动力学状态的实时精确估计.搭建硬件在环仿真试验平台对算法进行不同工况下的试验验证.试验结果表明：与无迹粒子滤波算法相比，提出的改进粒子滤波算法在理想环境和随机噪声环境下均能够实现整车的状态估计，具有较高的估计精度.