基于模糊自适应联合卡尔曼的列车速度融合方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文的选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 轮轴速度传感器的误差修正研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 多传感器信息融合研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文基本框架 | 第14-15页 |
| 2 基于多传感器信息融合的测速原理分析 | 第15-23页 |
| 2.1 轮轴速度传感器的测速原理 | 第15-17页 |
| 2.2 多普勒雷达的测速原理 | 第17-18页 |
| 2.3 GPS的测速原理 | 第18-19页 |
| 2.4 基于多传感器组合的测速框架 | 第19-23页 |
| 2.4.1 多传感器信息融合基本原理 | 第19-20页 |
| 2.4.2 卡尔曼滤波原理 | 第20-21页 |
| 2.4.3 多传感器组合框架 | 第21-23页 |
| 3 轮轴速度传感器误差修正 | 第23-34页 |
| 3.1 轮径修正部分 | 第23-32页 |
| 3.1.1 列车车轮踏面外形分析 | 第23-24页 |
| 3.1.2 高斯过程回归 | 第24-27页 |
| 3.1.3 快速模拟退火算法 | 第27-28页 |
| 3.1.4 FSA优化GPR的轮径预测方法 | 第28-30页 |
| 3.1.5 实验论证 | 第30-32页 |
| 3.2 空滑检测及修正部分 | 第32-34页 |
| 4 模糊自适应联合卡尔曼的列车测速方法研究 | 第34-50页 |
| 4.1 基于联合卡尔曼滤波的多传感器信息融合 | 第34-39页 |
| 4.1.1 联合卡尔曼滤波算法原理 | 第34-36页 |
| 4.1.2 联合卡尔曼滤波的信息分配方式 | 第36-37页 |
| 4.1.3 联合卡尔曼滤波的测速系统模型 | 第37-39页 |
| 4.2 模糊自适应联合卡尔曼的滤波算法研究 | 第39-44页 |
| 4.2.1 Fuzzy综合评判法 | 第39页 |
| 4.2.2 建立子滤波器的Fuzzy评判模型 | 第39-42页 |
| 4.2.3 协方差成形自适应滤波 | 第42-44页 |
| 4.3 实验仿真与结果分析 | 第44-50页 |
| 4.3.1 列车运动模型的建立 | 第44-46页 |
| 4.3.2 仿真实验及分析 | 第46-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第56页 |
