摘要
本发明提出了一种基于并行混合架构的车辆载荷估算方法及系统,属于车辆载荷调控技术领域;包括:基于多模态传感器实时获取车辆复合数据并执行预处理;将经预处理后的车辆复合数据输入并行混合架构,以预测载荷运动状态和载荷补偿值;采用改进的EEMD算法对并行混合架构的预测值进行动态载荷分离;基于联邦卡尔曼滤波融合分离结果,得到车辆载荷的估算值;基于三模冗余架构对估算值进行验证,进而确定是否触发车辆载荷故障恢复流程。本发明通过多源数据融合与并行混合架构建模,将物理方程与机器学习结合,能够在降低成本与硬件依赖性的同时,实现静态工况下的高精度估算及动态工况的适应性优化。
技术关键词
载荷估算方法
车辆动力学模型
卡尔曼滤波融合
三模冗余
多模态传感器
数据驱动模型
动态
滑动均值滤波
补偿值
滤波器
高度传感器
估算系统
辨识算法
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