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ADVANCED STATE AND PARAMETER ESTIMATION FOR AN ACTIVE SUSPENSION SYSTEM

机译：主动悬架系统的高级状态和参数估计

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Active suspension systems aim at increasing safety by improving vehicle ride and handlingrnperformance while ensuring superior passenger comfort. Good control of this active systemrncan only be achieved by providing the control algorithm with reliable and accurate signals forrnthe required quantities. This paper presents the design and development of a state andrnparameter estimator that accurately provides the information required by a sky-hook controlrnlaw, using a minimum of sensors. The vehicle inertial parameters are estimated by anrnalgorithm based on Monte Carlo simulations and anthropometric data. All vehicle staternupdating is performed using Kalman filters. The presented estimation algorithm has beenrnsuccessfully adopted in an active suspension system on a prototype vehicle and the resultingrnperformance enhancement has been validated experimentally during test drives.
机译：主动悬架系统旨在通过改善车辆行驶和操纵性能同时确保卓越的乘客舒适性来提高安全性。只能通过为控制算法提供所需量的可靠且准确的信号来实现对该有源系统的良好控制。本文介绍了状态和参数估计器的设计和开发，该估计器使用最少的传感器准确地提供了空钩控制律所需的信息。车辆惯性参数通过算法基于蒙特卡洛模拟和人体测量数据进行估算。使用卡尔曼滤波器执行所有车辆状态更新。所提出的估计算法已成功地应用于原型车辆的主动悬架系统中，并且所得到的性能增强已在试驾过程中进行了实验验证。

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