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State estimation of an electro-pneumatic gearbox actuator

机译：电动气动变速箱执行器的状态估计

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This paper presents two state estimator algorithms, a Kalman and an Extended Kalman filter in order to determine the chamber pressures of a pneumatic actuator without the application of pressure sensors. The presented state estimators were validated against laboratory measurements, then it was shown, that in applications with high computational resources, such as simulations both algorithms can provide acceptable results and they have nearly the same accuracy. Meanwhile, in embedded systems with higher realizable sample time the Kalman filter, which is based on the linearized state-space representation of the system, can not handle the nonlinear behavior of the actuator in every test case. Based on the validation results, a suggestion was made in order to further improve the accuracy of the presented methods.
机译：本文介绍了两种状态估计器算法，即卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器，以便在不使用压力传感器的情况下确定气动执行器的腔室压力。提出的状态估计器经过实验室测量验证，然后表明，在具有高计算资源的应用程序（例如模拟）中，两种算法都可以提供可接受的结果，并且精度几乎相同。同时，在具有更高可实现采样时间的嵌入式系统中，基于系统线性化状态空间表示的卡尔曼滤波器无法在每个测试案例中处理执行器的非线性行为。根据验证结果，提出了一个建议，以进一步提高所提出方法的准确性。

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