|
|
Algoritmy odhadu stavových veličin elektrických pohonů
Herman, Ivo ; Vavřín, Petr (oponent) ; Václavek, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami odhadu stavů pro střídavé motory a podmínkami odhadu těchto stavů. Odvozeny byly podmínky pozorovatelnosti pro synchronní motor a dále pro odhad momentu setrvačnosti a momentu zátěže pro oba typy motorů - synchronní i indukční. Možnosti odhadu byly potvrzeny i experimentálně na reálných datech. Kovarianční matice pro všechny filtry byly nalezeny pomocí EM algoritmu. Pro oba typy motorů byla též provedena identifikace. Pro odhad stavů byly použity estimátory Rozšířený Kalmanův filtr, Unscented Kalman Filter, Particle filters a estimátor s plovoucím horizontem (MHE)
|
|
|
Vehicle speed estimation
Roštek, Martin ; Kumpán, Pavel (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Vehicle speed is one of the crucial variables needed to be known in real-time and with high accuracy, to serve as input into vehicle dynamic control systems. Its direct measurement in the vehicle is however cost ineffective. The idea is to use the measurements from generally available on-board sensors and to consequently compute the vehicle speed. Nevertheless, the measurements are highly influenced by process noises due to complexity of motion of the vehicle. Therefore, an estimation algorithm with ability to deal with this negative influence has to be developed. The estimation algorithm presented in this thesis estimates longitudinal vehicle speed using measurements of four rotational wheel speeds, longitudinal acceleration, motor torques, yaw rate and steering wheel angle. It was tested against the numerous situations considered critical according to vehicle speed estimation, such as rapid acceleration on road with low friction coefficient, emergency braking with activation of ABS, or driving in the slope with wheels slipping, providing satisfactory results.
|
|
|
Vehicle speed estimation
Roštek, Martin ; Kumpán, Pavel (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Vehicle speed is one of the crucial variables needed to be known in real-time and with high accuracy, to serve as input into vehicle dynamic control systems. Its direct measurement in the vehicle is however cost ineffective. The idea is to use the measurements from generally available on-board sensors and to consequently compute the vehicle speed. Nevertheless, the measurements are highly influenced by process noises due to complexity of motion of the vehicle. Therefore, an estimation algorithm with ability to deal with this negative influence has to be developed. The estimation algorithm presented in this thesis estimates longitudinal vehicle speed using measurements of four rotational wheel speeds, longitudinal acceleration, motor torques, yaw rate and steering wheel angle. It was tested against the numerous situations considered critical according to vehicle speed estimation, such as rapid acceleration on road with low friction coefficient, emergency braking with activation of ABS, or driving in the slope with wheels slipping, providing satisfactory results.
|
|
|
Výpočet dráhy minometného granátu
Miklín, Vojtěch ; Tůma, Jiří (vedoucí práce) ; Růžička, Pavel (oponent)
Cílem práce je shrnout možnosti využití Kálmánova filtru k odhadu stavu diskrétního dynamického systému, o kterém se dozvídáme jen z nepřesných měření. Na začátku jsou definovány potřebné statistické pojmy, pojmy týkající se dynamického systému a převod mezi kartézskými a sférickými souřadnicemi. Dále je popsán algoritmus Kálmánova filtru a odvozeny fyzikální modely pro filtr. Práce vychází ze 7. kapitoly textu [Tomasi, 1997] k přednášce CS 205 na Stanford University. Carlo Tomasi teorii aplikuje na zjednodušeném příkladu zaměřování minometného granátu. Dílčím úkolem této práce bylo rozšíření metody pro případ, že se granát a pozorovatel nenachází v 2D rovině, ale v 3D prostoru, a dále zahrnout do problému odpor vzduchu a vítr.
|
|
|
Algoritmy odhadu stavových veličin elektrických pohonů
Herman, Ivo ; Vavřín, Petr (oponent) ; Václavek, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami odhadu stavů pro střídavé motory a podmínkami odhadu těchto stavů. Odvozeny byly podmínky pozorovatelnosti pro synchronní motor a dále pro odhad momentu setrvačnosti a momentu zátěže pro oba typy motorů - synchronní i indukční. Možnosti odhadu byly potvrzeny i experimentálně na reálných datech. Kovarianční matice pro všechny filtry byly nalezeny pomocí EM algoritmu. Pro oba typy motorů byla též provedena identifikace. Pro odhad stavů byly použity estimátory Rozšířený Kalmanův filtr, Unscented Kalman Filter, Particle filters a estimátor s plovoucím horizontem (MHE)
|
host ::
RSS.