電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法，模擬行駛路徑以及設(shè)置運行工況，采用交?直?交的電力變換電路和SVPWM工況匹配控制方法，構(gòu)建一個可變工況下恒功率以及恒轉(zhuǎn)矩輸出的驅(qū)動電機閉環(huán)系統(tǒng)，用于模擬電動車實際運行過程中的整體動態(tài)性能，采用多傳感器融合和網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，對驅(qū)動系統(tǒng)、負(fù)載模擬系統(tǒng)、電源系統(tǒng)等運行的電類、機械類以及干擾類等關(guān)鍵信息進行采集處理，并建立功率、效率、轉(zhuǎn)速以及機械特性等曲線模型，綜合分析在不同工況下的驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)性能，并基于CAN總線的網(wǎng)絡(luò)化形式，在上位機進行系統(tǒng)性能的綜合評價，為完善電機性能、驅(qū)動系統(tǒng)性能以及改進控制策略等起到積極的作用。
【專利說明】
電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于電動車技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性 的網(wǎng)絡(luò)化測控方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 電動車，即電力驅(qū)動車輛，又名電驅(qū)車。電動車分為交流電動車和直流電動車。通 常說的電動車是以電池作為能量來源，通過控制器、電機等部件，將電能轉(zhuǎn)化為機械能運 動，以控制電流大小改變速度的車輛。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于提供一種電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控 方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中電動車通過簡單的機械操作來控制速度的不穩(wěn)定性和精確性不 夠的問題。使設(shè)計方法變得通用性強，工作量小，方便快捷。
[0004] 本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法， 所述電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法模擬行駛路徑以及設(shè)置運行 工況，采用交-直-交的電力變換電路和SVPWM工況匹配控制方法，構(gòu)建一個可變工況下恒功 率以及恒轉(zhuǎn)矩輸出的驅(qū)動電機閉環(huán)系統(tǒng)，用于模擬電動車實際運行過程中的整體動態(tài)性 能，采用多傳感器融合和網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，對驅(qū)動系統(tǒng)、負(fù)載模擬系統(tǒng)、電源系統(tǒng)運行的電類、機 械類以及干擾類關(guān)鍵信息進行采集處理，并建立功率、效率、轉(zhuǎn)速以及機械特性曲線模型， 綜合分析在不同工況下的驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)性能，并基于CAN總線的網(wǎng)絡(luò)化形式，在上位機進行 系統(tǒng)性能的綜合評價；
[0005] 所述傳感器采集參數(shù)包括:額定相電流、額定轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、極對數(shù)、轉(zhuǎn)動慣量、定子相 電阻；
[0006] 所述驅(qū)動電機閉環(huán)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括兩相靜止坐標(biāo)系到兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系的變換模 塊、兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系到兩相靜止坐標(biāo)系的變換模塊、三相坐標(biāo)系到兩相靜止坐標(biāo)系的變換 模塊、三項逆變器模塊、SVPWM模塊、磁鏈觀測模塊、相電流標(biāo)么化增益、相電流標(biāo)么化增益、 電機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速標(biāo)么化增益、設(shè)定轉(zhuǎn)速標(biāo)么化增益、設(shè)定標(biāo)么化增益、控制電壓逆標(biāo)么化增 益、控制電壓逆標(biāo)么化增益、PI控制器。
[0007] 進一步，所述功率曲線模型為：
[0009] P為有功功率，單位kW，v為電動車驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速。
[0010] 進一步，所述轉(zhuǎn)速曲線模型為：
[0011] yp(k) = ω φ (x(k))+b；
[0012] x(k)為k時刻系統(tǒng)輸入量，yP(k)為k時刻系統(tǒng)輸出量，ω為權(quán)系數(shù)；φ ( ·)為非線 性函數(shù)。
[0013] 進一步，所述傳感器的量測模型如下：
[0014] YA(tk-i)、YA(tk)、YA(tk+i)分別為傳感器A對目標(biāo)在tk-i，tk，tk+i時刻的本地笛卡爾坐 標(biāo)系下的量測值，分別為：
[0015] YA{tk_l) = Y'A{tk_x)-CA{tk_^ A{t+ ；
[0016] YA(h) = cAih)+ητ?>?)；
[0017] KD = U々-fl)-Cj'j-以)+ 氣""丨，，
[0018] 其中，Y'A(tk-1)、￥\仏)、￥\仏+1)分別為傳感器厶在七1{-131^1{+1時刻的本地笛卡爾 坐標(biāo)系下的真實位置;CA(t)為誤差的變換矩陣;ξΑ(〇為傳感器的系統(tǒng)誤差'如5為系統(tǒng)噪 聲，假設(shè)氣?ω，氣^>，氣((；% +1；):為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量，噪聲協(xié)方差矩陣分別 為 RA(k-l)、RA(k)、RA(k+l)。
[0019] 進一步，所述傳感器設(shè)置有配準(zhǔn)模塊，所述配準(zhǔn)模塊的配準(zhǔn)方法包括：
[0020] 在同一時間片內(nèi)將各傳感器觀測數(shù)據(jù)按測量精度進行增量排序，然后將傳感器A 的觀測數(shù)據(jù)分別向傳感器B的時間點內(nèi)插、外推，以形成一系列等間隔的目標(biāo)觀測數(shù)據(jù)，采 用常用的三點拋物線插值法的進行內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法得傳感器A在t Bk時刻在本地直角 坐標(biāo)系下的量測值)為：
[0022]其中，tBk為配準(zhǔn)時刻，，tk，tk+A傳感器Α距離配準(zhǔn)時刻最近的三個采樣時刻， YA(tk-0，YA(tk)，YA(tk+1)分別為其對應(yīng)的對目標(biāo)的探測數(shù)據(jù)；
[0023] 完成時間配準(zhǔn)后，根據(jù)傳感器A的配準(zhǔn)數(shù)據(jù)與傳感器B的采樣數(shù)據(jù)，采用基于地心 地固坐標(biāo)系下的偽量測法實現(xiàn)傳感器A和傳感器B的系統(tǒng)誤差的估計;基于ECEF的系統(tǒng)誤差 估計算法具體為：
[0024] k時刻目標(biāo)在本地直角坐標(biāo)系下真實位置為X'1(k) = [x'1(k)，y'1(k)，z'1(k)]T^*# 系下對應(yīng)的量測值為,分別為距離、方位角、俯仰角；轉(zhuǎn)換至本地直角坐 標(biāo)系下為乂1(1〇 =[幻(10,71(10,21(10]\傳感器系統(tǒng)偏差為|(幻=^從)3外處么爐(幻1 7\， 分別為距離、方位角和俯仰角的系統(tǒng)誤差;于是有
[0026] 其中η(Α'Η[?,⑷，?)，",,,(々)丫表示觀測噪聲，均值為零、方差為(σ,:，d;
[0027] 式（1)用一階近似展開并寫成矩陣形式為：
[0030] 兩部傳感器A和B，則對于同一個公共目標(biāo)，設(shè)地心地固坐標(biāo)系下為X'e=[x'e，y' e， Z，e]T，可得：
[0031] X' e = Xas+BaX ' ai (k) = Xbs+BbX ' bi (k) \*MERGEF0RMAT (4)
[0032] Ba，Bb分別為目標(biāo)在傳感器A與傳感器B本地坐標(biāo)下的位置轉(zhuǎn)換到ECEF坐標(biāo)系下的 位置時的轉(zhuǎn)換矩陣；
[0033]定義偽量測為：
[0034] Z (k) = XAe (k) -XBe (k) \*MERGEF0RMAT (5)
[0035] 其中，XAe (k) = Xas+BaXai (k); XBe (k) = Xbs+BbXb1 (k)
[0036] 將式(2)、式(3)代入式(4)得到關(guān)于傳感器偏差的偽測量方程
[0037] Z(k) =H(k)0(k)+ff(k)\*MERGEFORMAT (6)
[0038] 其中，H(k)[-BACA(k)BBC B(k)]，Z(k)為偽測量向量;H(k)為測量矩陣;β為傳感器偏 差向量;W(k)為測量噪聲向量；由于n A(k)，nB(k)為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量，因 此W(k)同樣是零均值高斯型隨機變量，其協(xié)方差矩陣為R(k)。
[0039] 進一步，所述傳感器設(shè)置有覆蓋分布式模塊，所述覆蓋分布式模塊的數(shù)學(xué)模型為：
[0044] 其中C為總的有效覆蓋時間，1是每一輪的時間，bi是節(jié)點Si在每一輪中的工作時 間。
[0045] 本發(fā)明提供的電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法，固化了電 動車驅(qū)動控制器的核心控制程序，對于不同的被控電機只需要修改控制器的參數(shù)則可以實 現(xiàn)對不同的電機的控制，對驅(qū)動控制器的穩(wěn)定運行有極大的好處，可減少設(shè)計人員的重復(fù) 性勞動，提高電機控制器的設(shè)計效率。本發(fā)明采用內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法實現(xiàn)了傳感器采 樣數(shù)據(jù)的同步，并根據(jù)內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)的結(jié)果建立了與目標(biāo)運動狀態(tài)無關(guān)的偽量測方 程，采用基于ECEF的空間配準(zhǔn)算法實現(xiàn)了異步傳感器的空間配準(zhǔn)。由于偽量測方程的建立 過程僅與目標(biāo)位置相關(guān)而與目標(biāo)運動速度等參數(shù)無關(guān)，因此本發(fā)明提出了異步傳感器空間 配準(zhǔn)算法可有效解決目標(biāo)機動條件下的異步傳感器空間配準(zhǔn)問題。
【附圖說明】
[0046]圖1是本發(fā)明實施例提供的電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方 法矢量控制系統(tǒng)設(shè)計框圖。
[0047] 1、Park變換模塊;2、Park逆變換模塊;3、Clark變換模塊;4、三項逆變器模塊;5、 SVPWM模塊;6、磁鏈觀測模塊;7、相電流標(biāo)么化增益;8、相電流標(biāo)么化增益;9、電機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速 標(biāo)幺化增益；10、設(shè)定轉(zhuǎn)速標(biāo)么化增益；11、設(shè)定標(biāo)么化增益；12、控制電壓逆標(biāo)么化增益； 13、控制電壓逆標(biāo)幺化增益;14、PI控制器。
【具體實施方式】
[0048] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明 進行進一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于 限定本發(fā)明。
[0049] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細(xì)的描述。
[0050] 本發(fā)明以電動車驅(qū)動電機的工況匹配高效能控制以及在線測試和評價驅(qū)動性能 功效性等為研究的主要出發(fā)點，由渦流制動器，能量回饋負(fù)載電機等電子類負(fù)載模擬行駛 路徑以及設(shè)置運行工況，采用交-直-交的電力變換電路和SVPWM工況匹配控制方法，構(gòu)建一 個可變工況下恒功率以及恒轉(zhuǎn)矩輸出的驅(qū)動電機閉環(huán)系統(tǒng)，用于模擬電動車實際運行過程 中的整體動態(tài)性能，采用多傳感器融合和網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，對驅(qū)動系統(tǒng)、負(fù)載模擬系統(tǒng)、電源系 統(tǒng)等運行的電類、機械類以及干擾類等關(guān)鍵信息進行采集處理，并建立功率、效率、轉(zhuǎn)速以 及機械特性等曲線模型，綜合分析在不同工況下的驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)性能，并基于CAN總線的網(wǎng) 絡(luò)化形式，在上位機進行系統(tǒng)性能的綜合評價，并給出相應(yīng)的指導(dǎo)性意見，為完善電機性 能、驅(qū)動系統(tǒng)性能以及改進控制策略等起到積極的作用。
[0051 ]所述傳感器采集參數(shù)包括:額定相電流、額定轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、極對數(shù)、轉(zhuǎn)動慣量、定子相 電阻。所述驅(qū)動電機閉環(huán)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括兩相靜止坐標(biāo)系到兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系的變換模塊、 兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系到兩相靜止坐標(biāo)系的變換模塊、三相坐標(biāo)系到兩相靜止坐標(biāo)系的變換模 塊、三項逆變器模塊、SVPWM模塊、磁鏈觀測模塊、相電流標(biāo)么化增益、相電流標(biāo)么化增益、電 機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速標(biāo)么化增益、設(shè)定轉(zhuǎn)速標(biāo)么化增益、設(shè)定標(biāo)么化增益、控制電壓逆標(biāo)么化增益、 控制電壓逆標(biāo)么化增益、PI控制器。
[0052]進一步，所述功率曲線模型為：
[0054] P為有功功率，單位kW，v為電動車驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速。
[0055] 進一步，所述轉(zhuǎn)速曲線模型為：
[0056] yP(k)= ω φ (x(k))+b；
[0057] x(k)為k時刻系統(tǒng)輸入量，yP(k)為k時刻系統(tǒng)輸出量，ω為權(quán)系數(shù)；φ ( ·)為非線 性函數(shù)。
[0058]進一步，所述傳感器的量測模型如下：
[0059] YA(tk-i)、YA(tk)、YA(tk+i)分別為傳感器A對目標(biāo)在tk-i，tk，tk+i時刻的本地笛卡爾坐 標(biāo)系下的量測值，分別為：
[0060] (Jk-i ) - ^ .4 ^k-? ) ~ ^A ^k-? 1 i^k-? ) η?Λ (?(_,) >
[0061 ] YA(h) = Y\(h)-Ca(hj(h) + lh,(ij,；
[0062] YA (h+l) = F '.4 (4+l ) - CA (h+l A (lt+L) + nYt (ti+l, 5
[0063] 其中，Y'A(tk-1)、￥\仏)、丫\仏+1)分別為傳感器厶在七1 {-131^1{+1時刻的本地笛卡爾 坐標(biāo)系下的真實位置;CA(t)為誤差的變換矩陣；ξ Α(〇為傳感器的系統(tǒng)誤差為系統(tǒng)噪 聲，假設(shè)氣為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量，噪聲協(xié)方差矩陣分別 為 RA(k-l)、RA(k)、RA(k+l)。
[0064] 進一步，所述傳感器設(shè)置有配準(zhǔn)模塊，所述配準(zhǔn)模塊的配準(zhǔn)方法包括：
[0065] 在同一時間片內(nèi)將各傳感器觀測數(shù)據(jù)按測量精度進行增量排序，然后將傳感器A 的觀測數(shù)據(jù)分別向傳感器B的時間點內(nèi)插、外推，以形成一系列等間隔的目標(biāo)觀測數(shù)據(jù)，采 用常用的三點拋物線插值法的進行內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法得傳感器A在t Bk時刻在本地直角 坐標(biāo)系下的量測值免(&)為：
[0067]其中，tBk為配準(zhǔn)時刻，，tk，tk+A傳感器A距離配準(zhǔn)時刻最近的三個采樣時刻， YA(tk-0，YA(tk)，YA(tk+1)分別為其對應(yīng)的對目標(biāo)的探測數(shù)據(jù)；
[0068] 完成時間配準(zhǔn)后，根據(jù)傳感器A的配準(zhǔn)數(shù)據(jù)與傳感器B的采樣數(shù)據(jù)，采用基于地心 地固坐標(biāo)系下的偽量測法實現(xiàn)傳感器A和傳感器B的系統(tǒng)誤差的估計;基于ECEF的系統(tǒng)誤差 估計算法具體為：
[0069] k時刻目標(biāo)在本地直角坐標(biāo)系下真實位置為= 坐標(biāo)系下對應(yīng)的量測值為lr(A-)，外/〇,舛,分別為距離、方位角、俯仰角;轉(zhuǎn)換至本地直角 坐標(biāo)系下為乂1(1〇 = |^1(1〇,71(1〇,21(1〇]1';傳感器系統(tǒng)偏差為4：(/:) = [^〃(幻.4|9(/(-)30(/(-)1， 分別為距離、方位角和俯仰角的系統(tǒng)誤差;于是有
[0071] 其中n(λ-) = |}7,.(A0,%(幻，~汄)Y表示觀測噪聲，均值為零、方差為(σ,2,σ〗,σ$) ;
[0072] 式（1)用一階近似展開并寫成矩陣形式為：
[0073] X，i(k)=Xi(k)+C(k)[|(k)+n(k)]\*MERGEFORMAT (3)
[0075] 兩部傳感器A和B，則對于同一個公共目標(biāo)，設(shè)地心地固坐標(biāo)系下為X'eik'uy、， Z，e]T，可得：
[0076] X' e = Xas+BaX ' ai (k) = Xbs+BbX ' bi (k) \*MERGEF0RMAT (4)
[0077] Ba，Bb分別為目標(biāo)在傳感器A與傳感器B本地坐標(biāo)下的位置轉(zhuǎn)換到ECEF坐標(biāo)系下的 位置時的轉(zhuǎn)換矩陣；
[0078]定義偽量測為：
[0079] Z (k) = XAe (k) -XBe (k) \*MERGEF0RMAT (5)
[0080] 其中，Xfc(k) = Xas+BaXai(k);XBe(k) = Xbs+BbXb1 (k)
[0081] 將式(2)、式(3)代入式(4)得到關(guān)于傳感器偏差的偽測量方程
[0082] Z(k) =H(k)0(k)+ff(k)\*MERGEFORMAT (6)
[0083] 其中，H(k)[-BACA(k)BBC B(k)]，Z(k)為偽測量向量;H(k)為測量矩陣;β為傳感器偏 差向量;W(k)為測量噪聲向量；由于n A(k)，nB(k)為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量，因 此W(k)同樣是零均值高斯型隨機變量，其協(xié)方差矩陣為R(k)。
[0084] 進一步，所述傳感器設(shè)置有覆蓋分布式模塊，所述覆蓋分布式模塊的數(shù)學(xué)模型為：
[0089]其中C為總的有效覆蓋時間，1是每一輪的時間，bi是節(jié)點Si在每一輪中的工作時 間。
[0090]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精 神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法，其特征在于，所述電 動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法模擬行駛路徑以及設(shè)置運行工況，采 用交-直-交的電力變換電路和SVPWM工況匹配控制方法，構(gòu)建一個可變工況下恒功率以及 恒轉(zhuǎn)矩輸出的驅(qū)動電機閉環(huán)系統(tǒng)，用于模擬電動車實際運行過程中的整體動態(tài)性能，采用 多傳感器融合和網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，對驅(qū)動系統(tǒng)、負(fù)載模擬系統(tǒng)、電源系統(tǒng)運行的電類、機械類以 及干擾類關(guān)鍵信息進行采集處理，并建立功率、效率、轉(zhuǎn)速以及機械特性曲線模型，綜合分 析在不同工況下的驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)性能，并基于CAN總線的網(wǎng)絡(luò)化形式，在上位機進行系統(tǒng)性 能的綜合評價； 所述傳感器采集參數(shù)包括:額定相電流、額定轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、極對數(shù)、轉(zhuǎn)動慣量、定子相電 阻； 所述驅(qū)動電機閉環(huán)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括兩相靜止坐標(biāo)系到兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系的變換模塊、 兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系到兩相靜止坐標(biāo)系的變換模塊、三相坐標(biāo)系到兩相靜止坐標(biāo)系的變換模 塊、三項逆變器模塊、SVPffM模塊、磁鏈觀測模塊、相電流標(biāo)么化增益、相電流標(biāo)么化增益、電 機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速標(biāo)么化增益、設(shè)定轉(zhuǎn)速標(biāo)么化增益、設(shè)定標(biāo)么化增益、控制電壓逆標(biāo)么化增益、 控制電壓逆標(biāo)么化增益、PI控制器。2. 如權(quán)利要求1所述的電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法，其特 征在于，所述功率曲線模型為：P為有功功率，單位kW，v為電動車驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速。3. 如權(quán)利要求1所述的電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法，其特 征在于，所述轉(zhuǎn)速曲線模型為： yP(k)= ω φ (x(k))+b； x(k)為k時刻系統(tǒng)輸入量，yP(k)為k時刻系統(tǒng)輸出量，ω為權(quán)系數(shù)；φ ( ·)為非線性函 數(shù)。4. 如權(quán)利要求1所述的電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法，其特 征在于，所述傳感器的量測模型如下： YA(tk-l)、YA(tk)、YA(tk+l)分別為傳感器A對目標(biāo)在tk-l，tk，tk+l時刻的本地笛卡爾坐標(biāo)系 下的量測借，分別為：其中，￥\仏-1)、￥\仏）、￥\仏+1)分別為傳感器4在七15-131^1{+1時刻的本地笛卡爾坐標(biāo) 系下的真實位置;CA(t)為誤差的變換矩陣;ξΑ⑴為傳感器的系統(tǒng)誤差;氣⑴為系統(tǒng)噪聲，假 設(shè)氣ulll，'(?)，'(w為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量，噪聲協(xié)方差矩陣分別為R A(k-l)、RA(k)、RA(k+l)05.如權(quán)利要求1所述的電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法，其特 征在于，所述傳感器設(shè)置有配準(zhǔn)模塊，所述配準(zhǔn)模塊的配準(zhǔn)方法包括： 在同一時間片內(nèi)將各傳感器觀測數(shù)據(jù)按測量精度進行增量排序，然后將傳感器A的觀 測數(shù)據(jù)分別向傳感器B的時間點內(nèi)插、外推，以形成一系列等間隔的目標(biāo)觀測數(shù)據(jù)，采用常 用的三點拋物線插值法的進行內(nèi)插外推時間配準(zhǔn)算法得傳感器A在t Bk時刻在本地直角坐標(biāo) 系下的量測值?,(&)為：其中，tBk為配準(zhǔn)時刻，tk-i，tk，"+1為傳感器A距離配準(zhǔn)時刻最近的三個采樣時刻，Ya (HYAUkhYAUk+O分別為其對應(yīng)的對目標(biāo)的探測數(shù)據(jù)； 完成時間配準(zhǔn)后，根據(jù)傳感器A的配準(zhǔn)數(shù)據(jù)與傳感器B的采樣數(shù)據(jù)，采用基于地心地固 坐標(biāo)系下的偽量測法實現(xiàn)傳感器A和傳感器B的系統(tǒng)誤差的估計;基于ECEF的系統(tǒng)誤差估計 算法具體為： k時刻目標(biāo)在本地直角坐標(biāo)系下真實位置為 系下對應(yīng)的量測值為卜0),汛/、-)，#Λ)；]，分別為距離、方位角、俯仰角;轉(zhuǎn)換至本地直角坐 標(biāo)系下為Xi(k) = [xi(k)，yi(k)，zi(k)]T;傳感器系統(tǒng)偏差為g(A)二[Δγ(Α·)，Δ<9(Α_),Δ爐, 分別為距離、方位角和俯仰角的系統(tǒng)誤差;于是有其中n(々）= 表不觀測噪聲，均值為零、方差為; 式(1)用一階近似展開并寫成矩陣形式為： X'i(k)=Xi(k)+C(k)[|(k)+n(k)] \*MERGEFORMAT (3)兩部傳感器A和B，則對于同一個公共目標(biāo)，設(shè)地心地固坐標(biāo)系下為 ]τ，可得： X，e = XAs+BAX，Ai(k)=XBs+BBX，Bi(k) \*MERGEFORMAT (4) Ba,Bb分別為目標(biāo)在傳感器A與傳感器B本地坐標(biāo)下的位置轉(zhuǎn)換到ECEF坐標(biāo)系下的位置 時的轉(zhuǎn)換矩陣； 定義偽量測為： Z(k)=XAe(k)-XBe(k) \*MERGEFORMAT (5) 其中，XAe (k) = Xas+BaXai (k); XBe (k) = Xbs+BbXb1 (k) 將式(2)、式(3)代入式(4)得到關(guān)于傳感器偏差的偽測量方程 Z(k)=H(k)0(k)+ff(k) \*MERGEFORMAT (6) 其中，H(k)[-BACA(k) BBCB(k)]，Z(k)為偽測量向量;H(k)為測量矩陣;β為傳感器偏差向 量;W(k)為測量噪聲向量；由于nA(k)，nB(k)為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量，因此W (k)同樣是零均值高斯型隨機變量，其協(xié)方差矩陣為R(k)。6.如權(quán)利要求1所述的電動車驅(qū)動電機工況匹配控制功效性的網(wǎng)絡(luò)化測控方法，其特 征在于，所述傳感器設(shè)置有覆蓋分布式模塊，所述覆蓋分布式模塊的數(shù)學(xué)模型為：其中C為總的有效覆蓋時間，1是每一輪的時間，Id1是節(jié)點S1在每一輪中的工作時間。
【文檔編號】H02P21/14GK106026826SQ201610625342
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年8月3日
【發(fā)明人】王世榮, 盧秀和, 趙悅, 劉芳園
【申請人】長春工業(yè)大學(xué)