基于双层改进无迹卡尔曼的曲轴信号修正算法

摘要：

对发动机曲轴信号的精确识别是控制发动机喷油时刻及相位识别的重要方法,在发动机实际工作状态中,曲轴干扰信号会降低发动机相位识别及喷油时刻的准确性.提出了针对发动机曲轴信号的双层改进无迹卡尔曼滤波DLIUKF(Double Layer Improve Unscented Kalman Filter)修正算法,低层利用采样策略逼近非线性分布的方法对曲轴转角和曲轴齿下降沿脉宽进行预测,后通过高层无迹卡尔曼滤波算法对曲轴平均转速进行最优化估计,该方法用于对发动机曲轴原始信号的干扰信号去除及提高曲轴齿计数值的准确性.结果表明,在仿真实验中,双层改进无迹卡尔曼滤波(DLIUKF)修正算法相较原始信号故障率下降17.8％,抗干扰信号能力较强,与EKF(Extended Kalman Filtering)拓展卡尔曼滤波相比逻辑判断时间下降了1.31 s.通过台架实验证明双层改进无迹卡尔曼滤波(DLIUKF)修正算法能有效消除发动机曲轴干扰信号,其优越的抗干扰能力,提高了发动机运行稳定性.

关键词：发动机;曲轴信号;无迹卡尔曼滤波;噪声向量

所属期刊栏目：46

分类号：TP212.9(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目52066008

在线出版日期：2021-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：65-72