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汽车二自由度数据采集系统设计

时间:08-15 来源:互联网 点击:


由图可知,自相关函数只有在横坐标为0时候才有取值,功率谱密度分布比较均匀,而且采集到的数据均值近似为0,这与高斯白噪声的统汁特性相似,因而断定干扰源类型为高斯白噪声。
3.2 汽车正常运行模式
汽车正常运行模式是汽车匀速行驶在水平、下燥、水泥路面上,测得此时的汽车横摆角速度与侧向加速度。从传感器采集到的数据不可避免地受到干扰源的影响,由上面给出的结论可知干扰源类型为白噪声。卡尔曼滤波前的数据与滤波后的数据如图7所示。卡尔曼滤波对白噪声具有很好的滤波能力,它的滤波原理是最小均差原理,并且当前的数据只与前一个数据有关,数据存储量小,有利于计算机求解,所以选用卡尔曼滤波方式对采集到的数据进行滤波,从而得到相对准确的数据。这里采集了10 000个数据点。


由图7可以看到,通过卡尔曼滤波后,曲线更加平滑,有效地剔除了杂波,从而为控制系统提供更准确的数据。

结语
本文采用ARM微控制器和ADIS16355传感器设计了一种数据采集系统,不但能够采集汽车的横摆角速度与侧向加速度两个参数,而且用卡尔曼滤波方式对采集到的数据滤掉了杂波,使得到的数据更为准确。经分析表明,该设计方案是可行的。这种数据采集系统在汽车主动安全方面有很好的应用价值,能为汽车稳定性分析供准确的数据。

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