基于DFFRLS-AUKF的单轨吊车动态倾角辨识方法研究

为保障单轨吊车在深部矿井复杂轨道工况环境下行驶的安全控制性能,需提高单轨吊车动态倾角辨识的精度及可靠性。因此,本文提出了基于DFFRLS-AUKF算法的单轨吊车动态倾角辨识方法。首先,利用自适应平滑滤波算法对实时采集的加速度和速度数据进行滤波处理,避免环境噪声的干扰,保证数据的完整性;其次,通过建立轨道曲率模型实现对轨道全工况的精准分析,在滤波处理后的数据基础上,再结合带有动态遗忘因子的递归最小二乘(DFFRLS)算法得到可靠地轨道曲率值;最终,在计算出的轨道曲率基础上,利用Sage-Husa噪声估计器对无迹卡尔曼滤波(UKF)进行改进,实现了对动态倾角辨识结果地自适应动态调整,提高了动态倾角辨识地精准度。实验表明,单轨吊车在单轨路段1和单轨路段2测试期间,所提的DFFRLS-AUKF算法与传统算法相比动态倾角辨识精度分别平均提升了25.25%和39.5%,表明了DFFRLS-AUKF算法在不同轨道工况下具有良好的精准性及可靠性,有效保障了单轨吊车在复杂轨道工况下行驶的安全性。