Robust estimation of vertical wheel forces via modulation-based sensor fusion

Since its introduction by Shinbrot, numerous variations of parameter identification based on the Modulating Function Technique (MFT) have been developed. Recently researches have achieved to estimate also states through this method. In this thesis, the MFT is utilized for the estimation, of both par...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Segura Rojas, Juan de Dios
Other Authors: Reger, Johann
Format: Dissertation
Language:English
Published: Pontificia Universidad Católica del Perú 2019
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/20.500.12404/15298
Description
Summary:Since its introduction by Shinbrot, numerous variations of parameter identification based on the Modulating Function Technique (MFT) have been developed. Recently researches have achieved to estimate also states through this method. In this thesis, the MFT is utilized for the estimation, of both parameters and states, that lead to observe the behaviour of the vertical suspension forces on a vehicle over time. In order to deal with the frequency disturbances present by perturbations as measurement noise and vibrations, the Fourier Modulating Function (FMF) as a kernel is proposed. Furthermore, this method is implemented with the concept of sensor fusion. The estimation that results after the implementation of an adaptive observer during the present work is going to show the robustness of the studied technique. === Seit der Einführung der Modulationsfunktionstechnik (MFT) durch Shinbrot wurden zahlreiche Methoden zur Identifikation von Parametern entwickelt. Die aktuelle Forschung hat inzwischen auch das Schätzen von Zustandsgrößen mit dieser Technik erreicht. In dieser Masterarbeit wird die MFT für die Zustands- und Parameterschätzung verwendet um das dynamische Verhalten der vertikalen Federung an einem Fahrzeug zu beobachten. Um mit Störungen durch Messrauschen und Vibrationen umzugehen wird die Fouriermodulationsfunktion (FMF) als Kern vorgeschlagen. Des Weiteren wird die Methode mit dem Konzept der Sensorfusion implementiert. Das Ergebnis ist eine robuste Schätzung, wie in der vorliegenden Arbeit gezeigt wird. === Tesis