Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant

The vehicle suspension system is responsible for comfort, safety and vehicle control. In order to positively manipulate these properties, control and estimation theory are used to adapt the system to different road conditions. This paper considers three estimation methods, which are designed to retr...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
masterThesis
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/19608
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/19608
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.19608
Palabra clave:
Kalman filter
Particle filter
Neural network
Active suspension
Maestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Filtración Kalman
Partículas
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
id JAVERIANA_d5cff305e227903955d3a810e7e1b267
oai_identifier_str oai:repository.javeriana.edu.co:10554/19608
network_acronym_str JAVERIANA
network_name_str Repositorio Universidad Javeriana
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant
title Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant
spellingShingle Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant
García Guzmán, Sara Daniela
Kalman filter
Particle filter
Neural network
Active suspension
Maestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Filtración Kalman
Partículas
title_short Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant
title_full Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant
title_fullStr Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant
title_full_unstemmed Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant
title_sort Estimation based on acceleration measures of an active suspension plant
dc.creator.none.fl_str_mv García Guzmán, Sara Daniela
author García Guzmán, Sara Daniela
author_facet García Guzmán, Sara Daniela
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Patiño Guevara, Diego Alejandro
dc.subject.none.fl_str_mv Kalman filter
Particle filter
Neural network
Active suspension
Maestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Filtración Kalman
Partículas
topic Kalman filter
Particle filter
Neural network
Active suspension
Maestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Filtración Kalman
Partículas
description The vehicle suspension system is responsible for comfort, safety and vehicle control. In order to positively manipulate these properties, control and estimation theory are used to adapt the system to different road conditions. This paper considers three estimation methods, which are designed to retrieve the system states using only acceleration measures: the Kalman Filter, Particle Filter and Artificial Neuronal Network. Also it considers three control methods: LQR and pole location which it minimizes, the chassis acceleration (a variable used to improve the vehicle comfort). Finally the controllers and estimators are implemented in simulation and in the real plant, using the model of the Quanser active suspension plant.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015
2017-04-26T19:39:18Z
2017-04-26T19:39:18Z
2020-04-16T17:54:30Z
2020-04-16T17:54:30Z
dc.type.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10554/19608
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.19608
instname:Pontificia Universidad Javeriana
reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
repourl:https://repository.javeriana.edu.co
url http://hdl.handle.net/10554/19608
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.19608
identifier_str_mv instname:Pontificia Universidad Javeriana
reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv PDF
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Javeriana
Maestría en Ingeniería Electrónica
Facultad de Ingeniería
publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Javeriana
Maestría en Ingeniería Electrónica
Facultad de Ingeniería
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad Javeriana
instname:Pontificia Universidad Javeriana
instacron:Pontificia Universidad Javeriana
instname_str Pontificia Universidad Javeriana
instacron_str Pontificia Universidad Javeriana
institution Pontificia Universidad Javeriana
reponame_str Repositorio Universidad Javeriana
collection Repositorio Universidad Javeriana
_version_ 1803712845958873089
spelling Estimation based on acceleration measures of an active suspension plantGarcía Guzmán, Sara DanielaKalman filterParticle filterNeural networkActive suspensionMaestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicasFiltración KalmanPartículasThe vehicle suspension system is responsible for comfort, safety and vehicle control. In order to positively manipulate these properties, control and estimation theory are used to adapt the system to different road conditions. This paper considers three estimation methods, which are designed to retrieve the system states using only acceleration measures: the Kalman Filter, Particle Filter and Artificial Neuronal Network. Also it considers three control methods: LQR and pole location which it minimizes, the chassis acceleration (a variable used to improve the vehicle comfort). Finally the controllers and estimators are implemented in simulation and in the real plant, using the model of the Quanser active suspension plant.Magíster en Ingeniería ElectrónicaMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en Ingeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaPatiño Guevara, Diego Alejandro2017-04-26T19:39:18Z2020-04-16T17:54:30Z2017-04-26T19:39:18Z2020-04-16T17:54:30Z2015http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/19608https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.19608instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T19:19:14Z