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DOI: 10.5445/KSP/1000083492
Veröffentlicht am 20.09.2018
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Robust and Regularized Algorithms for Vehicle Tractive Force Prediction and Mass Estimation

Rhode, Stephan

Abstract (englisch):
This work provides novel robust and regularized algorithms for parameter estimation with applications in vehicle tractive force prediction and mass estimation. Given a large record of real world data from test runs on public roads, recursive algorithms adjusted the unknown vehicle parameters under a broad variation of statistical assumptions for two linear gray-box models.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0807-6
ISSN: 1869-6058
URN: urn:nbn:de:0072-834922
KITopen ID: 1000083492
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XXIV, 196 S.
Serie Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik / Institut für Fahrzeugsystemtechnik ; 62
Abschlussart Dissertation
Prüfungsdaten 29.08.2016
Schlagworte Systemidentifikation, Onlinefilter, Robuste Schätzer, Total Least Squares, system identification, recursive estimation, robust estimation, errors-in-variables
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