Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Train Velocity Estimation by Extended Kalman Filter

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F16%3A00304421" target="_blank" >RIV/68407700:21230/16:00304421 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Train Velocity Estimation by Extended Kalman Filter

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A train longitudinal velocity is needed for some control devices. The train velocity is typically determined from a locomotive wheelsets velocity. This solution can cause problems when the wheelsets are driven or braked. In these cases, the wheelset velocity is higher or lower than the train longitudinal velocity due to a slip or skid velocity. The problem is typically solved by some type of averaging or filtration of all available wheelsets velocities. These algorithms need to know all wheelsets velocities at the same time. This task can be difficult to fulfil in some types of distributed computer systems due to communication delays between computers. The problem is solved by using an extended Kalman filter that estimates the train velocity from one wheelset velocity in the paper. The filter and its properties are described and designed in the paper. The measured data are used for the filter function check.

  • Název v anglickém jazyce

    Train Velocity Estimation by Extended Kalman Filter

  • Popis výsledku anglicky

    A train longitudinal velocity is needed for some control devices. The train velocity is typically determined from a locomotive wheelsets velocity. This solution can cause problems when the wheelsets are driven or braked. In these cases, the wheelset velocity is higher or lower than the train longitudinal velocity due to a slip or skid velocity. The problem is typically solved by some type of averaging or filtration of all available wheelsets velocities. These algorithms need to know all wheelsets velocities at the same time. This task can be difficult to fulfil in some types of distributed computer systems due to communication delays between computers. The problem is solved by using an extended Kalman filter that estimates the train velocity from one wheelset velocity in the paper. The filter and its properties are described and designed in the paper. The measured data are used for the filter function check.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 2016 8th International Conference on Electronics, Computers and Artifical Intelligence (ECAI)

  • ISBN

    978-1-5090-2046-1

  • ISSN

    1843-2115

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Ploiești

  • Datum konání akce

    30. 6. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku