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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于卡尔曼滤波的高压共轨系统喷油规律观测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115688621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211288641.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于卡尔曼滤波的高压共轨系统喷油规律观测方法是由费红姿;刘冰鑫;王六平;柳一林;石忠心;吴广强;王浚哲设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卡尔曼滤波的高压共轨系统喷油规律观测方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供一种基于卡尔曼滤波的高压共轨系统喷油规律观测方法，包括如下步骤：建立基于瞬时共轨压力的喷油规律动力学方程；构建喷油观测状态空间模型，并对连续状态模型进行离散化；设计基于卡尔曼滤波的喷油规律闭环观测器；喷油量在线实时观测。本发明在线性定常模型的基础上，针对轨压大范围变化情况，建立了喷油规律的线性时变模型状态空间模型，并将模型不确定性及测量噪声考虑在模型中，提出了基于线性时变模型的卡尔曼滤波观测方法，实现喷油量的闭环观测。

本发明授权一种基于卡尔曼滤波的高压共轨系统喷油规律观测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卡尔曼滤波的高压共轨系统喷油规律观测方法，其特征是： 1建立基于瞬时共轨压力的喷油规律动力学方程； 2构建喷油观测状态空间模型，并对连续状态模型进行离散化； 3设计基于卡尔曼滤波的喷油规律闭环观测器； 考虑模型建立过程中的不确定性，以及通过传感器测量过程中的噪声，构建系统状态方程和测量方程： 与为互不相关的零均值高斯白噪声，其协方差矩阵分别为和； 第k个时刻的状态变量估计值为，又分为先验估计值，后验估计值； 卡尔曼滤波算法利用轨压测量值与先验估计值之间的误差进行反馈修正，使后验估计值趋近于真实值，具体步骤为： 步骤3.1：设定状态变量初值、误差协方差的初值以及协方差矩阵和； 步骤3.2：时间更新阶段，计算状态变量的先验估计值和先验协方差矩阵： 步骤3.3：测量更新阶段，计算当前时刻状态观测器的卡尔曼反馈增益： 计算反馈修正后的后验估计值和后验协方差矩阵： 步骤3.4：循环执行步骤3.2与步骤3.3，不断更新系统状态和协方差矩阵，完成高压共轨系统状态变量的最优估计过程； 在每个k时刻，得到后验估计值中的，同时将带入，得到喷油率的最优估计： 4喷油量在线实时观测； 根据喷油率后验估计值，在喷油阶段进行求和得到喷油量观测值： 其中，为喷油开始时刻，为喷油结束时刻，为喷油持续时间。

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