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交互多模型扩展卡尔曼滤波算法的FPGA实现 被引量:3
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作者 徐经纬 刘士君 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第1期11-14,共4页
对用于纯方位角度跟踪问题的交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)算法进行了研究,将其转换为适于硬件实现的形式。在此基础上,给出了基于现场可编程门阵列(FPGA)的实现方案,并讨论了硬件实现的资源优化和时间优化问题。软硬件仿真结果表明... 对用于纯方位角度跟踪问题的交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)算法进行了研究,将其转换为适于硬件实现的形式。在此基础上,给出了基于现场可编程门阵列(FPGA)的实现方案,并讨论了硬件实现的资源优化和时间优化问题。软硬件仿真结果表明:IMMEKF硬件算法能够实现对单目标的纯方位角度跟踪,并且在保证与软件仿真具有相当精度的前提下能大幅减少运算时间。 展开更多
关键词 目标跟踪 交互多模型扩展卡尔曼滤波 现场可编程门阵列 硬件实现
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基于改进扩展卡尔曼滤波算法的无人艇MMG模型参数辨识
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作者 孙蓬勃 董早鹏 +2 位作者 刘伟 盛金亮 李志豪 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期38-46,共9页
[目的]为了构建喷水推进无人艇准确的船舶操纵分离型数学模型(MMG),利用传统扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和改进EKF算法并结合实艇数据进行参数辨识。[方法]首先,为了充分利用隐藏在历史数据中的有效信息,以传统EKF算法为基础,提出融合多新... [目的]为了构建喷水推进无人艇准确的船舶操纵分离型数学模型(MMG),利用传统扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和改进EKF算法并结合实艇数据进行参数辨识。[方法]首先,为了充分利用隐藏在历史数据中的有效信息,以传统EKF算法为基础,提出融合多新息理论和动态遗忘因子的改进EKF算法。然后,基于实艇数据,对MMG模型中的未知参数进行辨识。最后,将辨识得到的参数值代入建立的MMG模型中,输入与实艇数据相同的舵角和主机转速,通过仿真得到艏向角、纵向速度、横向速度、艏向角速度和位置信息数据,并进行对比分析。[结果]结果表明,相比于传统EKF算法,改进EKF算法各项数据的均方根误差指标和对称平均绝对百分比误差指标都更接近于0,其中均方根误差指标最高降低了20.02%,对称平均绝对百分比误差指标最高降低了26.84%。[结论]提出的改进EKF算法具有更高的辨识精度,所建立的无人艇MMG模型具有较高的准确性。 展开更多
关键词 无人艇 参数辨识 MMG模型 扩展卡尔曼滤波 多新息理论 动态遗忘因子
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基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪算法研究 被引量:3
3
作者 陈晓楠 张子阔 +2 位作者 索继东 罗超发 杜振邦 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期71-76,共6页
在辅助驾驶系统中,行人轨迹跟踪一直是一项有挑战性的任务,因为行人的回波信号中往往存在着许多干扰噪声。此外,行人在运动过程中可能会做出突然转身或其他改变方向的行为,这将直接导致行人运动轨迹呈现出非线性特征。针对上述问题,文... 在辅助驾驶系统中,行人轨迹跟踪一直是一项有挑战性的任务,因为行人的回波信号中往往存在着许多干扰噪声。此外,行人在运动过程中可能会做出突然转身或其他改变方向的行为,这将直接导致行人运动轨迹呈现出非线性特征。针对上述问题,文中提出一种基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪(IMM-EKF)方法,适用于毫米波雷达对行人进行轨迹跟踪。首先,在扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的基础上重构状态预测协方差矩阵,来补偿EKF非线性化过程中引入的误差;然后将改进的EKF作为交互式多模型算法(IMM)中的滤波器,根据行人运动特性选择匀速模型和协调转弯模型作为跟踪模型,利用所提出的IMM-EKF算法进行轨迹跟踪。实验结果表明,所提出的滤波算法较典型的EKF和改进的EKF算法,在跟踪滤波精度方面均有所提升,同时具备更优的跟踪鲁棒性。 展开更多
关键词 行人轨迹跟踪 扩展卡尔曼滤波 交互多模型 毫米波雷达 状态预测协方差矩阵 辅助驾驶
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基于递归本征正交分解与强跟踪扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别 被引量:1
4
作者 杨少冲 姚远 +2 位作者 刘家亮 雷振 方有亮 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期117-125,共9页
针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的... 针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的模型降阶与结构损伤在线识别方法,对动载荷作用下的结构损伤识别进行了研究。利用RPOD方法在线更新并实时建立反映结构状态的降阶模型,解决未知载荷作用下多自由度结构动力分析计算量大且难以收敛的问题,同时跟踪损伤的演化并对其进行定位;通过STEKF方法跟踪降阶模型的状态向量,识别因损伤而退化的降阶模型参数。分别采用六层剪切型框架的数值模拟与三层钢框架的模型试验验证了该方法的可行性,结果表明,所提出的方法能够准确建立降阶模型并跟踪降阶模型参数的时变历程,同时可以有效地识别出剪切型建筑结构损伤的位置和程度,即使在处理高程度噪声时仍有较高的精度。 展开更多
关键词 损伤识别 模型降阶 递归本征正交分解 强跟踪扩展卡尔曼滤波 数据驱动
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基于误差扩展卡尔曼滤波的火箭回收索状态估计
5
作者 宋晓东 孔芝权 +2 位作者 陈彤 周立梁 张欢 《宇航学报》 北大核心 2025年第6期1252-1262,共11页
针对火箭回收索的高维非线性时变柔性特性和强干扰问题,提出了一种基于多体动力学模型和广义-α积分法的误差扩展卡尔曼状态估计器,用于火箭回收索的捕获状态精准估计。基于任意拉格朗日欧拉(ALE)描述的索单元,建立火箭回收索多体动力... 针对火箭回收索的高维非线性时变柔性特性和强干扰问题,提出了一种基于多体动力学模型和广义-α积分法的误差扩展卡尔曼状态估计器,用于火箭回收索的捕获状态精准估计。基于任意拉格朗日欧拉(ALE)描述的索单元,建立火箭回收索多体动力学事件驱动动态模型,给出了时变尾焰冲击作用和动态非物质状态估计点的动态网格直接表达形式,降低了模型规模的同时保证了状态变量的拓扑不变性。对回收索上可能捕获位置和速度进行状态估计,基于误差扩展卡尔曼滤波框架对状态变量和误差变量采用不同的预测更新策略。状态变量采用广义-α积分法在满足约束条件前提下进行一步预测精准计算,误差变量和误差协方差矩阵采用扩展卡尔曼方法进行预测和更新。状态误差更新后再次进行约束违约修正提高估计准确性。仿真分析表明,所提状态估计器在不改造多体动力学模型的前提下,实现了高维非线性时变火箭回收索的高效精准状态估计。 展开更多
关键词 误差扩展卡尔曼滤波 多体动力学模型 状态估计 任意拉格朗日欧拉法 广义-α积分法
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基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计研究
6
作者 卢一铖 杨级艳 《南方农机》 2025年第14期123-127,共5页
【目的】提高SOC估算精度和稳定性,实现高精度的锂电池SOC估计。【方法】在MATLAB软件的Simulink环境下建立了锂电池的二阶RC等效电路仿真模型,基于自定义指数拟合的离线参数辨识方法,验证了模型的精度。采用扩展卡尔曼滤波算法对锂电... 【目的】提高SOC估算精度和稳定性,实现高精度的锂电池SOC估计。【方法】在MATLAB软件的Simulink环境下建立了锂电池的二阶RC等效电路仿真模型,基于自定义指数拟合的离线参数辨识方法,验证了模型的精度。采用扩展卡尔曼滤波算法对锂电池进行SOC估算,在HPPC和DST两种工况下验证了扩展卡尔曼滤波算法的估算精度。并使用MATLAB仿真软件进行SOC仿真验证,采用安时积分法作为标准进行对比,以验证扩展卡尔曼滤波算法的有效性。【结果】针对HPPC和DST两种工况下的SOC收敛效果,得出了扩展卡尔曼滤波算法的误差情况,并发现其最大误差不超过0.9%,进一步说明了该方法估算SOC的高准确性和可行性。【结论】本研究设计的锂电池SOC估计方法是可靠且可行的,可以满足新能源汽车在复杂运行环境下的荷电估计要求,并可用于解决其他领域中类似的问题。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态估计 二阶RC模型 扩展卡尔曼滤波
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基于多新息扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:6
7
作者 吴胜利 欧华 邢文婷 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6742-6748,共7页
锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(state of charge, SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元... 锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(state of charge, SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元件的分数阶二阶RC模型,采用自适应遗传算法进行参数辨识;融合多新息理论和扩展卡尔曼滤波算法,提出基于多新息扩展卡尔曼滤波(multi innovation extended Kalman filter, MIEKF)的锂离子电池SOC估计算法,并利用试验数据验证该方法的有效性,为提高SOC估计精度和车载锂电池的循环使用寿命提供了新的方法途径和实践支撑。 展开更多
关键词 锂离子电池 分数阶模型 多新息理论 扩展卡尔曼滤波(EKF) 荷电状态(SOC)
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改进的自适应扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法 被引量:3
8
作者 杨遵立 张衡 +2 位作者 吕伟 余娟 张从胜 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期19-24,共6页
卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位... 卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位置偏差范围来修正预测的位置信息,使用BP神经网络算法来自适应进行扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法预测信息结果的修正;根据噪声影响情况,提出基于实际情况可调的更新因子,用于进行修正后的EKF预测位置信息、测量信息和修正后的BP-EKF预测信息值的权重处理,基于优化模型,自适应选择最优的位置预测信息。仿真分析表明,所提出的算法在目标跟踪的滤波精度和稳定度都得到提升。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 BP神经网络 更新因子 优化模型
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扩展卡尔曼滤波优化的锂离子电池寿命预测 被引量:1
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作者 张涌 张翔 +2 位作者 李习龙 张伟 赵奉奎 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第7期282-288,共7页
锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)的准确预测有助于检测电池的健康状况并提高电池工作时的安全性,具有重要的研究意义和实践价值。然而,由于锂离子电池衰退的非线性以及电池模型的复杂性等问题,对电池RUL的预测变得... 锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)的准确预测有助于检测电池的健康状况并提高电池工作时的安全性,具有重要的研究意义和实践价值。然而,由于锂离子电池衰退的非线性以及电池模型的复杂性等问题,对电池RUL的预测变得困难。使用双指数退化模型结合扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法来预测锂离子电池的RUL,利用Matlab进行了锂离子电池RUL的预测仿真,并将仿真结果与NASA容量数据进行了比较分析。仿真结果表明,双指数退化模型结合EKF算法对电池RUL的预测结果与实际结果之间的偏差较小,总体平均绝对误差约为10.9%,具有较高的精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 RUL预测 双指数退化模型 扩展卡尔曼滤波
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基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波算法的锂电池模型参数辨识与荷电状态估计 被引量:17
10
作者 项宇 马晓军 +2 位作者 刘春光 可荣硕 赵梓旭 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1659-1666,共8页
为解决锂电池荷电状态(SOC)难以精确估计的问题,提出了基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池SOC。为减小参数非线性特性影响,重新构建了EKF算法电池状态空间方程,以辨识出的电池模型参数为基础,获得SOC最优估计。... 为解决锂电池荷电状态(SOC)难以精确估计的问题,提出了基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池SOC。为减小参数非线性特性影响,重新构建了EKF算法电池状态空间方程,以辨识出的电池模型参数为基础,获得SOC最优估计。采用IPSO算法优化EKF算法噪声方差矩阵,解决系统状态误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵最优解获取难题,进一步提高SOC的估计精度。计算结果表明:IPSO-EKF算法能够精确地辨识电池模型参数和SOC值,并能够很好地修正状态变量初始误差。 展开更多
关键词 电气工程 锂电池 荷电状态 模型参数 粒子群优化算法 扩展卡尔曼滤波
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应用扩展卡尔曼滤波算法的船舶运动模型参数辨识 被引量:22
11
作者 赵大明 施朝健 彭静 《上海海事大学学报》 北大核心 2008年第3期5-9,共5页
为确定船舶运动模型中的未知参数,提出1种以增广的状态方程和扩展卡尔曼滤波算法进行船舶运动模型参数辨识的算法,并设计辨识实验.在辨识实验中,采用固定区间卡尔曼平滑算法进行数据预处理,用辨识实验结果确立船舶运动模型.仿真验证实... 为确定船舶运动模型中的未知参数,提出1种以增广的状态方程和扩展卡尔曼滤波算法进行船舶运动模型参数辨识的算法,并设计辨识实验.在辨识实验中,采用固定区间卡尔曼平滑算法进行数据预处理,用辨识实验结果确立船舶运动模型.仿真验证实验表明,用该方法确立的模型是可靠的. 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 参数辨识 运动模型 船舶
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基于等效模型扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算 被引量:15
12
作者 安治国 孙志昆 +1 位作者 张栋省 郭敬谊 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期133-138,共6页
电池管理系统(BMS)的主要任务是对电池荷电状态(SOC)、续航里程和防止电池过充过放等进行实时诊断,其中电池荷电状态的快速精确的估计是BMS的核心技术。基于锂电池这一动态非线性系统,提出了一种更接近于真实的、改进的PNGV电池等效模型... 电池管理系统(BMS)的主要任务是对电池荷电状态(SOC)、续航里程和防止电池过充过放等进行实时诊断,其中电池荷电状态的快速精确的估计是BMS的核心技术。基于锂电池这一动态非线性系统,提出了一种更接近于真实的、改进的PNGV电池等效模型;基于改进的PNGV电池等效模型,对比了卡尔曼滤波算法(KF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)诊断电池荷电状态的实验结果;分析了扩展卡尔曼滤波算法诊断的实验误差。研究表明:采用扩展卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行诊断得到的结果更加精确,其误差能够一直保持在5%以内。 展开更多
关键词 车辆工程 锂电池 荷电状态 电池等效模型 扩展卡尔曼滤波
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基于多种模型的扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算 被引量:11
13
作者 贾亮 王真真 +1 位作者 孙延鹏 孙伟 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期568-571,共4页
为了提高电池荷电状态(SOC)估算的准确性,比较了一阶简化模型与二阶RC模型在SOC估算过程中的影响程度。使用扩展卡尔曼滤波的估算方法,分别通过两个模型进行估算。通过Matlab对实验工况进行仿真,实验结果表明,一阶简化模型相对较差,误... 为了提高电池荷电状态(SOC)估算的准确性,比较了一阶简化模型与二阶RC模型在SOC估算过程中的影响程度。使用扩展卡尔曼滤波的估算方法,分别通过两个模型进行估算。通过Matlab对实验工况进行仿真,实验结果表明,一阶简化模型相对较差,误差超过了10%,而二阶RC模型估算精确度较高,误差仅在5%左右,且其估算矩阵可以在硬件上实现,为电池管理系统提供了一种更加精确的估算方案。 展开更多
关键词 荷电状态 扩展卡尔曼滤波算法 电池模型 电池管理
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基于扩展卡尔曼滤波的射程修正落点预测模型 被引量:3
14
作者 陈维波 纪永祥 陈战旗 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期8-11,共4页
针对一维弹道修正引信修正效能评估采用传统试验方法存在试验条件一致性差、用弹量大的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波的射程修正落点预测模型。传统方法是修正弹与非修正弹各打一组,对比落点;而该方法只打一组修正弹,依据修正点前的实... 针对一维弹道修正引信修正效能评估采用传统试验方法存在试验条件一致性差、用弹量大的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波的射程修正落点预测模型。传统方法是修正弹与非修正弹各打一组,对比落点;而该方法只打一组修正弹,依据修正点前的实测弹道参数预测非修正弹落点,然后以非修正弹预测落点与修正弹落点对比。通过实弹射击试验对该模型预测的落点进行了验证,试验结果表明:采用该模型预测得到的落点精度较高,与实际弹道在射程和密集度上无显著性差异,可用于评估一维弹道修正引信的修正效能。 展开更多
关键词 一维弹道修正引信 扩展卡尔曼滤波 预测模型
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异步电动机在Γ^(-1)模型下的扩展卡尔曼滤波器
15
作者 李哲峰 孙大南 +2 位作者 刁利军 林文立 刘志刚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期29-33,45,共6页
传统的异步电动机T型模型对于线性系统的分析来说过于复杂,而且当参数变化时,电动机的方程变为时变方程且难以分析。本文分析了异步电动机Γ-1模型,它相对于T型模型来说不仅简化了电动机模型,减少电动机等效电路参数而且有利于矢量控制... 传统的异步电动机T型模型对于线性系统的分析来说过于复杂,而且当参数变化时,电动机的方程变为时变方程且难以分析。本文分析了异步电动机Γ-1模型,它相对于T型模型来说不仅简化了电动机模型,减少电动机等效电路参数而且有利于矢量控制分析。在Γ-1模型下进行扩展卡尔曼滤波分析,可以简化矩阵的复杂性。若把电动机参数的变化归为状态噪声矢量,可使电动机矢量控制角估计更为精准,从而提高矢量控制性能。开环转速估计器不仅结构简单而且可以减少EKF矩阵计算量,对其做抗噪声低通滤波处理,能满足动态和稳态要求。控制系统采用高性能DSP实现,实验结果表明在较宽的速度范围内能达到令人满意的稳态性能。 展开更多
关键词 Γ^-1模型 扩展卡尔曼滤波 矢量控制 无速度传感器
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基于扩展卡尔曼滤波的时钟模型辅助定位算法
16
作者 宋建材 候春萍 薛桂香 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期740-744,共5页
在城市峡谷、深坑矿、林地周边等应用场合中,由于卫星信号被遮挡导致接收机观测量不足而无法完成导航解算,提出了一种新的时钟模型辅助定位方法,即同时利用伪距和多普勒观测量,通过扩展卡尔曼滤波器实时估算得到接收机钟偏和钟漂参数,... 在城市峡谷、深坑矿、林地周边等应用场合中,由于卫星信号被遮挡导致接收机观测量不足而无法完成导航解算,提出了一种新的时钟模型辅助定位方法,即同时利用伪距和多普勒观测量,通过扩展卡尔曼滤波器实时估算得到接收机钟偏和钟漂参数,并构建时钟模型,在导航信号缺失情况下利用该时钟模型进行辅助定位。仿真分析和车载实验结果表明,该方法在卫星导航信号缺失后仍然能够继续完成实时定位解算,使得系统可用性得到显著改善。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 时钟模型 卫星导航 辅助定位算法
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融合阻抗模型与扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算 被引量:7
17
作者 王瑞 宋树祥 夏海英 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第3期1-10,共10页
随着电动汽车(electric vehicles,EV)的发展,电池荷电状态(state of charge,SOC)估计受到越来越多关注。荷电状态的精确估计对于电动汽车的能量管理至关重要,然而,估算精度成为限制其发展的瓶颈。本文在阻抗谱分析基础上,利用恒相元件(c... 随着电动汽车(electric vehicles,EV)的发展,电池荷电状态(state of charge,SOC)估计受到越来越多关注。荷电状态的精确估计对于电动汽车的能量管理至关重要,然而,估算精度成为限制其发展的瓶颈。本文在阻抗谱分析基础上,利用恒相元件(constant phase element,CPE)导出简化的电池阻抗模型,从而建立模型的状态方程和观测方程;针对锂电池的非线性特性,引入扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering,EKF),通过在阻抗模型上与EKF算法的融合对锂离子电池进行SOC准确估算;建立电池测试台,通过仿真和电池动态工况试验验证。结果表明,与其他模型和EKF算法相比,所提出的SOC估算方法能有效提高SOC估算精度,并将误差控制在±1%以内,具有较好的收敛性和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 电动汽车 荷电状态估计 阻抗模型 扩展卡尔曼滤波
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扩展卡尔曼滤波参数辨识下永磁同步电机模型预测转矩控制 被引量:24
18
作者 李洪凤 徐浩博 徐越 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期19-30,共12页
为了提高模型预测转矩控制的稳态性能,提出一种空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略下的无差拍模型预测转矩控制。针对定子电阻与电感对无差拍算法控制效果的重要影响,使用扩展卡尔曼滤波器对模型中的定子电阻、电感参数同时进行在线辨识,以提... 为了提高模型预测转矩控制的稳态性能,提出一种空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略下的无差拍模型预测转矩控制。针对定子电阻与电感对无差拍算法控制效果的重要影响,使用扩展卡尔曼滤波器对模型中的定子电阻、电感参数同时进行在线辨识,以提升算法的参数鲁棒性。首先,对电磁转矩和定子磁链幅值使用无差拍控制,解出两相旋转坐标系下的参考电压矢量,并送入SVPWM进行调制,从而有效抑制了转矩脉动;然后,推导出定子电阻与电感出现不可抗力误差时,dq轴输出电压存在严重偏离理想值的问题;最后,使用扩展卡尔曼滤波器对模型中的电感和电阻参数同时进行在线辨识,并将辨识结果实时反馈至模型中。通过仿真和实验将所提算法的稳态性能、动态性能及参数鲁棒性进行了对比分析,从而证实了所提算法的优越性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 模型预测转矩控制 无差拍控制 扩展卡尔曼滤波 空间矢量脉宽调制 鲁棒性分析
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基于双重扩展卡尔曼滤波汽车防碰撞模型研究 被引量:4
19
作者 游忍 李绪龙 +1 位作者 张嘉明 钱立军 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第6期757-760,851,共5页
针对现有的汽车防碰撞高速扇形预警模型,文章提出了基于双重扩展卡尔曼滤波的高速扇形预警模型。根据双重扩展卡尔曼滤波原理,将车辆状态和路面附着系数估算过程形成闭环控制,实现了对车辆状态和路面附着系数的准确估算;建立汽车的四自... 针对现有的汽车防碰撞高速扇形预警模型,文章提出了基于双重扩展卡尔曼滤波的高速扇形预警模型。根据双重扩展卡尔曼滤波原理,将车辆状态和路面附着系数估算过程形成闭环控制,实现了对车辆状态和路面附着系数的准确估算;建立汽车的四自由度动力学模型和魔术轮胎模型,结合Carsim和Matlab/Simulink软件进行联合仿真。仿真实验结果表明,该模型能够实时监测路面附着系数,正常预警。 展开更多
关键词 汽车防碰撞 扇形预警模型 双重扩展卡尔曼滤波 路面附着系数 动力学模型 联合仿真
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基于扩展卡尔曼滤波的T⁃S模糊模型建模方法 被引量:2
20
作者 冯浩东 焦焕炎 《现代电子技术》 2022年第15期139-145,共7页
冷冻站系统设备和回路众多,且具有非线性、强耦合、大滞后等特点,机理建模困难。为满足冷冻站系统智能控制需要,提出基于扩展卡尔曼滤波的Takagi⁃Sugeno(T⁃S)模糊模型建模方法,构建了系统负荷预测模型和能效比预测模型。首先采用模糊C⁃... 冷冻站系统设备和回路众多,且具有非线性、强耦合、大滞后等特点,机理建模困难。为满足冷冻站系统智能控制需要,提出基于扩展卡尔曼滤波的Takagi⁃Sugeno(T⁃S)模糊模型建模方法,构建了系统负荷预测模型和能效比预测模型。首先采用模糊C⁃均值聚类算法得到样本的聚类中心和聚类半径,进而计算出模糊规则的隶属度函数,完成结构辨识;为解决模型参数辨识中传统方法效率较低的问题,采用扩展卡尔曼滤波算法进行模糊模型后件参数修正,以辨识系统非线性动态特性,同时提升建模效率,为后期模型参数在线修正打下基础。文中采用上述方法对北京市某公共建筑冷冻站系统建模,实验结果表明,所建立的负荷预测模型和能效比预测模型精度较高,相对误差分别是2.75%和2.25%,满足工业控制模型精度要求。 展开更多
关键词 冷冻站系统 T⁃S模糊模型 扩展卡尔曼滤波 模糊C⁃均值聚类 参数辨识 负荷预测 节能控制
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