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无轴承永磁同步电机转子速度自检测复合方法研究 被引量:4
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作者 许波 朱熀秋 姬伟 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第14期1927-1932,共6页
针对单一转速估计方法难以实现全速范围内准确估计转子速度的缺陷,提出一种转速估计复合方法,即在零速及低速运行时,采用脉振高频信号注入法。该方法不依赖于电机模型参数而仅依赖于电机本身的凸极特性,可实现零速及低速时转子速度的准... 针对单一转速估计方法难以实现全速范围内准确估计转子速度的缺陷,提出一种转速估计复合方法,即在零速及低速运行时,采用脉振高频信号注入法。该方法不依赖于电机模型参数而仅依赖于电机本身的凸极特性,可实现零速及低速时转子速度的准确估计;高速运行时,采用带多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF)进行转速估计,利用SMFEKF极强的模型失配鲁棒性和独特的强跟踪能力,有效地提高系统在稳态及突变状态下的跟踪性能。通过设计两种方法的"软切换",实现低速到高速的平滑切换,并将该复合方法在无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究。仿真结果表明:该复合方法能在全速范围内实现转子速度与位置的准确估计;在系统状态突变或负载扰动时,误差更小,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 脉振高频信号注入 多重次优渐消因子EKF 无轴承永磁同步电机 无速度传感器
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一种改进的UKF非线性滤波器研究 被引量:3
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作者 齐立峰 陶建锋 +1 位作者 冯新喜 惠小平 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期179-181,188,共4页
针对无味卡尔曼滤波器(UKF)存在的缺陷,提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的UKF滤波算法(SMFUKF)。该方法基于强跟踪滤波器的概念,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应的在线调整UKF滤波器的状态预测误差协... 针对无味卡尔曼滤波器(UKF)存在的缺陷,提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的UKF滤波算法(SMFUKF)。该方法基于强跟踪滤波器的概念,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应的在线调整UKF滤波器的状态预测误差协方差矩阵、量测预测协方差阵、状态和量测之间的互协方差阵及相应的增益矩阵,从而达到对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明多重次优渐消因子的引人使得UKF滤波器有可能更多的利用系统的先验知识,SMFUKF滤波器对快速变化的状态将具有更强的跟踪能力。 展开更多
关键词 多重次优渐消因子 无味卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器 非线性系统
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基于小波-强跟踪滤波的陀螺漂移在线预测
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作者 张伟 杜党波 +2 位作者 胡昌华 周志杰 张建勋 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期82-87,189,共6页
为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数... 为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数预测。实验结果表明,该方法能有效改善数据突变和较强趋势项所带来的状态估计不准、进而造成预测不准的问题,提高了预测精度。 展开更多
关键词 小波分析 强跟踪滤波 陀螺漂移 多重次优渐消因子
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弹载BDS/SINS深组合自适应CKF滤波方法研究 被引量:4
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作者 韩林 陈帅 +1 位作者 陈德潘 张博雅 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期6-10,22,共6页
针对弹道导弹高动态、非线性的特点,引入了基于三阶球面-径向容积准则的非线性容积卡尔曼滤波(CKF)算法。此外,针对其特点,研究了发射惯性系下BDS/SINS深组合导航下的自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法。该算法根据Sage滤波开窗法的思想... 针对弹道导弹高动态、非线性的特点,引入了基于三阶球面-径向容积准则的非线性容积卡尔曼滤波(CKF)算法。此外,针对其特点,研究了发射惯性系下BDS/SINS深组合导航下的自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法。该算法根据Sage滤波开窗法的思想和渐消的思想,通过引入多重次优渐消因子到CKF滤波器中,自适应地在线调整CKF滤波器的观测误差协方差阵,在提高滤波精度的同时实现对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明:多重次优渐消因子的引入使得CKF滤波器可以更多地利用系统的先验信息,ACKF滤波器对快速变化的状态具有更强的跟踪,系统误差在较短的时间内收敛,提高了组合导航系统的动态性能。 展开更多
关键词 弹道导弹 发射惯性坐标系 深组合导航 多重次优渐消因子 ACKF
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