统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法 被引量：5

1

作者 王涛 李勐 +2 位作者 孟丽岩 许国山 王贞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期72-82,155,共12页

为解决模型更新算法因初始参数选择不当对模型参数识别精度的影响,提出统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法。该方法采用容积卡尔曼滤波器算法多次识别模型参数,将统计后的参数识别值样本均值作为最终的识别结果,以弱化算法初... 为解决模型更新算法因初始参数选择不当对模型参数识别精度的影响,提出统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法。该方法采用容积卡尔曼滤波器算法多次识别模型参数,将统计后的参数识别值样本均值作为最终的识别结果,以弱化算法初始参数选择对参数识别结果的影响。应用统计容积卡尔曼滤波器对自复位摩擦耗能支撑模型进行在线参数识别,分析了在不同参数条件下统计容积卡尔曼滤波器的识别精度;针对两层带有自复位摩擦耗能支撑框架结构进行混合试验数值仿真。结果表明,基于统计容积卡尔曼滤波器的方法可以有效提高模型更新混合试验精度及鲁棒性。 展开更多

关键词 混合试验 模型更新 容积卡尔曼滤波器(CKF) 自复位摩擦耗能支撑 在线参数识别

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快速对角阵权系数协方差交叉融合容积卡尔曼滤波器 被引量：4

2

作者 刘金钢 郝钢 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期313-321,共9页

针对互协方差信息未知的多传感器系统,本文提出了一种快速对角阵权系数协方差交叉融合算法(FDCI).本文首先提出了一种对角阵权系数协方差交叉融合(DCI)方案,并证明了所提出DCI算法在融合估计精度上高于经典批处理CI融合(BCI)算法.在此... 针对互协方差信息未知的多传感器系统,本文提出了一种快速对角阵权系数协方差交叉融合算法(FDCI).本文首先提出了一种对角阵权系数协方差交叉融合(DCI)方案,并证明了所提出DCI算法在融合估计精度上高于经典批处理CI融合(BCI)算法.在此基础之上,针对非线性等复杂的互协方差未知的多传感器系统,提出FDCI算法,并证明了所提出FDCI算法的无偏性及鲁棒精度. FDCI融合算法虽然在融合估计精度上低于DCI,但FDCI无需进行多权系数的非线性代价函数的优化问题,进而大大降低了计算负担,提高了系统的实时性.最后,结合容积卡尔曼滤波算法(CKF)提出了快速对角阵权系数协方差交叉融合容积卡尔曼滤波算法.仿真实例验证了所提出算法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 非线性系统 协方差交叉融合 容积卡尔曼滤波器

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基于Masreliez-Martin的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波算法及应用 被引量：3

3

作者 穆静 严东升 +1 位作者 蔡远利 王长元 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期234-240,共7页

针对具有非高斯量测噪声的分数阶离散时间非线性系统的状态估计问题,提出一种基于Masreliez-Martin(简称为M-M)方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器。在分数阶离散非线性动态系统基础上,使用三阶容积原则推导了状态预测公式,并使用M-M方... 针对具有非高斯量测噪声的分数阶离散时间非线性系统的状态估计问题,提出一种基于Masreliez-Martin(简称为M-M)方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器。在分数阶离散非线性动态系统基础上,使用三阶容积原则推导了状态预测公式,并使用M-M方法实现状态的量测更新,构成了基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼跟踪算法。将提出的算法应用到再入目标的状态估计中,仿真结果表明,基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器优于分数阶无迹滤波器和分数阶容积卡尔曼滤波器。最后,分析了不同程度的量测污染噪声对鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波算法的估计性能影响,验证了所提算法的鲁棒性。 展开更多

关键词 分数阶微积分 容积卡尔曼滤波器 状态估计 Masreliez-Martin方法

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基于交互式多模型平方根容积卡尔曼滤波的船舶轨迹跟踪 被引量：6

4

作者 杨家轩 陈柏果 马令琪 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期12-23,共12页

[目的]针对船舶运动状态变化复杂场景下扩展卡尔曼滤波(EKF)的误差不稳定,以及单一运动模型的表征能力受限等问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的船舶轨迹跟踪算法。[方法]引入SCKF,并代替EKF来执行自动识... [目的]针对船舶运动状态变化复杂场景下扩展卡尔曼滤波(EKF)的误差不稳定,以及单一运动模型的表征能力受限等问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的船舶轨迹跟踪算法。[方法]引入SCKF,并代替EKF来执行自动识别系统(AIS)数据的轨迹跟踪;采用交互式多模型框架将恒速直线模型(CVM)、当前统计模型(CSM)和恒定转向率模型(CTM)及改进的CTM模型进行交互融合,形成3种组合模型来表征AIS轨迹的运动状态,并进行船舶轨迹跟踪实验。[结果]结果显示,对于航向、航向率和航速均发生变化的轨迹,采用组合模型1跟踪时,在轨迹6中SCKF相比EKF的位置信息的均方根误差变化幅度小,精度提高了30.06%;采用组合模型3跟踪时,相比EKF,SCKF在轨迹6中位置信息的均方根误差波动的范围最小,误差减小了60.80%,组合模型3的性能最好,但计算量也最大;对于航速不发生变化的复杂轨迹,采用组合模型2跟踪的性能接近组合模型3。[结论]所提方法能够提高AIS数据的精度并保证AIS数据误差波动的稳定性,为提高船舶运动跟踪和监测提供了可能性。 展开更多

关键词 交互式多模型 平方根容积卡尔曼滤波器 自动识别系统 轨迹跟踪

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带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法 被引量：5

5

作者 朱光明 蒋荣欣 +2 位作者 周凡 田翔 陈耀武 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1343-1349,共7页

针对测量系统中同时存在未知的测量偏置和随机测量噪声的问题,提出带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法.该算法利用非零均值高斯分布对测量系统中的测量偏置和随机测量噪声进行建模,利用正态-逆威沙特分布拟合该高斯分布的均值和协方差... 针对测量系统中同时存在未知的测量偏置和随机测量噪声的问题,提出带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法.该算法利用非零均值高斯分布对测量系统中的测量偏置和随机测量噪声进行建模,利用正态-逆威沙特分布拟合该高斯分布的均值和协方差.该算法利用变分贝叶斯方法对该高斯分布和正态-逆威沙特分布的混合模型的时变参数进行逼近推断,在利用容积卡尔曼滤波算法进行系统状态迭代估计的同时对测量偏置进行估计以及对时变随机噪声协方差进行跟踪,在进行测量偏置估计的同时增强了滤波算法对测量野值的鲁棒性.仿真实验证明了该算法在保证系统状态估计精度的同时,能够高精度估计出测量偏置并增强了滤波算法的鲁棒性. 展开更多

关键词 测量偏置估计 鲁棒性 正态-逆威沙特分布 变分贝叶斯 容积卡尔曼滤波器

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基于期望最大化与容积卡尔曼平滑器的机载多平台多传感器系统误差配准算法 被引量：2

6

作者 程然 贺丰收 缪礼锋 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1232-1240,共9页

针对机载多平台多传感器系统误差配准过程中出现的系统误差参数未知问题,本文提出了一种基于期望最大化(EM)与容积卡尔曼平滑器(CKS)的机载多平台多传感器系统误差配准算法.该算法将传感器的量测系统误差视为系统待估计的未知参数,构建... 针对机载多平台多传感器系统误差配准过程中出现的系统误差参数未知问题,本文提出了一种基于期望最大化(EM)与容积卡尔曼平滑器(CKS)的机载多平台多传感器系统误差配准算法.该算法将传感器的量测系统误差视为系统待估计的未知参数,构建了新的传感器量测方程.引入EM算法框架,在期望步(E–step)利用容积卡尔曼滤波器(CKF)和CKS近似计算对数似然函数的数学期望,在最大化步(M–step)对该数学期望进行最大化处理,最后通过解析更新反复迭代的方式获得各传感器系统误差的参数估计.数值仿真验证了本文提出算法的有效性. 展开更多

关键词 系统误差配准 期望最大化算法 容积卡尔曼滤波器 容积卡尔曼平滑器

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基于马氏距离结合自适应滤波的协同定位方法 被引量：14

7

作者 徐博 王权达 +1 位作者 李盛新 王连钊 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期617-624,共8页

在双艇交替领航协同导航系统中,水声测距设备易受水下复杂环境等因素影响引起量测信息出现异常,导致协同导航系统定位误差增大。为了解决该问题,设计了一种基于马氏距离结合自适应容积卡尔曼滤波器的协同定位算法。采用新息序列马氏距... 在双艇交替领航协同导航系统中,水声测距设备易受水下复杂环境等因素影响引起量测信息出现异常,导致协同导航系统定位误差增大。为了解决该问题,设计了一种基于马氏距离结合自适应容积卡尔曼滤波器的协同定位算法。采用新息序列马氏距离故障检测法对系统进行评估,利用卡方假设检验原理对量测异常进行判断,再构造自适应因子对协方差矩阵进行在线修正,提高算法的鲁棒性。最后利用自适应容积卡尔曼滤波算法实现协同导航系统的实时数据融合。利用湖试试验数据进行仿真,在量测异常情况下,从艇最大定位误差不超过15 m,结果表明所提出的算法能有效地提高在量测异常情况下协同导航系统定位精度。 展开更多

关键词 协同导航系统 马氏距离 自适应容积卡尔曼滤波器 量测异常 数据融合

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基于平方根CKF的多传感器序贯式融合跟踪算法 被引量：8

8

作者 刘华 吴文 王世元 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1494-1498,共5页

为了提高非线性序贯式融合跟踪算法的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波器的多传感器序贯式融合跟踪算法。该算法使用三阶容积数值积分原则计算非线性过程的均值和方差,克服了扩展卡尔曼滤波器存在的滤波精度低及平方根无迹卡尔曼滤... 为了提高非线性序贯式融合跟踪算法的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波器的多传感器序贯式融合跟踪算法。该算法使用三阶容积数值积分原则计算非线性过程的均值和方差,克服了扩展卡尔曼滤波器存在的滤波精度低及平方根无迹卡尔曼滤波器存在的参数复杂的缺点。同时,在滤波递归过程中以协方差平方根矩阵代替协方差矩阵,这样确保了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度。最后用已知弹道系数的再入段弹道跟踪模型对所提算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,所提算法具有很好的跟踪性能,是一种有效的非线性序贯式融合跟踪算法。 展开更多

关键词 多传感器 序贯式融合 平方根容积卡尔曼滤波器 再入段

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基于气动参数辨识的飞控系统传感器故障估计 被引量：5

9

作者 王俭臣 齐晓慧 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期103-110,共8页

气动参数的不确定性使得飞行器表现出明显的模型时变特点,此类系统的故障诊断问题是一个难点。以无人机纵向运动为研究对象,提出一种基于气动参数辨识和迭代学习的传感器故障估计方案。将增广容积卡尔曼滤波(ACKF)算法用于气动参数估计... 气动参数的不确定性使得飞行器表现出明显的模型时变特点,此类系统的故障诊断问题是一个难点。以无人机纵向运动为研究对象,提出一种基于气动参数辨识和迭代学习的传感器故障估计方案。将增广容积卡尔曼滤波(ACKF)算法用于气动参数估计,实现飞机模型的在线辨识。故障一旦发生,将辨识得到的气动参数用于局部包络建模,并利用迭代学习算法构造传感器故障估计器。此外,为提高故障的迭代收敛速度,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)思想的迭代学习算法。故障仿真实验表明了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 控制科学与技术 传感器故障 飞行控制系统 气动参数 增广容积卡尔曼滤波器 迭代学习 扩张状态观测器

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改进的模型集自适应变结构多模型算法 被引量：5

10

作者 钱华明 陈亮 杨峻巍 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期36-41,共6页

针对传统固定结构的交互式多模型算法模型集无法覆盖目标的所有运动模型,提出一种改进的模型集自适应变结构多模型算法。该算法在量测信息的基础上,采用Kullback-Leiber规则对模型集中各模型与目标运动模型匹配程度进行判别,删减匹配程... 针对传统固定结构的交互式多模型算法模型集无法覆盖目标的所有运动模型,提出一种改进的模型集自适应变结构多模型算法。该算法在量测信息的基础上,采用Kullback-Leiber规则对模型集中各模型与目标运动模型匹配程度进行判别,删减匹配程度较低的模型;同时,采用改进的期望模型算法得到一个新的匹配程度高的模型集,并对原模型集中的模型进行更新;最后再与容积卡尔曼滤波器相结合,实现非线性目标跟踪系统的变结构多模型算法。仿真结果表明:该算法在保证系统计算量没有明显增加的基础上有效地增加了算法的自适应性能和系统的鲁棒性能,更好地满足了工程应用中对算法自适应性和实时性的要求。 展开更多

关键词 目标跟踪 变结构多模型算法 交互式多模型算法 容积卡尔曼滤波器

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汽车毫米波雷达目标跟踪的快速平方根CKF算法 被引量：9

11

作者 刘华军 赖少发 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期56-60,66,共6页

平方根容积卡尔曼滤波器(Cubature Kalman filter,CKF)算法直接以协方差阵三角分解因子进行滤波过程的预测和更新,保证协方差矩阵非负性,避免了滤波器发散,但预测更新都基于采样点,仍然具有较高的计算负荷。该文提出了一种适用于汽车毫... 平方根容积卡尔曼滤波器(Cubature Kalman filter,CKF)算法直接以协方差阵三角分解因子进行滤波过程的预测和更新,保证协方差矩阵非负性,避免了滤波器发散,但预测更新都基于采样点,仍然具有较高的计算负荷。该文提出了一种适用于汽车毫米波雷达目标跟踪的快速平方根CKF算法,在预测阶段,利用Kalman滤波器方程进行状态和协方差阵预测,在更新阶段,利用预测值构造Sigma点,并以平方根CKF滤波器方程更新目标的状态和协方差阵。仿真实验表明:该文算法运算效率和滤波精度比平方根CKF、平方根无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)等算法均有不同程度提高,适用于汽车毫米波雷达嵌入式目标跟踪软件。 展开更多

关键词 毫米波雷达 目标跟踪 平方根容积卡尔曼滤波器

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噪声相关非线性系统加权观测融合估计算法 被引量：1

12

作者 赵明 李云 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第12期145-148,152,共5页

为了提高非线性系统的估计精度,基于Gauss-Hermite逼近以及加权最小二乘法,提出了噪声相关非线性系统加权观测融合容积卡尔曼滤波器(WMF-CKF)。利用去相关方法去除相关噪声之间的相关性,将原系统转化为噪声互相独立的非线性系统。进而采... 为了提高非线性系统的估计精度,基于Gauss-Hermite逼近以及加权最小二乘法,提出了噪声相关非线性系统加权观测融合容积卡尔曼滤波器(WMF-CKF)。利用去相关方法去除相关噪声之间的相关性,将原系统转化为噪声互相独立的非线性系统。进而采用Gauss-Hermite逼近方法对多传感器观测数据进行数据压缩。为了降低计算负担,本文采用离线方式计算加权系数矩阵,并最终实现了多传感器非线性系统加权观测融合。与传统的最优集中式融合(CMF)算法相比,本文所提出的融合算法在精度上略低,但可以明显减少计算负担。所提融合算法为非线性多传感器融合估计问题提供了一种有效解决方法。一个带4传感器噪声相关非线性系统的仿真例子说明了算法的正确性。 展开更多

关键词 非线性系统 加权观测融合 Gauss-Hermite逼近 容积卡尔曼滤波器

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闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

13

作者 占荣辉 李祖检 滕书华 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期140-149,共10页

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可... 针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明:所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。 展开更多

关键词 闪烁噪声 交互多模 雷达目标跟踪 容积卡尔曼滤波器

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一种非线性梁系统动载荷识别算法 被引量：1

14

作者 宋雪刚 白瑜芳 +3 位作者 程竹明 顾欣 卢李 梁大开 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期82-90,共9页

载荷识别是结构健康监测的重要组成部分,而非线性梁系统在工程应用中扮演重要角色,为了在结构健康监测的同时方便利用最优化算法对非线性梁系统进行有效控制,提出了基于容积卡尔曼滤波器(Cubature Kalman filter,简记为CKF)的载荷识别... 载荷识别是结构健康监测的重要组成部分,而非线性梁系统在工程应用中扮演重要角色,为了在结构健康监测的同时方便利用最优化算法对非线性梁系统进行有效控制,提出了基于容积卡尔曼滤波器(Cubature Kalman filter,简记为CKF)的载荷识别算法。此算法在卡尔曼滤波器的体系下,通过CKF产生的增益矩阵、新息序列、一步估计值和协方差矩阵,利用最小二乘算法在线估计载荷的大小和位置,附录给出了算法的详细推导过程。为了验证算法的有效性,采用受高斯白噪声影响的大变形梁系统作为仿真对象,根据系统响应依次识别不同噪声影响下的正弦、方波和锯齿波载荷。实验方面,采用受非线性弹簧约束的Bernoulli-Euler梁作为对象,利用光纤光栅传感器测得的应变值识别载荷。结果表明提出的动载荷识别算法能够很好地抑制噪声,并且具有良好的稳定性。 展开更多

关键词 载荷识别 非线性梁系统 容积卡尔曼滤波器 最小二乘算法

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基于TACKF的海面目标航向航速估计算法 被引量：2

15

作者 程然 何科峰 缪礼锋 《雷达科学与技术》 北大核心 2017年第4期368-374,共7页

航向航速是海面目标的重要特征,能准确估计出目标的航向航速对于海面目标的跟踪、识别和打击具有非常重要的意义。由于海面目标跟踪中易出现量测高精度、系统复杂强非线性等情况,导致传统非线性滤波器对海面目标航向航速的估计精度不高... 航向航速是海面目标的重要特征,能准确估计出目标的航向航速对于海面目标的跟踪、识别和打击具有非常重要的意义。由于海面目标跟踪中易出现量测高精度、系统复杂强非线性等情况,导致传统非线性滤波器对海面目标航向航速的估计精度不高。此外,海面运动目标自身速度较慢,滤波器的稳态波动对海面目标的航速估计影响较大。针对上述问题,提出了一种基于截断的自适应容积卡尔曼滤波器(TACKF)的海面目标航向航速估计算法。仿真结果表明,所提出的TACKF算法较传统的非线性滤波算法有显著的性能提升,可以有效提高复杂环境下海面目标航向航速的估计精度。 展开更多

关键词 海面目标 航向航速 机载雷达 截断的自适应容积卡尔曼滤波器

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自复位摩擦耗能支撑结构多尺度模型更新数值混合模拟方法 被引量：3

16

作者 王涛 李勐 +3 位作者 孟丽岩 许国山 刘家秀 谢婧怡 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第17期25-34,62,共11页

为提高复杂结构模型更新数值混合模拟精度及工程应用能力,提出自复位摩擦耗能支撑结构多尺度模型更新数值混合模拟方法。以OpenSees和MATLAB为计算平台,对二层带有自复位摩擦耗能支撑结构钢框架进行在线数值混合模拟。该方法采用容积卡... 为提高复杂结构模型更新数值混合模拟精度及工程应用能力,提出自复位摩擦耗能支撑结构多尺度模型更新数值混合模拟方法。以OpenSees和MATLAB为计算平台,对二层带有自复位摩擦耗能支撑结构钢框架进行在线数值混合模拟。该方法采用容积卡尔曼滤波器算法,同时对单轴钢材Giuffre-Menegotto-Pinto材料本构模型和自复位摩擦耗能支撑构件模型进行参数识别,并更新整体结构数值模型。结果表明,与传统数值混合模拟方法相比,多尺度模型更新数值混合模拟方法有效提高了数值模型精度,显著降低了耗能、残余变形、顶层相对位移、最大层间位移角的相对误差,验证了多尺度模型更新数值混合模拟方法的有效性。 展开更多

关键词 多尺度模型更新 数值混合模拟 容积卡尔曼滤波器(CKF) 自复位摩擦耗能支撑 模型更新 参数识别

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一类耦合Jansen-Rit模型中突变参数的非线性辨识 被引量：3

17

作者 孙呈霞 吴向东 刘仙 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2020年第1期55-62,共8页

耦合Jansen-Rit模型可以用于模拟脑电信号的产生,其中的兴奋性增益参数的变化对模型动力学特性有重要的影响,这种变化可以用于模拟异常脑电活动的产生,因而,辨识这类突变参数具有重要意义。针对一类具有突变兴奋性增益参数的耦合Jansen-... 耦合Jansen-Rit模型可以用于模拟脑电信号的产生,其中的兴奋性增益参数的变化对模型动力学特性有重要的影响,这种变化可以用于模拟异常脑电活动的产生,因而,辨识这类突变参数具有重要意义。针对一类具有突变兴奋性增益参数的耦合Jansen-Rit模型,本文给出一种基于强跟踪容积卡尔曼滤波器的新方法来解决非线性辨识和估计问题。强跟踪容积卡尔曼滤波器结合容积卡尔曼滤波器估计精度高和强跟踪滤波器跟踪性能强的优点,能够重构非线性系统中的兴趣变量,以及辨识系统中的突变参数。仿真验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 强跟踪容积卡尔曼滤波器 非线性辨识 突变 耦合Jansen-Rit模型

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基于改进型ASRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量：8

18

作者 步传宇 姜昆 +1 位作者 任军 王凯 《广东电力》 2020年第10期16-25,共10页

针对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计中由先验噪声统计特性未知导致的估计精度不高和鲁棒性差的问题,以二阶Thevenin等效电池模型为研究对象,提出一种改进型自适应平方根容积卡尔曼滤波器(adaptive square-root cubature Kalma... 针对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计中由先验噪声统计特性未知导致的估计精度不高和鲁棒性差的问题,以二阶Thevenin等效电池模型为研究对象,提出一种改进型自适应平方根容积卡尔曼滤波器(adaptive square-root cubature Kalman fliter,ASRCKF)。改进型ASRCKF算法使用有偏噪声估值器对系统噪声和观测噪声协方差进行自适应更新,保证了协方差矩阵的非负定性。仿真结果表明,改进型ASRCKF算法能够准确地估算出锂电池SOC值,预测误差保持在1.4%以内,具有良好的鲁棒性和收敛性。 展开更多

关键词 锂电池 荷电状态 噪声自适应 有偏噪声估值器 改进型自适应平方根容积卡尔曼滤波器

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