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基于强跟踪卡尔曼滤波的锂电池SOC估算研究 被引量:2
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作者 王汉林 《新型工业化》 2019年第5期7-12,共6页
作为电池管理系统技术的核心,SOC的估算已受到越来越多研究者的重视,能否准确估算SOC对电动汽车的发展具有非常重要的意义。针对传统的扩展卡尔曼滤波算法存在由于模型简化导致的在电流突变时对状态变量跟踪效果不佳的问题,文章在此基... 作为电池管理系统技术的核心,SOC的估算已受到越来越多研究者的重视,能否准确估算SOC对电动汽车的发展具有非常重要的意义。针对传统的扩展卡尔曼滤波算法存在由于模型简化导致的在电流突变时对状态变量跟踪效果不佳的问题,文章在此基础上提出了强跟踪卡尔曼滤波算法。并在相同的条件下用两种算法对电池SOC进行了估算,仿真实验结果表明,与扩展卡尔曼滤波算法相比,在电流多变的工况下,强跟踪卡尔曼滤波算法具有较高的精度。 展开更多
关键词 电池管理系统 SOC估算 扩展卡尔曼滤波算法 强跟踪卡尔曼滤波算法
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强跟踪滤波器在高动态GPS信号跟踪中的应用 被引量:8
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作者 王熙赢 陈熙源 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期946-951,共6页
为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位... 为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位误差、载波相位误差、多普勒频率误差以及多普勒频率变化率误差进行估计,并将估计结果反馈给跟踪环路的数控振荡器,从而产生准确的本地载波和本地码.仿真结果表明,在GPS信号载噪比为45 dBHz时,线性强跟踪卡尔曼滤波器跟踪环路在多普勒频率变化率为5.0 kHz/s时仍能可靠跟踪,而传统的基于PLL/DLL和环路滤波器的跟踪环路在1.8 kHz/s时已经失锁. 展开更多
关键词 尔曼滤波 强跟踪卡尔曼滤波 GPS 跟踪 高动态
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基于改进强跟踪滤波的广义系统传感器故障诊断及隔离 被引量:6
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作者 梁天添 王茂 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期554-560,共7页
在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多... 在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10^(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。 展开更多
关键词 广义系统 连续-离散系统 故障诊断及隔离 多模型自适应估计 强跟踪卡尔曼滤波
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基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制
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作者 汪学明 黄竞智 +1 位作者 宋传智 吴代丰 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第11期118-126,141,共10页
在非煤矿山井下斜坡道运输过程中,由于井下UWB动态定位精度不足、车辆定位卡采样间隔长和数据丢失等,传统信号灯闭锁控制方法效果较差。针对该问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制方法。分析了基于UWB的... 在非煤矿山井下斜坡道运输过程中,由于井下UWB动态定位精度不足、车辆定位卡采样间隔长和数据丢失等,传统信号灯闭锁控制方法效果较差。针对该问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制方法。分析了基于UWB的井下车辆定位原理,给出了适合非煤矿山井下特点的信号灯逻辑判定方法。提出一种强跟踪卡尔曼滤波算法,通过强跟踪自适应方式对卡尔曼滤波算法进行改进,在计算预测误差时加入时变渐消因子,提高定位精度;根据滤波后所得的后验距离与速度值预测出车辆到达门限的时间,解决离散数据采集导致的控制滞后性问题,提高信号灯闭锁的可靠性和及时性。采用远程状态观测器评估信号灯闭锁控制效果,基于时域自动跟踪的统计,实现了闭锁可靠性的量化评估。仿真结果表明,改进卡尔曼滤波算法后,车辆动态与静态位置误差分别降低25.67%和27.19%,动态与静态速度误差分别降低25.28%和34.73%,信号灯门限逻辑响应更快。井下工业性试验和应用结果表明,采用强跟踪尔曼滤算法后,井下信号闭锁成功率达99.5%以上,有效提高了井下斜坡道岔路口信号闭锁控制的实时性和可靠性,保障了井下车辆的安全行驶。 展开更多
关键词 非煤矿山 井下斜坡道运输 信号灯闭锁控制 UWB 车辆定位 信号灯逻辑判定 强跟踪卡尔曼滤波 状态观测器
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机动目标跟踪领域的数据滤波技术应用 被引量:1
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作者 李璐 《电子科学技术评论》 2005年第4期25-28,共4页
在机动目标跟踪数据处理过程中,由于飞点或目标机动造成的状态突变,常常导致卡尔曼滤波器发散,从而恶化跟踪效果,本文针对异常值的特点分为飞点和突变值两类分别处理,通过预处理和强跟踪卡尔曼滤波器使对机动目标跟踪达到较好的效果。
关键词 强跟踪卡尔曼滤波 目标跟踪 数据变化率
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基于角速度估计的MEMS陀螺随机误差动态滤波方法 被引量:5
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作者 刘文超 郑小兵 +1 位作者 王荣颖 李曦 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期79-84,共6页
针对MEMS陀螺仪受随机误差影响较大需要进行滤波处理,采用时间序列分析法建立的随机误差模型无法直接用于动态条件下滤波的问题,提出了一种基于角速度估计的随机误差动态滤波方法。首先,采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机误差进行分... 针对MEMS陀螺仪受随机误差影响较大需要进行滤波处理,采用时间序列分析法建立的随机误差模型无法直接用于动态条件下滤波的问题,提出了一种基于角速度估计的随机误差动态滤波方法。首先,采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机误差进行分析与模型构建;然后,将角速度估计假设模型建模为三维线性模型,并与陀螺仪随机误差模型结合构建动态滤波模型;最后,采用强跟踪卡尔曼滤波方法直接估计出角速度值以实现对随机误差滤波,并进行试验验证。结果表明:无论是静态还是动态条件下,该滤波方法估计的角速度值精度均较高,可以有效降低MEMS陀螺仪的随机误差,提升MEMS陀螺仪精度。 展开更多
关键词 MEMS陀螺仪 随机误差 角速度估计模型 强跟踪卡尔曼滤波
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一种自适应混合滤波铁塔姿态解算方法
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作者 岑海伦 熊鸣 +1 位作者 王丽婕 李广元 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2021年第6期30-35,共6页
姿态解算精度是制约铁塔姿态监测准确性的主要因素,针对低成本的惯性传感器存在精度低、抗干扰性较差的问题,提出一种自适应互补滤波与强跟踪卡尔曼混合滤波算法。首先利用互补滤波算法融合加速度计和陀螺仪传感器信息,根据载体非重力... 姿态解算精度是制约铁塔姿态监测准确性的主要因素,针对低成本的惯性传感器存在精度低、抗干扰性较差的问题,提出一种自适应互补滤波与强跟踪卡尔曼混合滤波算法。首先利用互补滤波算法融合加速度计和陀螺仪传感器信息,根据载体非重力加速度调整PI控制器参数,自适应补偿陀螺仪角速度;再将滤波解算的角速度向量作为强跟踪卡尔曼滤波的输入矩阵,并通过比例因子实现对量测噪声方差自适应修正,最后经强跟踪卡尔曼滤波后得到姿态估计。通过转台设计静态和动态实验,实验结果表明:混合滤波在静态环境中能抑制姿态角波动,动态环境中能够较好地跟踪姿态变化。 展开更多
关键词 自适应互补滤波 非重力加速度 强跟踪卡尔曼滤波
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异常情况下电动汽车锂电池SOC估计 被引量:5
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作者 杜坚 谢聪 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第4期18-22,共5页
为提高锂电池在状态突变、模型不准确、SOC初始误差大等异常情况下的SOC估计精度和收敛速度,提出了基于强跟踪卡尔曼滤波算法的SOC估计方法。建立了锂电池的双RC等效电路模型,使用HPPC方法辨识了模型参数;分析了扩展卡尔曼滤波原理和缺... 为提高锂电池在状态突变、模型不准确、SOC初始误差大等异常情况下的SOC估计精度和收敛速度,提出了基于强跟踪卡尔曼滤波算法的SOC估计方法。建立了锂电池的双RC等效电路模型,使用HPPC方法辨识了模型参数;分析了扩展卡尔曼滤波原理和缺陷,在误差协方差矩阵中引入时变渐消因子,用于改进修正系数矩阵,强行使残差序列保持正交特性,基于此原理提出了强跟踪卡尔曼滤波算法。经仿真验证,在模型不准确和状态突变情况下,强跟踪卡尔曼滤波的最大估计误差为2%,而扩展卡尔曼滤波最大误差为4.5%;在SOC初始误差较大情况下,强跟踪卡尔曼滤波在15 s内收敛至真值,而扩展卡尔曼滤波在40 s时收敛至真值。 展开更多
关键词 锂电池 SOC估计 强跟踪卡尔曼滤波
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Strong tracking adaptive Kalman filters for underwater vehicle dead reckoning 被引量:3
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作者 XIAO Kun FANG Shao-ji PANG Yong-jie 《Journal of Marine Science and Application》 2007年第2期19-24,共6页
To improve underwater vehicle dead reckoning, a developed strong tracking adaptive kalman filter is proposed. The filter is improved with an additional adaptive factor and an estimator of measurement noise covariance.... To improve underwater vehicle dead reckoning, a developed strong tracking adaptive kalman filter is proposed. The filter is improved with an additional adaptive factor and an estimator of measurement noise covariance. Since the magnitude of fading factor is changed adaptively, the tracking ability of the filter is still enhanced in low velocity condition of underwater vehicles. The results of simulation tests prove the presented filter effective. 展开更多
关键词 dead reckoning underwater vehicle strong tracking kalman filter measurement noise
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