未知激励下基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构响应重构 被引量：1

1

作者 侯亚琨 彭珍瑞 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1271-1278,共8页

提出一种基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构外部激励计算和响应重构的方法。首先,利用状态空间模型得出结构的外部激励,并将激励与模态坐标结合组成新的状态向量,构建增秩状态空间模型。然后,在传统强跟踪卡尔曼滤波算法的基础上进行改进... 提出一种基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构外部激励计算和响应重构的方法。首先,利用状态空间模型得出结构的外部激励,并将激励与模态坐标结合组成新的状态向量,构建增秩状态空间模型。然后,在传统强跟踪卡尔曼滤波算法的基础上进行改进,使其能够处理有色噪声。最后,利用结构部分测点的加速度响应,实现对结构外部激励的计算及其余未测点的速度、加速度响应的重构,分别通过二维桁架和外伸梁进行数值模拟和试验分析,用来验证所提方法的有效性。结果表明,该方法能够有效地重构结构外部激励、未测点的速度和加速度响应,其响应时程曲线与计算响应或测量响应时程曲线吻合良好。 展开更多

关键词 结构响应重构 状态空间模型 激励计算 改进强跟踪卡尔曼滤波算法 有色噪声

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强跟踪卡尔曼滤波在视频目标跟踪中的应用 被引量：12

2

作者 赵学梅 陈恳 李冬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期128-131,166,共5页

针对经典卡尔曼滤波器在滤波数学模型与实际过程的数学规律不匹配、滤波特性较差的情况,提出利用强跟踪卡尔曼滤波器对视频序列图像中的运动目标进行跟踪。该方法是在经典卡尔曼滤波递推公式中的一步验前误差方差阵中引入可在线计算的... 针对经典卡尔曼滤波器在滤波数学模型与实际过程的数学规律不匹配、滤波特性较差的情况,提出利用强跟踪卡尔曼滤波器对视频序列图像中的运动目标进行跟踪。该方法是在经典卡尔曼滤波递推公式中的一步验前误差方差阵中引入可在线计算的时变渐消矩阵,从而调节增益K,使之能够不断变化,保证对新息序列的自适应调节,使状态滤波更准确。实验结果表明,较之经典卡尔曼滤波,该方法具有对运动目标更强的跟踪能力,跟踪精度更高,均方误差更小。 展开更多

关键词 强跟踪卡尔曼滤波 视频图像 目标跟踪

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基于强跟踪卡尔曼滤波的电池SOC估计 被引量：14

3

作者 赵亚妮 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2018年第2期192-197,共6页

针对锂电池模型不准确和状态突变导致SOC估计精度不佳的问题,提出了引入时变渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法.以HPPC试验方法辨识了锂电池的等效二阶RC模型,对比分析了现有的扩展卡尔曼滤波原理及提出的强跟踪卡尔曼滤波算法.通过结合... 针对锂电池模型不准确和状态突变导致SOC估计精度不佳的问题,提出了引入时变渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法.以HPPC试验方法辨识了锂电池的等效二阶RC模型,对比分析了现有的扩展卡尔曼滤波原理及提出的强跟踪卡尔曼滤波算法.通过结合强跟踪原理和卡尔曼滤波算法并引入时变渐消因子,提出的方法能够强制估计残差保持正交特性,并保证残差满足高斯白噪声特性.仿真验证表明,与扩展卡尔曼滤波原理相比,在模型不准确和状态突变的情况下,强跟踪卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,估计误差低于2.5%,提高了近45%. 展开更多

关键词 电池SOC估计 强跟踪原理 卡尔曼滤波 强跟踪卡尔曼滤波 时变渐消因子 正交原理 锂离子电池模型 电动汽车

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自适应强跟踪卡尔曼滤波在陀螺稳定平台中的应用 被引量：8

4

作者 宋康宁 丛爽 +3 位作者 邓科 尚伟伟 孔德杰 沈宏海 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期17-22,共6页

考虑陀螺稳定平台速度环控制系统含有陀螺测量噪声,设计了带有系统参数扰动迭代估计的自适应强跟踪卡尔曼滤波器,并与模型参考控制系统相结合,然后将其与现有的PI控制系统进行扰动隔离性能的系统仿真对比实验及其结果分析.实验结果表明... 考虑陀螺稳定平台速度环控制系统含有陀螺测量噪声,设计了带有系统参数扰动迭代估计的自适应强跟踪卡尔曼滤波器,并与模型参考控制系统相结合,然后将其与现有的PI控制系统进行扰动隔离性能的系统仿真对比实验及其结果分析.实验结果表明,所提出的自适应强跟踪卡尔曼滤波器可以进一步提高扰动控制系统的隔离度性能,尤其在把非线性摩擦力补偿一半的情况作为未建模的不确定因素影响情况,所设计的滤波器不但能够稳定地工作,而且模型参考自适应控制系统和PI控制系统的隔离度性能都有明显的提高. 展开更多

关键词 自适应强跟踪卡尔曼滤波器 模型参考自适应控制 陀螺稳定平台 速度环

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基于弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波的侧向坡度估计算法 被引量：2

5

作者 刘轶材 范志先 +1 位作者 王翔宇 李亮 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期148-154,共7页

道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向... 道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向坡度估计算法:首先,提出加速度传感器模型和车辆侧倾模型,采用弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波算法(CASTKF)对侧向坡度进行估计;然后,提出基于侧向加速度传感器的直接估计方法,防止CASTKF算法在失去可观性后的错误估计;再后,利用可拓算法对两种模式的估计值进行数据融合;最后,采用硬件在环测试(HIL)验证所提算法的有效性。结果表明,智能汽车的侧向坡度估计中采用CASTKF融合算法具有更高的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 智能汽车 侧向坡度估计 可拓融合 强跟踪卡尔曼滤波 自适应滤波

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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：9

6

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 卡尔曼滤波器 强跟踪卡尔曼滤波器 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

7

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

8

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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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

9

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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基于人眼优先拟合的AAM人脸特征点跟踪 被引量：1

10

作者 钟锐 吴怀宇 吴若鸿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第7期2200-2204,共5页

使用主动外观模型(active appearance model,AAM)对人脸特征点进行跟踪时,当人脸姿态出现大幅度偏转以及初始位置与目标人脸偏离较大时,将导致人脸特征点跟踪失败。针对以上问题,应用支持向量机算法估算出当前人脸的偏转角度并对人脸姿... 使用主动外观模型(active appearance model,AAM)对人脸特征点进行跟踪时,当人脸姿态出现大幅度偏转以及初始位置与目标人脸偏离较大时,将导致人脸特征点跟踪失败。针对以上问题,应用支持向量机算法估算出当前人脸的偏转角度并对人脸姿态偏转模型中的参数进行实时更新,有效解决人脸姿态大幅度偏转问题。使用强跟踪卡尔曼滤波算法进行人眼跟踪,将所获取的当前人眼位置坐标与人脸姿态相结合优先对人眼进行特征点拟合,当人眼特征点拟合完成后再对剩余人脸部件特征点进行拟合,提高了人脸特征点跟踪的稳定性与实时性。最后通过实验表明算法在视频人脸特征点跟踪的准确性、实时性和鲁棒性方面具有良好的性能。 展开更多

关键词 主动外观模型 偏转模型 强跟踪卡尔曼滤波 人眼跟踪 人眼优先拟合

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基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪算法研究 被引量：18

11

作者 黄椰 黄靖 +2 位作者 肖长诗 姜文 孙毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期308-313,共6页

双目立体视觉模型通过模拟人眼可以实现对目标距离的测量。为了获得水上船舶实时的运动状态,提出了一种基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪方法。首先,通过摄像机标定、线性空间点三维重建可以测得以相机为中心到船舶的距离,得到船舶的部... 双目立体视觉模型通过模拟人眼可以实现对目标距离的测量。为了获得水上船舶实时的运动状态,提出了一种基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪方法。首先,通过摄像机标定、线性空间点三维重建可以测得以相机为中心到船舶的距离,得到船舶的部分运动轨迹;其次,在双目立体视觉测距系统的基础上采用常速(Constant Velocity,CV)模型的方法对船舶运动建模;最后,对建立的船舶运动模型利用强跟踪卡尔曼滤波(Strong Tracking Kalman Filter,STKF)船舶轨迹跟踪的方法跟踪船舶的轨迹并估算目标船舶实时的运动状态。实验结果表明,基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪的方法能有效地跟踪船舶轨迹且适用于工程应用的需求。 展开更多

关键词 立体视觉 双目测距 CONSTANT Velocity(CV)模型 强跟踪卡尔曼滤波(sTKF) 船舶轨迹跟踪

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基于GPS定位导航的电力巡检PDA系统研发 被引量：6

12

作者 王素珍 刘树坤 +1 位作者 张德华 靳奉祥 《山东农业大学学报（自然科学版）》 CSCD 2016年第4期540-547,共8页

本文以电力网的安全运营和线路巡检的高效、可靠性为主旨,研发基于GPS定位导航的电力巡检PDA系统。该系统以嵌入式GIS技术为核心,结合GPRS无线通信技术和数据库技术,结合Saga-Husa自适应滤波与强跟踪kalman滤波算法并以收敛性判断为依据... 本文以电力网的安全运营和线路巡检的高效、可靠性为主旨,研发基于GPS定位导航的电力巡检PDA系统。该系统以嵌入式GIS技术为核心,结合GPRS无线通信技术和数据库技术,结合Saga-Husa自适应滤波与强跟踪kalman滤波算法并以收敛性判断为依据,构建了改进的自适应滤波算法来提高PDA上的GPS定位精度,实现巡检过程的精确定位和数据采集,并智能导航野外巡检路径,通过GPRS和USB端口实现与服务器端的数据交互,确保巡检管理层人员实时掌握并监督管理野外巡检任务的执行情况。 展开更多

关键词 智能巡检系统 GPS定位导航 Saga-Husa自适应滤波 强跟踪卡尔曼滤波 改进的自适应滤波

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独立驱动电动汽车质心侧偏角融合估计方法 被引量：3

13

作者 武小兰 卢相璇 白志峰 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期260-266,共7页

针对传统质心侧偏角估计精度低、实时性差等问题,把四轮独立驱动电动汽车作为研究对象,提出一种基于强跟踪卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波融合估计的质心侧偏角估计方法。由于汽车在侧向加速度较小时车辆动力学特性基本呈线性变化,此时通... 针对传统质心侧偏角估计精度低、实时性差等问题,把四轮独立驱动电动汽车作为研究对象,提出一种基于强跟踪卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波融合估计的质心侧偏角估计方法。由于汽车在侧向加速度较小时车辆动力学特性基本呈线性变化,此时通过强跟踪卡尔曼滤波快速估计,当汽车侧向加速度较大时车辆动力学特性趋于非线性变化,通过无迹卡尔曼滤波准确估计。最后将两种估计方法的数据融合,完成不同车速不同工况下对车辆质心侧偏角的估计。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台对提出的方法进行验证,结果表明该方法在保证估计精度的同时具有较好的实时跟踪效果及鲁棒性。 展开更多

关键词 电动汽车 四轮独立驱动 质心侧偏角估计 强跟踪卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波

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一种电能质量扰动信号的联合去噪算法 被引量：15

14

作者 肖贤贵 李开成 +2 位作者 蔡得龙 王梦昊 王伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期4418-4428,共11页

传统的小波阈值去噪算法存在易丢弃真实信号、去噪效果差等缺点。该文提出了一种新的用于电能质量扰动事件的联合去噪算法。该算法首先通过强跟踪卡尔曼滤波的渐消因子大于1的次数,初步判定信号的扰动类型,然后对不同的扰动类型采取不... 传统的小波阈值去噪算法存在易丢弃真实信号、去噪效果差等缺点。该文提出了一种新的用于电能质量扰动事件的联合去噪算法。该算法首先通过强跟踪卡尔曼滤波的渐消因子大于1的次数,初步判定信号的扰动类型,然后对不同的扰动类型采取不同的去噪方法。对于仅含噪声的正弦信号和谐波信号用稀疏分解及快速傅里叶变换(FFT)做两次去噪;对暂升和暂降信号采用渐消因子准确地指示扰动起止时刻,将信号分段,并对每段信号用稀疏分解和FFT去噪;对含瞬态脉冲和暂态振荡的信号,采用不同的处理方法,首先通过稀疏分解得到稳态成分和暂态成分,对稳态成分的去噪方法与含噪声正弦信号的处理方法相同,对暂态成分的脉冲信号保留实际值,对振荡信号采用变分模态分解(VMD)去噪。大量的仿真计算表明,在不同的信噪比条件下,该文提出的算法均能够有效抑制各类扰动信号的噪声,显著提高了信噪比,且效果优于小波阈值去噪算法。 展开更多

关键词 电能质量扰动 强跟踪卡尔曼滤波 稀疏分解 小波分析 去噪方法

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异常情况下电动汽车锂电池SOC估计 被引量：5

15

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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