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采用广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计
1
作者 巫春玲 赵玉冰 +3 位作者 耿莉敏 徐先峰 王溢波 陈昊 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第7期159-169,共11页
为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通... 为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通过统计线性化技术将状态误差和测量误差统一纳入代价函数,进而通过固定点迭代法获得非线性方程的最优估计,然后将广义混合最大相关熵准则与扩展卡尔曼滤波相结合,增强在非高斯噪声环境下的稳定性,提高对复杂数据处理的准确性。为了验证算法有效性,分别选用两种不同类型的锂离子电池,在动态应力测试(DST)工况及多种环境温度(10、25和40℃)的新欧洲驾驶循环(NEDC)工况下对电池进行SOC估计。实验结果表明,在25℃且均匀混合噪声环境下,对于1号电池,GMMCC-EKF算法的估计精度相对于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和传统最大相关熵扩展卡尔曼滤波算法(MCC-EKF)分别提高了90.1%和83.9%;对于2号电池,估计精度分别提高了72.4%和47.4%,并且在10、40℃环境下该算法仍展现出最优性能。对1号、2号电池在25℃且拉普拉斯混合噪声环境下进行SOC估计,GMMCC-EKF算法相对于其他两种算法的估计精度也有显著提高。在给定初始值错误的情况下,GMMCC-EKF算法能够快速地收敛到真实值。所提算法具有较高的估计精度、良好的适应性和鲁棒性,可为非高斯噪声环境下的SOC估计提供有效解决方案。 展开更多
关键词 荷电状态估计 广义混合最大相关熵准则 扩展卡尔曼滤波 非高斯噪声
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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
2
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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一种基于扩展卡尔曼滤波的智能反射面辅助通感一体化系统安全传输方案
3
作者 梁彦 杨晓宇 李飞 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1052-1065,共14页
为了解决智能反射面(IRS)辅助的通感一体化系统(ISAC)的安全通信问题,该文提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)目标追踪的安全传输方案。首先,针对作为潜在窃听者的移动感知目标,利用ISAC基站的感知功能从雷达回波中获取其状态参数,并采用... 为了解决智能反射面(IRS)辅助的通感一体化系统(ISAC)的安全通信问题,该文提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)目标追踪的安全传输方案。首先,针对作为潜在窃听者的移动感知目标,利用ISAC基站的感知功能从雷达回波中获取其状态参数,并采用EKF技术对其运动轨迹进行实时跟踪和预测。然后,利用感知目标的实时位置和信道状态信息调整基站发射波束成形和IRS反射波束成形。在此基础上,通过联合优化基站的发射波束成形、接收波束成形、上行链路用户的发射功率以及IRS的反射波束成形,最大化系统的保密速率。利用交替优化的思想将该非凸优化问题解耦为3个独立的子问题,并分别基于连续凸近似、丁克尔巴赫变换和优化最小化求解子问题。仿真结果表明,该方案可以对移动的感知目标进行有效的轨迹追踪,以提供更高的保密速率。同时证实了与没有IRS的方案相比,IRS的辅助能够实现更好的安全通信性能。 展开更多
关键词 通感一体化 安全通信 智能反射面 扩展卡尔曼滤波
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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
4
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磁干扰解耦姿态估计算法
5
作者 乔美英 杜衡 +1 位作者 韩昊天 邱运强 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第7期680-687,697,共9页
在利用磁惯性传感器组合解算姿态角的过程中,磁干扰对俯仰角和横滚角的估计精度产生显著影响。为此,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的磁干扰解耦姿态估计算法(DMI-EKF)。首先,在乘性扩展卡尔曼滤波框架内,将四元数分解为估计四元数和误差... 在利用磁惯性传感器组合解算姿态角的过程中,磁干扰对俯仰角和横滚角的估计精度产生显著影响。为此,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的磁干扰解耦姿态估计算法(DMI-EKF)。首先,在乘性扩展卡尔曼滤波框架内,将四元数分解为估计四元数和误差四元数,并将误差四元数作为状态量优化。接着,通过深入分析磁力计干扰信息对俯仰角和横滚角的影响机制,利用惯性传感器数据计算出的四元数提取水平磁矢量,结合加速度信息构建观测方程,实现磁干扰分离。动态实验表明:与传统EKF算法相比,所提算法的俯仰角和横滚角解算精度分别提升44.5%和50.2%,显著增强复杂环境下姿态估计的可靠性与准确性。 展开更多
关键词 四元数 扩展卡尔曼滤波 姿态估计 磁惯性传感器
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基于高阶模型与扩展卡尔曼滤波的柴油机选择性催化还原系统输出状态观测
6
作者 刘文龙 高莹 +3 位作者 尤岳林 姜长文 华韬轶 夏博聪 《内燃机工程》 北大核心 2025年第2期82-93,共12页
简化选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)高阶模型方程并优化了化学反应参数,并结合SCR高阶模型设计了可变时间步长扩展卡尔曼滤波(variable time-step extended Kalman filter,VTS-EKF)观测器。假设两种观测情况:情况1... 简化选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)高阶模型方程并优化了化学反应参数,并结合SCR高阶模型设计了可变时间步长扩展卡尔曼滤波(variable time-step extended Kalman filter,VTS-EKF)观测器。假设两种观测情况:情况1为下游NO_(x)传感器故障时,观测储氨覆盖率和下游NO_(x)体积分数;情况2为下游NH_(3)传感器故障的情况下,观测储氨覆盖率和下游NH_(3)体积分数。通过动态工况台架试验验证了这两种情况的观测效果。结果显示:情况1中储氨覆盖率观测值与模型计算值的决定系数R^(2)为0.99,下游NO_(x)体积分数模型计算值和试验值的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为42.50×10^(-6);情况2中储氨覆盖率观测值与模型计算值的R^(2)为0.99,下游NH_(3)体积分数VTS-EKF观测值和试验值的MAE为4.26×10^(-6)。结果表明,SCR高阶模型结合VTS-EKF,可实现SCR输出状态的精准观测。 展开更多
关键词 柴油机 选择性催化还原 扩展卡尔曼滤波 观测器
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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
7
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纵移装置俯仰位姿估计
8
作者 陈谨 谢良喜 +1 位作者 王越 丁勇辉 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期143-146,150,共5页
由于施工墙面的粗糙度和垂直度问题,激光传感器在调整智能建筑抹灰机器人纵移装置与墙面平行度时受到较大影响。为了提高抹灰机器人纵移装置调整的精确度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的纵移装置俯仰位姿估计方法。首先,结合纵移... 由于施工墙面的粗糙度和垂直度问题,激光传感器在调整智能建筑抹灰机器人纵移装置与墙面平行度时受到较大影响。为了提高抹灰机器人纵移装置调整的精确度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的纵移装置俯仰位姿估计方法。首先,结合纵移装置的结构特点和激光传感器及推杆的布局位置,确定了系统的运动模型和状态变量。然后,将激光传感器和推杆编码器的数据作为观测量;纵移装置相对于墙面的夹角作为状态变量。通过运用EKF算法,对传感器和编码器的数据进行融合,估算出纵移装置相对于墙面的俯仰位姿,这样可以显著提高抹灰机器人纵移装置的调整精度,并提高喷抹质量。仿真和现场样机实验证明了上述方法的有效性。 展开更多
关键词 抹灰机器人 激光测距 扩展卡尔曼滤波 编码器
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基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法 被引量：1
9
作者 孙同晶 朱庆煜 王治撰 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期167-177,共11页
在复杂的海洋环境中,目标的可知信息受环境噪声、混响等的干扰严重,导致目标跟踪效果较差,而从这些干扰中提取目标的可利用特征及其困难。该文将目标与环境的耦合特征融入目标跟踪算法中,提出了一种基于主动波导不变量分布的改进扩展卡... 在复杂的海洋环境中,目标的可知信息受环境噪声、混响等的干扰严重,导致目标跟踪效果较差,而从这些干扰中提取目标的可利用特征及其困难。该文将目标与环境的耦合特征融入目标跟踪算法中,提出了一种基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法。首先基于浅海波导中目标散射特性基本理论,推导了收发分置条件下的主动波导不变量表征的数学模型,获得了距离、频率以及主动波导不变量分布的约束关系;然后将该约束加入到扩展卡尔曼滤波的状态向量中,通过增加新的约束来提高目标运动模型与真实目标运动轨迹的契合度进而提高目标跟踪的精度;最后通过仿真实验和实测数据验证了该方法的跟踪性能,结果显示:该方法较常规扩展卡尔曼滤波跟踪方法能够更好地提高目标跟踪精度,仿真中结果的优化率约能达到50%,实测数据处理结果的优化率约在60%左右。 展开更多
关键词 水下目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 浅海波导 目标干涉特性 主动波导不变量
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基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计
10
作者 张福建 赵席 +1 位作者 郑新月 邓富金 《电池》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SO... 精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SOC曲线与实际曲线,验证算法的有效性和鲁棒性。增加补偿电压后,EKF算法能较好地估计电池的SOC,平均误差为1.79%,整体模型精度优于标准卡尔曼滤波算法,且最大误差减少了1.6个百分点,同时针对不同SOC初值具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 钠离子电池 扩展卡尔曼滤波(ekf)算法 二阶RC等效电路 荷电状态(SOC) 补偿电压
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信任自适应事件触发鲁棒扩展卡尔曼融合滤波的目标跟踪
11
作者 朱洪波 金嘉慧 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2694-2702,共9页
在资源受限移动无线传感器网络(MWSN)下的目标跟踪问题中,考虑到目标运动建模与接收信号强度(RSS)的不确定性,该文提出一种信任自适应事件触发鲁棒扩展卡尔曼融合滤波方法。首先,设计一种信任自适应事件驱动锚点调度与信息交互机制,其... 在资源受限移动无线传感器网络(MWSN)下的目标跟踪问题中,考虑到目标运动建模与接收信号强度(RSS)的不确定性,该文提出一种信任自适应事件触发鲁棒扩展卡尔曼融合滤波方法。首先,设计一种信任自适应事件驱动锚点调度与信息交互机制,其能适应目标周围信任锚点的分布,动态调度接近期望数量的信任锚点及其与移动目标间的信息交互,旨在确保信任测量下减少系统的电能、计算和带宽资源消耗。同时,构建一种基于均值漂移的鲁棒扩展卡尔曼信任融合滤波算法,通过对均匀分布的过程噪声协方差和测量噪声协方差进行随机采样,补偿运动建模和接收信号强度量化的不确定性,并仅对信任节点测量进行自适应权重融合估计,以改善目标跟踪的稳定性、鲁棒性与精确性。仿真结果表明:所提方法在降低电能、计算及带宽资源消耗的同时,提高了移动目标的跟踪精度,并展现出了对不确定性和异常节点测量的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 移动无线传感器网络 事件触发 扩展卡尔曼融合滤波 接收信号强度
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基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计研究
12
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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扩展卡尔曼观测器下的永磁同步电机负载扰动抑制研究
13
作者 刘栋良 赵金洋 +2 位作者 董旭辉 陈黎君 王晓啸 《电工技术学报》 北大核心 2025年第8期2488-2503,共16页
永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统中,观测器的设计至关重要,其精确性与稳定性直接影响系统性能。此外,如何有效适应突变负载引起的波动,提升系统运行的可靠性,是无传感器控制的一大难点。为此,该文首先在新坐标系下建立了永磁同步电... 永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统中,观测器的设计至关重要,其精确性与稳定性直接影响系统性能。此外,如何有效适应突变负载引起的波动,提升系统运行的可靠性,是无传感器控制的一大难点。为此,该文首先在新坐标系下建立了永磁同步电机的数学模型,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法来精确估计电机状态,提升控制精度的同时确保可靠运行。然后,分析了在电机稳定运行时和突变负载后的电流谐波变化,在线性自抗扰控制的基础上,引入二阶振荡函数,提出一种改进的惯性自抗扰控制(IADRC)技术,旨在削弱电流谐波的干扰。最后,利用奈奎斯特稳定判据证明了系统的稳定性,并通过仿真和实验证明了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 惯性自抗扰控制 扩展卡尔曼滤波器 电流谐波 新坐标系
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一种自适应扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无位置传感器矢量控制 被引量：16
14
作者 兰志勇 李延昊 +2 位作者 罗杰 李福 戴珊琪 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期141-148,共8页
在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系... 在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系统观测精度的影响。其次,为增强算法的抗扰性能,在新息协方差计算中设置加权系数,通过调整临近时刻的新息协方差阵权重,计算出新息协方差值,并更新到卡尔曼增益的计算。最后,建立AEKF数学模型,并对比粗差干扰与噪声统计出现偏差情况下,AEKF与EKF两种策略的观测性能。仿真和实验结果表明,在粗差干扰或噪声统计信息出现偏差情况下,AEKF算法对永磁同步电机转速的观测具备更强的鲁棒性及更高的预测精度。 展开更多
关键词 永磁同步电机 转子位置与速度估计 无位置传感器 自适应扩展卡尔曼滤波 矢量控制
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基于多新息最小二乘和多新息扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计 被引量：4
15
作者 巫春玲 付俊成 +3 位作者 徐先峰 孟锦豪 郑克军 胡雯博 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期74-83,共10页
针对现有SOC(荷电状态)估计方法中电池模型参数恒定,没有考虑电池模型参数的动态变化,导致SOC的估计不够精准的问题,文中提出了一种基于电池模型参数在线辨识与SOC估计联合的算法。在二阶RC等效电路模型基础上,采用多新息最小二乘(Multi... 针对现有SOC(荷电状态)估计方法中电池模型参数恒定,没有考虑电池模型参数的动态变化,导致SOC的估计不够精准的问题,文中提出了一种基于电池模型参数在线辨识与SOC估计联合的算法。在二阶RC等效电路模型基础上,采用多新息最小二乘(Multi Innovation Least Squares,MILS)算法对锂离子电池模型中的参数进行在线辨识,从而对电池模型进行实时修正;同时基于修正后的电池模型,采用多新息扩展卡尔曼滤波(Multi Innovation Extended Kalman Filter,MIEKF)算法对电池荷电状态进行估计。MILS算法可以解决在线参数辨识过程中的初始误差累积问题,能够实现模型参数的在线精准辨识,MIEKF算法融合了多新息理论和卡尔曼滤波理论,加入了遗忘因子以削弱历史数据并修正权重,解决了数据过饱和问题,具有较高的准确性和收敛性。实验结果表明,在对电池模型进行参数辨识时,MILS算法、RLS算法辨识的均方根误差分别为1.4、1.9 mV,MILS算法相比RLS算法的估计精度提高了26.3%;对于参数辨识后SOC的估计,MIEKF算法估计的均方根误差为0.0037,EKF算法、AEKF算法估计的均方根误差分别为0.0073、0.0052,MIEKF算法比EKF算法的估计精度提高了49.31%,比AEKF算法的估计精度提高了28.84%;并且在给定SOC初值错误的情况下,文中所提出算法在电池开始工作后30 s左右就能够收敛到真实值,是一种精度高而且鲁棒性好的有效估计方法。 展开更多
关键词 SOC估计 多新息 参数辨识 扩展卡尔曼滤波
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基于扩展卡尔曼滤波的直线感应电机速度观测 被引量：3
16
作者 侯新国 涂萱 +2 位作者 赵镜红 马远征 罗翔宇 《电力工程技术》 北大核心 2024年第3期226-233,共8页
为解决在直线感应电机(linear induction motor,LIM)高性能闭环控制系统取消速度传感器后,速度闭环中缺少速度反馈信息问题,在考虑LIM边端效应前提下,实现了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的速度观测器。首先,基于考虑边端效应的三相LIM数... 为解决在直线感应电机(linear induction motor,LIM)高性能闭环控制系统取消速度传感器后,速度闭环中缺少速度反馈信息问题,在考虑LIM边端效应前提下,实现了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的速度观测器。首先,基于考虑边端效应的三相LIM数学模型,推导出具有合适增益和协方差更新矩阵的扩展卡尔曼滤波观测器,并基于LIM的矢量控制系统,将观测器辨识的速度参数反馈到速度闭环系统中。然后,在Simulink中搭建带有速度观测器的LIM矢量控制系统模型,对观测器的辨识速度和电机实际速度进行对比。结果表明,利用辨识速度进行闭环控制可以保证系统稳定运行。在3种负载情况下,观测器的预测速度和实际速度之间的误差在0.51%~2.34%之间。对系统多种动态性能进行分析可知,基于扩展卡尔曼滤波观测器的LIM矢量控制系统,随着负载增大,预测速度的误差增大,推力误差减小,磁链幅值误差略微增大。因此,在考虑边端效应情况下,基于扩展卡尔曼滤波的观测器可以代替速度传感器实现空载和带载时的三相LIM控制。 展开更多
关键词 直线感应电机(LIM) 边端效应 扩展卡尔曼滤波器 矢量控制 速度观测 一阶欧拉线性化
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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：1
17
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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基于扩展卡尔曼滤波与机器视觉融合的道路侧向坡度估计 被引量：2
18
作者 严运兵 岳铭浩 李海玮 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期605-616,625,共13页
为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与机器视觉(VB)融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速... 为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与机器视觉(VB)融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速度乘以适当增益解耦出车辆侧倾角,得到EKF道路侧向坡度估计值;其次,通过视觉成像原理分析二维图像中道路侧向坡度与图像中相关参数的几何关系,得到VB道路侧向坡度估计值;最后,通过数据融合得到最终的道路侧向坡度估计值,使估计结果冗余互补。仿真和实车试验结果表明,该融合算法能够适用于道路侧向坡度变化的坡道,并显著提高了估计精度。 展开更多
关键词 侧向坡度 坡度估计 扩展卡尔曼滤波 机器视觉 数据融合
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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：1
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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 交互式多模型 毫米波雷达 状态预测协方差矩阵 辅助驾驶
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基于扩展卡尔曼滤波的疏散行人密度预测算法研究 被引量：4
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作者 高凤强 王若宇 +1 位作者 曹光求 刘暾东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期281-290,共10页
疏散效率的提升是疏散系统研究的核心关注点。由于疏散系统通常呈现局部可观测性,而异常的局部观测信息会降低疏散效率,因此需对观测信息进行预测校正。为此,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的人员密度信息预测校正算法。该算法采用神经网... 疏散效率的提升是疏散系统研究的核心关注点。由于疏散系统通常呈现局部可观测性,而异常的局部观测信息会降低疏散效率,因此需对观测信息进行预测校正。为此,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的人员密度信息预测校正算法。该算法采用神经网络拟合方法对扩展卡尔曼滤波算法中状态函数和观测函数的参数进行辨识,完成非线性疏散系统的近似线性化,提高了建模的精度;同时算法通过误差协方差矩阵的迭代更新机制实现疏散人员密度的快速预测和校正。在此基础上,还结合密度控制算法构建异常疏散场景下的行人流疏散控制策略。为验证所提算法的有效性,在设计和构建异常疏散场景仿真模型的基础上进行了对比仿真和真人疏散可控实验。结果表明,相较无数据校正的疏散控制策略,算法在异常疏散仿真和真人可控场景中分别获得最高38.9%和23.26%的效率提升,为异常疏散场景中的控制策略提供了有效的解决思路。 展开更多
关键词 行人疏散 系统辨识 扩展卡尔曼滤波 行人流密度预测 疏散仿真
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