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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
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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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基于误差扩展卡尔曼滤波的火箭回收索状态估计
2
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
3
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
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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
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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 视觉 数据融合
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基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计研究
5
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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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
6
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 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
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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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最大相关熵准则下改进扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计
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作者 祁登亮 冯静安 +1 位作者 倪向东 宋宝 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期573-581,共9页
针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角... 针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角速度、质心侧偏角、纵向车速的状态观测器。在双移线和正弦扫频输入工况下通过Simulink/CarSim仿真试验平台对提出的算法进行了验证。结果表明,在非高斯环境下,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF)和AIEKF,MC-AIEKF算法估计精度高,鲁棒性好,在实际的车辆状态估计中MC-AIEKF具有更强的适用性。 展开更多
关键词 自适应迭代扩展卡尔曼滤波 车辆状态估计 最大相关熵准则 非高斯环境
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基于粒子群优化的感应电机模糊扩展卡尔曼滤波器转速估计方法 被引量:31
9
作者 尹忠刚 肖鹭 +2 位作者 孙向东 刘静 钟彦儒 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期55-65,共11页
为了减弱固定的先验噪声模型对扩展卡尔曼滤波器(EKF)状态估计的影响,提出一种基于粒子群优化的感应电机模糊EKF(PFEKF)转速估计方法。通过将粒子群优化(PSO)算法引入模糊控制器,监视实际残差与理论残差的偏离程度,自适应选择模糊调整因... 为了减弱固定的先验噪声模型对扩展卡尔曼滤波器(EKF)状态估计的影响,提出一种基于粒子群优化的感应电机模糊EKF(PFEKF)转速估计方法。通过将粒子群优化(PSO)算法引入模糊控制器,监视实际残差与理论残差的偏离程度,自适应选择模糊调整因子,在线递推修正测量噪声协方差矩阵的加权值,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器进行优化估计,并减小外部干扰和时变测量噪声对系统性能的影响。仿真和实验结果验证了基于PSO的感应电机模糊EKF转速估计方法的正确性与有效性。 展开更多
关键词 粒子群优化 模糊 扩展卡尔曼滤波 感应电机 转速估计
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采用抗差扩展卡尔曼滤波器的感应电机转速估计方法 被引量:30
10
作者 尹忠刚 赵昌 +2 位作者 钟彦儒 李立冬 李洁 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第18期152-159,190,共8页
扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman fileter,EKF)已广泛应用于无速度传感器矢量控制转速估计。尽管扩展卡尔曼滤波器具有较强的抗干扰能力,但是面对粗差时仍然会出现较大的抖动,影响系统的控制性能。提出了一种基于抗差扩展卡尔曼滤波... 扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman fileter,EKF)已广泛应用于无速度传感器矢量控制转速估计。尽管扩展卡尔曼滤波器具有较强的抗干扰能力,但是面对粗差时仍然会出现较大的抖动,影响系统的控制性能。提出了一种基于抗差扩展卡尔曼滤波器的转速估计方法,分析了粗差对扩展卡尔曼滤波器估算精度的影响,探讨了在应用于感应电机转速估计时抗差EKF能否同样取得良好的估计精度,以及优于EKF的抗粗差性能。通过仿真与实验,对比了遇到较大外部干扰和估算误差干扰时抗差EKF与EKF的转速误差和磁链变化。仿真与实验结果表明,抗差EKF较EKF而言具有更好的抗粗差性能,可以使系统遇到干扰时更快收敛。 展开更多
关键词 抗差 扩展卡尔曼滤波 感应电机 转速估计 矢量控制
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基于扩展卡尔曼滤波的两轮机器人姿态估计 被引量:19
11
作者 王晓宇 闫继宏 +1 位作者 秦勇 赵杰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1920-1924,共5页
针对两轮自平衡机器人惯性传感器存在误差的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的方法进行补偿,从而实现机器人姿态的最优估计.利用实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,从而建立机器人导航用... 针对两轮自平衡机器人惯性传感器存在误差的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的方法进行补偿,从而实现机器人姿态的最优估计.利用实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,从而建立机器人导航用惯性传感器陀螺仪和加速度计误差的数学模型,并对误差进行标定.采用扩展卡尔曼滤波将传感器的数据进行融合并对误差进行补偿,得到机器人姿态的最优估计.将滤波后的模型应用到两轮自平衡机器人系统,实验结果表明改进后的系统误差得到了有效的抑制,从而验证了采用低成本的惯性传感器进行机器人的姿态估计是有效可行的. 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 误差建模 姿态估计 数据融合 随机漂移误差
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改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计 被引量:10
12
作者 林国汉 章兢 +1 位作者 刘朝华 赵葵银 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第7期2003-2006,共4页
针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法... 针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。 展开更多
关键词 转速估计 无速度传感矢量控制 扩展卡尔曼滤波 粒子群算法
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利用磁强计及微机械加速度计和陀螺的姿态估计扩展卡尔曼滤波器 被引量:32
13
作者 黄旭 王常虹 +1 位作者 伊国兴 王玉峰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2005年第2期27-30,34,共5页
提出了一种用于惯性测量组合(IMU)姿态估计的扩展卡尔曼滤波器。此滤波器的状态转移阵利用基于四元数的等效旋转矢量来计算姿态。等效旋转矢量法可以避免欧拉角的奇异问题,并能有效抑制不可交换误差。测量四元数是利用高斯-牛顿迭代法... 提出了一种用于惯性测量组合(IMU)姿态估计的扩展卡尔曼滤波器。此滤波器的状态转移阵利用基于四元数的等效旋转矢量来计算姿态。等效旋转矢量法可以避免欧拉角的奇异问题,并能有效抑制不可交换误差。测量四元数是利用高斯-牛顿迭代法解算以加速度计和磁强计输出数据为变量的方程组得出的。用从实际IMU 采集的数据对滤波器进行测试,并比较了带有滤波器和没有滤波器的结果。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 姿态估计 微机械加速度计 磁强计 高斯-牛顿迭代法 陀螺 惯性测量组合 状态转移阵 旋转矢量法 奇异问题 四元数 欧拉角 可交换 方程组 数据为 IMU 等效
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基于多时间尺度双扩展卡尔曼滤波的电池峰值功率估计方法 被引量:1
14
作者 李强 张凯旋 +3 位作者 袁文文 许亚涵 杨瑞鑫 方煜 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2225-2235,共11页
动力电池是电动汽车的技术瓶颈,其状态的高精度估计一直是行业的技术难点,不准确的状态估计值易造成安全隐患,并加速动力电池系统老化。然而,动力电池每用必衰、时变非线性、环境敏感性等特点导致对其状态的实时精准估计极具挑战性。该... 动力电池是电动汽车的技术瓶颈,其状态的高精度估计一直是行业的技术难点,不准确的状态估计值易造成安全隐患,并加速动力电池系统老化。然而,动力电池每用必衰、时变非线性、环境敏感性等特点导致对其状态的实时精准估计极具挑战性。该文针对锂离子动力电池峰值功率估计的问题,提出基于多时间尺度滑动窗口的双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法,基于峰值功率测试结果更新模型参数库,实现了参数的缓时变估计。评价指标显示,动力电池全寿命、全电量区间内,变温度等条件下的验证结果表明所提算法能够准确估计电池参数和功率状态,电压误差小于40 mV。 展开更多
关键词 电动汽车 锂离子电池 峰值功率估计 扩展卡尔曼滤波算法 滑动窗口
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基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计 被引量:5
15
作者 孙广彬 王宏 +1 位作者 佟琨 黄海龙 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1161-1165,共5页
本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通... 本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通过扩展卡尔曼滤波器估计液压驱动器状态.仿真结果表明该方法可以精确估计液压缸压力,实验结果显示该方法估计的关节扭矩接近测量值;从而验证了扩展卡尔曼滤波器估计液压系统状态的有效性,为基于状态的故障诊断和液压驱动器控制提供了一定的借鉴. 展开更多
关键词 液压驱动 非线性系统 扩展卡尔曼滤波 状态估计 高斯-牛顿法
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基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机转速估计方法研究 被引量:5
16
作者 尹忠刚 张瑞峰 +1 位作者 曹钰 钟彦儒 《电源学报》 CSCD 2013年第2期74-77,83,共5页
研究了利用扩展卡尔曼滤波器(extended kalman filter,EKF)对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)矢量控制系统进行参数精确估计的方法。通过引入定子电流和电压,在线估计电机的定子磁链、电机转速和转子位置,进而... 研究了利用扩展卡尔曼滤波器(extended kalman filter,EKF)对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)矢量控制系统进行参数精确估计的方法。通过引入定子电流和电压,在线估计电机的定子磁链、电机转速和转子位置,进而实现永磁同步电机的无传感器控制。仿真结果表明EKF准确地观测了电机转速和磁链,所构建的无速度传感器矢量控制系统具有良好的控制性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 扩展卡尔曼滤波 转速估计 无传感控制
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扩展卡尔曼滤波器的目标机动信息估计研究 被引量:9
17
作者 曹有亮 张金鹏 《航空兵器》 2016年第1期40-44,共5页
针对目标机动信息估计时的状态方程非线性及目标机动频率未知的特点,对三维线性卡尔曼滤波器的状态量进行了扩维。利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)完成了目标机动信息估计算法设计,并通过仿真验证了不同条件下滤波器对目标机动频率、机动加... 针对目标机动信息估计时的状态方程非线性及目标机动频率未知的特点,对三维线性卡尔曼滤波器的状态量进行了扩维。利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)完成了目标机动信息估计算法设计,并通过仿真验证了不同条件下滤波器对目标机动频率、机动加速度及加加速度的估计特性。同时,对滤波器估值误差的收敛性进行了仿真评估,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 目标机动估计 非线性状态方程
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基于乘性扩展卡尔曼滤波的水下机器人姿态估计 被引量:11
18
作者 唐军 王子梦 罗瑞智 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第11期126-129,共4页
针对缆控水下机器人(ROV)运行时姿态估计的精准性和实时性问题,设计了一种基于乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF)的姿态估计算法。该算法通过线性化姿态运动学方程,分别建立标称状态方程和误差状态方程,在扩展卡尔曼滤波框架下融合微机电系统(ME... 针对缆控水下机器人(ROV)运行时姿态估计的精准性和实时性问题,设计了一种基于乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF)的姿态估计算法。该算法通过线性化姿态运动学方程,分别建立标称状态方程和误差状态方程,在扩展卡尔曼滤波框架下融合微机电系统(MEMS)传感器数据,实时估计姿态和偏差。为验证该算法可行性,采集水下动态实验数据进行融合,与参考值相比较,并在仿真环境下与姿态估计算法中广泛使用的显性互补滤波(ECF)以及梯度下降(GD)法分析对比。结果表明:算法能实时稳定输出ROV的姿态信息,并且在动态性、收敛性和准确性等方面均优于其他两种算法。基本满足ROV姿态估计收敛性好、精度高等要求。 展开更多
关键词 水下机 姿态估计 乘性扩展卡尔曼滤波 微机电系统传感
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基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计 被引量:42
19
作者 雷雨龙 付尧 +2 位作者 刘科 曾华兵 张元侠 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期9-13,8,共6页
针对车辆自动变速器控制系统难以实时测得车辆质量与道路坡度参数这一问题,运用最优估计理论,以车辆纵向动力学模型为基础,建立系统的状态空间模型,运用前向欧拉法将过程方程离散化,进一步对非线性过程方程进行近似线性化,获得过程方程... 针对车辆自动变速器控制系统难以实时测得车辆质量与道路坡度参数这一问题,运用最优估计理论,以车辆纵向动力学模型为基础,建立系统的状态空间模型,运用前向欧拉法将过程方程离散化,进一步对非线性过程方程进行近似线性化,获得过程方程向量函数的Jacobian矩阵,实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的车辆质量及道路坡度估计算法。在Matlab/Simulink仿真平台下,进行了实车道路试验数据的离线仿真。仿真结果表明,该算法可有效估计车辆质量及道路坡度,能够满足车辆自动变速器控制系统的要求。 展开更多
关键词 自动变速最优估计 扩展卡尔曼滤波 车辆质量 道路坡度
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基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计 被引量:36
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作者 商云龙 张承慧 +1 位作者 崔纳新 张奇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期212-220,共9页
电池荷电状态(state of charge,SOC)的精确估计是判断电池是否过充或过放的重要依据,是电动汽车安全、可靠运行的重要保障.传统基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的SOC估计方法过度依赖于精确的电池模型,并且要求系统噪... 电池荷电状态(state of charge,SOC)的精确估计是判断电池是否过充或过放的重要依据,是电动汽车安全、可靠运行的重要保障.传统基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的SOC估计方法过度依赖于精确的电池模型,并且要求系统噪声必须服从高斯白噪声分布.为解决上述问题,基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)建立模型误差预测模型,并藉此修正扩展卡尔曼滤波测量噪声协方差,以实现当模型误差较小时对状态估计进行测量更新,而当模型误差较大时只进行过程更新.仿真和实验结果表明,该算法能有效消除由于模型误差和测量噪声统计特性不确定而引入的SOC估计误差,误差在1.2%以内,并且具有较好的收敛性和鲁棒性,适用于电动汽车的各种复杂工况,应用价值较高. 展开更多
关键词 动力电池 SOC估计 模型误差 模糊神经网络 扩展卡尔曼滤波
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