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基于多种模型的扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算 被引量:11
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作者 贾亮 王真真 +1 位作者 孙延鹏 孙伟 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期568-571,共4页
为了提高电池荷电状态(SOC)估算的准确性,比较了一阶简化模型与二阶RC模型在SOC估算过程中的影响程度。使用扩展卡尔曼滤波的估算方法,分别通过两个模型进行估算。通过Matlab对实验工况进行仿真,实验结果表明,一阶简化模型相对较差,误... 为了提高电池荷电状态(SOC)估算的准确性,比较了一阶简化模型与二阶RC模型在SOC估算过程中的影响程度。使用扩展卡尔曼滤波的估算方法,分别通过两个模型进行估算。通过Matlab对实验工况进行仿真,实验结果表明,一阶简化模型相对较差,误差超过了10%,而二阶RC模型估算精确度较高,误差仅在5%左右,且其估算矩阵可以在硬件上实现,为电池管理系统提供了一种更加精确的估算方案。 展开更多
关键词 荷电状态 扩展卡尔曼滤波算法 电池模型 电池管理
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基于扩展卡尔曼滤波算法的磷酸铁锂电池荷电状态估计 被引量:17
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作者 韦仲爽 侯巍 +2 位作者 赵彦 郑寿森 付青 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期92-100,共9页
电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参... 电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参数进行识别。基于MATLAB/Simulink平台,搭建了变参数二阶Thevenin模型与扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法相结合的估算系统。仿真结果表明,估算系统在不同工况下的仿真误差不超过2.5%,为锂离子电池管理系统的搭建提供了支持。 展开更多
关键词 磷酸铁锂电池 荷电状态 二阶Thevenin电路模型 参数识别 扩展卡尔曼滤波算法
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一种基于圆阵测量的扩展卡尔曼滤波算法 被引量:1
3
作者 祝龙石 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期492-495,共4页
为提高被动声定位系统的定位精度 ,本文提出了一种基于圆阵测量的扩展卡尔曼滤波算法。该算法首先对时延测量值进行预处理 ,以预处理量直接作为卡尔曼滤波器测量方程的输入量 ,并利用台劳级数对非线性测量方程进行线性化。数值计算和仿... 为提高被动声定位系统的定位精度 ,本文提出了一种基于圆阵测量的扩展卡尔曼滤波算法。该算法首先对时延测量值进行预处理 ,以预处理量直接作为卡尔曼滤波器测量方程的输入量 ,并利用台劳级数对非线性测量方程进行线性化。数值计算和仿真结果表明 ,该算法有较好的滤波。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波算法 时延估计 圆阵测量 被动声目标定位 圆阵定位
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基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计 被引量:2
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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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基于WOA优化扩展卡尔曼算法的锂离子电池SOC估算研究
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作者 许傲然 戴菁 +2 位作者 谷彩莲 冷雪敏 魏家和 《电源学报》 北大核心 2025年第2期232-239,共8页
工业和经济的发展对能源造成了巨大的消耗,同时也带来了严重的能源危机和环境污染,而构建安全、清洁的能源互联网络是解决当今社会发展和环境、能源关系的途径。现在各国都提出新能源电动汽车发展政策,锂离子电池作为电动汽车的核心部... 工业和经济的发展对能源造成了巨大的消耗,同时也带来了严重的能源危机和环境污染,而构建安全、清洁的能源互联网络是解决当今社会发展和环境、能源关系的途径。现在各国都提出新能源电动汽车发展政策,锂离子电池作为电动汽车的核心部件直接关系着它的行驶性能和安全性。电池的荷电状态SOC(state-of-charge)作为锂离子电池应用在各个行业的核心参数,其估算精度直接关系到电池的使用寿命和效率。针对电动汽车应用中电池SOC估算精度存在的问题进行研究,提出基于鲸鱼优化算法WOA(whale optimization algorithm)优化扩展卡尔曼滤波EKF(extended Kalman filter)的SOC估算方法,在构建系统噪声和观测噪声的协方差矩阵的基础上,在动态工况下利用改进优化后的WOA-EKF算法优化噪声协方差矩阵,提高SOC估算精度。并在MATLAB/Simulink中进行了模型参数辨识和对比仿真验证,结果表明:基于WOA优化扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估算能够在不同的工况下控制SOC估算误差在2%以内,在促进电池在新能源领域中的进一步发展方面具有一定的研究意义。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态估算 观测噪声 鲸鱼优化算法-扩展卡尔曼滤波
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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
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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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基于改进扩展卡尔曼滤波的单站无源定位算法 被引量:5
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作者 马凌 蒋外文 张肖霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期124-127,共4页
为了提高单站无源定位精度,降低定位误差,针对扩展卡尔曼滤波算法存在的不足,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的单站无源定位方法。首先通过采集目标的相关信息,构建单站无源定位数学模型,然后利用改进扩展卡尔曼滤波算法目标位置... 为了提高单站无源定位精度,降低定位误差,针对扩展卡尔曼滤波算法存在的不足,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的单站无源定位方法。首先通过采集目标的相关信息,构建单站无源定位数学模型,然后利用改进扩展卡尔曼滤波算法目标位置进行估计,最后采用数据进行仿真对比实验。结果表明,相对于扩展卡尔曼滤波算法,改进扩展卡尔曼滤波提高了目标定位的精度,削弱异常误差对位置估值的影响。 展开更多
关键词 单站无源定位 扩展卡尔曼滤波算法 定位精度 估计误差
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基于扩展卡尔曼滤波的时差定位算法 被引量:8
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作者 蔡明明 王运锋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第4期50-54,共5页
在传统的无源定位中,时差定位因其复杂度低,定位精度高等优点,广泛应用于电子对抗战中。常用的时差定位算法有Taylor算法和Chan算法等,实际应用中考虑到Chan算法的计算速度快,定位精度较精确和Taylor算法收敛速度快等优势,往往结合Taylo... 在传统的无源定位中,时差定位因其复杂度低,定位精度高等优点,广泛应用于电子对抗战中。常用的时差定位算法有Taylor算法和Chan算法等,实际应用中考虑到Chan算法的计算速度快,定位精度较精确和Taylor算法收敛速度快等优势,往往结合Taylor-Chan算法进行联合定位。但当测量误差较大时,Chan算法并不能有效地为Taylor算法提供初值,最终导致最后定位结果发散,使得定位结果出错。针对上述问题,以当前统计模型为基础,文中提出基于扩展卡尔曼滤波的时差定位算法。该算法在Taylor算法需要一个良好的初值估计的基础上,引入了卡尔曼滤波算法,通过最优估计的线性滤波为Taylor算法提供一个稳定的初值。 展开更多
关键词 时差定位 扩展卡尔曼滤波算法 Taylor算法 CHAN算法 当前统计模型
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基于自适应回归扩展卡尔曼滤波的电动汽车动力电池全生命周期的荷电状态估算方法 被引量:50
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作者 刘芳 马杰 +2 位作者 苏卫星 窦汝振 林辉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期698-707,共10页
该文针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池数学模型精确的高度依赖与动态电池模型难以精确获得之间的矛盾问题,提出一种完全数据驱动的基于改进EKF算法的动力电池全生命周期荷电状态(SOC)估计方法。该方法为数据驱动的SOC估计方法和... 该文针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池数学模型精确的高度依赖与动态电池模型难以精确获得之间的矛盾问题,提出一种完全数据驱动的基于改进EKF算法的动力电池全生命周期荷电状态(SOC)估计方法。该方法为数据驱动的SOC估计方法和基于模型的SOC估计方法的良好结合,其优点在于:一方面抑制数据驱动方法存在累积误差的问题,并保留其良好的动态特性;另一方面改善基于模型的算法过度依赖电池模型的缺点,并保留其很好的鲁棒特性。该方法的创新之处在于将等效电路中难以获知的一部分视为以电池电流为输入,以内部电压为输出,以电池内部阻抗为时变参数的黑箱系统,并加以动态在线辨识,获得实时的动力电池真实状态,从而保证电池模型的准确性和动态性,真正实现动力电池全生命周期的SOC估算。仿真结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和实用性。 展开更多
关键词 电池荷电状态 扩展卡尔曼滤波算法 自回归模型 电动汽车 动力电池 电池管理系统
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基于中心差分扩展卡尔曼滤波的电源频率估计 被引量:2
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作者 付巍 朱岩 +1 位作者 付军立 侯毅 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期31-34,38,共5页
针对扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无迹卡尔曼滤波算法(UKF)在处理飞机供电系统的交流电压频率估计方面所表现出的估计精度和实时性问题,提出了一种采用中心差分计算EKF中非线性函数一阶导数的基于中心差分扩展卡尔曼滤波(CDEKF)算法。理... 针对扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无迹卡尔曼滤波算法(UKF)在处理飞机供电系统的交流电压频率估计方面所表现出的估计精度和实时性问题,提出了一种采用中心差分计算EKF中非线性函数一阶导数的基于中心差分扩展卡尔曼滤波(CDEKF)算法。理论分析和仿真表明:CDEKF虽然计算时间比EKF稍有增加,但比UKF的计算时间少,而计算精度比EKF有显著提高,与UKF的计算精度相当。 展开更多
关键词 飞机供电系统 中心差分扩展卡尔曼滤波算法 频率估计
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基于改进扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计 被引量:8
11
作者 莫易敏 骆聪 +2 位作者 熊巍 叶鹏 严聪 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第6期828-831,共4页
为了减小模型参数发生变化带来的影响,提高锂电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波算法(I-EKF).建立Thevenin等效电路模型,采用遗忘因子最小二乘法进行参数辨识,将辨识的参数用局部加权回归(Lowess)算法与电池... 为了减小模型参数发生变化带来的影响,提高锂电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波算法(I-EKF).建立Thevenin等效电路模型,采用遗忘因子最小二乘法进行参数辨识,将辨识的参数用局部加权回归(Lowess)算法与电池电压、电流进行拟合,利用拟合函数求出每一时刻对应的模型参数,再采用I-EKF算法进行SOC估计.实验分析表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相比,当模型参数发生变化时,I-EKF算法的估计精度更高,收敛后的估计误差基本在0.5%以内. 展开更多
关键词 荷电状态 扩展卡尔曼滤波算法 局部加权回归算法 遗忘因子 最小二乘法
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基于改进的扩展卡尔曼滤波在GPS测速中的应用 被引量:3
12
作者 冯雪丽 颜伏伍 胡杰 《现代电子技术》 北大核心 2016年第8期30-32,36,共4页
汽车电子控制系统对动态测速提出较高的要求,使用位差法和扩展卡尔曼滤波融合算法用于GPS测速比GPS位置差分测速方法具有更高的精度,但在汽车快速转弯时误差较大。为此通过有限差分运算获取滤波验前、验后误差协方差矩阵,增强滤波过程... 汽车电子控制系统对动态测速提出较高的要求,使用位差法和扩展卡尔曼滤波融合算法用于GPS测速比GPS位置差分测速方法具有更高的精度,但在汽车快速转弯时误差较大。为此通过有限差分运算获取滤波验前、验后误差协方差矩阵,增强滤波过程的收敛性,再以有限差分扩展卡尔曼滤波算法对汽车实时位置进行运算以获取实时车速。实验结果表明,相比扩展卡尔曼滤波GPS测速方法,该文算法具有更高的测速精度。 展开更多
关键词 汽车电子控制系统 全球定位系统 动态测速 扩展卡尔曼滤波算法 有限差分运算
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基于双扩展卡尔曼滤波锂电池荷电状态估算研究 被引量:10
13
作者 王文亮 何锋 +1 位作者 蒋雪生 郑永樑 《电子测量技术》 2020年第19期49-52,共4页
针对单个扩展卡尔曼滤波算法(EKF)估算精度不高,且受荷电状态(SOC)初始值的影响,在建立二阶RC等效电路模型基础上,采用双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)对电池模型参数与SOC在线估算。以24 Ah/3.3 V磷酸铁锂电池组为研究对象,设计了电池实测... 针对单个扩展卡尔曼滤波算法(EKF)估算精度不高,且受荷电状态(SOC)初始值的影响,在建立二阶RC等效电路模型基础上,采用双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)对电池模型参数与SOC在线估算。以24 Ah/3.3 V磷酸铁锂电池组为研究对象,设计了电池实测工况实验,实验结果表明,在动态压力测试工况(DST)和纯电动乘用车用能量型蓄电池主放电工况下,与单个EKF算法相比,DEKF算法在SOC初始值不准确的条件下具有较好的收敛性和适应性,误差控制在3%以内,证明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 二阶等效电路模型 在线估算 扩展卡尔曼滤波算法
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基于扩展卡尔曼滤波的蓄电池组SOC估算 被引量:11
14
作者 王君瑞 单祥 +2 位作者 贾思宁 王闯 向上 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第8期1168-1172,共5页
随着能源的不断减少和环境破坏加重,风光互补发电系统得到了广泛关注,其中蓄电池组是整个系统中最受关注的一个组成部分。准确有效地估算蓄电池组的荷电状态(SOC),不仅可以保证资源的合理利用、减少成本,还能保证系统的安全可靠运行。... 随着能源的不断减少和环境破坏加重,风光互补发电系统得到了广泛关注,其中蓄电池组是整个系统中最受关注的一个组成部分。准确有效地估算蓄电池组的荷电状态(SOC),不仅可以保证资源的合理利用、减少成本,还能保证系统的安全可靠运行。由于蓄电池的正常运行具有很强的非线性,选用通用非线性等效电路模型,充分考虑了充放电倍率和环境温度,利用傅里叶函数对模型参数进行有效拟合,结合传统安时积分法,运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对蓄电池组的SOC进行动态估算,通过MATLAB软件进行仿真验证,结果表明,文中选择的扩展卡尔曼滤波算法可以对蓄电池组SOC进行有效跟踪,并控制跟踪误差低于1%。 展开更多
关键词 通用非线性等效电路模型 蓄电池组 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法 SOC估算
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基于观测方程重构滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量:8
15
作者 黄凯 孙恺 +2 位作者 郭永芳 王子鹏 李森茂 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2214-2224,共11页
滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误... 滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误差,即产生了较大的新息。该文提出一种基于观测方程重组的增强型扩展卡尔曼滤波(E-EKF)算法。该算法的核心思想是利用具有温度、SOC和电流自适应能力的误差修正策略对观测方程进行重组,实现算法中新息的降低,进而提高SOC估计的准确性。使用两种不同温度下的典型工况试验对E-EKF算法的性能进行了验证。试验结果表明,该算法能够适应不同的温度和工况,并具有较高的SOC估计精度。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波算法 误差修正方程 观测方程重组 SOC 估计
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基于卡尔曼滤波修正算法的电池SOC估算 被引量:39
16
作者 毛华夫 万国春 +1 位作者 汪镭 张谦 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期298-302,共5页
电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的核心内容,SOC估算准确与否,将直接影响到电池管理系统的决策和控制。在结合开路电压法、安时法的基础上,充分利用扩展卡尔曼滤波法的修正功能,综合考虑电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等... 电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的核心内容,SOC估算准确与否,将直接影响到电池管理系统的决策和控制。在结合开路电压法、安时法的基础上,充分利用扩展卡尔曼滤波法的修正功能,综合考虑电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等因素对SOC估算的影响,提出了卡尔曼滤波修正算法,并将其应用在插电式混合动力汽车电池管理系统中。研究结果表明,卡尔曼滤波修正算法有效地解决了传统安时法无法估计SOC初值和误差累积,以及开路电压法需要电池静置无法做到在线估算SOC等问题,获得了更高的估算精度,为电池管理系统提供一种实用的SOC估算方案。 展开更多
关键词 SOC 尔曼滤波修正算法 扩展卡尔曼滤波算法 电池管理系统
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基于Thevenin模型和改进扩展卡尔曼的特种机器人锂离子电池SOC估算方法 被引量:12
17
作者 熊然 王顺利 +1 位作者 于春梅 夏黎黎 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期695-704,共10页
特种机器人由于其复杂的工作环境,要求使用精度高、追踪能力强的荷电状态(state of charge,SOC)估算方法对特种机器人锂离子电池进行实时状态监测及安全控制。SOC是电池管理系统中最重要的参数之一。由于特种机器人工作环境具有强烈的... 特种机器人由于其复杂的工作环境,要求使用精度高、追踪能力强的荷电状态(state of charge,SOC)估算方法对特种机器人锂离子电池进行实时状态监测及安全控制。SOC是电池管理系统中最重要的参数之一。由于特种机器人工作环境具有强烈的非线性特征,考虑到常用的安时积分法十分依赖初期SOC准确性且在估算后期会积累误差。因此,针对特种机器人的工作特性,以三元锂离子电池为研究对象,在Thevenin等效电路模型及多种工况实验的基础上,利用一种改进扩展卡尔曼滤波(improved extended Kalman filter,IEKF)算法在10、25以及35℃下对锂离子电池进行SOC估算。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型并结合多种工况数据进行性能分析。实验结果表明,利用IEKF算法估算三元锂离子电池的SOC值有较好的追踪与收敛效果,且收敛时间在80 s以内。在不同温度下,IEKF算法收敛后HPPC工况和BBDST工况的最大估算误差分别低于2.235%及3.004%,小于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法对应最大估算误差(9.067%和4.654%)。本研究验证了IEKF算法在估算锂离子电池SOC时具有较高的精度,为有效解决特种机器人锂离子电池SOC值无法精准估算的问题提供了实验依据。 展开更多
关键词 特种机器人 锂离子电池 Thevenin等效电路模型 荷电状态 扩展卡尔曼滤波算法 不同温度
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基于强跟踪延迟滤波算法的互馈双电机联合状态估计 被引量:6
18
作者 陆可 肖建 +1 位作者 陈爽 宫金林 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第36期80-86,共7页
通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转... 通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转矩方程,得到输出方程为一阶状态延迟的四阶模型。在强跟踪滤波算法和延迟扩展卡尔曼滤波算法的基础上,提出适用于上述模型的强跟踪延迟滤波算法,从而建立互馈双电机联合状态估计算法。通过各种工况下的交流传动实验对其进行验证,实验结果表明,该方法能有效估计互馈系统在各种工况下运行时的电机状态,同时在极低速和零速时具有理想的估计精度和跟踪速度,且计算复杂度适中,适用于互馈系统电机状态的在线联合估计。 展开更多
关键词 交流传动互馈实验系统 联合状态估计 强跟踪滤波算法 延迟扩展卡尔曼滤波算法 降阶模型 感应电机
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多传感器跟踪型数据滤波融合算法 被引量:6
19
作者 张锐 李文秀 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2002年第4期106-109,共4页
在实际系统中 ,常用的数据融合方法是基于扩展的卡尔曼滤波算法的融合算法 ,但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高 .通过对滤波跟踪型数据融合的研究 ,提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法 .研究表明 ,在... 在实际系统中 ,常用的数据融合方法是基于扩展的卡尔曼滤波算法的融合算法 ,但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高 .通过对滤波跟踪型数据融合的研究 ,提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法 .研究表明 ,在利用激光干涉仪进行目标跟踪时 ,这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法 ,但是 ,从仿真结果可以看出 ,两种融合算法的差别并不大 ,结果基本相同 .因此 ,在非线性系统中 。 展开更多
关键词 转换测量值 尔曼滤波算法 扩展卡尔曼滤波算法 数据融合 目标跟踪
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一步数据关联GLMB扩展目标跟踪算法 被引量:6
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作者 李翠芸 李洋 +1 位作者 姬红兵 石仁政 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期137-143,共7页
针对传统的扩展目标跟踪算法在目标近邻场景中由于量测不可分导致跟踪性能下降的问题,提出了一种基于一步数据关联的扩展目标跟踪算法。该算法用乘性噪声模型对目标进行建模,将联合概率数据关联理论中的一步数据关联处理方法与广义标签... 针对传统的扩展目标跟踪算法在目标近邻场景中由于量测不可分导致跟踪性能下降的问题,提出了一种基于一步数据关联的扩展目标跟踪算法。该算法用乘性噪声模型对目标进行建模,将联合概率数据关联理论中的一步数据关联处理方法与广义标签多伯努利滤波器相结合,实现在量测难以划分情况下的多扩展目标跟踪。仿真实验表明,该算法能够在交叉、近邻场景中实现对目标的有效跟踪,并且在估计精度方面优于传统的基于量测划分的扩展目标跟踪算法。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 乘性噪声模型 二阶扩展卡尔曼滤波算法 数据关联 广义标签多伯努利滤波
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