针对农业温室环境中,由于超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题,本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波(Improved adaptive Kalman filter,IAKF)算法的UWB定位技术。首先,引入异常检测...针对农业温室环境中,由于超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题,本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波(Improved adaptive Kalman filter,IAKF)算法的UWB定位技术。首先,引入异常检测机制,以识别滤波过程中的发散现象;进而,通过实时更新量测噪声协方差矩阵,抑制滤波发散,在噪声强波动情况下增强算法适应性;同时,开展3种不同环境噪声下仿真定位试验,对比分析UWB、IAKF、自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman filter,AKF)及卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法性能。仿真结果表明,IAKF算法展现出更强的适应性及鲁棒性。以自主开发农用履带车辆为定位载体,于农业温室环境中开展UWB定位试验。试验结果表明,温室环境中,履带车辆在视距(Line of sight,LOS)和非视距(Non line of sight,NLOS)场景下,较AKF和KF算法,IAKF算法定位精度分别提高22.2%、13.0%和20.0%、15.4%。展开更多
准确估计蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)对于蓄电池的健康管理具有重要意义。现有SOC估算方法普遍存在复杂性高、自适应较弱的问题,更偏重于理论分析,难以满足实际在线监测的应用场景。为提高SOC估算过程的自适应性以及降低算法...准确估计蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)对于蓄电池的健康管理具有重要意义。现有SOC估算方法普遍存在复杂性高、自适应较弱的问题,更偏重于理论分析,难以满足实际在线监测的应用场景。为提高SOC估算过程的自适应性以及降低算法应用的复杂性,提出了一种适用于在线监测应用场景的基于蜣螂优化算法和自适应无迹卡尔曼滤波的SOC估计算法。将二阶Thevenin等效电路作为蓄电池的模型,利用蜣螂优化算法对该模型的关键参数进行自适应辨识,根据所辨识的参数,利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行估算。为了验证该算法的有效性,利用锂离子电池不同动态工况的实验数据进行了测试。实验结果表明,在初始参数设置模糊或不准确的情况下,该算法依然能够自适应地获取精度更高的SOC估计结果,具有更好的鲁棒性。展开更多
文摘针对农业温室环境中,由于超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题,本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波(Improved adaptive Kalman filter,IAKF)算法的UWB定位技术。首先,引入异常检测机制,以识别滤波过程中的发散现象;进而,通过实时更新量测噪声协方差矩阵,抑制滤波发散,在噪声强波动情况下增强算法适应性;同时,开展3种不同环境噪声下仿真定位试验,对比分析UWB、IAKF、自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman filter,AKF)及卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法性能。仿真结果表明,IAKF算法展现出更强的适应性及鲁棒性。以自主开发农用履带车辆为定位载体,于农业温室环境中开展UWB定位试验。试验结果表明,温室环境中,履带车辆在视距(Line of sight,LOS)和非视距(Non line of sight,NLOS)场景下,较AKF和KF算法,IAKF算法定位精度分别提高22.2%、13.0%和20.0%、15.4%。
文摘准确估计蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)对于蓄电池的健康管理具有重要意义。现有SOC估算方法普遍存在复杂性高、自适应较弱的问题,更偏重于理论分析,难以满足实际在线监测的应用场景。为提高SOC估算过程的自适应性以及降低算法应用的复杂性,提出了一种适用于在线监测应用场景的基于蜣螂优化算法和自适应无迹卡尔曼滤波的SOC估计算法。将二阶Thevenin等效电路作为蓄电池的模型,利用蜣螂优化算法对该模型的关键参数进行自适应辨识,根据所辨识的参数,利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行估算。为了验证该算法的有效性,利用锂离子电池不同动态工况的实验数据进行了测试。实验结果表明,在初始参数设置模糊或不准确的情况下,该算法依然能够自适应地获取精度更高的SOC估计结果,具有更好的鲁棒性。
