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无迹卡尔曼滤波算法对UWB/IMU组合定位的研究
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作者 姚露 聂晓根 +1 位作者 黄汉阳 赵毅 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第6期1033-1040,共8页
为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息,采用UKF算法对位置信息数据进行融合,得到机器人的最终位置信息,... 为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息,采用UKF算法对位置信息数据进行融合,得到机器人的最终位置信息,分别应用MATLAB仿真软件和构建的实验平台进行仿真和试验。MATLAB仿真结果表明,UWB定位误差在±1 m之间且波动较大,而UWB/IMU融合定位的误差在±0.25 m以内,基本稳定在±0.2 m;根据实验,在动态定位过程中,采用基于UKF算法的组合定位方法得到的数据误差稳定在4~8 cm之间,而仅采用UWB定位得到的数据误差波动较大,最大达到17 cm,表明采用组合定位的数据误差较小,可以达到厘米级精度,数据稳定。 展开更多
关键词 定位精度 无迹卡尔曼滤波算法 信息融合 MATLAB仿真
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基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的多股螺旋弹簧动态响应模型参数辨识和分析 被引量:7
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作者 丁传俊 张相炎 刘宁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期28-37,共10页
针对传统方法在辨识多股螺旋弹簧(以下简称多股簧)非线性响应模型参数时效率较低、精度较差的问题,提出带噪声统计估计器的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。该算法通过对多股簧试验数据中的量测(过程)噪声进行递推和估计,能够确保非线... 针对传统方法在辨识多股螺旋弹簧(以下简称多股簧)非线性响应模型参数时效率较低、精度较差的问题,提出带噪声统计估计器的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。该算法通过对多股簧试验数据中的量测(过程)噪声进行递推和估计,能够确保非线性模型参数辨识的收敛性;结合多股簧动态试验对该算法进行检验。研究结果表明:即使在量测噪声级别较高的情况下,AUKF算法也可以准确地求出多股簧的动力学模型参数;在预测多股簧动态响应过程中,若预测振幅和参数辨识所用振幅相差太大则会导致较大的预测误差;当加载速度变化时,多股簧动力学模型中的迟滞部分参数基本不变,但0阶非线性刚度系数和非线性放大因子变化较大。 展开更多
关键词 多股螺旋弹簧 参数辨识 非线性迟滞模型 自适应无迹卡尔曼滤波算法
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基于无迹卡尔曼滤波算法的弹道落点预测方法 被引量:13
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作者 魏五洲 霍李 +1 位作者 李军明 谷金宇 《兵工自动化》 2022年第2期70-74,共5页
为解决靶场理论弹道和外测飞行目标实时信息预测落点预测时间长,不能清晰及时预测飞行轨迹等问题,提出一种改进的弹道落点预测方法。从弹道模型出发建立基准模型坐标系,将外测设备参数配置于基准模型坐标系,实时采集的外测设备数据采用... 为解决靶场理论弹道和外测飞行目标实时信息预测落点预测时间长,不能清晰及时预测飞行轨迹等问题,提出一种改进的弹道落点预测方法。从弹道模型出发建立基准模型坐标系,将外测设备参数配置于基准模型坐标系,实时采集的外测设备数据采用无迹卡尔曼滤波(unscentedkalmanfiltering,UKF)算法滤波处理后获得融合轨迹,并通过Runge-Kutta算法进行外推计算以进行落点预报。经Matlab仿真分析和实际效果验证,该方法的结果更加精确且适用性更强。 展开更多
关键词 Runge-Kutta算法 弹道外推 落点预报 无迹卡尔曼滤波算法
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基于FFRLS和ASR-UKF滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
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作者 邓丹 刘胜永 +2 位作者 王顺利 刘鹏辉 胡聪 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期299-305,共7页
锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线... 锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线性及系统噪声不确定性等缺点,提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASR-UKF)算法,该算法利用平方根算法处理均值和协方差,确保了状态协方差的半正定性和稳定性,并引入自适应滤波算法对噪声进行实时修正,消除了系统时变噪声影响。结果表明,FFRLS能有效解决数据饱和及算法矩阵计算量大的问题,等效模型精度高达98%。在混合动力脉冲特性(HPPC)测试和北京公交动态测试工况(BBDST)下,ASR-UKF算法SOC估计最大误差分别为3.264%和0.572%,具备更好的跟踪效果,验证了改进算法良好的收敛性与自适应性。 展开更多
关键词 荷电状态 二阶Thevenin模型 遗忘因子递推最小二乘法 自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法
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一种新的进化裂变粒子滤波算法 被引量:5
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作者 王泽玉 李明 张鹏 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期31-36,75,共7页
针对经典自举粒子滤波中的重要性函数选取和重采样所导致的样本枯竭问题,提出了一种基于进化裂变的改进粒子滤波算法.该算法首先采用无迹卡尔曼滤波算法产生重要性函数,然后对重要性采样粒子进行裂变通过进化策略更新粒子集以增加粒子... 针对经典自举粒子滤波中的重要性函数选取和重采样所导致的样本枯竭问题,提出了一种基于进化裂变的改进粒子滤波算法.该算法首先采用无迹卡尔曼滤波算法产生重要性函数,然后对重要性采样粒子进行裂变通过进化策略更新粒子集以增加粒子多样性,从而克服经典自举滤波重采样过程中的粒子退化问题.仿真实验表明,该算法能有效地提高跟踪精度,跟踪性能优于经典粒子滤波算法. 展开更多
关键词 粒子滤波 重采样 重要性函数 进化裂变 无迹卡尔曼滤波算法
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考虑SAR量测特性的弹载SINS/SAR组合导航滤波算法 被引量:2
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作者 苏敬 何华锋 +2 位作者 何耀民 王依繁 韩晓斐 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1044-1049,共6页
在弹载捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)/合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)组合导航系统中,针对量测输出时间间隔不同及SAR量测滞后的问题,提出一种利用曲线拟合法解决量测滞后的非等间隔无迹... 在弹载捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)/合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)组合导航系统中,针对量测输出时间间隔不同及SAR量测滞后的问题,提出一种利用曲线拟合法解决量测滞后的非等间隔无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法。首先,在UKF的基础上,利用系统状态转移矩阵的特性,根据SAR有无量测输出选择是否进行量测更新,解决了量测不同步的问题。然后,利用曲线拟合补偿法拟合SAR输出信息,获得SAR量测信息滞后的补偿算法。最后,以弹载SINS/SAR组合导航系统为研究对象,验证所提算法的有效性。仿真结果证明,该算法得到的东向位置误差的绝对值为5.12 m,航向角误差绝对值为6.63″,北向速度误差绝对值为0.08 m/s,相比于传统UKF算法有效提升了组合导航系统滤波精度。 展开更多
关键词 组合导航 非等间隔量测 量测滞后 无迹卡尔曼滤波算法
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基于ASIT-UKF算法的锂电池荷电状态估计 被引量:2
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作者 陈阳舟 伊磊 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期683-692,共10页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman f... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态(state of charge SOC)估计 球形不敏变换 Sage-Husa滤波 无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter UKF)算法 均方根误差
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基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法 被引量:2
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作者 陆娴 彭勇 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期98-103,108,共7页
目标跟踪是无线传感器网络中的一项基本应用,如何在保证高跟踪精度的前提下降低网络能耗、延长网络生命周期是目标跟踪的核心问题。为此,提出一种基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法。从最大限度节省能量的角度出发,设计动态簇生成方法... 目标跟踪是无线传感器网络中的一项基本应用,如何在保证高跟踪精度的前提下降低网络能耗、延长网络生命周期是目标跟踪的核心问题。为此,提出一种基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法。从最大限度节省能量的角度出发,设计动态簇生成方法,利用无迹粒子滤波算法对目标进行跟踪,预测下一时刻目标的位置坐标,并根据预测结果给出簇头更换策略。仿真结果表明,与PPF和DPF算法相比,该算法不仅具有较高的目标跟踪精度,而且能有效降低网络能耗,延长网络寿命。 展开更多
关键词 无线传感器网络 目标跟踪 无迹粒子滤波算法 动态分簇 接收信号强度指示模型 无迹卡尔曼滤波算法
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基于DAUKF的锂离子电池SOC和SOE估算
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作者 朱锦 李珊珊 张阿香 《电池》 北大核心 2025年第3期456-462,共7页
电荷状态(SOC)和能量状态(SOE)估算有助于延长锂离子电池的电池寿命和确保系统可靠性。提出一种双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法,同时估算SOC和SOE,在动态应力测试(DST)动态驾驶曲线、US06动态驾驶曲线和联邦城市驾驶时间表(FUDS)动... 电荷状态(SOC)和能量状态(SOE)估算有助于延长锂离子电池的电池寿命和确保系统可靠性。提出一种双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法,同时估算SOC和SOE,在动态应力测试(DST)动态驾驶曲线、US06动态驾驶曲线和联邦城市驾驶时间表(FUDS)动态驾驶曲线下,进行验证。DAUKF算法能准确估算SOC和SOE,SOC的均方根误差(RMSE)分别为0.07%、0.29%和0.31%,SOE的RMSE分别为0.07%、0.30%和0.31%。与自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相比,DAUKF算法在估计精度上表现更优。 展开更多
关键词 锂离子电池 双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法 状态估计 电荷状态(SOC) 能量状态(SOE)
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TDOA/AOA混合定位方案中的UKF算法 被引量:2
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作者 王杰 金梁 +1 位作者 宋华伟 张鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第20期121-123,共3页
针对CDMA无线定位系统中的"听力"问题,在CDMA无线系统中建立到达时间差/到达角度(TDOA/AOA)混合定位方案模型。针对常用滤波算法的性能改善问题,提出无迹卡尔曼滤波(UKF)算法解算定位方程,并结合设定环境对算法进行Matlab仿... 针对CDMA无线定位系统中的"听力"问题,在CDMA无线系统中建立到达时间差/到达角度(TDOA/AOA)混合定位方案模型。针对常用滤波算法的性能改善问题,提出无迹卡尔曼滤波(UKF)算法解算定位方程,并结合设定环境对算法进行Matlab仿真。与常用EKF算法的比较表明,在TDOA/AOA混合定位方案中,UKF算法具有更好的收敛性和精度。 展开更多
关键词 无线定位 无迹卡尔曼滤波算法 扩展卡尔曼滤波
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基于BP-UKF算法的锂离子电池SOC估计 被引量:11
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作者 杨帆 和嘉睿 +2 位作者 陆鸣 陆玲霞 于淼 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期552-559,共8页
电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理的重要指标之一,准确的SOC估计是保证锂离子电池安全有效运行的必要条件。为提高锂离子电池SOC估计的准确性,本文基于二阶Thevenin等效模型,提出一种将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman f... 电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理的重要指标之一,准确的SOC估计是保证锂离子电池安全有效运行的必要条件。为提高锂离子电池SOC估计的准确性,本文基于二阶Thevenin等效模型,提出一种将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与BP(back propagation)神经网络相结合的SOC估计方法。在通过混合功率脉冲特性测试获取模型参数的基础上,首先利用UKF算法对电池SOC进行初步估计,通过非线性点变换的方法避免了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)在线性化过程中对系统造成的精度损失;其次,构建三层BP神经网络,综合考虑锂离子电池的充放电电压、电流等参数,对估计结果进行修正,将估计误差从初始估计结果中排除,以达到更加准确的估计结果。通过电池充放电测试仪采集锂离子电池在动态应力测试下的充放电数据,并在不同的噪声环境下将本文提出的BP-UKF算法与EFK算法和UKF算法进行对比实验分析。实验结果表明,本文提出的BP-UKF算法的最大误差在2.18%以内,平均误差在0.54%以内,均方根误差在0.0044以内,较EKF算法和UKF算法有较大程度地提升;并且在较大的环境噪声条件下,BP-UKF算法的准确性提升更为明显。 展开更多
关键词 SOC估计 无迹卡尔曼滤波算法 锂离子电池 二阶Thevenin模型 BP神经网络
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面向校园复杂环境的无人车前方多目标跟踪算法研究 被引量:2
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作者 金佳男 吴延峰 +1 位作者 史振宁 高建平 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第8期44-52,共9页
针对无人车使用传统多目标跟踪算法在复杂的校园场景中跟踪效果不好、实时性差等问题,提出了一种面向校园复杂环境的无人车前方多目标跟踪算法。首先,基于YOLOv4-tiny目标检测算法设计检测器,增加算法的检测层以提高小目标检测精度;随... 针对无人车使用传统多目标跟踪算法在复杂的校园场景中跟踪效果不好、实时性差等问题,提出了一种面向校园复杂环境的无人车前方多目标跟踪算法。首先,基于YOLOv4-tiny目标检测算法设计检测器,增加算法的检测层以提高小目标检测精度;随后在筛选出的数据集上进行模型训练和试验,试验结果表明,改进后检测器的检测精度AP提高了5.4%,运行速率FPS达到114.3 f/s。其次,在获取检测框后,以检测结果为输入,使用无迹卡尔曼滤波器预测目标轨迹,解决卡尔曼滤波在目标非线性状态下鲁棒性差的问题。然后,将预测得到的新轨迹通过匈牙利算法和当前检测视频帧数进行匹配,并使用IOU匹配算法对匹配不成功的轨迹和检测结果进行关联匹配。最后,进行无迹卡尔曼滤波更新。无人车校园跟踪试验表明,与原DeepSORT算法相比,改进跟踪算法的多目标跟踪准确度MOTA提升数值为4.1%,多目标跟踪精度MOTP提升数值为3.4%,FPS提升了33.8 f/s,有效提高了无人车的安全性。 展开更多
关键词 校园无人车 多目标跟踪 YOLOv4-tiny目标检测算法 DeepSORT算法 无迹卡尔曼滤波算法 匈牙利算法 IOU匹配算法
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基于分数阶模型多新息UKF动力电池SOC估算研究 被引量:1
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作者 郑轶 许永红 +1 位作者 张红光 童亮 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第9期1777-1788,共12页
动力电池管理技术是保障新能源汽车高效、安全和可靠运行的核心和关键。动力电池的荷电状态(SOC)是动力电池管理技术的基础,然而动力电池SOC的不确定影响因素太多,如何精确估算动力电池的SOC成为关键问题。针对SOC难以精确获得的问题,... 动力电池管理技术是保障新能源汽车高效、安全和可靠运行的核心和关键。动力电池的荷电状态(SOC)是动力电池管理技术的基础,然而动力电池SOC的不确定影响因素太多,如何精确估算动力电池的SOC成为关键问题。针对SOC难以精确获得的问题,搭建了动力电池测试平台,开展了动力电池的常规性能测试、寿命测试,建立了基于分数阶理论的动力电池分数阶模型,将多新息理论与分数阶模型无迹卡尔曼滤波算法结合,提出了分数阶模型多新息无迹卡尔曼滤波(FOMIUKF)算法,并采用该算法对动力电池进行SOC估算。在不同的环境温度、动态工况、SOC初始值条件下对基于不同算法的动力电池SOC估算精度进行了对比分析。结果表明:基于FOMIUKF算法对动力电池SOC估算结果的平均绝对误差和均方根误差的值最小。在不同的动态工况下,采用FOMIUKF算法对动力电池SOC估算结果的平均绝对误差的最大值约为1.04%,对SOC估算结果的均方根误差最大值约为0.8586%,这表明采用FOMIUKF算法对动力电池SOC估算结果的精度高于EKF、UKF、FOUKF算法。 展开更多
关键词 动力电池 分数阶模型 多新息无迹卡尔曼滤波算法 荷电状态
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基于改进粒子群算法辨识电池参数估算SOC 被引量:3
14
作者 刘继超 王维庆 +1 位作者 王海云 邓永存 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期65-69,共5页
针对电池模型多参数辨识的问题及传统辨识算法收敛精度差、收敛速度慢的问题,提出基于改进粒子群算法的参数辨识方法,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,估算电池荷电状态(SOC)。根据一阶RC等效电路模型,采用双线性变换进行离散化处理... 针对电池模型多参数辨识的问题及传统辨识算法收敛精度差、收敛速度慢的问题,提出基于改进粒子群算法的参数辨识方法,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,估算电池荷电状态(SOC)。根据一阶RC等效电路模型,采用双线性变换进行离散化处理得到辨识模型;引入学习因子(Pai)、非线性多尺度学习策略和免疫综合学习策略,改进算法,提高粒子群算法的全局寻优能力与收敛精度,实现在线辨识电池参数;根据电池综合状态系统估算SOC。仿真结果表明,相对于基本粒子群相对误差约为6%,该算法的相对误差约为3%,且波动较小,可更准确地估算电池的SOC。 展开更多
关键词 一阶RC等效电路模型 双线性变换 无迹卡尔曼滤波(UKF)算法 改进粒子群
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基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法 被引量:2
15
作者 吴华伟 洪强 +1 位作者 陈运星 马毓博 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期118-126,共9页
电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨... 电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨识精度,联合AUKF算法对SOC进行估算;基于混合脉冲功率测试工况(HPPC)和间歇恒流放电工况下的数据对该方法有效性进行了验证。研究结果表明:基于CSO-AUKF估算,SOC最大误差小于1.64%,估算精度及稳定性均好于遗传算法。 展开更多
关键词 车辆工程 锂电池汽车 荷电状态(SOC) 猫群(CSO)算法 自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法
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基于改进UKF的无轴承异步电机无速度传感器控制 被引量:5
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作者 孙宇新 沈启康 +1 位作者 叶海涵 朱熀秋 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第19期74-81,共8页
基于传统卡尔曼滤波器的转速估计方法依赖于系统的精确数学模型,但目前通用的无轴承异步电机的数学模型是一个近似模型,针对该问题该文提出一种以实际转速为基准的改进的无轴承异步电机转速估算方案:首先,用残差归一化处理自动更新渐消... 基于传统卡尔曼滤波器的转速估计方法依赖于系统的精确数学模型,但目前通用的无轴承异步电机的数学模型是一个近似模型,针对该问题该文提出一种以实际转速为基准的改进的无轴承异步电机转速估算方案:首先,用残差归一化处理自动更新渐消因子并将其引入增益矩阵,以减小系统模型偏差对估算精度的影响,增强滤波器的稳定性;其次,用遗传算法自动更新噪声矩阵,使其具备补偿作用,再次优化转速估算精度,最终将估算精度控制在5 r/min左右,干扰误差控制在10 r/min左右,可有效应对建模误差和参数扰动对转速估算的影响,具备较高的鲁棒性和估算精度。最后,用d SPACE试验平台证明了所提方案的正确性和可行性,该研究为无轴承异步电机无速度传感器控制提供参考。 展开更多
关键词 电机 控制 自适应渐消无迹卡尔曼滤波算法 改进AFUKF 无轴承异步电机 无速度传感器控制算法
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基于纯角度观测信息的leader-followers机器人编队控制方法 被引量:3
17
作者 韩青 孙树栋 智睿瑞 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期244-250,共7页
提出一种纯角度观测信息的leader-followers多机器人编队控制方法.多个跟随机器人(followers)仅观测其领航机器人(leader)角度信息;基于非线性系统可观测性的理论研究,这种纯角度观测信息能够满足leader-followers的可观测性要求;利用... 提出一种纯角度观测信息的leader-followers多机器人编队控制方法.多个跟随机器人(followers)仅观测其领航机器人(leader)角度信息;基于非线性系统可观测性的理论研究,这种纯角度观测信息能够满足leader-followers的可观测性要求;利用无迹卡尔曼滤波算法对leader-followers机器人系统的状态进行估计,根据状态估计结果设计了输入-输出状态反馈控制规律控制跟随机器人运动,以达到理想的编队效果。仿真验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 算法 角速度 控制 实验 反馈控制 卡尔曼滤波 数学模型 MATLAB 矩阵代数 非线性系统 机器人 速度 编队控制 leader-followers编队控制及可观测性 移动机器人 无迹卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波算法与输入-输出反馈控制规律
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基于UKF-AUKF锂电池在线参数辨识和SOC联合估计 被引量:12
18
作者 卢云帆 邢丽坤 +1 位作者 张梦龙 郭敏 《电源技术》 CAS 北大核心 2022年第10期1151-1155,共5页
锂电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动汽车安全行驶的保障。为了降低实际复杂工况下电池模型不契合实际电池参数时变特性造成的误差,采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计... 锂电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动汽车安全行驶的保障。为了降低实际复杂工况下电池模型不契合实际电池参数时变特性造成的误差,采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计锂电池SOC,将时变参数反馈到SOC估计的模型中,提高SOC估计精度和对各工况适应性,UDDS工况下通过与离线扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、在线双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)进行比较分析,实验结果验证了UKF-AUKF的精确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 在线参数辨识 自适应滤波 无迹卡尔曼滤波算法 荷电状态
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面向畜禽养殖温度监测的数据融合技术研究 被引量:2
19
作者 庄佳境 高丙朋 陈浩辉 《现代电子技术》 2023年第14期157-162,共6页
针对畜禽养殖过程中环境参数监测不准确导致的畜禽类流行性疾病爆发和传播的问题,文中以多传感器网络为基础,提出一种改进卡尔曼滤波算法来解决温度传感器在采集数据过程中产生噪声干扰的问题;通过改进自适应加权融合算法将去噪后的数... 针对畜禽养殖过程中环境参数监测不准确导致的畜禽类流行性疾病爆发和传播的问题,文中以多传感器网络为基础,提出一种改进卡尔曼滤波算法来解决温度传感器在采集数据过程中产生噪声干扰的问题;通过改进自适应加权融合算法将去噪后的数据进行融合。结果表明:改进卡尔曼滤波算法具有良好的准确性和抗干扰性,可为后续的数据融合提供可靠的基础;通过改进自适应加权融合算法对去噪后的数据进行融合,可以实时、快速地得到更加接近实际养殖的环境温度。 展开更多
关键词 数据融合 温度监测 畜禽养殖 传感器网络 无迹卡尔曼滤波算法 自适应加权融合算法 数据预处理
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基于FFRLS-UKF的锂离子电池内核温度估计方法 被引量:1
20
作者 王萍 张吉昂 程泽 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第11期1458-1462,共5页
基于锂离子电池的集总参数模型,建立产热内阻随温度、SOC和循环次数变化的数学模型,并提出了一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(recursive least square with forgetting factor,FFRLS)-无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,U... 基于锂离子电池的集总参数模型,建立产热内阻随温度、SOC和循环次数变化的数学模型,并提出了一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(recursive least square with forgetting factor,FFRLS)-无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)的锂离子电池内核温度估计方法。在单周期的FUDS工况下进行实验验证,根据采集的电池表面温度值、环境温度和电流值在线辨识热阻容参数和内阻,并验证所辨识参数的准确性;用FFRLS-UKF算法估计内核温度的变化,实验结果表明,该方法可以很快消除未知初始值的误差,并跟随到真值附近,最大误差在1℃以内。在此基础上设计了150次FUDS循环充放电的仿真实验,仿真结果表明,在循环工况下,该方法能够较好地追踪内核温度和内阻平均值变化情况,显示了较好的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 温度预测 参数辨识 无迹卡尔曼滤波算法
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