基于改进自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂电池荷电状态估计 被引量：3

1

作者 张海涛 刘新天 《汽车工程师》 2023年第11期12-18,共7页

针对变窗口自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法在窗口改变时窗口长度发生突变,窗口序列数据急剧减少,导致状态估计误差增大,稳定性和精确度下降的问题,基于二阶RC等效电路模型,并采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)算法进行参数辨识,结合改进后... 针对变窗口自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法在窗口改变时窗口长度发生突变,窗口序列数据急剧减少,导致状态估计误差增大,稳定性和精确度下降的问题,基于二阶RC等效电路模型,并采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)算法进行参数辨识,结合改进后的变窗口AUKF算法估计锂电池荷电状态(SOC)。在城市道路循环(UDDS)工况下进行试验验证,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)及变窗口AUKF算法进行对比,结果表明,改进后的变窗口AUKF算法将平均误差控制在0.38%以内,具有更高的精确性和收敛性。 展开更多

关键词 无迹卡尔曼滤波 荷电状态 变窗口噪声估计器 自适应滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

具有量化的传感器网络机动目标状态估计算法

2

作者 何文韬 陈欣 王威振 《兵工自动化》 北大核心 2025年第2期55-59,共5页

针对传感器网络(sensor network,SN)对机动目标的状态估计问题,提出一种交互式多模型量化无迹卡尔曼滤波(interacting multiple model quantization-based unscented Kalman filter,IMM-QUKF)算法。为节省通信带宽,传感器的测量数据经... 针对传感器网络(sensor network,SN)对机动目标的状态估计问题,提出一种交互式多模型量化无迹卡尔曼滤波(interacting multiple model quantization-based unscented Kalman filter,IMM-QUKF)算法。为节省通信带宽,传感器的测量数据经过概率量化后发送给远程局部估计器;考虑量化机制引入的误差,设计改进的无迹卡尔曼滤波算法,并与交互式多模型算法结合得到局部估计。数值仿真验证结果表明:该算法对于机动目标具有较好的跟踪效果。 展开更多

关键词 传感器网络 状态估计 交互式多模型 无迹卡尔曼滤波 概率量化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于WLS-AUKF混合算法的主动配电网联合状态估计

3

作者 满延露 刘敏 《电子科技》 2025年第2期93-102,共10页

响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波... 响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Untraced Kalman Filtering,AUKF)的主动配电网联合状态估计。通过改进粒子群优化算法(Metropolis-Hastings Crossover Particle Swarm Optimization,MHCPSO)实现PMU优化配置,再结合WLS和AUKF提出联合状态估计。联合方式是WLS为AUKF馈送稳健的量测数据,AUKF为WLS提供先验预测值并补充量测冗余。仿真结果表明,在相同PMU数量下,MHCPSO算法比遗传粒子群算法(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,GAPSO)估计精度更高。在相同状态估计误差情况下,MHCPSO算法配置的PMU数量比GAPSO算法可最多减少4个。在光伏(Photovoltaic,PV)/电动汽车(Electric Vehicles,EV)并网无序充放电和某一时刻负荷突变情况下,WLS-AUKF算法均体现出了比UKF(Untraced Kalman Filtering)算法更好的估计性能。在PMU配置优化、PV/VE并网以及负荷突变3个场景中体现出了WLS-AUKF状态估计的高精度、经济性、抗差性和稳健性。 展开更多

关键词 主动配电网 联合状态估计 加权最小二乘法 自适应无迹卡尔曼滤波 PMU优化配置 改进粒子群算法 两点交叉法 Metropolis-Hastings算法 遗传粒子群算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

随机丢包的无迹卡尔曼滤波估计以及性能分析 被引量：1

4

作者 白睿 任祝 《电子科技》 2024年第2期23-29,共7页

在工程应用中,无线网络控制系统多为非线性系统。由于长距离传输和通信网络不可靠等原因,系统传感器的测量值可能在传输过程中丢失,影响精度估计以及系统性能。文中研究一类受相关噪声和传感器测量值丢失影响的非线性离散随机系统的无... 在工程应用中,无线网络控制系统多为非线性系统。由于长距离传输和通信网络不可靠等原因,系统传感器的测量值可能在传输过程中丢失,影响精度估计以及系统性能。文中研究一类受相关噪声和传感器测量值丢失影响的非线性离散随机系统的无迹卡尔曼滤波问题。通过引入一个服从伯努利分布且条件概率已知的随机变量来描述随机发生的传感器测量值丢失现象。文中提出了一种对数据进行补偿的算法,并使用标准数值软件对所得结果进行验证。结果表明,经过算法补偿后的滤波能够较好地估计系统,可以减少传感器测量值丢失对滤波器性能的影响,增加估计的准确性。 展开更多

关键词 无线网络控制系统 非线性离散系统 状态估计 无迹卡尔曼滤波 丢包 系统协方差 估计误差 系统噪声

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的悬架系统状态估计 被引量：3

5

作者 王振峰 李飞 +2 位作者 王新宇 杨建森 秦也辰 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期242-253,共12页

为有效解决复杂行驶工况下非线性悬架系统运动状态无法精确获取的难题,实现模型参数不确定以及时变路面激励工况下悬架状态精确估计的目标,开展了悬架系统状态估计研究。在路面激励模型和非线性悬架系统模型的基础上,结合交互式多模型... 为有效解决复杂行驶工况下非线性悬架系统运动状态无法精确获取的难题,实现模型参数不确定以及时变路面激励工况下悬架状态精确估计的目标,开展了悬架系统状态估计研究。在路面激励模型和非线性悬架系统模型的基础上,结合交互式多模型算法与基于马尔可夫链的蒙特卡洛理论,设计了考虑模型参数不确定以及时变路面激励工况下多模型交互无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)状态估计算法,且利用随机控制稳定判据验证了所设计的非线性观测器稳定性判定。对比分析了不同路面激励工况下悬架系统对于传统无迹卡尔曼滤波观测器与IMMUKF观测器的状态估计精度,并进行了台架试验验证。试验与仿真结果表明,IMMUKF观测器可获取更高的系统状态识别精度,不同路面激励仿真工况下状态估计误差最大均方根值不超过8%. 展开更多

关键词 悬架系统 状态估计 无迹卡尔曼滤波 交互式多模型 马尔可夫链 蒙特卡罗

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计 被引量：3

6

作者 石志伟 任师通 +1 位作者 魏民祥 查曰珩 《公路与汽运》 2021年第4期8-11,15,共5页

针对车辆状态参数估计过程中过程噪声和测量噪声的不确定性,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法。建立包括纵向、横向和横摆3个自由度的车辆动力学模型,基于无迹卡尔曼滤波理论建立自适应无迹卡尔曼滤波估计模型,... 针对车辆状态参数估计过程中过程噪声和测量噪声的不确定性,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法。建立包括纵向、横向和横摆3个自由度的车辆动力学模型,基于无迹卡尔曼滤波理论建立自适应无迹卡尔曼滤波估计模型,最后搭建MATLAB/Simulink-Carsim联合仿真平台对提出的算法进行仿真验证。结果表明,相比于传统的无迹卡尔曼滤波算法在进行车辆转台参数估计时的发散现象,文中提出的算法在对车辆状态参数进行估计时结果收敛且估计精度较高。 展开更多

关键词 汽车 车辆状态估计 三自由度车辆模型 自适应无迹卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于噪声估计的自适应无迹卡尔曼滤波算法 被引量：4

7

作者 叶泽浩 宋亚伟 +1 位作者 陈传生 何成伟 《空天预警研究学报》 2022年第4期242-246,251,共6页

针对无迹卡尔曼滤波算法(UKF)需要借助较为准确的系统模型和噪声才能给出较为良好的滤波结果这一问题,提出了一种基于噪声估计的自适应无迹卡尔曼滤波算法(NEA-UKF).首先将SAGE-HUSA算法原理引入到UKF算法中,使UKF算法具有自适应估计状... 针对无迹卡尔曼滤波算法(UKF)需要借助较为准确的系统模型和噪声才能给出较为良好的滤波结果这一问题,提出了一种基于噪声估计的自适应无迹卡尔曼滤波算法(NEA-UKF).首先将SAGE-HUSA算法原理引入到UKF算法中,使UKF算法具有自适应估计状态噪声和量测噪声的能力;然后在状态噪声和量测噪声估计方程中引入记忆指数衰减加权以及协方差匹配判据,提高了噪声的实时估计精度和稳定性;最后针对状态模型和状态噪声不准确情况下的目标进行跟踪仿真.仿真结果表明,NEA-UKF算法能较好地自适应调节状态噪声和状态噪声协方差矩阵去匹配目标的运动状态,且几乎不受目标状态的突变影响,保持了对目标的良好跟踪. 展开更多

关键词 无迹卡尔曼滤波算法 SAGE-HUSA算法 自适应估计 目标跟踪

在线阅读 下载PDF 职称材料

多采样率卡尔曼滤波器在汽车状态估计中的应用 被引量：11

8

作者 周聪 肖建 王嵩 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期849-854,894,共7页

为了改善复杂系统中单采样率控制策略的控制品质,在深入研究多采样率数字控制系统和卡尔曼滤波算法的基础上,提出了输入多采样率的卡尔曼滤波算法.将该算法应用于汽车主动前轮转向系统中,对横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速进行估计,通... 为了改善复杂系统中单采样率控制策略的控制品质,在深入研究多采样率数字控制系统和卡尔曼滤波算法的基础上,提出了输入多采样率的卡尔曼滤波算法.将该算法应用于汽车主动前轮转向系统中,对横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速进行估计,通过Carsim与Simulink的联合仿真以及蒙特卡罗试验,验证了算法的有效性.研究结果表明:多采样率卡尔曼滤波算法有利于融合多个输入量的信息,能改善状态估计器的性能,比单采样率卡尔曼滤波算法具有更高的稳定性,且估计误差减小4.0%～48.7%. 展开更多

关键词 多采样率数字控制系统 无迹卡尔曼滤波 状态估计 主动前轮转向

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种自适应滤波与干扰观测器相结合的大型舰船状态估计算法 被引量：4

9

作者 王泳安 李东光 +1 位作者 吴浩 刘洋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2318-2328,共11页

为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性... 为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性进行证明。使用估计的干扰值实时修正强跟踪容积卡尔曼滤波的过程参数,最终形成交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法,完成对目标状态相对准确的估计。研究结果表明:新提出的滤波算法能够较为准确地完成对目标状态的估计,与变结构多模型粒子滤波算法、变结构多模型无迹卡尔曼滤波算法和交互多模型强跟踪容积卡尔曼滤波算法相比,在目标位置和速度估计上具有更高的估计精度。 展开更多

关键词 舰船 目标状态估计 交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波 自适应滤波算法 干扰观测器

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC在线估计 被引量：11

10

作者 陈则王 杨丽文 +1 位作者 赵晓兵 王友仁 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期40-48,共9页

针对无迹卡尔曼滤波算法对电池模型敏感并且容易受到不确定噪声干扰的问题,提出了基于改进的无迹卡尔曼滤波算法(improved unscented Kalman filter,IUKF),提高电池荷电状态(state of charge,SOC)估计精度和鲁棒性能。首先,对锂离子电... 针对无迹卡尔曼滤波算法对电池模型敏感并且容易受到不确定噪声干扰的问题,提出了基于改进的无迹卡尔曼滤波算法(improved unscented Kalman filter,IUKF),提高电池荷电状态(state of charge,SOC)估计精度和鲁棒性能。首先,对锂离子电池进行建模并完成参数离线辨识;其次,对模型参数进行敏感性分析,研究不同参数对SOC估计效果的影响程度,为模型参数自适应对象的选取提供依据;随后,研究了包含模型自适应算法和噪声自适应算法在内的IUKF算法实现过程;最后,通过物理实验对比分析了IUKF与其它算法的实际估计效果。实验结果表明:该方法估计误差小于1. 79%,鲁棒性能良好。 展开更多

关键词 计量学 荷电状态估计 锂离子电池 无迹卡尔曼滤波 模型自适应 噪声自适应

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于无迹卡尔曼滤波的配网状态估计

11

作者 张宏伟 刘磊 +1 位作者 刘源 张开元 《电子质量》 2019年第2期66-69,共4页

动态状态估计是电力系统分析、监视和规划的重要工具。针对传统扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)需要计算雅可比矩阵会产生线性化误差的不足。选用可非线性化计算的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)进行状态估计。... 动态状态估计是电力系统分析、监视和规划的重要工具。针对传统扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)需要计算雅可比矩阵会产生线性化误差的不足。选用可非线性化计算的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)进行状态估计。以IEEE33节点系统为例进行状态估计,仿真结果表明,无迹卡尔曼滤波算法具有良好的估计性能。 展开更多

关键词 配电网 状态估计 无迹卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

交互式多模型卡尔曼滤波的车辆悬架系统状态估计

12

作者 顾亮 王振宇 王振峰 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1642-1647,共6页

针对车辆悬架状态无法准确估计的问题,设计了自适应交互式多模型卡尔曼滤波(IMMKF)状态观测器.首先,建立了标准路面激励模型与四分之一线性化悬架模型;然后,利用递归最小二乘方法与IMMKF理论,设计了不同工况下广义悬架模型自适应IMMKF... 针对车辆悬架状态无法准确估计的问题,设计了自适应交互式多模型卡尔曼滤波(IMMKF)状态观测器.首先,建立了标准路面激励模型与四分之一线性化悬架模型;然后,利用递归最小二乘方法与IMMKF理论,设计了不同工况下广义悬架模型自适应IMMKF状态观测器;最后,分析了在标准C级路面激励工况下簧载质量变化对悬架系统状态估计的影响.仿真与台架试验结果表明,在簧载质量变化工况下,所设计的自适应IMMKF状态观测器与传统卡尔曼滤波状态观测器相比其估计精度至少可以提高20%. 展开更多

关键词 状态估计 交互式多模型卡尔曼滤波 递归最小二乘算法 悬架系统 簧载质量

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计 被引量：17

13

作者 张周灿 谢长君 +2 位作者 曹夏令 费亚龙 李小龙 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2018年第3期10-15,共6页

针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二... 针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。 展开更多

关键词 自适应无迹卡尔曼滤波器 荷电状态 最小二乘法 自适应调节因子 估计精度

在线阅读 下载PDF 职称材料

处理通信延迟的分布式无迹卡尔曼滤波算法 被引量：1

14

作者 王立梅 曾静 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期300-308,F0003,共10页

针对通信延迟影响下非线性系统的状态估计问题,提出了一种分布式无迹卡尔曼滤波器估计算法。考虑了一类由多个子系统组成的非线性系统,各子系统之间通过自身的状态相互作用;基于无迹卡尔曼滤波器原理,给每个子系统设计了相应的局部状态... 针对通信延迟影响下非线性系统的状态估计问题,提出了一种分布式无迹卡尔曼滤波器估计算法。考虑了一类由多个子系统组成的非线性系统,各子系统之间通过自身的状态相互作用;基于无迹卡尔曼滤波器原理,给每个子系统设计了相应的局部状态估计器来估计子系统的状态;各局部状态估计器通过通信网络来交换信息,考虑了通信时可能存在时变延迟,提出了一种状态预测器生成延迟子系统的状态预测,补偿延迟带来的影响;通过对一个反应器分离器过程工艺实例的应用,说明了所提出的分布式状态估计方案的有效性和适用性。 展开更多

关键词 非线性系统 分布式状态估计 通信延迟 无迹卡尔曼滤波器 化工过程

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于无迹卡尔曼方法的风电机组齿轮箱故障诊断 被引量：4

15

作者 曹梦楠 邱颖宁 +1 位作者 冯延晖 王浩 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期32-38,共7页

在对风电机组的运行特性和齿轮箱温升机理的研究基础上,提出一种基于无迹卡尔曼方法(UKF)的风电机组故障诊断策略。该模型实现了对齿轮箱温升的有效预测,并在风电机组故障的情况下实现有效检测。对不同故障类型的诊断测试结果可显示机... 在对风电机组的运行特性和齿轮箱温升机理的研究基础上,提出一种基于无迹卡尔曼方法(UKF)的风电机组故障诊断策略。该模型实现了对齿轮箱温升的有效预测,并在风电机组故障的情况下实现有效检测。对不同故障类型的诊断测试结果可显示机组局部故障对风电机组各关键参量的动态影响,同时表明UKF方法对不同故障条件下输入参数的变化有特殊响应。因而根据风电机组不同的故障模式,通过有针对性的算法输入参量设计可实现风电机组多种故障的有效诊断,为分析SCADA数据隐含的故障信息提供了一种有效手段。 展开更多

关键词 故障诊断 无迹卡尔曼 SCADA数据 非线性状态估计 风力发电

在线阅读 下载PDF 职称材料

线控转向汽车状态和路面附着系数的联合估计算法 被引量：5

16

作者 郑宏宇 宗长富 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期777-781,共5页

线控转向(SBW)系统采用电子元件代替了转向盘到转向车轮之间的机械连接,其车轮回正力矩较传统汽车更容易获得。本文中通过建立SBW系统动力学模型和利用车轮回正力矩信息,采用双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法对汽车状态和路面附着系数进行联... 线控转向(SBW)系统采用电子元件代替了转向盘到转向车轮之间的机械连接,其车轮回正力矩较传统汽车更容易获得。本文中通过建立SBW系统动力学模型和利用车轮回正力矩信息,采用双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法对汽车状态和路面附着系数进行联合估计。通过DEKF估算与CarSim仿真结果的对比,验证了联合估计算法的有效性。 展开更多

关键词 线控转向系统 汽车状态 路面附着系数 估计算法 双卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于卡尔曼最优估计理论的地震反褶积方法 被引量：3

17

作者 宋维琪 吕世超 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期342-346,共5页

围绕卡尔曼估计滤波所涉及的关键问题——随机信号状态空间模型的建立和先验误差信息的估计,进行了详细的讨论;对地震资料反射系数估计方法进行了算法设计,为了使算法收敛且向最优估计方向寻优,从正交投影理论出发,在满足残差与合成地... 围绕卡尔曼估计滤波所涉及的关键问题——随机信号状态空间模型的建立和先验误差信息的估计,进行了详细的讨论;对地震资料反射系数估计方法进行了算法设计,为了使算法收敛且向最优估计方向寻优,从正交投影理论出发,在满足残差与合成地震记录正交的条件下,给出了迭代寻找初始状态变量(反射系数)的求取方法;给出了实现算法的具体过程。理论模型和实际资料处理结果表明,方法正确,应用效果明显。 展开更多

关键词 卡尔曼估计 噪声方差 正交投影 状态方程 算法设计

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于等效电路模型融合电化学原理的锂离子电池荷电状态估计 被引量：3

18

作者 李清波 张懋慧 +2 位作者 罗英 吕桃林 解晶莹 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3072-3083,共12页

准确高效地评估锂离子电池荷电状态(SOC)是确保电动汽车和储能设备性能和安全的关键。等效电路模型被认为是描述锂离子电池内部复杂反应过程的一种有效方法。针对基于等效电路模型的SOC估计准确性与复杂性难以权衡的问题,本研究采用一... 准确高效地评估锂离子电池荷电状态(SOC)是确保电动汽车和储能设备性能和安全的关键。等效电路模型被认为是描述锂离子电池内部复杂反应过程的一种有效方法。针对基于等效电路模型的SOC估计准确性与复杂性难以权衡的问题,本研究采用一阶RC模型作为基础,为了提高整个SOC区间的模型性能表现,通过电化学原理对模型进行优化,通过在一阶RC模型的OCV模块上添加反映电池内部固相扩散过程的改进误差项,在保证较低的计算复杂性的前提下,减小了等效电路模型与更准确的机理模型之间存在的误差。然后基于倍率测试以及脉冲测试数据对电池进行参数辨识,以粒子群算法为基础通过参数解耦的方式降低了参数辨识的复杂度、提升了辨识准确度;同时基于小倍率测试的开路电压(OCV)数据采用多项式方法进行OCV-SOC曲线拟合。随后基于模型参数辨识结果开展SOC估计研究,针对常规卡尔曼滤波准确度不足的问题,在无迹卡尔曼滤波基础上结合加权滑动窗口的思想以提升SOC估计的精确性和鲁棒性,并基于UDDS和DST动态工况测试数据进行算法验证,最终估计效果相对于传统方法呈现出优异的精度与鲁棒性,并且可以在初始SOC有较大偏差时快速收敛至准确值。 展开更多

关键词 锂离子电池 融合模型 荷电状态估计 无迹卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进粒子滤波算法在目标状态估计中的应用

19

作者 李春鑫 王孝通 徐晓刚 《光电技术应用》 2009年第1期66-69,共4页

针对粒子滤波算法(PF)建议性函数的选择问题和粒子匮乏现象,提出了改进粒子滤波算法.该算法利用无迹卡尔曼滤波(UKF)产生建议性分布,提高估计精度;采用马尔科夫蒙特卡罗法(MCMC)保持粒子多样性,抑制粒子匮乏现象.仿真结果表明该算法的... 针对粒子滤波算法(PF)建议性函数的选择问题和粒子匮乏现象,提出了改进粒子滤波算法.该算法利用无迹卡尔曼滤波(UKF)产生建议性分布,提高估计精度;采用马尔科夫蒙特卡罗法(MCMC)保持粒子多样性,抑制粒子匮乏现象.仿真结果表明该算法的目标状态估计精度明显优于PF、UPF、PF-MCMC和PF-EKF-MCMC算法. 展开更多

关键词 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 马尔科夫蒙特卡罗法 状态估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

考虑温度变化的新能源汽车动力电池荷电状态估计 被引量：1

20

作者 孙君光 杜睿 +4 位作者 陈立新 李慧 王斌 赵雪茹 董秀辉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期39-51,共13页

针对温度变化应用场景下新能源汽车动力电池荷电状态(SOC)估计不精确问题,提出了一种基于神经网络和无迹卡尔曼滤波修正的电池SOC估计方法。首先,考虑温度变化影响建立动态参数的Thevenin等效电路模型。分析温度变化条件下的电池开路电... 针对温度变化应用场景下新能源汽车动力电池荷电状态(SOC)估计不精确问题,提出了一种基于神经网络和无迹卡尔曼滤波修正的电池SOC估计方法。首先,考虑温度变化影响建立动态参数的Thevenin等效电路模型。分析温度变化条件下的电池开路电压变化特性,确定电池SOC与开路电压之间的对应关系。同时,分析温度变化条件下的电池容量变化特性,采用神经网络训练电池容量随温度变化的神经网络温度因子。进一步,通过带遗忘因子的递推最小二乘法辨识模型动态参数。在此基础上,利用神经网络温度因子和无迹卡尔曼滤波实时修正以实现温度变化条件下的精确SOC估计。实验结果表明:相比于传统的电池SOC估计方法,考虑温度变化的电池SOC估计方法可以显著提高SOC估计精度,在-15℃低温环境下,所提方法使SOC估计精度提高了2.77%。 展开更多

关键词 新能源汽车 动力电池 荷电状态估计 神经网络 无迹卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料