期刊文献+
共找到109篇文章
< 1 2 6 >
每页显示 20 50 100
衰减记忆无迹卡尔曼粒子滤波算法研究 被引量:4
1
作者 王朝辉 徐一兵 许亚伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2012年第8期50-52,共3页
无迹卡尔曼粒子滤波算法作为典型的粒子滤波改进算法,有效提高了滤波精度.但旧的数据影响过大,导致滤波发散,借鉴衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法的思想,通过引进衰减因子实现对当前测量数据利用的加强,减小历史数据对滤波结果的影响,提出... 无迹卡尔曼粒子滤波算法作为典型的粒子滤波改进算法,有效提高了滤波精度.但旧的数据影响过大,导致滤波发散,借鉴衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法的思想,通过引进衰减因子实现对当前测量数据利用的加强,减小历史数据对滤波结果的影响,提出了一种基于衰减记忆无迹卡尔曼滤波的粒子滤波算法.仿真实验表明,算法能够提供优于传统无迹卡尔曼滤波算法的跟踪精度. 展开更多
关键词 粒子滤波算法 无迹卡尔曼粒子滤波算法 衰减记忆
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航算法
2
作者 邱琪涵 丁晓 孟秀云 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期78-84,共7页
针对无人机编队飞行过程中相对导航系统存在测量误差问题,提出一种基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航系统信息融合算法。建立了无人机相对运动模型与组合导航系统测量模型。针对粒子滤波算法重要性密度函数选取的问题,将无迹卡尔... 针对无人机编队飞行过程中相对导航系统存在测量误差问题,提出一种基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航系统信息融合算法。建立了无人机相对运动模型与组合导航系统测量模型。针对粒子滤波算法重要性密度函数选取的问题,将无迹卡尔曼滤波引入粒子滤波重要性采样环节,并在粒子滤波算法重采样阶段提出一种基于遗传算法的改进重采样方法。进行了数学仿真,仿真结果表明,该方法能够有效估计无人机相对运动信息,优于无迹粒子滤波算法和粒子滤波算法。 展开更多
关键词 相对导航 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 遗传算法
在线阅读 下载PDF
基于无迹卡尔曼滤波和权值优化的改进粒子滤波算法 被引量:10
3
作者 冉星浩 陶建锋 杨春晓 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期74-79,共6页
针对传统粒子滤波面临的重要密度函数的选取和粒子多样性丧失引起的样本贫化问题,提出基于无迹卡尔曼滤波和权值优化的改进粒子滤波算法。与传统的粒子滤波算法相比,有两点改进:首先该算法采取无迹卡尔曼滤波产生建议分布函数;其次,在... 针对传统粒子滤波面临的重要密度函数的选取和粒子多样性丧失引起的样本贫化问题,提出基于无迹卡尔曼滤波和权值优化的改进粒子滤波算法。与传统的粒子滤波算法相比,有两点改进:首先该算法采取无迹卡尔曼滤波产生建议分布函数;其次,在重采样过程,提出基于权值优化的改进重采样算法来增加粒子的多样性。仿真结果表明,改进算法降低了粒子滤波算法的粒子退化程度并避免样本贫化现象的出现,更加接近真实值,提高了跟踪精度。 展开更多
关键词 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 权值优化 样本贫化
在线阅读 下载PDF
基于无迹卡尔曼滤波的液体火箭发动机故障诊断
4
作者 许亮 芦弘炜 +1 位作者 王闻浩 薛薇 《载人航天》 CSCD 北大核心 2024年第4期516-525,共10页
针对火箭发动机故障数据难以获取的问题,设计了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的液体火箭发动机故障诊断算法。采用MATLAB/Simulink平台搭建了液体火箭发动机故障仿真模型,实现发动机正常运行仿真和预燃室氧阀门故障、氧主泵汽蚀、氢主涡... 针对火箭发动机故障数据难以获取的问题,设计了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的液体火箭发动机故障诊断算法。采用MATLAB/Simulink平台搭建了液体火箭发动机故障仿真模型,实现发动机正常运行仿真和预燃室氧阀门故障、氧主泵汽蚀、氢主涡轮叶片脱落3种故障仿真。将正常运行仿真值与设计值、试车值进行了对比。结果表明:模型参数与设计值最大误差不超过5%,仿真精度较高;仿真参数变化趋势与试车值基本一致,且稳态值误差较小。使用UKF算法求取发动机正常运行阈值范围,并对故障序列进行滤波处理,若故障数据连续3次超出阈值区间,且在0.1 s内有至少2个涡轮泵发出报警,则判定故障发生,故障发生时间为第2个涡轮泵报警时间。使用设计算法对3种故障序列进行诊断,判定故障发生时间分别为20.08 s、20.05 s、20.18 s。相比于传统红线阈值算法,文中所设计算法响应更为及时,且误报率较低。 展开更多
关键词 故障诊断 液体火箭发动机 无迹卡尔曼滤波 故障仿真 红线阈值算法
在线阅读 下载PDF
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
5
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
在线阅读 下载PDF
基于无迹粒子滤波改进算法的电池容量衰退预测研究
6
作者 郭芮君 辛永强 杨剑锋 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1222-1230,共9页
为了提高电池容量预测的准确性和适用性,提出一种基于无迹粒子滤波的改进算法。为了减小滤波迭代过程的观测误差,引入支持向量回归算法对其予以改进。由于支持向量回归算法中的核函数与惩罚因子较难确定,提出使用遗传算法的寻优能力对... 为了提高电池容量预测的准确性和适用性,提出一种基于无迹粒子滤波的改进算法。为了减小滤波迭代过程的观测误差,引入支持向量回归算法对其予以改进。由于支持向量回归算法中的核函数与惩罚因子较难确定,提出使用遗传算法的寻优能力对其进行求解,形成一种经遗传算法和支持向量回归改进的模型。对这种融合模型进行性能评估,并与UPF-SVR和UPF-RVR进行对比,实验结果显示,融合模型预测结果的平均绝对误差E_(MA)和均方根误差S_(RMSE)分别低于2.0%和2.5%,相比其它模型预测精度更高,同时预测水平和收敛性均显著优于其它模型,更具有效性和可行性。 展开更多
关键词 电学计量 电池容量预测 无迹粒子滤波 遗传算法 支持向量回归 寻优能力
在线阅读 下载PDF
基于卡尔曼滤波和粒子滤波融合的UWB室内定位算法 被引量:12
7
作者 程雪聪 刘福才 黄茹楠 《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期1335-1340,共6页
基于超宽带(ultra-wideband,UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后... 基于超宽带(ultra-wideband,UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后提出卡尔曼滤波(Kalman filters and particle filters,KPF)和粒子滤波融合的算法。通过卡尔曼滤波得到的状态量和误差协方差进行粒子采样,克服了传统粒子滤波进行粒子采样时的运动学模型与实际运动不相符的缺点,大幅减少了粒子退化的现象。经过实验,该算法在LOS和NLOS环境中的定位精度分别提升了20.6%和15.6%。 展开更多
关键词 计量学 室内定位算法 超宽带 卡尔曼滤波 粒子滤波
在线阅读 下载PDF
基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法 被引量:5
8
作者 窦永梅 冀小平 杜肖山 《现代电子技术》 2011年第8期133-136,共4页
针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围... 针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。 展开更多
关键词 粒子算法 卡尔曼滤波 运动目标跟踪 灰度统计特性
在线阅读 下载PDF
基于粒子群算法和平方根平淡卡尔曼滤波的北斗导航系统定位估计算法 被引量:3
9
作者 陈小玲 茅旭初 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期592-597,共6页
为提高北斗定位系统(BDS)的估计精度,克服传统平淡卡尔曼滤波(UKF)算法中可能因状态量协方差矩阵失去正定性而导致滤波器发散的问题,将平方根平淡卡尔曼滤波(SRUKF)算法应用于BDS定位估计.在此基础上,为进一步提高SRUKF算法的性能,引入... 为提高北斗定位系统(BDS)的估计精度,克服传统平淡卡尔曼滤波(UKF)算法中可能因状态量协方差矩阵失去正定性而导致滤波器发散的问题,将平方根平淡卡尔曼滤波(SRUKF)算法应用于BDS定位估计.在此基础上,为进一步提高SRUKF算法的性能,引入粒子群优化(PSO)算法,提出基于PSO和SRUKF算法的BDS定位估计(PSO-SRUKF)算法.结果表明,PSO-SRUKF算法可以降低系统噪声和测量噪声特性估计不准确带来的误差,有效提高了BDS定位精度和稳定性. 展开更多
关键词 平淡卡尔曼滤波算法 平方根平淡卡尔曼滤波算法 粒子群优化算法 北斗定位系统 定位模型
在线阅读 下载PDF
基于平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法的水下纯方位目标跟踪(英文) 被引量:12
10
作者 王宝宝 吴盘龙 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期180-184,共5页
为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法(SR-UKFS)应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)作为前向滤波算法... 为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法(SR-UKFS)应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)作为前向滤波算法得到的目标状态估计向后平滑,得到前一时刻目标状态估计,再利用该状态估计值进行再次滤波得到当前时刻目标状态估计。该算法得到的前一时刻的目标状态估计更加精确,从而进一步提高了目标跟踪的精度。最后,通过对SR-UKFS算法和SR-UKF算法的跟踪性能进行了对比分析和验证,仿真结果表明在相同条件下,SR-UKFS算法能减少59%的位置误差和54%的速度误差,SR-UKFS算法应用于水下纯方位目标跟踪系统是有效的,为水下纯方位目标跟踪系统的工程实现提供了非常有价值的参考。 展开更多
关键词 目标跟踪 纯方位 平方根无迹卡尔曼滤波 平滑算法 前向滤波 后向平滑
在线阅读 下载PDF
基于无迹卡尔曼滤波算法的弹道落点预测方法 被引量:10
11
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
在线阅读 下载PDF
基于李群的无迹卡尔曼滤波视觉SLAM算法 被引量:5
12
作者 黄秀珍 伍一帆 李凯涛 《无线电通信技术》 2022年第2期342-346,共5页
视觉SLAM算法的理论框架已经十分完备,但是在实际应用中导航准确性还有待改善。基于此问题,提出了基于李群的无迹卡尔曼滤波(UKF⁃LG)视觉SLAM算法,优化了传统无迹卡尔曼滤波(UKF)的系统状态,把UKF的系统状态用李群表示,并构建视觉惯性... 视觉SLAM算法的理论框架已经十分完备,但是在实际应用中导航准确性还有待改善。基于此问题,提出了基于李群的无迹卡尔曼滤波(UKF⁃LG)视觉SLAM算法,优化了传统无迹卡尔曼滤波(UKF)的系统状态,把UKF的系统状态用李群表示,并构建视觉惯性紧耦合模型。在Euroc数据集下对包含该算法在内的5种滤波法进行了仿真对比,其中,L⁃UKF⁃LG算法比传统的UKF算法有更低的位置和姿态的均方根误差(RMSE)值,有效改善了导航定位准确性。 展开更多
关键词 视觉SLAM算法 无迹卡尔曼滤波 李群 视觉惯性
在线阅读 下载PDF
基于噪声估计的自适应无迹卡尔曼滤波算法 被引量:4
13
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
基于无迹卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:5
14
作者 邱焕尧 王宏朋 黄凯 《汽车实用技术》 2018年第19期22-24,共3页
应用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行锂电池的SOC估计,采用Thevenin二阶RC等效电路模型,对HPPC电池脉冲充放电实验数据进行Matlab处理,得到较为准确的模型。通过在Matlab中编写算法程序,对不同工况的估计值与实际值进行误差估算及对比分析... 应用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行锂电池的SOC估计,采用Thevenin二阶RC等效电路模型,对HPPC电池脉冲充放电实验数据进行Matlab处理,得到较为准确的模型。通过在Matlab中编写算法程序,对不同工况的估计值与实际值进行误差估算及对比分析,通过此算法进行SOC估计,得到该算法可有效降低系统误差并纠正SOC的初值偏差。 展开更多
关键词 SOC 锂电池 等效电路模型 无迹卡尔曼滤波算法
在线阅读 下载PDF
适于无线传感网络目标追踪的一种改进无迹粒子滤波时延差估计算法 被引量:3
15
作者 朱明强 侯建军 +2 位作者 刘颖 李旭 田洪娟 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1266-1272,共7页
在无线传感网络(WSN)中运用基于粒子滤波的时延差估计方法进行目标追踪,其性能的关键是设计精确的粒子滤波器建议分布。为了解决追踪过程中粒子贫化问题,提出了一种基于改进无迹粒子滤波器的时延差估计算法。利用最小二乘法估计目标初... 在无线传感网络(WSN)中运用基于粒子滤波的时延差估计方法进行目标追踪,其性能的关键是设计精确的粒子滤波器建议分布。为了解决追踪过程中粒子贫化问题,提出了一种基于改进无迹粒子滤波器的时延差估计算法。利用最小二乘法估计目标初始时刻位置,在卡尔曼滤波框架下运用高斯-牛顿迭代法则融合最新观测信息,并引入尺度调节衰减因子不断修正重要性密度函数,从而使建议分布更加逼近真实。将其与时延差定位方法结合,并在WSN环境下进行仿真实验。结果显示,改进的算法在整体粒子数有限的情况下追踪精度更高,收敛性较好,尤其适合环境噪声非高斯的复杂WSN目标追踪应用。 展开更多
关键词 信息处理技术 无线传感网络 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 时延差
在线阅读 下载PDF
基于径向基函数神经网络和无迹卡尔曼滤波的弹丸落点预报方法研究 被引量:10
16
作者 赵捍东 李志鹏 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期965-971,共7页
为了能够在飞行数据不尽精确的情况下进行快速、准确的落点预报,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络和无迹卡尔曼滤波技术的弹丸落点预报方法。使用RBF神经网络逼近外弹道方程用以预报弹丸落点,并用改进型量子行为粒子群算法优化网络... 为了能够在飞行数据不尽精确的情况下进行快速、准确的落点预报,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络和无迹卡尔曼滤波技术的弹丸落点预报方法。使用RBF神经网络逼近外弹道方程用以预报弹丸落点,并用改进型量子行为粒子群算法优化网络结构和权阈值,在此基础上对基于神经网络的初步预报数据进行滤波处理。最后进行预报仿真,在输入数据有噪声的情况下依然得到了较高的预报精度,从而证明该方法对预报弹丸落点是有效可行的,为弹丸的落点预报的实际应用提供了参考。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 径向基函数神经网络 粒子群优化 无迹卡尔曼滤波 落点预报
在线阅读 下载PDF
一种基于无迹卡尔曼滤波的UUV协同定位方法 被引量:10
17
作者 刘明雍 沈俊元 +1 位作者 张加全 胡俊伟 《鱼雷技术》 2011年第3期205-208,共4页
多水下无人航行器(multi-UUV)协同定位技术是解决海洋中间层水下导航定位问题的重要途径,针对以往multi-UUV仅靠距离量测的协同导航定位精度低的问题,给出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的UUV协同定位方法。利用从UUV的运动学方程... 多水下无人航行器(multi-UUV)协同定位技术是解决海洋中间层水下导航定位问题的重要途径,针对以往multi-UUV仅靠距离量测的协同导航定位精度低的问题,给出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的UUV协同定位方法。利用从UUV的运动学方程和基于距离的量测方程建立了从UUV的导航模型,针对该非线性导航模型,采用UKF设计了导航滤波算法,避免了对非线性方程的线性化处理,实现了递推导航滤波算法,并与传统的航位推算方法进行了仿真对比。仿真结果表明,从UUV能够利用该导航滤波算法进行实时定位,比传统的航位推算方法具有更高的定位精度。 展开更多
关键词 无人水下航行器 协同定位 无迹卡尔曼滤波 递推导航滤波算法 航位推算方法
在线阅读 下载PDF
基于改进粒子滤波的锂电池健康状态估计
18
作者 王保德 郭来功 +1 位作者 李小龙 韩剑秋 《汽车实用技术》 2025年第2期10-14,共5页
为了准确估计锂离子电池健康状态(SOH),文章提出一种基于改进粒子滤波算法的SOH评估方法。针对传统粒子滤波算法中粒子权重趋于零、导致粒子多样性丧失的问题,引入残差重采样算法,通过分离粒子权重的整数和小数部分,以替代传统的重采样... 为了准确估计锂离子电池健康状态(SOH),文章提出一种基于改进粒子滤波算法的SOH评估方法。针对传统粒子滤波算法中粒子权重趋于零、导致粒子多样性丧失的问题,引入残差重采样算法,通过分离粒子权重的整数和小数部分,以替代传统的重采样方法,从而减轻粒子退化现象,保持粒子集的多样性。同时,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法生成基于状态均值和协方差的Sigma点,以更精确地捕捉系统状态的不确定性,避免局部线性化近似的截断误差。采用NASA实验室公布的试验数据进行验证,结果表明,与传统粒子滤波算法相比,该方法将平均误差降低至2%以内,显著提升了SOH估计的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂电池 残差重采样 无迹卡尔曼滤波 粒子滤波 健康状态
在线阅读 下载PDF
基于Kriging模型和无迹卡尔曼滤波的转向架构架模型修正 被引量:4
19
作者 赵敏龙 彭珍瑞 张亚峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期270-277,共8页
为提高转向架构架模型的修正效率和实时性,提出了一种基于Kriging模型和无迹卡尔曼滤波的模型修正方法。首先,对构架进行模态分析,引入信息熵确定模态阶数来优选频响函数频率区间。其次,构造Kriging模型,将频响函数经过小波变换并提取第... 为提高转向架构架模型的修正效率和实时性,提出了一种基于Kriging模型和无迹卡尔曼滤波的模型修正方法。首先,对构架进行模态分析,引入信息熵确定模态阶数来优选频响函数频率区间。其次,构造Kriging模型,将频响函数经过小波变换并提取第4层低频系数作为Kriging模型输出,并通过改进的灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)确定Kriging模型相关参数值。最后,以待修正参数作为状态向量,以Kriging模型预测的小波系数和真实响应的小波系数之差的平方和作为观测函数,通过无迹卡尔曼滤波算法求解待修正参数。结果表明,所提方法对构架模型参数修正有良好的精度、效率和鲁棒性,且在0.03 s内收敛到真实值。 展开更多
关键词 模型修正 无迹卡尔曼滤波 转向架构架 模态分析 改进的灰狼算法(GWO) 信息熵
在线阅读 下载PDF
卡尔曼滤波算法下电力通信自动化监测系统设计 被引量:5
20
作者 王伟屹 赵晔 《西安工程大学学报》 CAS 2021年第5期50-55,共6页
为克服现有电力通信监测系统因噪声处理不佳导致的信号质量不高、系统负载能力差、耗时长等问题,将系统划分为数据层、网络层和应用层3个层次,采用卡尔曼滤波算法,设计了一种改进的电力通信自动化监测系统。在数据层通过设备采集电力通... 为克服现有电力通信监测系统因噪声处理不佳导致的信号质量不高、系统负载能力差、耗时长等问题,将系统划分为数据层、网络层和应用层3个层次,采用卡尔曼滤波算法,设计了一种改进的电力通信自动化监测系统。在数据层通过设备采集电力通信数据,使用单元集成方式构建网元控制模块存储数据;通信传输信道将采集的数据传输至网络层,通过信道连接到应用层监测中心;基于数据服务器、交换器及工作站、路由器等设备构建数据处理模块、监测模块和管理模块,通过卡尔曼滤波算法完成数据处理,实现电力通信自动化监测系统设计。实验结果表明:该系统信号与干扰加噪声比(signal to interference plus noise ratio,SINR)较高,负载能力强,负载率低至40%左右,且平均运行耗时为8.0 s。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波算法 电力通信 自动化监测 无迹变换 信号质量检测
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 6 下一页 到第
使用帮助 返回顶部