基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航算法

1

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

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基于无迹粒子滤波改进算法的电池容量衰退预测研究

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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

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基于改进的无迹粒子滤波算法的列车组合定位方法研究 被引量：1

3

作者 董昱 李慧娟 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第3期251-254,共4页

列车实时定位是保证列车安全运行的重要环节。随着北斗卫星导航系统的发展,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。针对北斗导航定位系统的特点及存在的问题,将SINS系统作为其补充定位方式。由于传统滤波算法在进行状态估计时仍存在... 列车实时定位是保证列车安全运行的重要环节。随着北斗卫星导航系统的发展,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。针对北斗导航定位系统的特点及存在的问题,将SINS系统作为其补充定位方式。由于传统滤波算法在进行状态估计时仍存在粒子退化现象,为了进一步提高估计性能,提出了基于人工免疫无迹粒子滤波算法(AI-UPF)的列车组合定位方法。将人工免疫算法引入UPF算法的重采样过程,对粒子进行克隆和变异,改善了样本集的多样性,减轻了退化现象的影响。用该方法和UPF算法分别对北斗/SINS列车组合定位系统进行仿真实验。结果表明,AI-UPF算法能进一步减小定位误差,滤波效果较好。 展开更多

关键词 无迹粒子滤波(upf) 粒子退化 人工免疫 组合定位

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改进粒子滤波算法的比较 被引量：14

4

作者 张淼 胡建旺 +1 位作者 周云锋 童俊 《电光与控制》 北大核心 2009年第2期30-32,共3页

重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF)。详细讨论了4种改进粒子滤波算... 重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF)。详细讨论了4种改进粒子滤波算法的基本思想、性能特点及主要步骤。通过对一典型标量非线性系统的滤波实验,对4种改进算法的性能进行了仿真比较,实验结果表明,4种改进算法都从不同程度上改善了粒子滤波器的性能,其中,UPF的性能最优。最后,分析了各算法的改进原因。 展开更多

关键词 粒子滤波 重要性密度函数 滤波算法 upf EPF

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基于量子遗传和无迹粒子滤波的人体运动跟踪 被引量：7

5

作者 李金 于虹 +1 位作者 周璐璐 梁洪 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第18期4867-4871,共5页

提出一种人体运动跟踪算法,用于解决多关节人体运动跟踪问题。由于无迹粒子滤波存在样本贫化现象,因而对目标运动估计产生影响,尤其估计模型为复杂的马尔可夫链的时域问题的影响尤为严重。通过分析产生该现象的原因,在无迹粒子滤波中引... 提出一种人体运动跟踪算法,用于解决多关节人体运动跟踪问题。由于无迹粒子滤波存在样本贫化现象,因而对目标运动估计产生影响,尤其估计模型为复杂的马尔可夫链的时域问题的影响尤为严重。通过分析产生该现象的原因,在无迹粒子滤波中引入量子遗传算法:一方面,增加样本集的多样性而缓解样本贫化现象的影响;另一方面,改善其估计、跟踪能力并有效缩短了计算时间。实验结果表明,所提出算法很好地减轻了样本贫化现象对无迹粒子滤波的影响,并提高了多关节人体运动跟踪的准确性,跟踪结果令人满意。 展开更多

关键词 人体运动跟踪 无迹粒子滤波 样本贫化 量子遗传算法

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一种新的改进粒子滤波算法 被引量：16

6

作者 杨璐 李明 张鹏 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期862-865,883,共5页

标准粒子滤波算法存在的最大问题是粒子退化,针对这一问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)、混合遗传模拟退火算法和基本粒子滤波算法相结合,运用无迹卡尔曼滤波算法获得重要性函数,提高了粒子的使用效... 标准粒子滤波算法存在的最大问题是粒子退化,针对这一问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)、混合遗传模拟退火算法和基本粒子滤波算法相结合,运用无迹卡尔曼滤波算法获得重要性函数,提高了粒子的使用效率;运用混合遗传模拟退火算法的进化思想,提高了粒子的多样性.仿真结果表明,新算法很好地解决了基本粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提高了系统的滤波精度和稳定性(在信噪比为16 dB时,精度提高80%以上),较好地抑制了噪声的干扰. 展开更多

关键词 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 重要性概率密度 混合遗传模拟退火算法

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一种新的进化裂变粒子滤波算法 被引量：5

7

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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运动声阵列自适应交互多模型无迹粒子滤波

8

作者 刘恒 刘亚雷 顾晓辉 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期152-156,160,共6页

为了提高三维运动声阵列在有色噪声环境中对二维机动目标的跟踪精度,提出了一种基于测量残差的自适应交互多模型无迹粒子滤波算法。该算法建立了三维运动声阵列跟踪系统动态模型,通过无迹变换(unscented transformation,UT)构造初始粒... 为了提高三维运动声阵列在有色噪声环境中对二维机动目标的跟踪精度,提出了一种基于测量残差的自适应交互多模型无迹粒子滤波算法。该算法建立了三维运动声阵列跟踪系统动态模型,通过无迹变换(unscented transformation,UT)构造初始粒子概率分布函数,利用测量残差及自适应因子实时修正测量协方差和状态协方差;通过不同算法仿真对比,验证了文中算法在跟踪精度、稳定性及实时性上的有效性。 展开更多

关键词 运动声阵列 自适应算法 无迹粒子滤波 机动目标跟踪 测量残差

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基于改进粒子滤波算法的Bouc-Wen模型参数在线识别方法 被引量：9

9

作者 王涛 刘媛 +2 位作者 潘毅 孟丽岩 包韵雷 《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期38-49,共12页

在线模型参数更新是提高结构混合试验中数值子结构模型精度的有效手段。为了提高强非线性模型参数在线识别精度,在标准粒子滤波算法的基础上提出了一种改进的辅助无迹粒子滤波算法。在重要性采样中,基于最新观测信息采用无迹卡尔曼滤波... 在线模型参数更新是提高结构混合试验中数值子结构模型精度的有效手段。为了提高强非线性模型参数在线识别精度,在标准粒子滤波算法的基础上提出了一种改进的辅助无迹粒子滤波算法。在重要性采样中,基于最新观测信息采用无迹卡尔曼滤波方法计算每一个粒子估计,以提高粒子非线性变换估计精度;在重采样过程中,引入辅助因子修正粒子权值,以丰富粒子多样性、削弱粒子退化现象。采用改进粒子滤波算法针对Bouc-Wen模型进行了在线参数识别,并与标准粒子滤波算法、扩展卡尔曼粒子滤波算法以及无迹粒子滤波算法的参数识别精度和计算效率进行对比分析。结果表明,与其它3种算法相比,辅助无迹粒子滤波算法在单步计算耗时增加的基础上,在线参数识别精度明显提高,参数识别值波动幅度显著降低。最后,通过橡胶隔震支座拟静力试验,验证了采用改进粒子滤波算法在线识别Bouc-Wen模型参数方法的有效性。 展开更多

关键词 Aupf算法 粒子滤波器 无迹卡尔曼滤波器 BOUC-WEN模型 橡胶隔震支座 混合试验

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一种用于高保真锂电池SOC估计的无迹粒子滤波新方法 被引量：8

10

作者 谢滟馨 王顺利 +2 位作者 史卫豪 熊鑫 陈先培 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期722-731,共10页

动力锂电池作为新能源汽车核心“三电”系统之一,其准确的电池建模与状态预估能确保电池管理系统安全启动及稳定运转。以三元锂电池为研究对象,构建Thevenin等效电路模型,在传统粒子滤波(PF)基础上,选择合适的建议密度函数,提出了一种... 动力锂电池作为新能源汽车核心“三电”系统之一,其准确的电池建模与状态预估能确保电池管理系统安全启动及稳定运转。以三元锂电池为研究对象,构建Thevenin等效电路模型,在传统粒子滤波(PF)基础上,选择合适的建议密度函数,提出了一种采用均值、方差更精密计算的无迹粒子滤波算法(UPF),解决粒子贫化问题,探获锂电池荷电状态(SOC)。该方法通过对理论分析的进一步完善,结合不同工况实验对锂电池工作特性研究,结果表明UPF估算锂电池SOC时,系统鲁棒性提高、跟随效果较好,且估算误差稳定控制在1.5%以内,为动力电池带来了很好的实用价值。 展开更多

关键词 三元锂电池 Thevenin模型 荷电状态 建议密度函数 无迹粒子滤波算法

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基于分数阶无迹粒子滤波的动力电池SOC估计 被引量：7

11

作者 何耀 秦少勋 +2 位作者 刘新天 郑昕昕 曾国建 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期6-11,共6页

针对纯电动汽车动力电池组荷电状态(SOC)估计问题,提出一种基于可变温度的分数阶Thevenin模型的建模方法,并采用分数阶无迹粒子滤波(FUPF)算法估计电池SOC。建立Thevenin模型的分数阶电池模型,采用试验设计(DOE)方法和遗传算法进行参数... 针对纯电动汽车动力电池组荷电状态(SOC)估计问题,提出一种基于可变温度的分数阶Thevenin模型的建模方法,并采用分数阶无迹粒子滤波(FUPF)算法估计电池SOC。建立Thevenin模型的分数阶电池模型,采用试验设计(DOE)方法和遗传算法进行参数辨识,利用FUPF算法对SOC进行估计,并与无迹粒子滤波算法进行比较。试验结果表明,基于FUPF算法与可变温度的分数阶电池模型的SOC估计方法能够在较宽温度范围内保持较高的估计精度且比整数阶模型估计精度更高。 展开更多

关键词 Thevenin模型 荷电状态 分数阶理论 试验设计 分数阶无迹粒子滤波算法

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无迹卡尔曼滤波和无迹粒子滤波在惯导初始对准中的应用对比 被引量：5

12

作者 蒋治宇 郭承军 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第7期267-270,共4页

捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实... 捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实导航坐标系的失准角估计出来,来修正姿态矩阵,使计算坐标系与真实坐标系尽可能重合。在实际的导航系统中,状态方程和量测方程通常都是非线性的,对于非线性特性,传统的解决方法是利用EKF滤波算法,但它只适用于弱非线性模型的估计,系统的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。为此提出两种滤波算法无迹卡尔曼滤波UKF与无迹粒子滤波UPF,并将两者进行了仿真对比,结果表明(UPF)算法比(UKF)算法收敛速度更快,估计精度更高。 展开更多

关键词 捷联惯导(SINS) 初始对准 滤波 无迹卡尔曼滤波(UKF) 无迹粒子滤波(upf)

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基于优化无迹Kalman滤波的电网动态谐波估计 被引量：4

13

作者 江辉 谢兴 +1 位作者 王志忠 彭建春 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期188-195,共8页

提出一种基于粒子群优化的无迹卡尔曼滤波(particle swarm optimized unscented Kalman filter,PSOUKF)的电网动态谐波估计方法,利用包含种群分类与动态学习因子的改进粒子群优化算法,优化无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,U... 提出一种基于粒子群优化的无迹卡尔曼滤波(particle swarm optimized unscented Kalman filter,PSOUKF)的电网动态谐波估计方法,利用包含种群分类与动态学习因子的改进粒子群优化算法,优化无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)的状态噪声协方差和观测噪声协方差,使系统噪声对电网动态谐波估计结果的影响得到充分考虑,克服了传统UKF算法将这两种方差视为常数导致的动态谐波估计精度低的缺陷.仿真结果表明,PSOKUF算法比卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法和传统的UKF算法更有效,在没有增加计算复杂度的情况下,能够提高动态谐波估计精度. 展开更多

关键词 电力系统 电能质量 动态谐波估计 无迹卡尔曼滤波 粒子群算法 状态噪声协方差 观测噪声协方差

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IMM-UPF算法在机动目标跟踪中的研究 被引量：3

14

作者 曹洁 文如泉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期240-243,共4页

为解决机动目标跟踪的非线性和噪声不确定等问题,提出了一种新的滤波算法:融合了交互式多模型(IMM)、粒子滤波(PF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的IMM-UPF算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动,粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,... 为解决机动目标跟踪的非线性和噪声不确定等问题,提出了一种新的滤波算法:融合了交互式多模型(IMM)、粒子滤波(PF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的IMM-UPF算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动,粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而采用UKF产生粒子,由于考虑了当前观测值,使得粒子的分布更接近后验概率密度分布,克服粒子的退化现象,从而提高估计精度。系统的模型集根据实际的目标系统设计了三个非线性模型。通过实例仿真,结果证明了IMM-UPF算法的有效性,且其性能优于PF、UPF算法。 展开更多

关键词 目标跟踪 交互式多模型 粒子滤波 交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM.upf)

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基于平方根UPF的电力系统鲁棒预测状态估计 被引量：1

15

作者 王要强 赵楷 +2 位作者 王义 王克文 梁军 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期119-126,142,共9页

针对辅助预测状态估计器在迭代计算中会出现状态预测误差协方差矩阵不正定,导致估计精度差甚至发散的问题,提出了基于平方根UPF的电力系统鲁棒辅助预测状态估计。该方法采用两种数学方法:矩阵Cholesky分解因子更新和矩阵QR分解,引入平... 针对辅助预测状态估计器在迭代计算中会出现状态预测误差协方差矩阵不正定,导致估计精度差甚至发散的问题,提出了基于平方根UPF的电力系统鲁棒辅助预测状态估计。该方法采用两种数学方法:矩阵Cholesky分解因子更新和矩阵QR分解,引入平方根技术动态更新状态预测误差协方差矩阵以保持状态预测误差协方差矩阵的正定性。运用MATLAB进行仿真模拟测试,结果表明:IEEE 30节点系统非高斯噪声测试中,平方根UPF电压相角的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.09%,平方根UPF电压幅值的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.14%;IEEE 57节点系统非高斯噪声测试中,平方根UPF电压相角的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.67%,平方根UPF电压幅值的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.57%。所提出的平方根UPF对解决辅助预测状态估计中状态预测误差协方差矩阵不正定的问题具有很好的效果,具有更高估计精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 电力系统 无迹粒子滤波 鲁棒辅助预测状态估计 不正定性 平方根upf

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基于AUPF的TDOA几何定位跟踪算法研究 被引量：1

16

作者 陈为业 刘广怡 李鸥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1519-1523,共5页

使用无源时差(TDOA)定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点,针对时差定位算法较为复杂的实际情况,推导了时差双曲线的几何解,并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波(AUPF)技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该... 使用无源时差(TDOA)定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点,针对时差定位算法较为复杂的实际情况,推导了时差双曲线的几何解,并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波(AUPF)技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该方法在不同场景的应用效果进行了验证,进一步比较分析了算法的定位精度。结果表明,基于自适应无迹粒子滤波的时差几何定位跟踪算法可以在多种情况下较好地拟合出目标真实运动轨迹,实现对运动目标的定位跟踪,同时拥有更低的定位误差和更高的轨迹包容度,使用该方法可以显著提高对非合作移动辐射源目标的位置估计性能。 展开更多

关键词 到达时差 几何定位算法 自适应无迹粒子滤波

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UPF算法在OFDM时变信道估计中的应用

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作者 曹丽果 穆晓敏 +1 位作者 陈恩庆 陆彦辉 《电讯技术》 北大核心 2011年第1期40-44,共5页

为了提高正交频分复用(OFDM)系统中时变信道估计的精度和系统性能,提出一种利用无迹粒子滤波(UPF)算法的OFDM时变信道估计方法。该方法首先将OFDM系统时变信道建模为具有动态特性的状态方程,然后利用UPF算法,结合接收信号动态地估计信... 为了提高正交频分复用(OFDM)系统中时变信道估计的精度和系统性能,提出一种利用无迹粒子滤波(UPF)算法的OFDM时变信道估计方法。该方法首先将OFDM系统时变信道建模为具有动态特性的状态方程,然后利用UPF算法,结合接收信号动态地估计信道状态。仿真结果表明:在高斯和非高斯环境下,所提的方法均可以获得比采用传统粒子滤波(PF)算法的信道估计方法更高的估计精度和更好的系统性能,因此适用于实际系统。 展开更多

关键词 OFDM 时变信道估计 无迹粒子滤波算法

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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

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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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生物系统参数估计的改进粒子群优化算法 被引量：1

19

作者 琚新刚 廉飞宇 +3 位作者 董乐 张元 葛宏义 蒋玉英 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第6期1704-1710,共7页

提出一种基于分解技术的粒子群优化算法,通过分解问题到每个决策变量,把PSO算法从多维索空间集中到利用单维空间上。在两个不同的模拟场景和一个由计算机模拟出的新陈代谢系统的真实数据集上,将该算法的均方根误差与迭代无迹卡尔曼滤波... 提出一种基于分解技术的粒子群优化算法,通过分解问题到每个决策变量,把PSO算法从多维索空间集中到利用单维空间上。在两个不同的模拟场景和一个由计算机模拟出的新陈代谢系统的真实数据集上,将该算法的均方根误差与迭代无迹卡尔曼滤波算法、模拟退火算法和传统PSO算法进行比较,仿真和真实数据集上的测试结果表明,该算法的均方根误差,比对比方法分别减少55.16%和19.62%,说明了提出的方法对非线性问题的未知参数估计具有较佳的性能。 展开更多

关键词 生物系统建模 参数估计 迭代无迹卡尔曼滤波 模拟退火算法 粒子群优化 非线性动力学模型 时间分布

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一种基于UPF的轴承剩余寿命预测方法 被引量：25

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作者 文娟 高宏力 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第24期208-213,243,共7页

剩余寿命预测能够确保系统的安全性、可用性与高效工作,并且能够降低维修费用,因而成为状态维修中的一个重要课题。基于模型的寿命预测方法主要包含两部分内容:退化模型构建和系统状态估计。粒子滤波算法(PF)是一种广泛用于系统状态估... 剩余寿命预测能够确保系统的安全性、可用性与高效工作,并且能够降低维修费用,因而成为状态维修中的一个重要课题。基于模型的寿命预测方法主要包含两部分内容:退化模型构建和系统状态估计。粒子滤波算法(PF)是一种广泛用于系统状态估计的方法,已经应用于轴承剩余寿命预测中,但PF方法存在粒子退化问题。提出一种基于无迹粒子滤波算法(UPF)的轴承剩余寿命预测方法。利用随机过程模型对轴承退化过程进行建模,再利用UPF算法对轴承的退化状态进行追踪,并更新模型参数。使用试验数据对提出方法进行验证,结果表明:与PF方法相比,该方法能在一定程度上降低粒子退化程度,进而更加准确地预测轴承剩余寿命。 展开更多

关键词 状态维修 无迹粒子滤波(upf) 轴承 剩余寿命预测 随机过程模型

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