一种适用于惯性-地磁组合的自适应卡尔曼算法 被引量：3

1

作者 戎海龙 彭翠云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期57-63,共7页

现有的适用于惯性-地磁组合的姿态解算算法存在一个共性问题,即或者过于依赖陀螺仪而使得算法的动态精度较高但静态精度较差,或者过于依赖加速度计和地磁传感器组合而出现相反的结果,利用线加速度矢量的模动态调整对上述两者的依赖程度... 现有的适用于惯性-地磁组合的姿态解算算法存在一个共性问题,即或者过于依赖陀螺仪而使得算法的动态精度较高但静态精度较差,或者过于依赖加速度计和地磁传感器组合而出现相反的结果,利用线加速度矢量的模动态调整对上述两者的依赖程度虽然有效但问题较大。提出实时估计加速度计输出矢量与地磁传感器输出矢量的向量积的模,并将估计残差作为姿态解算算法-扩展卡尔曼算法的观测噪声而构成自适应卡尔曼算法,该估计残差的特点是零均值、平稳且其方差在运动体运动时会明显增大,从而使得所提出的自适应卡尔曼算法兼具良好的静动态性能。实验比较了MTi及ADIS16480内置的卡尔曼算法和该文构造的自适应卡尔曼算法,结果证明了后者的有效性。 展开更多

关键词 惯性-地磁组合 自适应卡尔曼算法 人体姿态跟踪 估计残差

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基于指数加权平均的GNSS/SINS组合导航系统Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法

2

作者 林雪原 孙炜玮 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第12期1287-1292,1320,共7页

测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均... 测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均方差突变起始时刻及结束时刻的检测方法,构建基于指数函数变化规律的遗忘因子,进而提出基于指数加权平均的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法EWASHAKF;最后将EWASHAKF应用于GNSS/SINS组合导航系统,并进行仿真实验。结果表明,相对于SHAKF,EWASHAKF能够准确地跟踪测量噪声均方差的各种变化,进而提高组合导航系统的滤波精度。 展开更多

关键词 Sage-Husa算法 组合导航系统 自适应卡尔曼滤波算法 控制因子 遗忘因子

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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

3

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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面向无线传感器网络节点定位的自适应卡尔曼滤波算法收敛条件分析 被引量：1

4

作者 李迅 王建文 +1 位作者 李洪峻 马宏绪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第10期49-52,共4页

分析了新息序列是有色噪声时自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kal man Filter,AKF)的滤波效果,在范数意义下,证明了k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵间距离与新息序列相关性成正比。利用上述结论... 分析了新息序列是有色噪声时自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kal man Filter,AKF)的滤波效果,在范数意义下,证明了k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵间距离与新息序列相关性成正比。利用上述结论,证明了所有AKF算法中估计误差协方差矩阵必逐渐远离1时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵。总结上述结论,发现AKF算法收敛条件可描述成以下几个等价命题:1)AKF算法中估计误差协方差矩阵与1时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵差有极限;2)k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差方差矩阵间距离极限是0;3)AKF算法渐进收敛于k时刻最优KF算法;4)AKF算法中新息序列渐进收敛于白噪声序列;5)k时刻AKF算法中滤波增益矩阵与k时刻最优KF算法中滤波增益矩阵间距离极限是0。上述理论为最终解决复杂环境下无线传感器网络节点定位问题奠定了基础。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点定位 自适应卡尔曼滤波算法 滤波性能分析 滤波收敛性

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基于自适应卡尔曼滤波器的神经网络算法 被引量：1

5

作者 缑娜 王睿 付莹 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第S5期272-274,共3页

针对传统神经网络算法速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态,网络输出为算法的观测。仿真结果表明,该算法比BP算法在收... 针对传统神经网络算法速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态,网络输出为算法的观测。仿真结果表明,该算法比BP算法在收敛速度方面有明显提高。 展开更多

关键词 自适应卡尔曼滤波算法 BP算法 前馈神经网络

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基于自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波混合模型的GNSS+5G组合定位 被引量：4

6

作者 胡祥祥 宋宝 +4 位作者 石亚亚 庞栋栋 吴成永 张利利 李一蜚 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期24-29,共6页

PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据... PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据此,本文提出了一种基于GNSS+5G组合数据的自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波(AOS-RAKF)算法,以实现城市复杂环境中的高精度定位估计。该算法主要由两个模块组成,即基于AOS的5G基站测量数据优化和基于AOS-RAKF算法的GNSS+5G组合定位。其中,基于AOS的5G基站测量数据优化模块通过自适应优化选择因子实现更好的观测数据重选。GNSS+5G组合定位模块利用优化后的5G数据和GNSS建立耦合结构模型,再利用RAKF方法实现移动车辆的高精度定位。半实物仿真测试结果表明,复杂城市环境下与使用原始测量数据的GNSS、单5G、传统的GNSS+5G组合定位相比,本文AOS-RAKF方法显著提高了定位精度。 展开更多

关键词 5G定位 GNSS GNSS+5G组合定位 自适应优化选择算法 抗差自适应卡尔曼滤波算法

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复杂环境下基于自适应卡尔曼滤波的时间比对跟踪算法 被引量：3

7

作者 程燕 王海峰 +3 位作者 王学运 郭梁 张升康 葛军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4110-4116,共7页

在雷达、车载等动态协同组网系统中,高精度时间同步是该系统正常工作的基本条件。但是在动态组网系统或者低截获场景下,时间比对信号强度弱,并处于动态场景,此时时间同步系统鲁棒性差、同步精度低。因此,需要提高时间同步系统在复杂的... 在雷达、车载等动态协同组网系统中,高精度时间同步是该系统正常工作的基本条件。但是在动态组网系统或者低截获场景下,时间比对信号强度弱,并处于动态场景,此时时间同步系统鲁棒性差、同步精度低。因此,需要提高时间同步系统在复杂的动态组网系统下的时间同步精度。调制解调器是双向时间比对系统的核心设备,而跟踪环路是其中关键部分。复杂场景下跟踪环路很容易失锁,为了提高跟踪环路鲁棒性,该文提出一种基于自适应卡尔曼滤波(AKF)的跟踪算法。该算法引入自适应因子来调节系统噪声协方差矩阵,从而应对外部变化的输入信号。试验结果显示,与传统锁相环跟踪环路(PLL)和标准卡尔曼滤波跟踪环相比,在弱信号和动态信号同时存在时该算法跟踪鲁棒性和自适应性更好,并且算法复杂度不高。该算法对于提高动态协同组网系统的时间同步精度具有重要意义。 展开更多

关键词 双向时间同步 时间比对信号跟踪环路 复杂动态和弱信号场景 自适应卡尔曼滤波算法

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优化电池模型的自适应Sigma卡尔曼荷电状态估算 被引量：43

8

作者 刘毅 谭国俊 何晓群 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期108-118,共11页

采用数学模型法对磷酸铁锂电池进行非线性建模,优化了状态模型及观测模型。模型考虑了充放电倍率、温度、老化循环寿命等因素,对电池松弛效应及极化现象影响进行建模补偿,提高了电池建模的准确度,降低了不同条件下因电池模型造成电池荷... 采用数学模型法对磷酸铁锂电池进行非线性建模,优化了状态模型及观测模型。模型考虑了充放电倍率、温度、老化循环寿命等因素,对电池松弛效应及极化现象影响进行建模补偿,提高了电池建模的准确度,降低了不同条件下因电池模型造成电池荷电状态(SOC)估算的误差影响。在电池模型参数辨识基础上,提出采样自适应Sigma卡尔曼算法构建SOC估算模型,按照非线性模型对状态变量的分布构建Sigma采样序列,采用模型输出残差更新噪声协方差,赋予Sigma采样序列最优估计及噪声的权值,并实现误差量的实时更新,降低计算复杂度。通过持续大电流、间断电流、变电流放电及充电实验条件下的SOC估算对比实验,验证了自适应Sigma卡尔曼算法快速收敛性,数学描述更准确,具备较高的SOC的观测准确度。 展开更多

关键词 荷电状态估算 状态模型 观测模型 自适应Sigma卡尔曼算法

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卡尔曼体系下的滤波算法计算框架 被引量：9

9

作者 王建文 税海涛 马宏绪 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第1期61-66,共6页

卡尔曼体系下的滤波算法是指滤波算法中含有基于状态方程的状态预测过程和基于观测方程的状态更新过程。为了便于理解卡尔曼体系下的滤波算法计算过程,从滤波算法计算框架角度对它们分别进行了描述。提出了一个统一的卡尔曼体系下的滤... 卡尔曼体系下的滤波算法是指滤波算法中含有基于状态方程的状态预测过程和基于观测方程的状态更新过程。为了便于理解卡尔曼体系下的滤波算法计算过程,从滤波算法计算框架角度对它们分别进行了描述。提出了一个统一的卡尔曼体系下的滤波算法计算框架,该统一计算框架既可用于理解滤波算法计算过程又可用于构造新滤波算法。在统一计算框架中存在两个反馈回路,构造新滤波算法的难点在于确定两个反馈回路中的操作函数。本文以自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman filters,AKF)为例就操作函数选择问题进行了初步探讨,证明了几种操作函数是次优的,这为最终构造一种性能优良的AKF算法奠定了良好的理论基础。 展开更多

关键词 滤波算法 统一计算框架 自适应卡尔曼滤波算法 次优操作函数

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基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计 被引量：9

10

作者 于微波 魏来 +1 位作者 杨听听 刘克平 《电测与仪表》 北大核心 2016年第18期118-123,共6页

磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态(SOC)估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更... 磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态(SOC)估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更符合实际的改进二阶RC等效电池模型和电池的状态空间模型。通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法,对模型参数进行在线辨识,并将自适应卡尔曼滤波算法(AKF)用于此模型,在线估计电池的SOC。实验结果表明:AKF可以实时修正模型误差,实时估计SOC的动态变化,估算精度高,能够满足矿用救生舱电池管理系统的要求。 展开更多

关键词 矿用救生舱 磷酸铁锂动力电池 SOC估计 自适应卡尔曼滤波算法

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自适应软测量算法的汽车行驶状态估计 被引量：3

11

作者 郝亮 郭立新 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期70-76,共7页

为了实现车辆行驶状态低成本测量,设计了估计汽车行驶状态参数的传统无迹卡尔曼滤波器和能够有效解决噪声时变特性的次优Sage-Husa噪声估计器相结合算法,通过建立电动汽车3自由度的动力学模型和HSRI轮胎模型,且融合低成本测量的纵、横... 为了实现车辆行驶状态低成本测量,设计了估计汽车行驶状态参数的传统无迹卡尔曼滤波器和能够有效解决噪声时变特性的次优Sage-Husa噪声估计器相结合算法,通过建立电动汽车3自由度的动力学模型和HSRI轮胎模型,且融合低成本测量的纵、横向加速度和方向盘转向角传感器测量信息,从而可精确估计电动汽车行驶状态.在选定的典型工况下,通过与无迹卡尔曼软测量算法进行对比,硬件在环实验结果有效地验证了自适应无迹卡尔曼软测量算法具有很好的鲁棒性,且比无迹卡尔曼软测量算法更加能够有效地估计电动汽车的行驶状态. 展开更多

关键词 自适应无迹卡尔曼软测量算法 次优Sage-Husa噪声估计器 3自由度动力学模型 HSRI轮胎模型 硬件在环

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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

12

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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在水面舰主动声纳中用卡尔曼滤波方法实现回音跟踪的设想 被引量：1

13

作者 钱进越 《船海工程》 1980年第3期156-156,共1页

本文从理论上较为详尽地分析推导了水面舰主动声纳中用卡尔曼滤波方法实现回音自动跟踪的设想。这是一个数字数据处理的典型问题,也是现代控制理论应用的一个方面。自六十年代卡尔曼和布西提出新的滤波理论以来,随着电子计算机应用技术... 本文从理论上较为详尽地分析推导了水面舰主动声纳中用卡尔曼滤波方法实现回音自动跟踪的设想。这是一个数字数据处理的典型问题,也是现代控制理论应用的一个方面。自六十年代卡尔曼和布西提出新的滤波理论以来,随着电子计算机应用技术和现代控制理论的发展,卡尔曼滤波方法得到多方面的应用,尤其是在航天、火控、雷达上,七十年代后发展甚快。然而应用在声纳站上,国内尚处于探讨阶段,国外也只有零星报导。至于主动攻击型声纳用卡尔曼滤波方法对目标实现自动跟踪,还有不少理论问题值得探讨,本文抱着与广大从事水声工程的同志共同探讨的目的,提出了一种较为现实的对机动目标实现回音自动跟踪的自适应卡尔曼滤波算法。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 自动跟踪 滤波理论 自适应卡尔曼滤波算法 主动声纳

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一种基于复合模型的机动目标跟踪算法 被引量：8

14

作者 李洋 杜立夫 禹春梅 《四川兵工学报》 CAS 2015年第5期127-132,共6页

针对一类飞行器纵向机动能力大、侧向机动能力小,提出了一种基于"当前"模型与Singer模型的复合模型自适应卡尔曼滤波空间机动目标跟踪算法;"当前"模型具有对机动目标跟踪效果好的特性,Singer模型具有对机动性较小... 针对一类飞行器纵向机动能力大、侧向机动能力小,提出了一种基于"当前"模型与Singer模型的复合模型自适应卡尔曼滤波空间机动目标跟踪算法;"当前"模型具有对机动目标跟踪效果好的特性,Singer模型具有对机动性较小的目标跟踪精度高的特性,利用这2种模型的优势建立机动目标的复合模型,运用自适应卡尔曼滤波算法对机动目标进行状态估计,其算法具有简单、精度高和工程应用强等的特点;最后通过仿真验证了所提算法的有效性与正确性。 展开更多

关键词 Singer模型 “当前”模型 空间机动目标 自适应卡尔曼滤波算法

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基于车载摄像头的车辆前方移动光源轨迹预测算法 被引量：3

15

作者 罗石 刘志伟 朱大全 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第9期146-149,共4页

为增强汽车自适应大灯在夜间多类型光源路况中控制的实时性和准确性。以车载摄像头对前方移动光源位置坐标的捕捉为基础,提出了在自回归模型嵌入自适应修正卡尔曼滤波(KF)算法的预测方法。自回归模型对夜间移动光源的运动轨迹可进行多... 为增强汽车自适应大灯在夜间多类型光源路况中控制的实时性和准确性。以车载摄像头对前方移动光源位置坐标的捕捉为基础,提出了在自回归模型嵌入自适应修正卡尔曼滤波(KF)算法的预测方法。自回归模型对夜间移动光源的运动轨迹可进行多个时间步长的实时预测,自适应修正KF算法根据车辆当前行驶环境特征,对自回归模型中的移动光源历史轨迹数据存在的偏差进行实时判别修正,以保证模型预测的准确性。仿真结果表明:所提预测算法具有极高的准确性和实时性,可有效提高自适应大灯系统的控制性能。 展开更多

关键词 汽车自适应大灯系统 移动光源轨迹预测 自回归(AR)模型 自适应修正卡尔曼滤波算法

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基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法 被引量：2

16

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ARX模型的锂离子电池荷电状态在线估算 被引量：17

17

作者 聂文亮 谭伟杰 +2 位作者 邱刚 李春莉 聂祥飞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第18期5415-5424,共10页

准确估计锂电池荷电状态（state-of-charge,So C）是电源管理系统的核心技术问题之一。针对锂离子电池等效电路模型参数难以获取这一关键问题,该文采用自回归各态历经（autoregressive exogenous,ARX）模型建立锂电池等效模型,由基于赤... 准确估计锂电池荷电状态（state-of-charge,So C）是电源管理系统的核心技术问题之一。针对锂离子电池等效电路模型参数难以获取这一关键问题,该文采用自回归各态历经（autoregressive exogenous,ARX）模型建立锂电池等效模型,由基于赤池信息量准则的遗传算法确定ARX模型的阶数,采用递推最小二乘法获取模型系数;然后利用得到的模型系数和锂电池状态方程构造自适应卡尔曼滤波（adaptive Kalman filter,AKF）算法所需方程,再由卡尔曼迭代方程求出锂电池SoC,文中将这种估计锂电池SoC的方法称为ARX-AKF算法。最后,通过多组对比实验,验证了该算法的有效性和准确性。实验结果表明：在混合动力脉冲能力特性实验和美国城市循环工况下,采用该算法的锂电池SoC估计误差分别在0.5%和0.8%以内,从而证实了该算法具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态 自回归各态历经模型 自适应卡尔曼滤波算法 遗传算法

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一种基于AKF的MEMS惯性导航系统姿态初始化方法 被引量：6

18

作者 陈光武 李文元 +1 位作者 程鉴皓 张琳婧 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第12期2402-2409,共8页

为了实现微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)惯性导航系统的初始对准,即姿态初始化,提出一种基于加速度计与磁强计的姿态初始化方法。首先,推导了该方法计算姿态角的公式,对该方法计算的姿态角进行误差分析。然后,为提... 为了实现微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)惯性导航系统的初始对准,即姿态初始化,提出一种基于加速度计与磁强计的姿态初始化方法。首先,推导了该方法计算姿态角的公式,对该方法计算的姿态角进行误差分析。然后,为提高对准精度,对惯性导航系统建立模型,将自适应卡尔曼滤波(adaptive Kalman filter,AKF)算法引入对准过程,在线实时估计量测噪声。最后,在双轴实验转台与MEMS实验板卡上开展实验。实验结果表明,使用所提方法不仅能够获得更高的对准精度,而且可以使系统的抗干扰能力得到提高。这为后续系统进行姿态解算与惯性导航提供了有力支撑。 展开更多

关键词 MEMS惯性导航系统 姿态初始化 失准角建模 自适应卡尔曼滤波算法

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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

19

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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基于精确时间协议的工业无线传感器网络时间同步方法 被引量：8

20

作者 单飞桥 王照伟 沈跃 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期2255-2260,共6页

针对工业无线传感器网络(IWSNs)中复杂链路环境、温度波动等造成的链路时延动态变化、时钟计时干扰、时间戳获取不确定等问题,提出一种基于精确时间协议(PTP)的IWSNs时间同步方法。首先,融合PTP双向时间同步过程的时钟计时干扰、非对称... 针对工业无线传感器网络(IWSNs)中复杂链路环境、温度波动等造成的链路时延动态变化、时钟计时干扰、时间戳获取不确定等问题,提出一种基于精确时间协议(PTP)的IWSNs时间同步方法。首先,融合PTP双向时间同步过程的时钟计时干扰、非对称链路时延噪声,建立时钟状态空间模型和观测模型;其次,构建反向自适应卡尔曼滤波算法以滤除噪声干扰;然后,利用反向估计和正向估计的时钟状态归一化新息比值来评估噪声统计模型的合理性;最后,在设定检测阈值后,动态调整时钟状态过程噪声,以实现时钟参数的精确估计。仿真结果表明,相较于经典卡尔曼滤波算法和PTP,在不同时钟计时精度下,反向自适应卡尔曼滤波算法估计的时钟偏移和偏移率均有较小且更稳定的误差标准差,有效解决了噪声不确定等原因造成的卡尔曼滤波发散问题,提高了时间同步的可靠性。 展开更多

关键词 工业无线传感器网络 时间同步 精确时间协议 时钟状态过程噪声 反向自适应卡尔曼滤波算法

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