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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
1
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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基于噪声估计的自适应无迹卡尔曼滤波算法 被引量：4
2
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
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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
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基于遗传模糊推理的自适应UKF组合测姿滤波算法 被引量：1
4
作者 肖文健 路平 《航天控制》 CSCD 北大核心 2013年第5期35-40,共6页
针对常规UKF在组合测姿中自适应性不足的问题,提出一种基于遗传模糊推理的自适应UKF组合测姿滤波算法。首先建立了基于模糊推理的自适应UKF,利用模糊推理系统对组合测姿系统的量测噪声统计特性进行调整,以实现状态的准确估计。然后利用... 针对常规UKF在组合测姿中自适应性不足的问题,提出一种基于遗传模糊推理的自适应UKF组合测姿滤波算法。首先建立了基于模糊推理的自适应UKF,利用模糊推理系统对组合测姿系统的量测噪声统计特性进行调整,以实现状态的准确估计。然后利用遗传算法对模糊推理系统的隶属度函数参数进行了离线优化,以提高系统精度。最后以陀螺仪、加速度计和磁强计组成的组合测姿系统进行了实验。实验结果表明,基于遗传模糊推理的自适应UKF在量测噪声变化时仍能保持较好的测量精度,具有较强的自适应能力。 展开更多
关键词 组合测姿 无迹卡尔曼滤波 遗传算法 模糊推理 自适应
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基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法 被引量：1
5
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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基于自适应修正UKF算法的网络多平台无源定位跟踪系统 被引量：1
6
作者 刘怀远 《现代导航》 2016年第1期60-65,共6页
针对传统网络多平台机载无源定位跟踪存在作战区域有限,精度低,易出现盲点等缺点,提出了在多平台时差算法的基础上引入一种自适应修正的无迹卡尔曼滤波算法进行机载无源定位跟踪。考虑不同的作战环境,对模型进行了推导和分析,采用不同... 针对传统网络多平台机载无源定位跟踪存在作战区域有限,精度低,易出现盲点等缺点,提出了在多平台时差算法的基础上引入一种自适应修正的无迹卡尔曼滤波算法进行机载无源定位跟踪。考虑不同的作战环境,对模型进行了推导和分析,采用不同的算法对模糊、无解问题中出现的奇异点进行了滤波结果比较。证实使用该自适应修正无迹卡尔曼滤波算法进行定位跟踪时,降低了奇异点给系统带来的影响,有效的提高了定位跟踪的精度与稳定性,扩大了机载多平台的协同作战的任务范围。 展开更多
关键词 无源定位与跟踪 无迹卡尔曼滤波算法 多平台 自适应
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严重遮挡场景下AOA-ENN辅助列车定位的方法研究
7
作者 武晓春 杨伟康 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2871-2883,共13页
铁路周边卫星遮挡情况复杂多变,当列车在隧道等严重遮挡场景下运行时,北斗卫星导航系统/捷联惯性导航系统(BDS/SINS)列车组合定位系统无法接收到卫星信号,导致列车定位误差累积甚至定位失效。为提高列车在严重遮挡场景下的定位精度,提... 铁路周边卫星遮挡情况复杂多变,当列车在隧道等严重遮挡场景下运行时,北斗卫星导航系统/捷联惯性导航系统(BDS/SINS)列车组合定位系统无法接收到卫星信号,导致列车定位误差累积甚至定位失效。为提高列车在严重遮挡场景下的定位精度,提出阿基米德优化算法优化的Elman神经网络(AOA-ENN)辅助BDS/SINS列车组合定位系统进行列车定位的方法。首先,在无迹卡尔曼滤波算法中引入新息理论得到自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),将其作为BDS/SINS列车组合定位系统的信息融合算法。其次,基于模糊C均值聚类算法(FCM)建立列车运行场景识别模型,依据环境特征参数对列车运行场景进行自主识别。最后根据场景识别模型的输出结果,当列车在开阔、低遮挡、高遮挡场景运行时,通过AUKF对BDS和SINS解算的定位信息进行融合来完成列车定位,同时将采集的列车定位数据加入训练集,对AOA-ENN进行在线训练;当列车在严重遮挡场景下运行时,BDS无法正常接收信号,利用训练好的AOA-ENN辅助列车组合定位系统进行定位,利用AUKF对AOA-ENN的预测信息和SINS解算的信息进行融合后输出定位结果。实验结果表明:在严重遮挡场景下,AOA-ENN辅助列车组合定位系统得到的定位成功率达到98.2%;通过不同优化算法和神经网络的仿真对比实验,验证了AOA-ENN在辅助列车组合定位系统定位时的优越性。所得成果为优化列车在隧道等严重遮挡场景下的定位精度提供了参考。 展开更多
关键词 列车组合定位系统 运行环境识别 自适应无迹卡尔曼滤波 阿基米德优化算法 ELMAN神经网络
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基于改进滑动时间窗口的国产民用飞机APM参数筛选研究 被引量：2
8
作者 钱宇 王立新 刘瑜 《航空工程进展》 CSCD 2021年第5期102-108,共7页
合适的飞行性能监测(APM)参数筛选方法可实现国产民用巡航飞机性能监控参数的高效筛选,为飞机性能分析计算提供可靠的数据基础。在无迹卡尔曼滤波(UKF)中引入Sage-Husa噪声估计器,构造自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF),利用AUKF对快速存取记... 合适的飞行性能监测(APM)参数筛选方法可实现国产民用巡航飞机性能监控参数的高效筛选,为飞机性能分析计算提供可靠的数据基础。在无迹卡尔曼滤波(UKF)中引入Sage-Husa噪声估计器,构造自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF),利用AUKF对快速存取记录器(QAR)数据进行降噪;给出稳定巡航参数筛选的标准,采用改进滑动时间窗口算法对稳定巡航参数进行筛选,并通过国产ARJ21飞机的样本数据进行验证。结果表明:自适应无迹卡尔曼滤波算法能够提高数据的可靠性,改进滑动时间窗口算法使筛选效率提高约50%。 展开更多
关键词 飞机性能监控 QAR数据 自适应无迹卡尔曼滤波 递归算法 滑动时间窗口
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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
9
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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