自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波SoC估计

1

作者 钱伟 王亚丰 +1 位作者 郭向伟 赵大中 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期136-145,共10页

锂电池荷电状态(SoC)的高精度估算是新能源电动汽车能量管理及稳定运行的重要依据。针对SoC估计,提出一种自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波(AFPE_HIF)估计方法。首先,建立双极化(DP)等效电路模型;其次,建立自适应渐消扩展H_(∞)滤波(AFE_H... 锂电池荷电状态(SoC)的高精度估算是新能源电动汽车能量管理及稳定运行的重要依据。针对SoC估计,提出一种自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波(AFPE_HIF)估计方法。首先,建立双极化(DP)等效电路模型;其次,建立自适应渐消扩展H_(∞)滤波(AFE_HIF)算法。通过设计新型衰减因子对误差协方差自适应更新,降低旧数据对SoC估计的影响,提高传统扩展H_(∞)滤波(E_HIF)的跟踪速度及估计精度;最后,基于并行运算的思想,提出AFPE_HIF算法,减小自适应渐消扩展H_(∞)滤波算法的运算量。实验结果表明,本文所提AFPE_HIF算法平均绝对误差为0.449 9%,均方根误差为0.710 3%,相比于传统EKF、E_HIF及同类型改进H_(∞)滤波算法具有更高的估计精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 锂电池 荷电状态 双极化模型 衰减因子 自适应渐消扩展H_(∞)滤波 并行运算

在线阅读 下载PDF 职称材料

自适应渐消无迹卡尔曼滤波锂电池SoC估计 被引量：4

2

作者 郭向伟 李璐颖 +2 位作者 王晨 王亚丰 李万 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期167-175,共9页

精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障,文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差,导致SoC估计精度低的问题,提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先,通过设计新型衰减因子... 精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障,文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差,导致SoC估计精度低的问题,提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先,通过设计新型衰减因子对UKF误差协方差矩阵进行加权,并基于新型衰减因子完成AFUKF的设计,减小陈旧量测值对估计结果的影响,提高传统UKF的估计精度和跟踪能力。其次,基于自主实验平台测试数据,验证了本文所提AFUKF算法存在初始误差时,相较于传统UKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了47.95%和33.92%,DST工况下分别下降了36.40%和27.73%;相较于同类改进的AUKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了43.36%和33.51%,DST工况下分别下降了39.01%和25.63%。模型结果表明,相比于传统UKF算法以及同类型改进的AUKF算法,AFUKF具有更高的估计精度,且在相同初始SoC误差条件下具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 荷电状态 衰减因子 无迹卡尔曼滤波 自适应渐消无迹卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法在组合导航中的应用 被引量：9

3

作者 宫轶松 归庆明 +1 位作者 李保利 王军江 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2010年第1期99-103,共5页

针对粒子滤波存在的权值退化问题,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出自适应渐消扩展Kal-man粒子滤波方法。该方法使用自适应渐消扩展Kalman滤波产生建议分布,可在线调节参数,从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先... 针对粒子滤波存在的权值退化问题,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出自适应渐消扩展Kal-man粒子滤波方法。该方法使用自适应渐消扩展Kalman滤波产生建议分布,可在线调节参数,从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先验、扩展Kalman滤波产生建议分布的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度。 展开更多

关键词 粒子滤波 自适应渐消滤波 遗忘因子 扩展Kalman滤波 组合导航

在线阅读 下载PDF 职称材料

渐消自适应Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用 被引量：9

4

作者 高社生 薛丽 魏文辉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期27-31,共5页

提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒... 提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒子多样性,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波比较,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波。 展开更多

关键词 Unscented粒子滤波 渐消滤波 渐消自适应Unscented粒子滤波 组合导航

在线阅读 下载PDF 职称材料

渐消记忆自适应滤波在传递对准中的应用 被引量：3

5

作者 屈新芬 李世玲 +1 位作者 曾超 肖龙远 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期43-46,共4页

针对模型存在误差或状态突变下传递对准精度误差较大甚至发散等问题,提出了基于渐消记忆自适应卡尔曼滤波的传递对准方法,以设计的"速度+积分角速度"匹配模式为例进行仿真分析。仿真结果表明:基于渐消记忆自适应卡尔曼滤波的... 针对模型存在误差或状态突变下传递对准精度误差较大甚至发散等问题,提出了基于渐消记忆自适应卡尔曼滤波的传递对准方法,以设计的"速度+积分角速度"匹配模式为例进行仿真分析。仿真结果表明:基于渐消记忆自适应卡尔曼滤波的方法同经典卡尔曼滤波算法相比提高了传递对准的精度和收敛速度,是解决模型存在较大误差或状态突变下的传递对准问题的一种有效方法。 展开更多

关键词 捷联惯性导航系统 渐消记忆自适应滤波 卡尔曼滤波 传递对准 速度积分角速度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量：6

6

作者 赵中华 晏晓锋 童有为 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期58-66,共9页

电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性... 电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性较差。针对这些问题,本文提出使用自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法(AFEKF),应用于锂离子电池的SOC估计。引入渐消因子对系统噪声协方差进行自适应迭代,从而实时更新最优卡尔曼增益,减少数据突变和电池模型误差等因素带来的影响,通过在复杂工况下的实验对比可知,AFEKF相比于标准EKF(extended Kalman filter),新欧洲驾驶循环工况下SOC估算精度提高0.78个百分点,变电流工况下估算精度提高0.5个百分点,同时在电池SOC初始值不准确的情况下能更快更平稳地收敛到真实值,表明AFEKF算法相比EKF估算SOC具有更高的估算精度和更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 荷电状态(SOC) 参数辨识 自适应渐消扩展卡尔曼滤波器(AFEKF) 锂离子电池 二阶RC模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法 被引量：5

7

作者 王倩 曾庆军 +3 位作者 张家敏 姚金艺 周启润 戴晓强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1315-1318,共4页

针对机器人导航无迹快速同步定位与地图构建(Unscented Fast SLAM)算法由于重采样造成样本粒子退化,进而导致估计精度下降的问题,提出一种基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented Fast SLAM算法。该算法将无迹粒子滤波与渐消滤波相融合... 针对机器人导航无迹快速同步定位与地图构建(Unscented Fast SLAM)算法由于重采样造成样本粒子退化,进而导致估计精度下降的问题,提出一种基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented Fast SLAM算法。该算法将无迹粒子滤波与渐消滤波相融合产生自适应建议分布函数,同时将粒子根据权值进行优化组合,仅对组合后的部分不稳定的粒子进行系统重采样。通过这两方面使得系统在具有高度自适应性的同时保证粒子的多样性,缓解粒子的退化现象。仿真实验表明,提出算法与Unscented Fast SLAM算法相比,可以用较少的粒子实现更高的SLAM的估计精度,很大程度上降低了SLAM算法的复杂度。 展开更多

关键词 同步定位与地图构建 粒子退化 自适应渐消无迹粒子滤波 自适应部分系统重采样

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于渐消记忆自适应滤波的船舶动力定位算法仿真（英文） 被引量：9

8

作者 张闪 邹早建 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期1497-1506,共10页

由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立。为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号。采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作... 由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立。为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号。采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作用下降,旧测量值的影响随着计算步数的累积而相对提高,这是引起滤波发散的主要原因之一。文章针对船舶动力定位系统中使用常规的Kalman滤波而存在的模型不精确、不能准确表达系统噪声和测量噪声等问题,采用渐消记忆自适应滤波估算低频运动信息,在状态估计算法中引入渐消记忆因子,减小旧测量值对状态估计值的影响权重,从而增大新测量值的作用;并根据滤波发散判断准则,选择适当的渐消记忆因子值来抑制滤波器的发散,使控制器输出较为平稳,从而降低推力系统不必要的能耗。仿真实验表明,所设计的自适应滤波器的收敛性、跟踪性优于常规的Kalman滤波,有效地提高了系统的定位精度和稳定性。 展开更多

关键词 船舶动力定位 状态估计 渐消记忆自适应滤波 KALMAN滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应渐消EKF的FastSLAM算法 被引量：13

9

作者 刘丹 段建民 于宏啸 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期644-651,共8页

快速同时定位与建图(fast simultaneous localization and mapping,FastSLAM)算法的采样过程会带来粒子退化问题,为了改进算法的性能,提高估计精度,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波(adaptive fading... 快速同时定位与建图(fast simultaneous localization and mapping,FastSLAM)算法的采样过程会带来粒子退化问题,为了改进算法的性能,提高估计精度,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波(adaptive fading extended Kalman filter,AFEKF)的FastSLAM算法。该算法基于FastSLAM的基本框架,利用AFEKF产生一种参数可自适应调节的建议分布函数,使其更接近移动机器人的后验位姿概率分布,减缓粒子集的退化。因此在同等粒子数的情况下,该算法有效提高了SLAM精度,以此减少所使用的粒子数,降低算法的复杂度。基于模拟器和标准数据集的实验仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 快速同时定位与建图 粒子退化 自适应渐消扩展卡尔曼滤波 建议分布函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的自适应渐消UKF机床主轴热平衡试验 被引量：2

10

作者 余文利 邓小雷 +1 位作者 姚鑫骅 傅建中 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期363-373,共11页

数控机床的主轴热平衡试验是进行热误差建模和补偿的必要手段,是准确获得数控机床主轴的热敏感点、温度场和热位移以及热平衡时间等热态特性的方法。本文提出一种基于改进的自适应渐消无迹卡尔曼滤波(Adaptive fading unscented Kalman ... 数控机床的主轴热平衡试验是进行热误差建模和补偿的必要手段,是准确获得数控机床主轴的热敏感点、温度场和热位移以及热平衡时间等热态特性的方法。本文提出一种基于改进的自适应渐消无迹卡尔曼滤波(Adaptive fading unscented Kalman filter,AFUKF)的快速辨识机床主轴选点温升的方法。首先,在标准UKF中引入渐消因子,使用残差归一化自动更新渐消因子,并将其引入增益矩阵,增强测量值在计算中的权重;其次,通过使用自适应规则,动态调整过程噪声和测量噪声协方差阵,减少外部扰动对温升预测的影响,以获得更好的滤波性能。仿真结果表明,提出的机床主轴温升快速辨识方法可以在很短的时间内预测选点的温升,且预测结果与热平衡试验结果吻合,验证了本文方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 数控机床 主轴温升 快速辨识 自适应渐消无迹卡尔曼滤波 热平衡试验

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应渐消UKF的FastSLAM算法 被引量：2

11

作者 王秉洲 王慧斌 +1 位作者 沈洁 张丽丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期213-218,共6页

同时定位与地图构建(Simultaneous Lolalization And Mapping,SLAM)是未知环境下实现机器人自主导航的主要方法,FastSLAM是一个著名的SLAM问题解决方法。由于FastSLAM使用序贯重要性采样的方法,随着算法迭代计算,大部分粒子的权重值变... 同时定位与地图构建(Simultaneous Lolalization And Mapping,SLAM)是未知环境下实现机器人自主导航的主要方法,FastSLAM是一个著名的SLAM问题解决方法。由于FastSLAM使用序贯重要性采样的方法,随着算法迭代计算,大部分粒子的权重值变得很小,只有很少粒子具有较大的权重,算法发生退化。为了使采样的粒子分布更加精确,避免粒子出现退化情况,从而进一步提高FastSLAM算法的估计精度,提出了一种基于自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)的快速同步定位和地图创建(FastSLAM)算法。针对FastSLAM的粒子退化问题,从研究粒子的建议分布函数出发,采用渐消无迹卡尔曼滤波(Adaptive Fading Unscented Kalman Filter,AFUKF)代替扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)来估计机器人位姿的建议分布函数,避免了EKF的线性化误差。同时,利用自适应渐消滤波思想产生一种参数可自适应调节的建议分布函数,使其更接近移动机器人的后验位姿概率分布,减缓粒子集的退化。在MATLAB平台上的仿真实验结果表明,所提方法的位置估计均方误差比标准FastSLAM降低了28.7%,即估计精度提升了28.7%。在与近几年相关算法的对比实验中,所提方法也取得了较高的估计精度。改变粒子数量条件进行实验时,随着粒子数量的增加,各算法的估计精度都在提升,所提算法依然取得了最好的估计精度。实验结果充分说明,提出的算法计算建议分布函数更加精确,有效缓解了FastSLAM算法中的粒子退化问题,从而显著提高了算法的估计精度。 展开更多

关键词 同步定位与地图构建 机器人 自适应渐消无迹卡尔曼滤波 粒子退化 建议分布函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法 被引量：2

12

作者 苏鑫 万彦辉 谢波 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1669-1673,共5页

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵... 提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。 展开更多

关键词 GPS/SINS组合导航 Kalman滤波渐消因子自适应估计算法 序贯滤波 测姿 位置速度组合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于修正卡尔曼滤波的目标跟踪 被引量：26

13

作者 杨永建 樊晓光 +2 位作者 王晟达 禚真福 徐洋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期846-851,共6页

分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判... 分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判定准则和修正准则,实时修正预测值,在滤波初始阶段可迅速降低估计误差、提高稳态时的滤波精度、缩短收敛时间;当目标发生状态突变时,可消除或降低由于目标状态突变造成的滤波跟踪精度下降、滤波发散的问题;当目标运动建模不准确时,可消除或降低由于建模不准确带来的模型误差。仿真实例说明了算法的有效性和较强的实际应用指导意义。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 运动状态 运动模型 自适应渐消卡尔曼滤波 修正预测值 滤波发散

在线阅读 下载PDF 职称材料

强跟踪CKF及其在惯导系统初始对准中的应用 被引量：11

14

作者 郭士荦 许江宁 李峰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期436-441,共6页

容积卡尔曼滤波(CKF)是常用的惯性导航系统(INS)初始对准算法。针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规容积卡尔曼滤波出现精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应渐消滤波算法,引入多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整。设计了... 容积卡尔曼滤波(CKF)是常用的惯性导航系统(INS)初始对准算法。针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规容积卡尔曼滤波出现精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应渐消滤波算法,引入多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整。设计了基于滤波残差序列统计特性的滤波状态x^2检验条件,检测滤波器故障并确定是否引入渐消因子,使渐消因子的引入时机更加合理,有效增强了算法的自适应性。仿真试验表明,新算法可以有效提高初始对准精度及鲁棒性。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波 惯性导航系统 初始对准 自适应渐消滤波 X^2检验

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

15

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于激光雷达的智能车SLAM系统 被引量：13

16

作者 刘丹 段建民 孟晓燕 《激光杂志》 北大核心 2018年第7期76-82,共7页

为了使智能车在室外未知大范围环境中实现真正的自主导航,采用激光雷达传感器获取车辆周围环境信息,基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波（AFEKF）和改进的快速联合兼容关联方法设计了一套同时定位与建图（SLAM）系统,简称为AFEKF-SLAM。首先... 为了使智能车在室外未知大范围环境中实现真正的自主导航,采用激光雷达传感器获取车辆周围环境信息,基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波（AFEKF）和改进的快速联合兼容关联方法设计了一套同时定位与建图（SLAM）系统,简称为AFEKF-SLAM。首先,采用一种基于局部关联策略和聚类分组策略改进的快速联合兼容关联方法解决SLAM中的数据关联问题,为状态估计提供准确的量测-特征匹配关系;其次,采用自适应渐消扩展卡尔曼滤波对车辆状态和环境路标的位置进行估计。基于＂Victoria dataset＂的仿真实验表明,设计的SLAM系统实时性强,获得的定位和建图结果准确,能够为智能车在大范围环境自主导航提供可靠的保障。 展开更多

关键词 激光雷达 智能车 同时定位与建图 自适应渐消扩展卡尔曼滤波 快速联合兼容关联方法

在线阅读 下载PDF 职称材料