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联合改进滑模观测器的自适应卡尔曼滤波荷电状态估计
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作者 钱伟 王浩宇 +1 位作者 郭向伟 李万 《电工技术学报》 北大核心 2025年第6期1984-1994,共11页
锂电池荷电状态(SOC)的精确估计对于提高电池能量利用率、保障电池安全运行具有重要意义。针对模型不确定性导致基于卡尔曼滤波(KF)的SOC估计方法精度低的问题,提出一种联合改进型滑模观测器(ISMO)的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,以... 锂电池荷电状态(SOC)的精确估计对于提高电池能量利用率、保障电池安全运行具有重要意义。针对模型不确定性导致基于卡尔曼滤波(KF)的SOC估计方法精度低的问题,提出一种联合改进型滑模观测器(ISMO)的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,以实现SOC高精度估计。首先,基于双极化(DP)等效电路模型建立融合饱和函数的ISMO,以降低传统滑模观测器的抖振。其次,设计一种新型自适应衰减因子,以降低过往陈旧测量数据对扩展卡尔曼滤波估计结果的影响,并基于融合饱和函数的ISMO,实现联合ISMO的AEKF估计方法设计。最后,基于自主实验平台获取实测模拟工况数据搭建仿真模型,验证了所提ISMO_AEKF算法在不同工况下,相比于AEKF、ISMO_EKF和其他同类型联合算法,具有更高的估计精度及鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 饱和函数 滑模观测器 自适应衰减因子 卡尔曼滤波
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多策略改进麻雀搜索算法优化无迹卡尔曼滤波方法
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作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 许强伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期227-237,共11页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对UT中采样点分布状态控制参数进行寻优调整的方法,从而优化Sigma点分布以提高非线性近似效果,改善滤波估计性能。同时针对传统麻雀搜索算法面临的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,首先利用Cubic混沌映射改善初始种群的多样性;其次在发现者阶段引入非线性自适应收敛因子,提高平衡算法在全局探索和局部开发方面的能力;同时在追随者阶段利用小波变异策略,以避免追随者盲目追随而导致算法陷入局部最优;最后利用自适应t分布的扰动能力增强算法的全局搜索能力。通过测试函数对ISSA算法进行仿真实验,结果表明ISSA算法具有更好的收敛性和求解精度,同时验证ISSA优化UKF算法后的仿真结果,表明了ISSA-UKF算法相比于UKF算法的位置均方根误差降低了52.2%,速度均方根误差降低了21.9%,证明了改进方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 麻雀搜索算法 Cubic混沌映射 非线性自适应收敛因子 小波变异策略
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衰减因子自适应估计卡尔曼滤波比较研究 被引量:3
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作者 耿延睿 李大字 郭文荣 《控制工程》 CSCD 2006年第S2期70-72,共3页
针对卡尔曼滤波算法发散的问题,从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波发散的原因,提出了新的衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法。该方法利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,分别检验滤波残差每一... 针对卡尔曼滤波算法发散的问题,从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波发散的原因,提出了新的衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法。该方法利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值,并与强跟踪滤波器进行了对比研究。仿真结果表明,新算法在系统噪声特性不准确的情况下,能自适应地估计出衰减因子的大小,抑制卡尔曼滤波估计的发散,滤波精度要高于强跟踪滤波器;且其推导形式简单、计算量小、适合于在线运算。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 自适应滤波 强跟踪滤波 衰减记忆滤波
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自适应渐消无迹卡尔曼滤波锂电池SoC估计 被引量:4
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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
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自适应无迹卡尔曼滤波算法在水下组合导航系统中的应用 被引量:2
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作者 肖鹏飞 许至尊 +1 位作者 白虎林 刘洺辛 《广东海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期121-128,共8页
【目的】解决水下组合导航系统中先验噪声与实际噪声分布不匹配时,融合滤波性能下降问题,提高自主式水下航行器导航精度。【方法】提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),在融合算法中引入自适应因子;重构系统状态方程中速度项与状态... 【目的】解决水下组合导航系统中先验噪声与实际噪声分布不匹配时,融合滤波性能下降问题,提高自主式水下航行器导航精度。【方法】提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),在融合算法中引入自适应因子;重构系统状态方程中速度项与状态变量的结合方式,解决系统方差不一致问题。通过仿真实验和半物理实验验证该算法的有效性。【结果与结论】与无迹卡尔曼滤波算法相比,在平均位置估计偏差上,AUKF算法的纬度均方根误差(RMSE)降低27%,经度RMSE降低27%,高度RMSE降低25%。AUKF在面对偏差对系统状态的扰动时能够有效抑制滤波发散,从而有效地提高自主式水下航行器的导航精度。 展开更多
关键词 组合导航 无迹卡尔曼滤波 自适应因子 捷联惯性导航 多普勒测速仪
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一种基于指数渐消因子的自适应卡尔曼滤波算法 被引量:16
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作者 孙章国 钱峰 《电子测量技术》 2010年第1期40-42,共3页
本文应用自适应估计理论,提出了一种指数渐消因子自适应算法。该算法通过实测残差与理论残差的比值来确定指数方程的系数,调节自适应渐消因子,保证了滤波的稳定性,提高了滤波精度,并且冲破了经验储备系数的限制。最后对比其他三种自适... 本文应用自适应估计理论,提出了一种指数渐消因子自适应算法。该算法通过实测残差与理论残差的比值来确定指数方程的系数,调节自适应渐消因子,保证了滤波的稳定性,提高了滤波精度,并且冲破了经验储备系数的限制。最后对比其他三种自适应滤波算法进行了仿真比较,仿真结果表明,指数渐消因子自适应滤波算法是一种实用而有效的算法。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 自适应卡尔曼滤波 指数渐消因子 储备系数
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遗忘因子在卡尔曼滤波自适应波束形成的应用 被引量:1
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作者 胡家元 沙征东 《电波科学学报》 EI CSCD 1999年第2期148-152,共5页
使用卡尔曼滤波控制的自适应波束形成,具有高收敛速率,低失调量,可用于非平稳过程等优点。系统建模是卡尔曼滤波的基础,系统模型不准确带来的验前数据误差,使滤波器精度降低,可能造成发散。本文提出的带遗忘因子卡尔曼滤波算法能... 使用卡尔曼滤波控制的自适应波束形成,具有高收敛速率,低失调量,可用于非平稳过程等优点。系统建模是卡尔曼滤波的基础,系统模型不准确带来的验前数据误差,使滤波器精度降低,可能造成发散。本文提出的带遗忘因子卡尔曼滤波算法能补偿模型误差。通过计算机模拟,其模拟结果表明了该方法是有效的。 展开更多
关键词 遗忘因子 卡尔曼滤波 自适应波束形成 天线
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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
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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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基于新息协方差的自适应渐消卡尔曼滤波器 被引量:48
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作者 徐定杰 贺瑞 +1 位作者 沈锋 盖猛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2696-2699,共4页
自适应渐消卡尔曼滤波采用渐消因子抑制滤波器的记忆长度,当系统模型和噪声模型建立不准确时,能够有效地抑制滤波器的发散。但是现有计算渐消因子的方法公式表达复杂,计算过程繁琐,不利于组合导航等一些实时的应用。针对这种情况,提出... 自适应渐消卡尔曼滤波采用渐消因子抑制滤波器的记忆长度,当系统模型和噪声模型建立不准确时,能够有效地抑制滤波器的发散。但是现有计算渐消因子的方法公式表达复杂,计算过程繁琐,不利于组合导航等一些实时的应用。针对这种情况,提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过渐消因子自适应地调整误差协方差,补偿不完整信息的影响。该方法计算量小,提高了滤波算法的可靠性。最后,仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 渐消因子 新息协方差 自适应算法
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无迹卡尔曼滤波衰减记忆算法研究 被引量:5
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作者 王仁 赵长胜 +2 位作者 夏志浩 谭兴龙 孙鹏 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2015年第12期20-22,共3页
无迹卡尔曼滤波算法作为典型的卡尔曼滤波改进算法,有效地解决了线性化时高阶项的舍弃误差和强非线性模型的无法线性化问题。但是常规的无迹卡尔曼滤波对旧的数据和当前数据的利用率是相同的,很容易导致滤波的发散。通过引进衰减因子加... 无迹卡尔曼滤波算法作为典型的卡尔曼滤波改进算法,有效地解决了线性化时高阶项的舍弃误差和强非线性模型的无法线性化问题。但是常规的无迹卡尔曼滤波对旧的数据和当前数据的利用率是相同的,很容易导致滤波的发散。通过引进衰减因子加强了对当前数据的利用,降低了旧数据对滤波结果的影响。本文基于此提出了衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法,并对衰减因子的确定进行了分析。仿真试验分析表明,衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法能够提高滤波结果的精度。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 衰减因子 衰减记忆无迹卡尔曼滤波
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改进的自适应卡尔曼滤波在北斗伪距单点定位中的研究 被引量:20
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作者 刘春 卫吉祥 +2 位作者 李维华 汪志宁 刘滔 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期142-148,共7页
针对加权最小二乘法定位精度不高,卡尔曼滤波对初始位置敏感以及噪声协方差固定不变的缺点,提出了一种将加权最小二乘法和改进的卡尔曼滤波相结合的伪距单点定位解算方法。该方法首先利用加权最小二乘法解算出接收机初始位置,然后将该... 针对加权最小二乘法定位精度不高,卡尔曼滤波对初始位置敏感以及噪声协方差固定不变的缺点,提出了一种将加权最小二乘法和改进的卡尔曼滤波相结合的伪距单点定位解算方法。该方法首先利用加权最小二乘法解算出接收机初始位置,然后将该位置作为改进的自适应卡尔曼滤波的初始值,再建立动力学模型来进行滤波。实验结果表明基于移动窗口协方差估计的自适应卡尔曼滤波相比于传统卡尔曼滤波,能将单点定位精度提高50%,收敛速度也提高了90%。该算法可以用在对精度要求不高的民用导航和定位中。 展开更多
关键词 伪距单点定位 加权最小二乘法 卡尔曼滤波 移动窗口协方差估计 自适应因子
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模糊自适应卡尔曼滤波在惯性/地磁导航中的应用 被引量:5
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作者 徐广晨 翁泽宇 +1 位作者 丁红钢 唐学哲 《舰船科学技术》 2010年第5期68-72,共5页
为了提高自主、无源组合导航系统的精度和可靠性,针对惯性/地磁组合导航系统中滤波发散、量测噪声统计特征随实际情况不同而变化的问题,本文在无迹卡尔曼滤波的基础上,通过监测滤波新息的方差和均值变化,采用模糊自适应滤波算法,"... 为了提高自主、无源组合导航系统的精度和可靠性,针对惯性/地磁组合导航系统中滤波发散、量测噪声统计特征随实际情况不同而变化的问题,本文在无迹卡尔曼滤波的基础上,通过监测滤波新息的方差和均值变化,采用模糊自适应滤波算法,"在线"调整模型中的噪声方差阵,来改变滤波器的估计均方误差和滤波增益。通过自适应调整Sigma采样中权值的比例因子α,来解决UT变换的非局部效应,达到提高组合导航的精度的作用。仿真结果表明,模糊自适应卡尔曼滤波器可以有效的提高惯性/地磁组合导航系统,克服了传统滤波算法的缺点和不足,提高了滤波精度。 展开更多
关键词 模糊自适应 组合导航 比例因子 无迹卡尔曼滤波 UT变换
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多新息抗差——自适应卡尔曼滤波定位算法研究 被引量:7
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作者 李雅梅 康璐璐 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第9期38-40,44,共4页
针对移动机器人在定位过程中,由传感器测量误差和机器人模型引起的位姿误差导致系统定位精度急剧下降的问题,提出了一种多新息卡尔曼滤波算法。在标准卡尔曼滤波的基础上,当传感器测量值存在误差时,引入抗差权因子,通过改变误差测量值... 针对移动机器人在定位过程中,由传感器测量误差和机器人模型引起的位姿误差导致系统定位精度急剧下降的问题,提出了一种多新息卡尔曼滤波算法。在标准卡尔曼滤波的基础上,当传感器测量值存在误差时,引入抗差权因子,通过改变误差测量值的权值提高滤波器的估计精度;当机器人位姿存在误差时,引入自适应因子,通过调整状态协方差矩阵的大小抵制位姿误差引起的滤波发散。同时,引入了多新息,即多个时刻的新息向量,进一步提高此非线性系统的精度。实验表明:当存在测量误差和位姿误差时,该滤波算法能有效提高定位精度。 展开更多
关键词 抗差滤波 自适应卡尔曼滤波 因子 自适应因子 多新息
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WiFi与行人航迹推算自适应无迹卡尔曼滤波融合定位算法 被引量:8
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作者 余成波 成科宏 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第27期11155-11160,共6页
针对WiFi信号易受环境波动和存在多径效应现象,行人航位推算(pedestrian dead rockoning,PDR)系统中传感器模块精度有限,且存在累积误差问题,因此提出了一种加入自适应调整因子的改进无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)融合算... 针对WiFi信号易受环境波动和存在多径效应现象,行人航位推算(pedestrian dead rockoning,PDR)系统中传感器模块精度有限,且存在累积误差问题,因此提出了一种加入自适应调整因子的改进无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)融合算法,该算法利用残差r k的理论协方差与实际协方差的差异作为条件,引入调整因子ρ调整状态向量和观测向量的协方差进而调整卡尔曼增益参数。实验结果表明平均定位误差为1.35 m,最大定位误差为2.23 m。定位误差在1.5 m以内的概率达到了约80%,相比标准UKF算法在1.5 m以内的概率约为22%,提高了约58%。该算法提高了室内定位的定位精度,增强了定位的稳定性。 展开更多
关键词 WiFi室内定位 行人航位推算 自适应调整因子 无迹卡尔曼滤波
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基于自适应衰减因子Kalman滤波的GPS相位平滑伪距算法 被引量:4
15
作者 崔法毅 解文肖 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期377-383,共7页
载波相位平滑伪距的主要目的是通过高精度的载波相位测量值作为辅助量,使伪距测量值中、大随机误差得以消减。针对GPS伪距测量中未知时变的噪声,提出基于极大后验时变噪声统计估计器的自适应衰减因子Kalman滤波算法(AFKF),采用衰减的加... 载波相位平滑伪距的主要目的是通过高精度的载波相位测量值作为辅助量,使伪距测量值中、大随机误差得以消减。针对GPS伪距测量中未知时变的噪声,提出基于极大后验时变噪声统计估计器的自适应衰减因子Kalman滤波算法(AFKF),采用衰减的加权因子,使估计器逐渐忘记陈旧数据的作用,同时增加新数据的比重,避免滤波过程的发散。结合载波相位平滑伪距原理,利用AFKF算法对全球导航卫星系统(GNSS)的国际GNSS服务组织(IGS)的跟踪站实测数据进行仿真分析,并提出利用伪距双差值及伪距三差值来直观体现不同算法的效果比较,结果表明:与标准Kalman滤波相比,AFKF算法在伪距平滑应用中取得很好的效果。 展开更多
关键词 全球定位系统 相位平滑伪距 极大后验估计 自适应衰减因子卡尔曼滤波
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一种基于改进自适应卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航算法 被引量:25
16
作者 吴晓倩 卢秀山 +2 位作者 王胜利 王鸣鹤 柴大帅 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第3期913-917,共5页
在全球卫星导航系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)组合系统中,状态模型误差和异常扰动的影响严重降低了标准卡尔曼滤波的性能,而基于预测残差自适应的卡尔曼滤波随计算次数... 在全球卫星导航系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)组合系统中,状态模型误差和异常扰动的影响严重降低了标准卡尔曼滤波的性能,而基于预测残差自适应的卡尔曼滤波随计算次数的增加滤波效果降低,且使用统一的自适应因子调节不可靠。针对上述问题,提出一种改进算法,利用预测残差建立的统计量调节位置向量和速度向量,避免了其他参数对滤波的平衡作用;通过预测残差的概率密度建立马氏距离进行假设检验,在模型正常时使用标准卡尔曼滤波,模型异常时使用改进滤波算法;采用实测车载数据对标准卡尔曼滤波、单因子自适应滤波和本文的滤波方法进行评估,实验结果表明:改进的自适应卡尔曼滤波的滤波算法效果良好,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 组合导航 卡尔曼滤波 马氏距离 自适应因子
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基于自适应容积卡尔曼滤波的动态谐波检测 被引量:7
17
作者 张明 陆东亮 +2 位作者 徐诗露 夏若平 何顺帆 《智慧电力》 北大核心 2022年第12期48-54,69,共8页
对电网中的谐波进行实时、准确的检测是有效治理谐波的前提。针对某些运行工况下电网中出现的动态谐波,提出了一种基于自适应容积卡尔曼滤波的动态谐波检测算法估计谐波信号的幅值和相角。首先针对传统卡尔曼滤波处理非线性关系上的局限... 对电网中的谐波进行实时、准确的检测是有效治理谐波的前提。针对某些运行工况下电网中出现的动态谐波,提出了一种基于自适应容积卡尔曼滤波的动态谐波检测算法估计谐波信号的幅值和相角。首先针对传统卡尔曼滤波处理非线性关系上的局限性,利用容积卡尔曼滤波不需要任何线性化关系的特性估计谐波的状态向量和误差偏差矩阵,然后引入噪声估值遗忘因子来实时更新系统的噪声矩阵方程。最后通过对比实验,验证了该算法在动态谐波检测上的优越性能,并将其应用于有源滤波器的谐波检测中。 展开更多
关键词 自适应容积卡尔曼滤波 遗忘因子 动态谐波检测 有源滤波
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自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波SoC估计
18
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
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基于卡尔曼滤波器的高动态GPS载波跟踪环 被引量:21
19
作者 沈锋 贺瑞 +1 位作者 吕东泽 周宇 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1041-1047,共7页
为解决传统锁相环(PLL)在高动态环境下对全球定位系统(GPS)信号的跟踪精度问题,将自适应渐消滤波和二级卡尔曼滤波相结合研究了一种新的自适应二级卡尔曼滤波算法,并且提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过自适应渐消因子... 为解决传统锁相环(PLL)在高动态环境下对全球定位系统(GPS)信号的跟踪精度问题,将自适应渐消滤波和二级卡尔曼滤波相结合研究了一种新的自适应二级卡尔曼滤波算法,并且提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过自适应渐消因子在线调节误差协方差矩阵补偿不完整信息的影响,使滤波器在系统模型不完整或者噪声统计特性不准确时仍接近最优。基于自适应二级卡尔曼滤波算法提出了一种高动态GPS载波跟踪环的设计方案。仿真结果表明,提出的方案较传统PLL的跟踪精度有显著提高,频率跟踪精度提高到9.28Hz。 展开更多
关键词 高动态GPS 二级卡尔曼滤波 渐消因子 自适应算法 载波跟踪
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双重遗忘卡尔曼滤波PMLSM无位置传感控制研究 被引量:5
20
作者 朱军 李香君 +2 位作者 付融冰 吴宇航 田淼 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期672-678,共7页
针对EKF估计PMLSM位置存在模型不精确、噪声统计特性不确定时估计精度不高,且有可能导致滤波发散的问题,提出一种双重遗忘卡尔曼滤波法,它是在EKF的基础上引入自适应渐消因子,实现第一重遗忘,引入Sage-Husa自适应滤波法,实现第二重遗忘... 针对EKF估计PMLSM位置存在模型不精确、噪声统计特性不确定时估计精度不高,且有可能导致滤波发散的问题,提出一种双重遗忘卡尔曼滤波法,它是在EKF的基础上引入自适应渐消因子,实现第一重遗忘,引入Sage-Husa自适应滤波法,实现第二重遗忘。实验表明:该方法不论是同步速度还是负载突变,均按正弦规律递减,负载突变前、后速度稳定误差最大值分别为0.469%、0.943%,最终将稳定在0.167%附近,跟踪效果随仿真时间的加长而更好。 展开更多
关键词 PMLSM 卡尔曼滤波 自适应渐消因子 Sage-Husa自适应滤波 双重遗忘卡尔曼滤波
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