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永磁同步电机多采样率EKF转速辨识被引量：1: 1; 作者徐鹏肖建 +1 位作者王嵩陆可《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期236-241,共6页; 永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)具有响应快、高精度、高转矩比等诸多优点,同时无传感器控制策略研究能有效提高PMSM系统的简易性和鲁棒性。在分析EKF和多采样率数字控制系统的基础上,建立永磁同步电机输入多采... 展开更多; 关键词永磁同步电机无传感器输入多采样率扩展kalman滤波(ekf); 在线阅读下载PDF 职称材料

多采样率EKF及其在感应电机转速估计中的应用被引量：7: 2; 作者陆可肖建《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期620-625,共6页; 在深入研究EKF算法和多采样率数字控制系统的基础上,建立了多采样率EKF算法,分别推导了其输入和输出算法,并将其应用于感应电机的转速估计中.通过仿真验证了该算法比单采样率扩展Kalm an滤波算法具有更高的信息获取和状态估计能力,并能... 展开更多; 关键词多采样率数字控制系统扩展kalman滤波感应电机无速度传感器控制转速估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应扩展Kalman滤波的路侧多传感器融合被引量：4: 3; 作者武一民郑凯元 +2 位作者高博麟陈明王义锋《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期522-527,共6页; 路侧感知是云控车路协同感知的组成部分。为提升路侧传感器的感知精度和稳定性,该文提出了一种基于量测噪声自适应扩展Kalman滤波器(AEKF)的路侧多传感器融合方法。基于路侧相机、激光雷达、毫米波雷达的感知结果,实现了异质传感器目标... 展开更多; 关键词自动驾驶汽车路侧感知多传感器融合自适应滤波扩展kalman滤波(ekf); 在线阅读下载PDF 职称材料

采用自适应Unscented Kalman的粒子滤波被引量：7: 4; 作者聂建亮《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2008年第3期87-91,共5页; 针对粒子滤波的粒子退化问题,使用自适应UKF进行重点采样。该方法使用自适应因子调整Unscented Kalman滤波的观测信息与动力学信息之间的权比,使滤波预测值的协方差更趋向真实值。与扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、Unscented Ka... 展开更多; 关键词粒子滤波 Unscented kalman滤波(UKF) 白适应因子扩展kalman滤波(ekf) 重点采样; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MPC与EKF算法的电动汽车状态估计与横向稳定性控制被引量：6: 5; 作者邓涛罗俊林汪明明《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2017年第3期287-295,共9页; 为对电动汽车状态进行精确估计,提高车辆的安全性能,建立了车辆横向稳定性预测控制模型。采用模型预测控制算法(MPC),基于双轨二自由度整车模型,选取整车质心侧偏角、横摆角速度及轮胎滑移率作为状态变量,四轮分配扭矩作为控制变量。考... 展开更多; 关键词电动汽车横向稳定性控制联合仿真模型预测控制(MPC) 扩展kalman滤波器(ekf); 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制: 6; 作者赵崇钦景晖 +2 位作者王刚冯焕秦刘夫云《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期129-136,共8页; 设计了一种考虑参数估计的模型预测控制(MPC)算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波(EKF)和递推最小二乘法(RLS)分别对车辆的... 展开更多; 关键词智能辅助驾驶车道保持参数估计模型预测控制(MPC) 递推最小二乘法(RLS) 扩展kalman滤波(ekf); 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于Runge-Kutta积分的UKF跟踪算法被引量：5: 7; 作者宗志伟饶彬 +1 位作者丹梅张文明《雷达科学与技术》 2010年第4期352-356,共5页; 非线性滤波问题通常会面临过程方程和量测方程的双重非线性,利用传统的滤波算法进行处理时,离散化和线性化过程是导致滤波性能降低的根本原因。提出了一种基于Runge-Kutta积分的不敏Kalman滤波(UKF)算法,该算法能够直观、方便地对运动... 展开更多; 关键词跟踪不敏kalman滤波(UKF) Runge-Kutta积分扩展kalman滤波器(ekf); 在线阅读下载PDF 职称材料

火星进入段探测器自校准状态估计被引量：1: 8; 作者傅惠民娄泰山肖强《深空探测学报》 2015年第3期224-228,共5页; 由于大气密度、气动参数、突风和沙尘暴等因素的影响,火星探测器在进入段高速飞行的动力学模型中往往带来未知输入,这些未知输入使传统的滤波方法出现较大的偏差。研究采用一种新的自校准扩展Kalman滤波方法,对火星进入段的探测器进行... 展开更多; 关键词火星探测火星进入段未知输入状态估计自校准扩展kalman滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名永磁同步电机多采样率EKF转速辨识被引量：1: 1; 作者徐鹏肖建王嵩陆可; 机构西南交通大学电气工程学院重庆理工大学电子信息与自动化学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期236-241,共6页; 基金国家自然科学基金(No.51177137) 重庆市科委自然科学基金(CSTC2012jjA40066) 重庆市教委科学技术研究项目(No.KJ130807); 文摘永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)具有响应快、高精度、高转矩比等诸多优点,同时无传感器控制策略研究能有效提高PMSM系统的简易性和鲁棒性。在分析EKF和多采样率数字控制系统的基础上,建立永磁同步电机输入多采样率EKF算法,将其用于转速估计。通过仿真和实时实验验证其算法在辨识精度及收敛稳定性方面均优于单采样率EKF算法,并和高频单采样率EKF有着一致的辨识效果,而多采样率EKF算法的数据量及运算量均小于高频单采样率EKF。; 关键词永磁同步电机无传感器输入多采样率扩展kalman滤波(ekf); Keywords Permanent Magnet Synchronous Motor（PMSM） sensorless input multirate Extended kalman Filters（ekf）; 分类号 O231.3 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多采样率EKF及其在感应电机转速估计中的应用被引量：7: 2; 作者陆可肖建; 机构西南交通大学电气工程学院; 出处《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期620-625,共6页; 基金国家自然科学基金(60674057) 高等学校博士学科点专项科研基金(20060613003)资助项目; 文摘在深入研究EKF算法和多采样率数字控制系统的基础上,建立了多采样率EKF算法,分别推导了其输入和输出算法,并将其应用于感应电机的转速估计中.通过仿真验证了该算法比单采样率扩展Kalm an滤波算法具有更高的信息获取和状态估计能力,并能有效抑止噪声,转速估计误差减小41.7%-87.6%.; 关键词多采样率数字控制系统扩展kalman滤波感应电机无速度传感器控制转速估计; Keywords multirate digital control system extended kalman filter induction motor speed sensorless control speed estimation; 分类号 TM346.2 [电气工程—电机] TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应扩展Kalman滤波的路侧多传感器融合被引量：4: 3; 作者武一民郑凯元高博麟陈明王义锋; 机构河北工业大学机械工程学院清华大学车辆与运载学院滴滴出行; 出处《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期522-527,共6页; 基金广东省重点领域研发计划(2019B090912001) 清华大学-滴滴未来出行联合研究中心项目资助(20192911567)。; 文摘路侧感知是云控车路协同感知的组成部分。为提升路侧传感器的感知精度和稳定性,该文提出了一种基于量测噪声自适应扩展Kalman滤波器(AEKF)的路侧多传感器融合方法。基于路侧相机、激光雷达、毫米波雷达的感知结果,实现了异质传感器目标级数据的融合。采用一种量测噪声在线获取方法,检测了传感器测量值的稳定性,生成了量测噪声的修正系数,自适应调整了量测噪声;经过了实车试验。结果表明:相较于单传感器,采用该多传感器融合方法使横向距离估计精度提高9.7%,纵向距离估计精度提高5.4%,速度估计精度提高26.6%;由于该算法的横向距离估计精度提高44.9%,纵向距离估计精度提高21.3%,速度估计精度提高64.4%;因此,该文AEKF算法的估计精度高于传统扩展Kalman滤波算法(EKF)的精度。; 关键词自动驾驶汽车路侧感知多传感器融合自适应滤波扩展kalman滤波(ekf); Keywords autonomous vehicles roadside perception multi-sensor fusion adaptive filters extended kalman filter(ekf); 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用自适应Unscented Kalman的粒子滤波被引量：7: 4; 作者聂建亮; 机构长安大学地质与测量工程学院; 出处《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2008年第3期87-91,共5页; 基金国家自然科学基金(4027400240474001) 武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室测绘基础研究基金(1469990324233-04-02); 文摘针对粒子滤波的粒子退化问题,使用自适应UKF进行重点采样。该方法使用自适应因子调整Unscented Kalman滤波的观测信息与动力学信息之间的权比,使滤波预测值的协方差更趋向真实值。与扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、Unscented Kalman滤波重点采样方法相比,自适应UKF重点采样进一步提高了粒子滤波的精度。; 关键词粒子滤波 Unscented kalman滤波(UKF) 白适应因子扩展kalman滤波(ekf) 重点采样; Keywords particle filter Unscented kalman filter （UKF） adaptive factor extended kalman filter （ekf） importance sampling; 分类号 P207.1 [天文地球—测绘科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MPC与EKF算法的电动汽车状态估计与横向稳定性控制被引量：6: 5; 作者邓涛罗俊林汪明明; 机构重庆交通大学; 出处《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2017年第3期287-295,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51305473) 中国博士后科学基金资助项目(2014M552317) 重庆市博士后研究人员特别资助项目(xm2014032); 文摘为对电动汽车状态进行精确估计,提高车辆的安全性能,建立了车辆横向稳定性预测控制模型。采用模型预测控制算法(MPC),基于双轨二自由度整车模型,选取整车质心侧偏角、横摆角速度及轮胎滑移率作为状态变量,四轮分配扭矩作为控制变量。考虑驾驶员操作负荷和转向与驱/制动的平滑性,建立模型代价函数。设计扩展Kalman滤波器(EKF)预估和评价车辆当前状态,并利用二次规划(QP)算法进行滚动时域优化求解,得到4个车轮的最优扭矩。搭建Simulink和Carsim联合仿真平台,选取转向盘正弦输入工况,分别对高低附着路面进行仿真分析。结果表明:该预测控制模型能够有效保持车辆的横向稳定性。; 关键词电动汽车横向稳定性控制联合仿真模型预测控制(MPC) 扩展kalman滤波器(ekf); Keywords electric vehicle lateral stability control co-simulation model predictive control (MPC) extended kalman filtering (ekf); 分类号 U469.722 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制: 6; 作者赵崇钦景晖王刚冯焕秦刘夫云; 机构桂林电子科技大学机电工程学院; 出处《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期129-136,共8页; 基金国家自然科学基金项目(52262052) 广西创新驱动重大专项项目(桂科AA22372)。; 文摘设计了一种考虑参数估计的模型预测控制(MPC)算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波(EKF)和递推最小二乘法(RLS)分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环(HIL)仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明:与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。; 关键词智能辅助驾驶车道保持参数估计模型预测控制(MPC) 递推最小二乘法(RLS) 扩展kalman滤波(ekf); Keywords lane-keeping parameter estimation model predictive control(MPC) recursive least squares(RLS) extended kalman filter(ekf); 分类号 U461.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于Runge-Kutta积分的UKF跟踪算法被引量：5: 7; 作者宗志伟饶彬丹梅张文明; 机构国防科技大学电子科学与工程学院; 出处《雷达科学与技术》 2010年第4期352-356,共5页; 文摘非线性滤波问题通常会面临过程方程和量测方程的双重非线性,利用传统的滤波算法进行处理时,离散化和线性化过程是导致滤波性能降低的根本原因。提出了一种基于Runge-Kutta积分的不敏Kalman滤波(UKF)算法,该算法能够直观、方便地对运动模型为连续非线性常微分方程组的跟踪问题进行处理,避免了复杂的Jacobi矩阵运算和离散化过程,使预测模型更加精确。以弹道目标跟踪为例进行了仿真实验,通过与传统UKF算法和扩展Kalman滤波(EKF)算法比较,结果表明该算法具有更好的性能。; 关键词跟踪不敏kalman滤波(UKF) Runge-Kutta积分扩展kalman滤波器(ekf); Keywords tracking unscented kalman filter（UKF） Runge-Kutta integration extended kalman filter（ekf）; 分类号 TN957 [电子电信—信号与信息处理] TN713 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名火星进入段探测器自校准状态估计被引量：1: 8; 作者傅惠民娄泰山肖强; 机构北京航空航天大学小样本技术研究中心; 出处《深空探测学报》 2015年第3期224-228,共5页; 基金国家重点基础研究发展计划(2012CB720000); 文摘由于大气密度、气动参数、突风和沙尘暴等因素的影响,火星探测器在进入段高速飞行的动力学模型中往往带来未知输入,这些未知输入使传统的滤波方法出现较大的偏差。研究采用一种新的自校准扩展Kalman滤波方法,对火星进入段的探测器进行状态估计,可以成功地消除这些未知输入带来的影响。数值仿真结果表明,该方法能有效提高导航精度。; 关键词火星探测火星进入段未知输入状态估计自校准扩展kalman滤波; Keywords Mars exploration Mars entry unknown input state estimation self-calibration extended kalman filter; 分类号 V448 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	永磁同步电机多采样率EKF转速辨识	徐鹏肖建王嵩陆可	《计算机工程与应用》 CSCD	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多采样率EKF及其在感应电机转速估计中的应用	陆可肖建	《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心	2007	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自适应扩展Kalman滤波的路侧多传感器融合	武一民郑凯元高博麟陈明王义锋	《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	采用自适应Unscented Kalman的粒子滤波	聂建亮	《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心	2008	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于MPC与EKF算法的电动汽车状态估计与横向稳定性控制	邓涛罗俊林汪明明	《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD	2017	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制	赵崇钦景晖王刚冯焕秦刘夫云	《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一种基于Runge-Kutta积分的UKF跟踪算法	宗志伟饶彬丹梅张文明	《雷达科学与技术》	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	火星进入段探测器自校准状态估计	傅惠民娄泰山肖强	《深空探测学报》	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料