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基于强跟踪滤波器的改进非线性自适应观测器 被引量:2
1
作者 柯晶 乔谊正 钱积新 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期111-114,共4页
对基于强跟踪滤波器的非线性自适应观测器(nonlinearadaptiveobserver,NAO)的收敛性进行了分析,给出了NAO局部渐近收敛的充分条件。提出了一种改进非线性自适应观测器(modifiednonlinearadaptiveobserver,MNAO)算法。MNAO在具有强跟踪... 对基于强跟踪滤波器的非线性自适应观测器(nonlinearadaptiveobserver,NAO)的收敛性进行了分析,给出了NAO局部渐近收敛的充分条件。提出了一种改进非线性自适应观测器(modifiednonlinearadaptiveobserver,MNAO)算法。MNAO在具有强跟踪特性的同时对输出测量中的坏数据有较强的鲁棒性。为了降低对初始误差的敏感性,采用一种强跟踪扩展卡尔曼观测器算法启动MNAO。数值仿真示例显示了本方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性观测器 扩展卡尔曼滤波 跟踪滤波 自适应观测器
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非线性时空正则化的相关滤波目标跟踪算法
2
作者 姜文涛 王德强 张晟翀 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期165-176,共12页
针对目标跟踪过程中跟踪模型容易漂移,以及对于多样性形态变化的目标不能进行鲁棒跟踪的问题,结合生物视觉感知规律提出了非线性时空正则化的相关滤波目标跟踪算法。在目标函数中提出贴近人类视觉感知幂定律的非线性滤波更新的时间正则... 针对目标跟踪过程中跟踪模型容易漂移,以及对于多样性形态变化的目标不能进行鲁棒跟踪的问题,结合生物视觉感知规律提出了非线性时空正则化的相关滤波目标跟踪算法。在目标函数中提出贴近人类视觉感知幂定律的非线性滤波更新的时间正则项,相比于时空正则相关滤波器(spatial-temporal regularized correlation filters,STRCF)中固定的时间正则项,非线性滤波更新的时间正则项可以根据跟踪的时间变化进行自适应更新,同时采用交替乘子法降低算法复杂度。提取非线性的梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征,使用符合生物映射的对数极坐标进行尺度适应。根据最大响应值与平均峰值相关能量的关系进行遮挡异常检测,降低模型漂移的机率,增强算法的抗遮挡能力。实验结果表明,该算法在OTB2015数据集上的精确率和成功率分别达到89.8%和83.3%,该算法相比于STRCF在精确率上提升了2.5%,在成功率上提升了3.2%,在OTB2013与OTB2015数据集上的11种属性的分类对比中,该算法在旋转、低分辨率、背景杂乱、光照变化等因素干扰下的目标跟踪中具有较高的精确率和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 非线性滤波器更新 非线性HOG特征提取 对数极坐标尺度适应 生物视觉感知规律
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具有输入约束的非线性积分系统无模型自适应控制
3
作者 董世建 周星星 +1 位作者 牛大鹏 唐加乐 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第7期1469-1474,共6页
由于难以精确建立具有输入约束的非线性积分系统模型,限制了基于模型的控制算法实施.针对存在积分环节的非线性系统,通过引入微分滤波器将难以控制的临界不稳定系统转化为等效的非线性稳定系统,并采用基于数据驱动技术的无模型自适应控... 由于难以精确建立具有输入约束的非线性积分系统模型,限制了基于模型的控制算法实施.针对存在积分环节的非线性系统,通过引入微分滤波器将难以控制的临界不稳定系统转化为等效的非线性稳定系统,并采用基于数据驱动技术的无模型自适应控制算法进行控制.为了解决控制过程中的输入约束问题,将损失函数转化为具有约束的二次规划问题进行求解以获取最优控制输入.同时,利用跟踪微分器对测量输出信号进行估计以抑制随机测量噪声对控制器参数求解的影响,并对所设计的控制算法进行稳定性分析.最后,验证了所提出算法的可行性和优越性. 展开更多
关键词 非线性系统 无模型自适应控制 输入约束 跟踪微分器 微分滤波
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基于自适应强跟踪Kalman滤波的GNSS跟踪环路设计 被引量:1
4
作者 盛开宇 陈熙源 +2 位作者 汤新华 闫晣 高宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-41,共7页
为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频... 为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频率和载波多普勒频率反馈到码NCO和载波NCO,在ASTKF中使用基于卡方分布的渐消因子计算方法,提升跟踪环路鲁棒性。半物理仿真实验表明,相比于基于Kalman滤波的跟踪环路和基于强跟踪Kalman滤波(STKF)的跟踪环路,所提出方法在水平方向上的位置误差和速度误差减小20%以上,有效提高了卫星导航接收机的定位性能。 展开更多
关键词 卫星导航 自适应跟踪Kalman滤波 渐消因子 卡方分布 软件接收机
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有色噪声干扰的非线性系统强跟踪滤波 被引量:33
5
作者 周东华 王庆林 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第3期321-326,共6页
推广了现有的强跟踪滤波器理论,解决了一类具有有色噪声干扰的非线性时变随机系统的强跟踪滤波问题,为使状态估计值更加平滑,引入了弱化因子的新概念。
关键词 有色噪声 跟踪滤波 弱化因子 非线性系统
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基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态与参数联合估计 被引量:12
6
作者 文成林 陈志国 周东华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第11期1715-1717,共3页
本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法 ;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统 ,应用强跟踪滤波器 ,得到目标状态基于全局信息融合估计结果 ,... 本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法 ;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统 ,应用强跟踪滤波器 ,得到目标状态基于全局信息融合估计结果 ,并利用计算机仿真结果对算法的有效性进行了验证 ;这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题 。 展开更多
关键词 跟踪滤波 多传感器 非线性动态系统 参数联合估计 融合估计 渐消因子 KALMAN滤波 数据融合
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基于强跟踪滤波的车辆非线性状态估计 被引量:4
7
作者 李以农 赵树恩 +1 位作者 米林 冀杰 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2009年第6期564-568,共5页
针对车辆稳定性控制过程中较难直接测得的车辆关键状态参数,提出基于强跟踪滤波理论的多传感器线性组合状态最优估计算法.建立包含纵向、侧向及侧倾运动的汽车4自由度非线性动力学模型和状态估计模型,并运用多传感器线性最优融合强跟踪... 针对车辆稳定性控制过程中较难直接测得的车辆关键状态参数,提出基于强跟踪滤波理论的多传感器线性组合状态最优估计算法.建立包含纵向、侧向及侧倾运动的汽车4自由度非线性动力学模型和状态估计模型,并运用多传感器线性最优融合强跟踪滤波估计器,对汽车关键状态进行仿真分析.分析结果表明,采用该方法可以解决由于模型不确定性造成状态估计值偏离系统真实状态的现象,并能有效抑制滤波发散,具有较大范围的自适应跟踪能力.该方法为汽车先进控制系统中的状态参数估计提供了一种准确且低成本的实时软测量技术. 展开更多
关键词 车辆工程 跟踪滤波 状态估计 信息融合 非线性滤波 计算机仿真
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双重强跟踪滤波励磁及速度非线性鲁棒控制 被引量:4
8
作者 谷志锋 朱长青 +1 位作者 张晨光 刘璞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期85-92,共8页
针对传统移动电站存在励磁、调速控制相互独立、缺乏联系的不足,研究和建立了励磁及机电复合调速非线性模型,提出了基于状态参数双重强跟踪滤波估计的非线性鲁棒综合控制策略.采用双重强跟踪滤波的方法,实现了模型中关键状态参量的间接... 针对传统移动电站存在励磁、调速控制相互独立、缺乏联系的不足,研究和建立了励磁及机电复合调速非线性模型,提出了基于状态参数双重强跟踪滤波估计的非线性鲁棒综合控制策略.采用双重强跟踪滤波的方法,实现了模型中关键状态参量的间接获取,依据多输入多输出系统的精确反馈线性化、非线性鲁棒控制理论,对励磁、机电复合调速综合控制律进行了推导,并进行了仿真验证.仿真结果表明:负载突变时,强跟踪滤波能够快速跟踪和估计状态参数;在外部干扰存在情况下,通过求解线性矩阵不等式,本文得到的控制律在保证励磁、转速控制系统稳定的同时,能够实现L2增益干扰抑制. 展开更多
关键词 跟踪滤波 非线性鲁棒控制 L2增益抑制 励磁控制 速度控制
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基于强跟踪滤波器及小波变换的非线性系统参数辨识及应用 被引量:1
9
作者 陈杰 邓方 +1 位作者 陈文颉 马韬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期738-744,共7页
本文采用强跟踪滤波器为主要框架,通过线性化和状态扩展解决非线性系统时变参数和状态的估计问题.在普通强跟踪滤波器的基础上,以小波变换估计量测噪声,采用滤波增益调整系数解决过跟踪问题,给出了主要的计算公式和参数的取值方法,Monte... 本文采用强跟踪滤波器为主要框架,通过线性化和状态扩展解决非线性系统时变参数和状态的估计问题.在普通强跟踪滤波器的基础上,以小波变换估计量测噪声,采用滤波增益调整系数解决过跟踪问题,给出了主要的计算公式和参数的取值方法,Monte Carlo仿真和在弹道方程参数辨识中的应用结果表明,本方法不但对突变参数具有强跟踪能力,在噪声方差发生变化的情况下,仍可以对非线性参数进行准确的辨识,状态与参数估计精度高于普通的强跟踪滤波器. 展开更多
关键词 非线性系统 小波变换 跟踪滤波 参数辨识
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基于强跟踪滤波器的非线性系统参数辨识方法 被引量:1
10
作者 郭杨 王仕成 +1 位作者 张大巧 陈摩西 《电光与控制》 北大核心 2007年第5期49-51,共3页
提出了一种基于强跟踪滤波器(STF)的非线性系统参数辨识方法,解决了非线性系统的参数辨识问题。避免了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计时,系统趋于稳态而状态突变使得滤波器丧失跟踪能力的问题。最后通过算例比较了本方法与EKF... 提出了一种基于强跟踪滤波器(STF)的非线性系统参数辨识方法,解决了非线性系统的参数辨识问题。避免了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计时,系统趋于稳态而状态突变使得滤波器丧失跟踪能力的问题。最后通过算例比较了本方法与EKF方法。 展开更多
关键词 参数辨识 跟踪滤波 非线性 扩展卡尔曼滤波 精确制导
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基于强跟踪滤波器的水中高频振荡放电参数分析
11
作者 康忠健 高崇 +1 位作者 邵在康 傅雪原 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期4090-4099,共10页
为探明水中放电高频振荡阶段参数及其变化特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和强跟踪滤波器的时变参数辨识方法。通过该方法分解水中放电实验平台采集的电压、电流信号得到不同频率特征的信号分量,对最适应原... 为探明水中放电高频振荡阶段参数及其变化特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和强跟踪滤波器的时变参数辨识方法。通过该方法分解水中放电实验平台采集的电压、电流信号得到不同频率特征的信号分量,对最适应原始波形的信号分量开展Hilbert变换并求得相应的瞬时幅值、频率,进而得到所需的电阻和电感。实验数据离散度分析结果表明,放电进程中参数变化具有随机性,故利用强跟踪滤波器进一步对实验数据进行辨识处理,可有效地降低随机放电造成的离散性,并获得具备普适性的电阻值和电感值。偏离度分析结果表明,辨识电阻与测量数据除在气泡崩塌阶段随机性过大外,前期偏离度集中在23.26%以下,降低了偏离度处于80%~110%内数据点的干扰,电感偏离度集中在2.35%以下。该方法能够有效地应用于水中高频振荡放电过程的时变参数处理研究中。 展开更多
关键词 水中脉冲放电 高频振荡 参数辨识 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 跟踪滤波
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自适应CKF强跟踪滤波器及其应用 被引量:10
12
作者 丁家琳 肖建 赵涛 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期111-120,共10页
针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限以及基于UT变换的强跟踪滤波器(UTSTF)处理高维非线性系统时滤波精确度下降甚至发散等问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)算法的强跟踪滤波器(CKFSTF)。CKFSTF兼具了STF和CKF的优点:鲁棒性强,滤波精... 针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限以及基于UT变换的强跟踪滤波器(UTSTF)处理高维非线性系统时滤波精确度下降甚至发散等问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)算法的强跟踪滤波器(CKFSTF)。CKFSTF兼具了STF和CKF的优点:鲁棒性强,滤波精度高,数值稳定性好,计算速度快,容易实现且应用范围广。此外,对于目标跟踪系统过程噪声统计特性未知的情况,在CKFSTF的基础上应用Sage-Husa噪声估值器对噪声统计特性进行在线估计,形成自适应CKFSTF。仿真结果验证了新算法的有效性。 展开更多
关键词 跟踪滤波 容积卡尔曼滤波 自适应 目标跟踪
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基于模糊自适应强跟踪滤波的惯性/地磁组合导航方法 被引量:10
13
作者 刘睿 董汉成 王常虹 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期329-334,共6页
针对在量测噪声统计特性发生变化时,基于滤波算法的惯性/地磁组合导航系统存在精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于模糊自适应强跟踪滤波算法的惯性/地磁组合导航方法,该方法通过制定模糊规则,实时监控系统残差变化,自适应地调整柔... 针对在量测噪声统计特性发生变化时,基于滤波算法的惯性/地磁组合导航系统存在精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于模糊自适应强跟踪滤波算法的惯性/地磁组合导航方法,该方法通过制定模糊规则,实时监控系统残差变化,自适应地调整柔化因子的大小,即增强了滤波器对时变噪声的跟踪能力又保证了滤波器处理当前信息的能力。仿真结果表明:该方法能够很好地抑制纯惯性导航系统随时间累积的误差,而且在量测噪声统计特性发生变化时,系统误差没有出现明显的跳变,保证了整个导航系统的精度,提高了系统的鲁棒性。 展开更多
关键词 惯性/地磁组合导航 跟踪滤波 模糊规则 自适应
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强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量:24
14
作者 徐树生 林孝工 李新飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2394-2400,共7页
针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF.基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代... 针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF.基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代替扩展卡尔曼滤波构建强跟踪自适应SRCKF.该算法兼具STF与自适应SRCKF的优点,在系统同时存在模型不确定性及不良测量时具有良好的滤波性能.仿真验证了所建算法的有效性. 展开更多
关键词 跟踪滤波 平方根容积卡尔曼滤波 自适应滤波 鲁棒性
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基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究 被引量:21
15
作者 巫春玲 郑克军 +3 位作者 徐先峰 张震 付俊成 胡雯博 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期2078-2088,共11页
针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman... 针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman filter,AISTEKF)算法,用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值,减小了EKF的线性化误差,有效提高了算法估计的精度;此外,该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论,增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性,分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation extended Kalman filter,AIEKF)算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明,与EKF和AIEKF算法相比,无论在高斯噪声环境下还是3种有偏噪声环境下,AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计精度高的电力系统状态估计方法。 展开更多
关键词 电力系统 动态状态估计 自适应插值跟踪扩展卡尔曼滤波 电压幅值 电压相角
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强跟踪自适应滤波器实现机动目标的精确跟踪 被引量:3
16
作者 徐安 寇英信 +1 位作者 王琳 任波 《电光与控制》 北大核心 2008年第10期37-41,77,共6页
机动目标状态估计中的一个主要问题是:目标运动的突变性导致状态噪声无法进行统计预测。传统的EKF将噪声看成是高斯白噪声有着本质上的不足,因而无法实现稳定的跟踪。引入Sage-Husa滤波算法对有色噪声进行在线的估计,一定程度上弥补了... 机动目标状态估计中的一个主要问题是:目标运动的突变性导致状态噪声无法进行统计预测。传统的EKF将噪声看成是高斯白噪声有着本质上的不足,因而无法实现稳定的跟踪。引入Sage-Husa滤波算法对有色噪声进行在线的估计,一定程度上弥补了目标运动模型不够合理的缺憾。在此基础上,从系统容错设计基本原理出发,用归一化残差功率法实时地检测可能出现的数值发散现象,一旦检测到发散,即通过一种改进的强跟踪自适应滤波器进行抑制,有效地提升了滤波的健硕性,实现了稳定跟踪。最后,针对高机动目标的运动特性,仿真验证采用变维滤波模型,用EKF对目标的简单机动进行跟踪,只有目标运动突变时才采用本文提出的算法,以提升计算的实时性。仿真结果表明此算法对高机动目标的跟踪是有效的。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 虚拟噪声 发散抑制 自适应滤波 容错 跟踪滤波
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模糊自适应强跟踪卡尔曼滤波器研究 被引量:6
17
作者 王春柏 赵保军 何佩琨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1367-1369,1372,共4页
针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与... 针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与标准差,并根据模糊规则动态调整弱化因子,从而对强跟踪滤波器中多重次优渐消因子进行自适应调整,进一步提高滤波器的估计性能。仿真结果表明,该改进滤波器跟踪机动目标的精度高于常规卡尔曼滤波器和强跟踪卡尔曼滤波器。 展开更多
关键词 模糊逻辑自适应控制器 跟踪滤波 卡尔曼滤波
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一类不确定非线性系统自适应输出反馈跟踪控制的新结果 被引量:5
18
作者 尚芳 刘允刚 张承慧 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期721-730,共10页
研究了一类不确定非线性系统的自适应输出反馈实际跟踪控制问题.解决该控制问题的困难主要源于此类系统控制系数不确定,并具有依赖于不可测状态的增长且其增速是关于输出的多项式函数.首先,通过推广现有的K-滤波器,引入了新的动态高增... 研究了一类不确定非线性系统的自适应输出反馈实际跟踪控制问题.解决该控制问题的困难主要源于此类系统控制系数不确定,并具有依赖于不可测状态的增长且其增速是关于输出的多项式函数.首先,通过推广现有的K-滤波器,引入了新的动态高增益K-滤波器,并基于此构造了状态观测器.然后,应用反推技术,成功的设计了系统的自适应输出反馈跟踪控制器.主要结果表明,通过设计参数的适当选择,所构造的控制器能保证闭环系统的所有状态全局有界,并且当时间足够大时,跟踪误差收敛到零点的既定小邻域内. 展开更多
关键词 非线性系统 自适应控制 实际跟踪 不确定控制系数 动态高增益K-滤波 输出反馈
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基于模糊逻辑的自适应强跟踪UKF定位滤波算法 被引量:3
19
作者 金天 王玉宝 +1 位作者 丛丽 秦红磊 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期348-354,共7页
提出了一种用于GPS位置估计的模糊自适应强跟踪UKF(FAST-UKF)滤波算法。该算法采用强跟踪的自适应算法用以解决传统UKF算法容易受初始值和模型误差影响的问题;同时采用模糊逻辑系统解决强跟踪算法的参数估计问题,通过模糊逻辑系统... 提出了一种用于GPS位置估计的模糊自适应强跟踪UKF(FAST-UKF)滤波算法。该算法采用强跟踪的自适应算法用以解决传统UKF算法容易受初始值和模型误差影响的问题;同时采用模糊逻辑系统解决强跟踪算法的参数估计问题,通过模糊逻辑系统实时监测滤波器的工作状况,实时对强跟踪算法的参数进行估计和调整,确保滤波器正常工作。仿真定位结果表明,模糊自适应强跟踪UKF算法相比UKF算法、传统的自适应UKF算法和强跟踪UKF算法更能够及时地适应载体运动规律变化,同时定位性能也有所提高。 展开更多
关键词 无轨迹卡尔曼滤波(UKF) 模糊逻辑 自适应算法 跟踪算法
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基于强跟踪滤波器的自适应励磁控制器 被引量:9
20
作者 张风营 朱守真 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第23期31-35,共5页
该文引入强跟踪滤波器用于发电机励磁控制,建立了一种新的自适应励磁控制器。该控制器根据发电机运行状态由强跟踪滤波器实时估计系统的扰动信息,准确地获得单机无穷大模型中的系统参数,以调整控制器,使之得以适应系统运行点的变化以及... 该文引入强跟踪滤波器用于发电机励磁控制,建立了一种新的自适应励磁控制器。该控制器根据发电机运行状态由强跟踪滤波器实时估计系统的扰动信息,准确地获得单机无穷大模型中的系统参数,以调整控制器,使之得以适应系统运行点的变化以及系统遭受的干扰。仿真研究表明,文中所建立的自适应励磁控制器可以有效地提高电力系统的稳定性,在系统遭受不同干扰下均表现出良好的动、静态性能。 展开更多
关键词 电力系统 跟踪滤波 自适应控制 励磁控制器
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