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改进型Sage-Husa卡尔曼滤波器在电压暂降检测中的应用 被引量:31
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作者 闵伟 周志宇 周振华 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期230-234,共5页
电压暂降是电网中的一个关键电能质量问题。用于电压暂降检测的Sage-Husa型卡尔曼滤波器具有形式简单、计算量小、响应速度快的优点,但在系统阶次较高时容易出现滤波发散的问题。为避免滤波发散,同时进一步提高该滤波器的实时响应速度,... 电压暂降是电网中的一个关键电能质量问题。用于电压暂降检测的Sage-Husa型卡尔曼滤波器具有形式简单、计算量小、响应速度快的优点,但在系统阶次较高时容易出现滤波发散的问题。为避免滤波发散,同时进一步提高该滤波器的实时响应速度,改进Sage-Husa型卡尔曼滤波器中的噪声矩阵估计器,给出基于改进后Sage-Husa卡尔曼滤波器的电压暂降快速检测方法,并通过仿真和实验证明了该方法的有效性。与传统的Sage-Husa型卡尔曼滤波器相比,改进后Sage-Husa卡尔曼滤波器避免了滤波发散的现象,同时提高了的响应速度。 展开更多
关键词 电压暂降检测 sage-husa卡尔曼滤波器 系统噪声矩阵估计器 电能质量
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自适应强跟踪Sage-Husa卡尔曼滤波器载波环设计 被引量:5
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作者 王福军 丁小燕 +1 位作者 王前 白英广 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第10期12-16,共5页
针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,... 针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,使算法具有应对场景变化等不确定情况的能力,增强算法的鲁棒性;通过改进Sage-Husa自适应算法对噪声方差阵进行实时在线估计,使算法具有应对噪声变化的自适应能力,保证较好的跟踪精度。仿真结果表明,所提出的滤波算法能够有效提高载波环路的跟踪精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 sage-husa自适应滤波 强跟踪滤波 载波跟踪环路
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基于双观测值融合卡尔曼滤波器的水田农机转向轮角估计方法与试验
3
作者 满忠贤 何杰 +5 位作者 冯达文 李仁浩 邓小兵 涂团鹏 汪沛 胡炼 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期38-47,共10页
针对水田自动驾驶农机遇到侧滑时速度突变导致转角估计不准确的问题,本文提出了一种基于双观测值融合卡尔曼滤波器的水田作业农机转向轮角估计方法,建立了水田作业农机转向轮角估计模型。首先采用改进型两轮农机侧滑模型获得基于运动学... 针对水田自动驾驶农机遇到侧滑时速度突变导致转角估计不准确的问题,本文提出了一种基于双观测值融合卡尔曼滤波器的水田作业农机转向轮角估计方法,建立了水田作业农机转向轮角估计模型。首先采用改进型两轮农机侧滑模型获得基于运动学模型的水田农机前轮转向角度,其次对所采集的GPS速度和惯性导航速度采用加权观测融合的方法对转向模型的水田农机作业速度进行补偿,最后提出了基于双观测值融合卡尔曼滤波器的水田作业农机轮向轮角估计方法,将基于运动学模型的前轮转向角和基于转向电机编码的前轮转向角作为双观测值,从而估计水田农机前轮转角。为验证本文所提方法,以水稻直播机为研究平台,在水田中开展速度校正、前轮转向角估计试验和直线跟踪试验。速度校正试验结果表明,水田硬底层高低不平是前轮转角拟合精度不佳的直接原因,本文所提方法将直播机速度稳定在一定范围内,解决了因水田硬底层起伏变化造成前轮转角拟合精度不佳的问题。前轮转向角估计试验结果表明,农机前轮估计角度相对角度传感器角度变化跟踪误差平均值为0.12°,偏差最大值为1.67°,偏差标准差为0.4°。本文所提方法能够准确地测量农机前轮转向角,最终控制直播机稳定追踪目标角度,满足水田农机前轮转角估计精度要求。直线跟踪试验结果表明,在水田环境下,平均绝对误差为3.14 cm,位置偏差标准差为2.11 cm。本文提出的方法适用于水田无人驾驶,提高了转角估计精度和农机导航作业质量。 展开更多
关键词 水田 农业机械 自动驾驶 卡尔曼滤波器
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自适应窗长改进Sage-Husa卡尔曼滤波的结构响应重构
4
作者 路金涛 彭珍瑞 《计算力学学报》 北大核心 2025年第2期212-220,共9页
针对固定窗口估计噪声方差的卡尔曼滤波方法在结构响应重构时窗口长度由经验选取导致重构精度降低的问题,提出了一种自适应窗长改进Sage-Husa卡尔曼滤波ISHKF(improved Sage-Husa Kalman filter)算法的结构响应重构方法。首先,对卡尔曼... 针对固定窗口估计噪声方差的卡尔曼滤波方法在结构响应重构时窗口长度由经验选取导致重构精度降低的问题,提出了一种自适应窗长改进Sage-Husa卡尔曼滤波ISHKF(improved Sage-Husa Kalman filter)算法的结构响应重构方法。首先,对卡尔曼滤波先验误差协方差矩阵应用UD分解以保证其正定性,根据测量先验误差自适应调整窗口长度,再应用Sage-Husa时变噪声估计器,实现测量噪声和系统噪声的同步调节。然后,根据已知的部分加速度响应,结合模态叠加法重构加速度、速度和位移响应。最后通过某动车组齿轮箱的C型支架、二维桁架结构数值仿真和简支梁试验来验证方法的可行性。结果表明所提方法可实现自适应窗长未知噪声方差估计下的结构响应重构,与移动窗卡尔曼滤波方法相比,重构精度更高。 展开更多
关键词 sage-husa卡尔曼滤波 结构响应重构 噪声方差估计 UD分解
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Sage-Husa自适应卡尔曼滤波在超声波时差测量中的应用
5
作者 洪利 尹晓琦 +6 位作者 杨航 张兴宇 陈嘉雪 李晨雪 姜坤 王赫鑫 李正豪 《传感技术学报》 北大核心 2025年第1期150-154,共5页
在超声波时差法测量系统中,由于时差测量过程干扰因素的影响,时差数据在采集的过程中会出现误差,因此,引入Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法对时差数据进行滤波,该算法通过更新系统噪声和过程协方差实现对时差数据的误差估计。在Sage-Hus... 在超声波时差法测量系统中,由于时差测量过程干扰因素的影响,时差数据在采集的过程中会出现误差,因此,引入Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法对时差数据进行滤波,该算法通过更新系统噪声和过程协方差实现对时差数据的误差估计。在Sage-Husa自适应滤波过程中,如果没有预先设置初始值或时差数据变化较大,则第二个滤波后的数据就更新为实测的时差值。当测量的时差数据变化不大时,从滤波结果图中观察到滤波结果近似为直线。在实验中,通过将不同流量点的滤波数据与标准时差数据进行比较,可以看出通过该算法滤波后时差的误差在有效范围之内。 展开更多
关键词 流量数据处理 时差滤波 sage-husa自适应卡尔曼 标准时差 系统噪声 过程协方差
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基于迭代卡尔曼滤波器的GPS-激光-IMU融合建图算法 被引量:1
6
作者 丛明 温旭 +1 位作者 王明昊 刘冬 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期75-83,共9页
在当前机器人导航和环境感知领域,室外大尺度场景下的三维激光SLAM一直是一个挑战性问题。由于GPS信号在某些环境下的不稳定性和激光SLAM的误差累积特性,传统算法在大尺度场景下表现不佳。针对室外大尺度场景下三维激光SLAM(同步定位和... 在当前机器人导航和环境感知领域,室外大尺度场景下的三维激光SLAM一直是一个挑战性问题。由于GPS信号在某些环境下的不稳定性和激光SLAM的误差累积特性,传统算法在大尺度场景下表现不佳。针对室外大尺度场景下三维激光SLAM(同步定位和地图构建)存在的误差累积严重问题,本文提出了一种基于迭代卡尔曼滤波器的GPS-激光-IMU融合建图算法。该算法通过利用惯性测量单元(IMU)数据对机器人状态进行预测,同时以激光和全球定位系统(GPS)数据作为观测,更新机器人状态,推导出观测方程和雅可比矩阵,显著提高了建图的精度和鲁棒性。里程计中融合GPS数据的绝对位置信息以解决长时间运行中的误差累积问题。在特征稀疏的环境中,由于约束不足可能导致算法崩溃,GPS数据的引入可以提高系统的鲁棒性。此外,重力对于IMU数据预测机器人状态起到关键的作用。虽然重力是三维向量,但在不发生区域变化的情况下,其模长是不变的,因此被视为二自由度向量。通过将重力的优化转化为旋转矩阵群上的优化,成功避免了重力过参数化的问题,提高了算法的精度。在室外场景下与其他算法进行了性能测试对比并且验证了在大尺度场景下的鲁棒性和精度,结果表明:本文算法的均方根误差为0.089 m,与其他算法相比降低了54%。 展开更多
关键词 激光SLAM(同步定位和地图构建) 多传感器融合 迭代卡尔曼滤波器 重力优化
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基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识
7
作者 夏天 刘代飞 +2 位作者 岳家辉 陈来恩 李亦梁 《中国电力》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
锂离子电池参数辨识结果是电池状态预测的重要基础,提出了一种基于蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)优化卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的方法,用以在线辨识电池模型参数。该方法利用DBO快速全局寻找最优解特点,在KF算法中优化过... 锂离子电池参数辨识结果是电池状态预测的重要基础,提出了一种基于蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)优化卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的方法,用以在线辨识电池模型参数。该方法利用DBO快速全局寻找最优解特点,在KF算法中优化过程噪声和观测噪声的协方差矩阵,提高了识别电池模型参数的准确性。仿真实验数据表明,相较于未优化的KF参数辨识的结果,所提方法辨识误差有明显减少,预测的参数值更加接近真实值。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 卡尔曼滤波器 蜣螂算法 协方差矩阵
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基于卡尔曼滤波器及深度强化学习的双有源全桥变换器控制策略 被引量:2
8
作者 武涵 贾燕冰 +2 位作者 韩肖清 石俊逸 孟祥齐 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期714-724,I0026,共12页
高比例的新能源以及随机性负载大量接入微电网,其不确定性带来的大扰动对直流母线电压的稳定性造成不良影响。为了实现大扰动下快速、自适应的电压调节,针对双有源桥式DC-DC变换器(dualactivebridge,DAB)提出了一种基于卡尔曼滤波器(Kal... 高比例的新能源以及随机性负载大量接入微电网,其不确定性带来的大扰动对直流母线电压的稳定性造成不良影响。为了实现大扰动下快速、自适应的电压调节,针对双有源桥式DC-DC变换器(dualactivebridge,DAB)提出了一种基于卡尔曼滤波器(Kalmanfilter,KF)及深度强化学习的新型复合控制策略。设计了基于Actor-Critic架构的深度确定性策略梯度强化学习智能体,采用KF的最佳观测结果作为前馈补偿提高输出电压调节的准确性,通过在线学习自动调整DAB变换器的控制参数,保证直流变换器在面临系统各种扰动问题时均保持稳定,最后通过仿真和实验验证了该控制策略的有效性。 展开更多
关键词 双有源桥式DC-DC变换器 深度强化学习 DDPG智能体 卡尔曼滤波器 大扰动
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基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法 被引量:1
9
作者 朱雨 何智成 赵亮 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1698-1709,共12页
时域传递路径分析方法用于解决瞬态工况下复杂系统振动噪声问题不仅未能解决自然频率附近频响函数矩阵的病态问题,而且利用现有频域信息转换提取得到的所需时域信息精度较低,因此提出一种基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法。... 时域传递路径分析方法用于解决瞬态工况下复杂系统振动噪声问题不仅未能解决自然频率附近频响函数矩阵的病态问题,而且利用现有频域信息转换提取得到的所需时域信息精度较低,因此提出一种基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法。该方法采用增广卡尔曼滤波器辅以遗传算法估计时域工况载荷,通过最小二乘算法辨识单位脉冲响应函数,将时域工况载荷和对应的单位脉冲响应函数进行线性卷积以计算各传递路径的时域贡献量。算例表明,所提方法采用的增广卡尔曼滤波器载荷识别误差小于传统方法的去卷积滤波器所识别载荷的误差,最小二乘算法辨识的单位脉冲响应函数误差小于对频响函数直接进行快速逆傅里叶变换或者构造有限单位脉冲响应滤波器的误差,且所提方法在复杂结构上也同样具有较小的误差。 展开更多
关键词 时域传递路径分析方法 增广卡尔曼滤波器 遗传算法 最小二乘算法
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基于卡尔曼滤波器预测控制的汽车多级变速器传动系统研究
10
作者 彭华 齐福利 杨宇红 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第6期761-766,共6页
为了提高多级变速器传动系统动力学预测控制精度和运动的稳定性,创建了多级变速器传动系统简图模型,根据拉格朗日定律建立了传输系统的动力学模型。分析了传动系统外部干扰因素,采用卡尔曼滤波器对传动系统角速度、输出轴和离合器扭矩... 为了提高多级变速器传动系统动力学预测控制精度和运动的稳定性,创建了多级变速器传动系统简图模型,根据拉格朗日定律建立了传输系统的动力学模型。分析了传动系统外部干扰因素,采用卡尔曼滤波器对传动系统角速度、输出轴和离合器扭矩进行了估计,并对预测控制误差进行在线修正,从而建立离散时间状态空间模型。采用Matlab软件对卡尔曼滤波器预测控制结果进行仿真验证,并且与传统比例-微分-积分(PID)控制结果进行对比和分析。结果显示:当传动系统产生的信号为随机信号时,采用PID控制,不仅跟踪误差较大,而且反应速度较慢;但是采用卡尔曼滤波器预测控制,不仅跟踪误差较小,而且反应速度较快。采用卡尔曼滤波器预测控制,能够自适应修正预估阶段,降低噪声对传动系统的影响,提高多级变速器动力学跟踪精度和运动的稳定性。 展开更多
关键词 汽车 多级变速器 传动系统 卡尔曼滤波器 预测控制 仿真
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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
11
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GA-LSTM自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别 被引量:6
12
作者 李韶华 李健玮 冯桂珍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期121-130,共10页
准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-t... 准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别算法。基于2自由度车辆悬架模型,通过灰色关联法选择LSTM神经网络的特征输入变量,并采用GA优化LSTM神经网络的模型参数以准确识别路面等级,并据此实时更新卡尔曼滤波器算法中的噪声矩阵,实现了在复杂路况下对路面不平度的自适应识别。仿真和试验研究表明,所提出的基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波算法能够快速准确的识别路面不平度与路面等级,与传统卡尔曼滤波算法相比,相关系数、均方根误差和最大绝对误差分别提高3.11%、37.5%和51.2%,表明所提算法对复杂工况具有很好的自适应能力。 展开更多
关键词 路面不平度识别 自适应卡尔曼滤波器 GA-LSTM 灰色关联法
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自适应双层无迹卡尔曼滤波的车辆状态估计
13
作者 徐劲力 张光俊 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第7期29-36,共8页
针对在车辆行驶状态估计中存在估计不准确、鲁棒性较差以及系统噪声不确定等问题,提出一种将双层无迹卡尔曼滤波(DLUKF)与改进的Sage-Husa算法相结合的自适应双层无迹卡尔曼滤波算法(ADLUKF)作为车辆行驶状态的估计器,再结合三自由度汽... 针对在车辆行驶状态估计中存在估计不准确、鲁棒性较差以及系统噪声不确定等问题,提出一种将双层无迹卡尔曼滤波(DLUKF)与改进的Sage-Husa算法相结合的自适应双层无迹卡尔曼滤波算法(ADLUKF)作为车辆行驶状态的估计器,再结合三自由度汽车模型对车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角进行估计。通过改进的Sage-Husa滤波器对系统过程噪声和测量噪声进行动态调整,进而减少车辆行驶状态估计的误差。应用Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真以及实车试验数据来验证该估计器的有效性,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比。结果表明:与UKF算法相比,该算法有效提高了车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角的估计精度和稳定性。 展开更多
关键词 自适应双层无迹卡尔曼滤波 sage-husa 参数估计 横摆角速度 质心侧偏角
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一种带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器 被引量:193
14
作者 周东华 席裕庚 张钟俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1991年第6期689-695,共7页
本文提出了“强跟踪滤波器”的新概念,给出了强跟踪滤波器的一般结构,并提出了一个正交性原理用于此类滤波器的设计.在此基础上,提出了一种具有强跟踪滤波器性能的带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF),改进了文献[1]中提出的... 本文提出了“强跟踪滤波器”的新概念,给出了强跟踪滤波器的一般结构,并提出了一个正交性原理用于此类滤波器的设计.在此基础上,提出了一种具有强跟踪滤波器性能的带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF),改进了文献[1]中提出的一种带单重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器(SFEKF).数值仿真说明了SMFEKF的有效性. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 非线性系统 随机系统
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卡尔曼滤波器参数分析与应用方法研究 被引量:86
15
作者 王学斌 徐建宏 张章 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第6期212-215,共4页
介绍卡尔曼滤波器及其各种衍生方法。首先给出卡尔曼滤波器的算法流程以及所有参数的含义,并对影响滤波效果的五个主要参数进行了讨论。然后通过仿真实验研究不同的参数取值对于卡尔曼滤波的影响。最后总结在不同应用场景下使用卡尔曼... 介绍卡尔曼滤波器及其各种衍生方法。首先给出卡尔曼滤波器的算法流程以及所有参数的含义,并对影响滤波效果的五个主要参数进行了讨论。然后通过仿真实验研究不同的参数取值对于卡尔曼滤波的影响。最后总结在不同应用场景下使用卡尔曼滤波器的宗旨和要点。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 自适应卡尔曼 扩展卡尔曼
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基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:32
16
作者 杨海学 张继业 张晗 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2016年第1期30-35,共6页
扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF... 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF)来动态地估计多元复合锂离子电池的SOC。与EKF相比,改进Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波法提高了SOC估计的精度,并能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,实时的工况模拟证明了该算法更适用于多元复合锂离子电池的动态SOC估计。 展开更多
关键词 多元锂离子动力电池 SOC 状态估计 自适应 无迹卡尔曼滤波 sage-husa
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基于卡尔曼/粒子组合滤波器的组合导航方法研究 被引量:18
17
作者 崔平远 郑黎方 +1 位作者 裴福俊 刘红云 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期220-223,共4页
粒子滤波在组合导航系统非线性非高斯条件下的滤波估计中获得广泛关注,但捷联惯导误差模型维数较高,直接应用粒子滤波会带来维数灾难。设计了用于SINS/GPS组合导航的卡尔曼/粒子组合滤波算法,采用卡尔曼滤波和粒子滤波分别对系统的线性... 粒子滤波在组合导航系统非线性非高斯条件下的滤波估计中获得广泛关注,但捷联惯导误差模型维数较高,直接应用粒子滤波会带来维数灾难。设计了用于SINS/GPS组合导航的卡尔曼/粒子组合滤波算法,采用卡尔曼滤波和粒子滤波分别对系统的线性和非线性状态进行估计,降低粒子滤波器状态维数,避免维数灾难。采用系统残差采样法的规则化粒子滤波器,有效缓解粒子贫化问题,并减少计算负担。仿真结果表明卡尔曼/粒子组合滤波方法的估计性能与粒子滤波相当,但计算复杂度前者要低得多。 展开更多
关键词 捷联惯导 组合导航 粒子滤波器 卡尔曼/粒子组合滤波器
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渐消卡尔曼滤波器的最佳自适应算法及其应用 被引量:73
18
作者 夏启军 孙优贤 周春晖 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1990年第3期210-216,共7页
本文依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时,其余差序列互不相关的性质,开发了一种新的渐消滤波算法。该算法根据对象输出,在线自适应地调整遗忘因子,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时,仍收敛并保持最佳性。该算法已应用于... 本文依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时,其余差序列互不相关的性质,开发了一种新的渐消滤波算法。该算法根据对象输出,在线自适应地调整遗忘因子,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时,仍收敛并保持最佳性。该算法已应用于造纸机控制,取得较好效果。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 自适应算法
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一种基于增量式卡尔曼滤波器的PMSM转速滤波算法 被引量:15
19
作者 肖曦 王伟华 吕志鹏 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期104-111,共8页
为了滤除永磁同步电机转子转速测量环节存在的量化误差等噪声,提出一种基于增量式卡尔曼滤波器的转子转速滤波算法。该算法通过两个相邻周期的离散运动方程相减的方式消除负载转矩项,根据卡尔曼滤波器原理,推导出基于增量式卡尔曼滤波... 为了滤除永磁同步电机转子转速测量环节存在的量化误差等噪声,提出一种基于增量式卡尔曼滤波器的转子转速滤波算法。该算法通过两个相邻周期的离散运动方程相减的方式消除负载转矩项,根据卡尔曼滤波器原理,推导出基于增量式卡尔曼滤波器的永磁同步电机转子转速滤波算法,并与低通滤波器的滤波效果进行比较分析。研究表明,基于增量式卡尔曼滤波器的滤波算法可以在不带来延时的前提下有效滤除转速测量噪声,并且计算负荷显著减少,对电机参数依赖度低。仿真和实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 低通滤波器 测量噪声 永磁同步电机 伺服
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基于卡尔曼滤波器的数字式捷联航姿系统算法设计 被引量:24
20
作者 汪芳 朱少华 雷宏杰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2008年第2期208-211,共4页
提出了一种基于卡尔曼滤波器的捷联航姿算法,利用加速度及磁航向作为观测量,结合四元数微分方程,采用信息融合手段对姿态信息及陀螺漂移进行修正。半实物仿真结果证明,该算法合理可行,达到了预期效果,为新型数字捷联式航姿系统研发奠定... 提出了一种基于卡尔曼滤波器的捷联航姿算法,利用加速度及磁航向作为观测量,结合四元数微分方程,采用信息融合手段对姿态信息及陀螺漂移进行修正。半实物仿真结果证明,该算法合理可行,达到了预期效果,为新型数字捷联式航姿系统研发奠定了基础。 展开更多
关键词 捷联 航姿系统 四元数 卡尔曼滤波器
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