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分数阶Unscented卡尔曼滤波器研究 被引量:5
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作者 刘彦 蒲亦非 +1 位作者 沈晓东 周激流 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1388-1392,共5页
分数阶微积分在控制系统中的应用日益广泛,随着分数阶动态系统模型的引入,需要求解分数阶状态估计问题的方法。该文从分数阶非线性动态系统模型出发,以概率论为基础,导出分数阶的Unscented卡尔曼滤波器,得到其递推模型并应用于典型的非... 分数阶微积分在控制系统中的应用日益广泛,随着分数阶动态系统模型的引入,需要求解分数阶状态估计问题的方法。该文从分数阶非线性动态系统模型出发,以概率论为基础,导出分数阶的Unscented卡尔曼滤波器,得到其递推模型并应用于典型的非线性系统,UNGM(Univariate Nonstationary Growth Model)模型和再入飞行器跟踪模型。实验结果证明在合理设置分数阶Unscented卡尔曼滤波器阶次的情况下,能够取得优于Unscented卡尔曼滤波器的效果。 展开更多
关键词 分数阶微积分 分数阶动态系统 分数阶状态空间模型 unscented变换 unscented卡尔曼滤波器
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基于Unscented卡尔曼滤波器的卫星自主天文导航研究 被引量:20
2
作者 张瑜 房建成 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期646-650,共5页
针对星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法,建立了带摄动项的状态方程和以星光视高度为观测量的量测方程。由于该状态方程和量测方程都是严重非线性的,利用推广的卡尔曼滤波器进行导航时精度较低。Unscented卡尔曼滤波是一种针... 针对星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法,建立了带摄动项的状态方程和以星光视高度为观测量的量测方程。由于该状态方程和量测方程都是严重非线性的,利用推广的卡尔曼滤波器进行导航时精度较低。Unscented卡尔曼滤波是一种针对非线性系统的估计新方法。本文提出将Unscented卡尔曼滤波用于自主天文导航。计算机仿真结果显示Unscented卡尔曼滤波的估计精度远优于推广的卡尔曼滤波。 展开更多
关键词 自主天文导航 星光大气折射 unscented卡尔曼滤波器
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基于Unscented卡尔曼滤波器的反应堆周期计算算法研究 被引量:5
3
作者 熊华胜 李铎 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S1期568-571,共4页
基于Unscented卡尔曼滤波器(UKF)对反应堆周期的计算算法进行了研究,给出了相应的反应堆周期计算算法,并使用仿真和实验数据对算法进行了验证。结果表明:提出的基于UKF的反应堆周期算法是可行的,可较好地抑制噪声对反应堆周期估算的影响... 基于Unscented卡尔曼滤波器(UKF)对反应堆周期的计算算法进行了研究,给出了相应的反应堆周期计算算法,并使用仿真和实验数据对算法进行了验证。结果表明:提出的基于UKF的反应堆周期算法是可行的,可较好地抑制噪声对反应堆周期估算的影响,从而复现信号的本来特征。 展开更多
关键词 反应堆周期 unscented卡尔曼滤波器 算法
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带有色量测噪声的非线性系统Unscented卡尔曼滤波器 被引量:33
4
作者 王小旭 梁彦 +2 位作者 潘泉 赵春晖 李汉舟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期986-998,共13页
传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)要求噪声必须为高斯白噪声,无法解决带有色噪声的非线性系统滤波问题.为此,本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤波新算法.首先,基于量测信息增广和最小方差估计,推导出一类带... 传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)要求噪声必须为高斯白噪声,无法解决带有色噪声的非线性系统滤波问题.为此,本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤波新算法.首先,基于量测信息增广和最小方差估计,推导出一类带有色量测噪声的非线性离散系统状态的最优滤波框架,接着采用Unscented变换(Unscented transformation,UT)来计算最优框架中的非线性状态后验均值和协方差,进而得到有色量测噪声下UKF滤波递推公式.所设计的UKF新方法能有效地解决传统UKF在量测噪声有色情况下非线性滤波失效的问题,数值仿真实例验证了其可行性和有效性. 展开更多
关键词 非线性 有色量测噪声 最优滤波框架 unscented卡尔曼滤波 unscented变换 量测信息增广 最小方差估计
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基于Unscented卡尔曼滤波器的地磁辅助组合导航 被引量:1
5
作者 徐剑锋 高大远 +1 位作者 赵海军 纪永进 《舰船科学技术》 2009年第5期85-87,90,共4页
将船位推算与地磁测量相结合构成组合导航方法。首先建立了推算模型,然后利用Unscented卡尔曼滤波方法,直接将地磁测量的结果用于校正推算结果,进行导航定位。此方法不采用匹配方法进行定位,可进行实时定位,能适用于非线性和离散的地磁... 将船位推算与地磁测量相结合构成组合导航方法。首先建立了推算模型,然后利用Unscented卡尔曼滤波方法,直接将地磁测量的结果用于校正推算结果,进行导航定位。此方法不采用匹配方法进行定位,可进行实时定位,能适用于非线性和离散的地磁模型。仿真表明,此方法能减小定位误差,适用于基于船位推算和地磁定位的实时组合导航。 展开更多
关键词 组合导航 unscented卡尔曼滤波 地磁定位
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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
6
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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SVD-Unscented卡尔曼滤波的非线性结构系统识别 被引量:11
7
作者 谢强 唐和生 邸元 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期57-61,181,共5页
提出一种基于奇异值分解的unscented卡尔曼滤波(SVD-UKF)非线性滞回结构系统识别方法。SVD-UKF可被看成改进的unscented卡尔曼滤波(UKF)方法,相对UKF而言,SVD-UKF具有更好的鲁棒性和灵活性。此方法不仅避免象扩展卡尔曼滤波(EKF)为了计... 提出一种基于奇异值分解的unscented卡尔曼滤波(SVD-UKF)非线性滞回结构系统识别方法。SVD-UKF可被看成改进的unscented卡尔曼滤波(UKF)方法,相对UKF而言,SVD-UKF具有更好的鲁棒性和灵活性。此方法不仅避免象扩展卡尔曼滤波(EKF)为了计算Jacobians矩阵的所需的导数运算,并且可以克服常规UKF方法在计算协方差时经常遇到的病态条件的缺点。对非线性系统参数的识别和突然变化的识别的数值模拟结果显示了所提出方法的鲁棒性和灵活性。 展开更多
关键词 SVD unscented卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器 非线性 系统辨识
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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
8
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
9
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
10
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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Unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法 被引量:20
11
作者 尹建君 张建秋 林青 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期617-620,共4页
针对条件线性高斯状态空间模型,提出unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波unscented Kalman filte-ring-Kalman filtering,UKF-KF算法,该方法用UKF估计条件线性高斯状态空间模型中的非线性状态,用KF估计线性状态。为了有效地融合UKF和KF估计... 针对条件线性高斯状态空间模型,提出unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波unscented Kalman filte-ring-Kalman filtering,UKF-KF算法,该方法用UKF估计条件线性高斯状态空间模型中的非线性状态,用KF估计线性状态。为了有效地融合UKF和KF估计的后验状态分布,将蒙特卡罗方法应用于KF估计的线性状态均值和方差,获得了与UKF sigma点相同数量的后验线性状态估计分布的样本,然后将这些样本与UKF中sigma点进行合成去获得系统中非线性状态的估计。该算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明:与Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized particle filter,RBPF)相比,该算法虽在估计精度上略有下降,然而计算时间明显降低,有效提高了实时性。 展开更多
关键词 信息处理 unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波 仿真 条件线性高斯 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波 (RBPF) 标跟踪
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基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪 被引量:8
12
作者 卢江涛 段立 罗兵 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1613-1616,共4页
针对大地坐标系下,超视距目标状态方程和量测方程复杂的非线性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪。Unscented卡尔曼滤波通过设计少量的σ点,并计算这些σ点经由非线性函数的传播,从而获得滤波值基于非线性系统方程的... 针对大地坐标系下,超视距目标状态方程和量测方程复杂的非线性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪。Unscented卡尔曼滤波通过设计少量的σ点,并计算这些σ点经由非线性函数的传播,从而获得滤波值基于非线性系统方程的更新。由于Unscented卡尔曼滤波无需像Extended卡尔曼滤波那样求状态方程和量测方程的雅可比矩阵,给计算带来了极大的方便。数值仿真结果表明,所给出的方法是可行而有效的。 展开更多
关键词 超视距目标跟踪 unscented卡尔曼滤波 非线性滤波 unscented变换
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一种基于Unscented卡尔曼滤波的多平台多传感器配准算法 被引量:15
13
作者 胡洪涛 敬忠良 胡士强 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1518-1521,共4页
首先给出传感器偏差配准模型,然后将目标的运动模型和传感器偏差组合在同一个状态方程中,利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行状态和偏差联合估计,最后理论分析了配准偏差对状态估计的影响.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估... 首先给出传感器偏差配准模型,然后将目标的运动模型和传感器偏差组合在同一个状态方程中,利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行状态和偏差联合估计,最后理论分析了配准偏差对状态估计的影响.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标状态和传感器配准偏差. 展开更多
关键词 多平台多传感器 在线配准 unscented卡尔曼滤波 状态估计
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Unscented卡尔曼滤波在飞航导弹地磁导航中的应用 被引量:11
14
作者 胡正东 郭才发 +1 位作者 张士峰 蔡洪 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1443-1448,共6页
对飞航导弹巡航段的地磁导航问题进行了讨论,导航算法为Unscented卡尔曼滤波,导航信息为地磁异常强度。首先通过对比不同飞行轨迹下的滤波效果,得到了导弹射前路径规划的一些原则。由于Unscented变换参数对滤波效果存在一定影响,提出了... 对飞航导弹巡航段的地磁导航问题进行了讨论,导航算法为Unscented卡尔曼滤波,导航信息为地磁异常强度。首先通过对比不同飞行轨迹下的滤波效果,得到了导弹射前路径规划的一些原则。由于Unscented变换参数对滤波效果存在一定影响,提出了利用遗传算法优化Unscented变换参数的方法,优化参数的鲁棒性分析进一步验证了该方法的有效性。最后对Unscented卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的导航性能进行了比较,仿真结果表明前者具有更高的导航精度。 展开更多
关键词 地磁导航 飞航导弹 unscented卡尔曼滤波 遗传算法 扩展卡尔曼滤波
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Unscented卡尔曼滤波在SINS静基座大方位失准角初始对准中的应用研究 被引量:6
15
作者 丁杨斌 王新龙 +1 位作者 王缜 申功勋 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1201-1204,共4页
静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的,如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波... 静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的,如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波和Unsented卡尔曼滤波进行仿真计算,结果验证了Unscented卡尔曼滤波的有效性与优越性。 展开更多
关键词 unscented卡尔曼滤波 捷联惯导系统 大方位失准角 初始对准
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基于平方根Unscented卡尔曼滤波的无陀螺卫星的姿态估计 被引量:6
16
作者 姜雪原 马广富 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期399-402,410,共5页
针对无陀螺卫星的姿态和速度估计问题,提出基于平方根UKF滤波(SquareRootUnscentedKalmanFilter)的估计算法。为了避免欧拉角带来的奇异问题,采用四元数描述卫星的姿态参数。考虑卫星的非线性模型,采用Cholesky和QR分解,从而平方根UKF... 针对无陀螺卫星的姿态和速度估计问题,提出基于平方根UKF滤波(SquareRootUnscentedKalmanFilter)的估计算法。为了避免欧拉角带来的奇异问题,采用四元数描述卫星的姿态参数。考虑卫星的非线性模型,采用Cholesky和QR分解,从而平方根UKF滤波方法不仅能保证协方差矩阵的正定性,并且还可以提高算法的计算精度。利用测量矢量的信息,该算法能估计三轴稳定卫星的姿态,且计算简单,无需计算Jacobian矩阵。数值仿真结果表明,所给出的方法是可行而有效的。 展开更多
关键词 unscented卡尔曼滤波 姿态估计 非线性滤波 卫星
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基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法 被引量:2
17
作者 宋保业 田国会 周风余 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期178-181,187,共5页
针对传统非线性最小二乘估计算法和多步迭代估计算法估计节点位置和信道参数时存在的缺点,提出一种新的基于卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法。新算法将接收信号强度指示(RSSI)定位问题转化为非线性方程组的参数向量估计问题... 针对传统非线性最小二乘估计算法和多步迭代估计算法估计节点位置和信道参数时存在的缺点,提出一种新的基于卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法。新算法将接收信号强度指示(RSSI)定位问题转化为非线性方程组的参数向量估计问题,使用UKF对目标位置和无线信道参数同时进行估计。试验结果表明,与非线性最小二乘方法相比,新算法定位误差更小,对信道参数的估计也更准确。 展开更多
关键词 接收信号强度指示(RSSI) 定位 unscented卡尔曼滤波(UKF)
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基于Unscented卡尔曼滤波的目标跟踪仿真分析 被引量:3
18
作者 时少旺 谭守林 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2008年第3期47-50,共4页
卡尔曼滤波技术是目标跟踪的理论基础之一.在工程应用中,多采用非线性滤波的方法对目标进行跟踪.介绍了Unscented变换,通过使用Unscented卡尔曼滤波(UKF)对目标跟踪进行仿真实验,Un-scented卡尔曼滤波有效地克服了传统的扩展卡尔曼滤波... 卡尔曼滤波技术是目标跟踪的理论基础之一.在工程应用中,多采用非线性滤波的方法对目标进行跟踪.介绍了Unscented变换,通过使用Unscented卡尔曼滤波(UKF)对目标跟踪进行仿真实验,Un-scented卡尔曼滤波有效地克服了传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的缺陷,给出了最佳估计的二阶近似,提高了对目标跟踪的精度和稳定性.仿真结果表明,该算法对目标在位置、速度跟踪方面均有良好的效果;针对目标机动,采用多模型滤波算法能够实现目标机动的精确跟踪. 展开更多
关键词 无味变换 目标跟踪 unscented卡尔曼滤波 多模型算法
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基于Unscented卡尔曼滤波新息的多变量序贯概率比检验故障检测方法 被引量:2
19
作者 曹玉苹 田学民 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期165-169,共5页
针对非线性多变量过程监控问题,提出一种基于预测新息的多变量序贯概率比检验(SPRT)方法。首先利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)基于正常过程模型预测输出值,将预测输出值与过程测量得到的实际输出值对比产生预测新息,然后引入多变量SPRT... 针对非线性多变量过程监控问题,提出一种基于预测新息的多变量序贯概率比检验(SPRT)方法。首先利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)基于正常过程模型预测输出值,将预测输出值与过程测量得到的实际输出值对比产生预测新息,然后引入多变量SPRT方法分析多元新息的统计特性,构造对数概率似然比判决函数和判决规则,监控过程的运行状态并对故障状态进行报警。在连续搅拌反应器上的仿真应用结果表明,所提出的故障检测方法能够有效实现过程监控,比传统的残差加权平方和方法误报率低、检测速度快。 展开更多
关键词 多变量序贯概率比检验 unscented卡尔曼滤波 故障检测 新息
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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
20
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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