基于DAUKF的锂离子电池SOC和SOE估算

1

作者 朱锦 李珊珊 张阿香 《电池》 北大核心 2025年第3期456-462,共7页

电荷状态(SOC)和能量状态(SOE)估算有助于延长锂离子电池的电池寿命和确保系统可靠性。提出一种双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法,同时估算SOC和SOE,在动态应力测试(DST)动态驾驶曲线、US06动态驾驶曲线和联邦城市驾驶时间表(FUDS)动... 电荷状态(SOC)和能量状态(SOE)估算有助于延长锂离子电池的电池寿命和确保系统可靠性。提出一种双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法,同时估算SOC和SOE,在动态应力测试(DST)动态驾驶曲线、US06动态驾驶曲线和联邦城市驾驶时间表(FUDS)动态驾驶曲线下,进行验证。DAUKF算法能准确估算SOC和SOE,SOC的均方根误差(RMSE)分别为0.07%、0.29%和0.31%,SOE的RMSE分别为0.07%、0.30%和0.31%。与自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相比,DAUKF算法在估计精度上表现更优。 展开更多

关键词 锂离子电池 双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法 状态估计 电荷状态(SOC) 能量状态(SOE)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于变分贝叶斯估计方法的双尺度自适应Kalman滤波 被引量：1

2

作者 吴俊峰 徐嵩 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2019年第2期79-85,共7页

针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题:一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启... 针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题:一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题。仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度。 展开更多

关键词 自适应kalman滤波 变分贝叶斯方法 双尺度估计 启发式算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于WMIAEKF的锂离子电池SOC与容量联合估算 被引量：1

3

作者 顾乃朋 王亚平 +1 位作者 杨驹丰 栗欢欢 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第1期134-142,共9页

精确的荷电状态(SOC)估算对可靠的电池管理系统来说十分关键。基于二阶等效电路模型,提出了一种加权多新息自适应扩展卡尔曼滤波(WMIAEKF)算法,该算法可以解决传统多新息算法中误差累积的问题,从而提高SOC估算精度。实验仿真结果表明,... 精确的荷电状态(SOC)估算对可靠的电池管理系统来说十分关键。基于二阶等效电路模型,提出了一种加权多新息自适应扩展卡尔曼滤波(WMIAEKF)算法,该算法可以解决传统多新息算法中误差累积的问题,从而提高SOC估算精度。实验仿真结果表明,所提算法比传统的自适应扩展卡尔曼(AEKF)以及多新息自适应扩展卡尔曼(MIAEKF)精度要高,最大误差控制在1.15%以内。此外,基于该算法提出了一种改进的多时间尺度双卡尔曼滤波算法,其中,WMIAEKF用于SOC估算,AEKF用于容量估算,两者结合对电池的SOC和容量进行实时的联合估算。所提算法能够对电池SOC以及容量进行较精确的估计,在新欧洲行驶工况(NEDC)下,SOC估算误差始终控制在1.2%,并且在面对错误容量初始值时也能保持较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 等效电路模型 加权多新息算法 扩展卡尔曼滤波算法 SOC估算

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于UKF滤波加权C-T融合算法的无人驾驶单轨吊双标签UWB定位

4

作者 吕玉寒 张牧野 +3 位作者 鲍久圣 杨阳 杨健健 王茂森 《煤炭科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第S2期221-235,共15页

单轨吊机车是煤矿井下重要的辅助运输设备之一,目前正在朝着智能化和无人化的方向发展。为了提高无人驾驶单轨吊定位精度,开展了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)加权C-T融合算法的双标签超宽带(UWB)定位方法研究。首先,根据单轨吊车身的结构特... 单轨吊机车是煤矿井下重要的辅助运输设备之一,目前正在朝着智能化和无人化的方向发展。为了提高无人驾驶单轨吊定位精度,开展了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)加权C-T融合算法的双标签超宽带(UWB)定位方法研究。首先,根据单轨吊车身的结构特征,设计了包含双标签定位信息采集层、定位数据传递层和定位坐标解析层的双标签UWB定位系统;其次,将UWB中Chan算法的定位结果作为Taylor算法的初始值,保障了Taylor算法的收敛性和计算效率;再次,通过预设的单轨吊车身长度与双标签定位数据得到定位补偿error,将error代入Taylor算法以进一步提高定位精度,仿真结果表明优化后算法的定位精度提高了44%;然后,使用UKF对加权C-T融合算法进行滤波优化,提高了定位系统在非视距(NLOS)环境中的定位精度,仿真结果表明UKF滤波优化后的定位精度在直行路段提高了7.8%以上,在弯道路段中提高了10.6%以上,且随着NLOS误差的增大,定位效果明显提升;最后,在石煤机试验场进行单轨吊实车试验,结果表明:基于UKF滤波的双标签加权C-T融合定位算法使单轨吊静态定位精度小于20cm,动态定位精度小于30cm,整体定位精度达到分米级,稳定性和可靠性也得到提高,可满足单轨吊井下无人驾驶定位需求。研究分米级精度的单轨吊定位系统是矿井单轨吊实现智能化、无人化高效运输的重要保障。 展开更多

关键词 单轨吊 超宽带(UWB) 加权C-T融合算法 双标签 无迹卡尔曼滤波(UKF)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多时间尺度双扩展卡尔曼滤波的电池峰值功率估计方法 被引量：1

5

作者 李强 张凯旋 +3 位作者 袁文文 许亚涵 杨瑞鑫 方煜 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2225-2235,共11页

动力电池是电动汽车的技术瓶颈,其状态的高精度估计一直是行业的技术难点,不准确的状态估计值易造成安全隐患,并加速动力电池系统老化。然而,动力电池每用必衰、时变非线性、环境敏感性等特点导致对其状态的实时精准估计极具挑战性。该... 动力电池是电动汽车的技术瓶颈,其状态的高精度估计一直是行业的技术难点,不准确的状态估计值易造成安全隐患,并加速动力电池系统老化。然而,动力电池每用必衰、时变非线性、环境敏感性等特点导致对其状态的实时精准估计极具挑战性。该文针对锂离子动力电池峰值功率估计的问题,提出基于多时间尺度滑动窗口的双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法,基于峰值功率测试结果更新模型参数库,实现了参数的缓时变估计。评价指标显示,动力电池全寿命、全电量区间内,变温度等条件下的验证结果表明所提算法能够准确估计电池参数和功率状态,电压误差小于40 mV。 展开更多

关键词 电动汽车 锂离子电池 峰值功率估计 双扩展卡尔曼滤波算法 滑动窗口

在线阅读 下载PDF 职称材料

远程光纤传感网中滤波降噪方法的优化

6

作者 孙悟颉 李光明 +4 位作者 苏艳蕊 武昭 田彦 赵越 秦宝燕 《兵工自动化》 北大核心 2024年第4期54-61,共8页

为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输,提出一种优化差分(optimized difference,OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法,并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值;采用双重判别弥补边缘信息误判... 为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输,提出一种优化差分(optimized difference,OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法,并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值;采用双重判别弥补边缘信息误判的缺陷,优化准确定位边缘信息的能力;融合加权平均法与卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF),优化信号预测的精度。实验验证结果表明:采用该方法进行数据预处理将使系统能够正常检测数据,测量精度可达0.76%,提高检测系统的抗噪性能。与先进小波阈值降噪方法的对比实验结果表明:斜率优化方法在≥10 dB噪声干扰下,测量精度相对提高0.62倍以上。 展开更多

关键词 远程光纤传感网 优化差分方法 边缘信息双重判别 加权卡尔曼滤波融合算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

智能监控系统中自适应抗遮挡目标跟踪 被引量：2

7

作者 张颖 李孟歆 英宇 《现代电子技术》 北大核心 2018年第17期59-61,共3页

智能视频监控系统中的目标跟踪问题存在许多干扰因素,其中运动目标运动时的动态干扰及大面积遮挡问题是影响跟踪失败的最主要的原因。此外,光照和颜色近似干扰问题也是影响跟踪准确度的主要因素。为了达到运动目标的抗干扰及准确跟踪,在... 智能视频监控系统中的目标跟踪问题存在许多干扰因素,其中运动目标运动时的动态干扰及大面积遮挡问题是影响跟踪失败的最主要的原因。此外,光照和颜色近似干扰问题也是影响跟踪准确度的主要因素。为了达到运动目标的抗干扰及准确跟踪,在Meanshift算法完成目标准确跟踪的基础上,提出一种基于双重判别的自适应跟踪算法,将Meanshift算法与Kalman滤波算法相结合,在出现长时间大面积遮挡及动态背景干扰、光照,颜色近似干扰的情况下,完成目标的准确跟踪。实验结果表明,提出的方法有较好的稳定性和准确性。 展开更多

关键词 目标跟踪 MEANSHIFT算法 Bhattacharrya系数 kalman滤波 双重判别 抗遮挡

在线阅读 下载PDF 职称材料

PSO网络优化双重卡尔曼滤波在初始对准中的应用

8

作者 张磊 汪渤 戴绍忠 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期9-11,143,共4页

为了解决捷联惯导系统初始对准过程中天向方位失准角收敛过慢的问题,提出了基于带惯性权重的微粒群(PSO)优化网络逼近的双重卡尔曼滤波算法,首先,利用滤波过程中产生了新的天向方位失准角U和水平方位失准角N信息进行双重卡尔曼滤波... 为了解决捷联惯导系统初始对准过程中天向方位失准角收敛过慢的问题,提出了基于带惯性权重的微粒群(PSO)优化网络逼近的双重卡尔曼滤波算法,首先,利用滤波过程中产生了新的天向方位失准角U和水平方位失准角N信息进行双重卡尔曼滤波估计。然后针对滤波结构复杂、运算量大的问题,利用双重卡尔曼滤波获取的数据作为训练样本,PSO优化神经网络的算法来实现捷联惯导的初始对准。仿真结果表明,新算法结构简单,计算量小,具有实时性和快速性,同时可以保证系统的对准精度。 展开更多

关键词 捷联惯导初始对准 双重卡尔曼滤波 神经网络 微粒群算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

纵向和横向同时约束AVO反演 被引量：11

9

作者 霍国栋 杜启振 +2 位作者 王秀玲 陈刚 郑笑雪 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期271-282,共12页

为了提高AVO(amplitude versus offset)反演结果的精度和横向连续性,本文提出了一种新的AVO反演约束方法,该方法结合贝叶斯原理和卡尔曼滤波算法实现了对反演参数纵向和横向的同时约束.文章首先结合反演参数的纵向贝叶斯先验概率约束和... 为了提高AVO(amplitude versus offset)反演结果的精度和横向连续性,本文提出了一种新的AVO反演约束方法,该方法结合贝叶斯原理和卡尔曼滤波算法实现了对反演参数纵向和横向的同时约束.文章首先结合反演参数的纵向贝叶斯先验概率约束和反演参数的横向连续性假设建立了与卡尔曼滤波算法对应的AVO反演系统的数学模型,然后将该数学模型代入卡尔曼滤波算法框架,利用卡尔曼滤波算法实现了双向约束AVO反演.二维模型测试和实际数据测试结果表明,相对于单纯的纵向贝叶斯先验概率约束,双向约束能更准确地刻画参数的横向变化,得到更准确、横向连续性更好的反演结果. 展开更多

关键词 贝叶斯先验概率约束 卡尔曼滤波算法 双向约束 横向连续性

在线阅读 下载PDF 职称材料

分布式电动汽车质量与行驶状态估计 被引量：2

10

作者 杨建青 严运兵 王维强 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期381-387,共7页

为了更精确地获取分布式电动汽车行驶过程中的关键参数及相关状态信息,本文提出了一种递推最小二乘法与双容积卡尔曼滤波算法相结合的估计方法,并基于三自由度非线性整车动力学模型,借助Carsim-MATLAB/Simulink平台进行了联合仿真与实... 为了更精确地获取分布式电动汽车行驶过程中的关键参数及相关状态信息,本文提出了一种递推最小二乘法与双容积卡尔曼滤波算法相结合的估计方法,并基于三自由度非线性整车动力学模型,借助Carsim-MATLAB/Simulink平台进行了联合仿真与实验分析,结果表明,该算法能实时准确地估计车辆参数与行驶状态,满足车辆主动安全控制需要。 展开更多

关键词 分布式电动汽车 递推最小二乘法 双容积卡尔曼滤波 整车质量估计 行驶状态

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种GA-DKF的锂离子电池SOC估计 被引量：3

11

作者 罗雪松 朱茂桃 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第3期63-71,共9页

提出了一种基于遗传算法优化双卡尔曼滤波(GA-DKF)的方法进行电池荷电状态(SOC)估计。分别利用遗传算法优化模型参数辨识中卡尔曼滤波的噪声协方差矩阵,以及SOC估计中无迹卡尔曼滤波(UKF)的噪声协方差矩阵。搭建试验平台,依据不同电流... 提出了一种基于遗传算法优化双卡尔曼滤波(GA-DKF)的方法进行电池荷电状态(SOC)估计。分别利用遗传算法优化模型参数辨识中卡尔曼滤波的噪声协方差矩阵,以及SOC估计中无迹卡尔曼滤波(UKF)的噪声协方差矩阵。搭建试验平台,依据不同电流倍率下的放电实验数据,得到模型参数动态辨识的结果,分析GA-KF算法辨识参数的有效性。通过不同工况下试验结果、仿真结果以及传统最小二乘法(LS)辨识结果的对比,表明提出的方法能够有效提高锂电池模型精度。最后,采用遗传算法优化双卡尔曼滤波(GA-DKF)进行SOC估计,分别验证该模型在动态工况下SOC估计的精度和鲁棒性。结果表明:该模型不仅具有较高的估计精度,还能克服不同初始SOC的误差,具备良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 遗传算法 双卡尔曼滤波 锂离子电池 SOC估计

在线阅读 下载PDF 职称材料