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基于NPF-CKF的捷联惯导系统动基座初始对准技术 被引量:5
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作者 郝燕玲 杨峻巍 +1 位作者 陈亮 郝金会 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期654-658,共5页
当海况不佳时,水下航行器大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准,因此提出了利用多普勒计程仪提供的速度信息进行运动中辅助对准。针对在非线性对准中扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,提出了一种基于非... 当海况不佳时,水下航行器大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准,因此提出了利用多普勒计程仪提供的速度信息进行运动中辅助对准。针对在非线性对准中扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,提出了一种基于非线性预测滤波的求容积卡尔曼滤波算法。该滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用非线性预测滤波器进行实时预测,然后再利用求容积卡尔曼滤波对模型误差补偿后的系统进行状态估计。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和求容积卡尔曼滤波算法相比,该滤波算法能够不仅提高失准角特别是方位失准角的估计精度,其精度约为45″,而且加快了收敛速度。同时由于该滤波算法降低了系统状态的维数,因此也大大减少了计算量。 展开更多
关键词 动基座 初始对准 非线性预测滤波 求容积卡尔曼滤波
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NPF算法在X射线脉冲星导航中的应用研究 被引量:5
2
作者 金晶 王敏 +2 位作者 黄良伟 贺亮 姜宇 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1248-1254,共7页
针对X射线脉冲星导航中航天器模型的强非线性、高阶模型不确定性等问题,提出应用非线性预测滤波(NPF)算法实时估计航天器的轨道信息。首先,建立具有模型不确定性的X射线脉冲星导航定轨指标函数,优化得到满足指标函数最小的系统模型误差... 针对X射线脉冲星导航中航天器模型的强非线性、高阶模型不确定性等问题,提出应用非线性预测滤波(NPF)算法实时估计航天器的轨道信息。首先,建立具有模型不确定性的X射线脉冲星导航定轨指标函数,优化得到满足指标函数最小的系统模型误差值,通过降低模型不确定性的影响来提高航天器自主定轨精度。对STK生成的"火星探路者"和"金星快车"及"北斗一号"三种航天器轨道数据进行分析,仿真结果表明,该算法比EKF算法具有更高的定轨精度,能够满足深空以及近地轨道航天器的自主定轨精度指标要求。 展开更多
关键词 自主定轨 X射线脉冲星 非线性预测滤波
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一种用于实时轨道确定的NPF-SRCKF滤波算法 被引量:13
3
作者 李志军 侯黎强 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期811-817,共7页
针对航天器实时轨道确定中建模复杂、计算量大、估计精度低的问题,设计了一种考虑地球J2摄动影响的基于NPF-SRCKF的实时轨道确定算法,该算法采用非线性预测滤波(NPF)对模型误差进行补偿修正,利用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法对修正... 针对航天器实时轨道确定中建模复杂、计算量大、估计精度低的问题,设计了一种考虑地球J2摄动影响的基于NPF-SRCKF的实时轨道确定算法,该算法采用非线性预测滤波(NPF)对模型误差进行补偿修正,利用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法对修正模型误差后的系统进行状态估计。针对单测站、双测站跟踪测量设计了不同的实时轨道确定算法。实验结果显示,将非线性预测滤波和平方根容积卡尔曼滤波结合在一起,运用于简化的实时轨道确定模型,能有效降低计算复杂度,改进数值运算的稳定性,提高状态估计的精度。 展开更多
关键词 实时轨道确定 非线性预测滤波 平方根容积卡尔曼滤波
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基于改进NMPC的永磁电动悬浮汽车横向控制
4
作者 毕经国 柯志昊 +2 位作者 杨轶莹 李诤言 邓自刚 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第4期851-864,共14页
针对横向力不足、模型不确定和时变扰动环境下永磁电动悬浮汽车横向运动控制问题,提出一种改进非线性模型预测横向跟踪控制方法(NMPC-ESO-EKF)以实现车辆横向精准控制.首先,提出通过偏转磁轮来补偿系统横向力的横向运行模式,以此建立横... 针对横向力不足、模型不确定和时变扰动环境下永磁电动悬浮汽车横向运动控制问题,提出一种改进非线性模型预测横向跟踪控制方法(NMPC-ESO-EKF)以实现车辆横向精准控制.首先,提出通过偏转磁轮来补偿系统横向力的横向运行模式,以此建立横向非线性动力学模型;然后,建立含有约束条件的非线性模型预测控制器(NMPC),并构造扩张状态观测器(ESO)来观测系统内外扰动以补偿控制输入,同时引入扩展卡尔曼滤波器(EKF)消除传感器测量噪声对ESO观扰的影响;最后,搭建联合仿真平台和实验平台进行仿真与实验验证.研究结果表明:永磁电动悬浮汽车在横向运行模式下,能有效实现左右横移运动;相较于PID-EKF控制,在定常数参考信号下,NMPC-ESO-EKF超调量降低98.90%,系统调节时间缩短47.78%;在方波参考信号下,系统平均超调量和平均跟踪误差分别降低93.77%和36.13%;施加扰动后,系统横向位移波动幅值减小34.51%,恢复时间缩短42.08%,横向控制精度与抗扰能力大幅提升,为永磁电动悬浮汽车横向控制研究提供一定参考. 展开更多
关键词 磁悬浮汽车 非线性模型预测控制 扩张状态观测器 扩展卡尔曼滤波器 横向控制
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融合UKF与NMPC的固定翼无人机空速-姿态控制技术研究
5
作者 段呈玉 曹立佳 +2 位作者 李水铃 郭川东 及鹏飞 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第7期265-272,共8页
固定翼无人机系统具有复杂的非线性特性以及执行机构约束,且飞行控制品质极易受传感器测量噪声影响。针对上述问题,设计一种融合非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control, NMPC)与无迹卡尔曼滤波(unscented kalmanfilter... 固定翼无人机系统具有复杂的非线性特性以及执行机构约束,且飞行控制品质极易受传感器测量噪声影响。针对上述问题,设计一种融合非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control, NMPC)与无迹卡尔曼滤波(unscented kalmanfilter, UKF)的新型无人机控制框架。首先针对气流角和机体旋转角速率受传感器测量噪声影响显著问题,采用基于无迹卡尔曼滤波器的状态估计器估计该局部状态。然后基于系统状态估计,采取非线性模型预测控制方法,设计无人机空速-姿态控制器。最后通过仿真试验对控制性能进行验证,并与融合NMPC与扩展卡尔曼滤波器算例进行对比。结果表明:相对于EKF方法,UKF方法得到的攻角、侧滑角、滚转角速率、俯仰角速率、偏航角速率估计误差分别减小了74.49%、.86.86%、43.23%、62.84%、58.49%;将滤波器引入控制系统后,相对于引入EKF,引入UKF后的滚转角、俯仰角和偏航角跟踪误差分别减小了74.47%、9.68%、80.07%。由此说明无迹卡尔曼滤波器相对于扩展卡尔曼滤波器具有更高的精度和稳定性,在强噪声条件下对无人机飞行稳定性的提升更加明显。 展开更多
关键词 固定翼无人机 姿态控制 非线性模型预测控制 无迹卡尔曼滤波 强噪声环境
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Remaining lifetime prediction for nonlinear degradation device with random effect 被引量:4
6
作者 CAI Zhongyi CHEN Yunxiang +2 位作者 GUO Jiansheng ZHANG Qiang XIANG Huachun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第5期1101-1110,共10页
For the large number of nonlinear degradation devices existing in a project, the existing methods have not systematically studied the effects of random effect on the remaining lifetime(RL),the accuracy and efficiency ... For the large number of nonlinear degradation devices existing in a project, the existing methods have not systematically studied the effects of random effect on the remaining lifetime(RL),the accuracy and efficiency of the parameters estimation are not high, and the current degradation state of the target device is not accurately estimated. In this paper, a nonlinear Wiener degradation model with random effect is proposed and the corresponding probability density function(PDF) of the first hitting time(FHT)is deduced. A parameter estimation method based on modified expectation maximum(EM) algorithm is proposed to obtain the estimated value of fixed coefficient and the priori value of random coefficient in the model. The posterior value of the random coefficient and the current degradation state of target device are updated synchronously by the state space model(SSM) and the Kalman filter algorithm. The PDF of RL with random effect is deduced. A simulation example is analyzed to verify that the proposed method has the obvious advantage over the existing methods in parameter estimation error and RL prediction accuracy. 展开更多
关键词 remaining lifetime(RL) prediction nonlinear degradation model Wiener process random coefficient Kalman filter algorithm
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基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF技术研究 被引量:1
7
作者 文翌铖 陈亦文 +2 位作者 童筱涵 江加辉 监浩军 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第S01期186-196,共11页
基于模块化多电平变换器的有源电力滤波器MMC-APF(modular multilevel converter-based active power filter)是用来处理非线性负载对电网带来的污染问题最有效的拓扑之一。提出了一种基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF,仅通... 基于模块化多电平变换器的有源电力滤波器MMC-APF(modular multilevel converter-based active power filter)是用来处理非线性负载对电网带来的污染问题最有效的拓扑之一。提出了一种基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF,仅通过基波同步旋转坐标系实现对所有谐波的控制。首先,使用PI加重复控制的电流环复合控制得到上、下桥臂预导通子模块数,在此基础上进行多步交流侧电流模型预测,最终得到桥臂投入子模块数的最优解,缩小了寻找目标函数最优电平的搜索范围,无需设计权重因子,每相桥臂子模块的总投入数为[N-1,N+1],交流侧输出电平数最大可达2N+1,提高了MMC-APF交流侧电流补偿精度,并改善了系统动态性能。最后,搭建了MMC-APF平台,仿真和实验结果与理论分析一致,进一步验证了所提研究方案的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模块化多电平变换器 有源电力滤波器 非线性负载 PI加重复控制 改进有限状态多步模型预测控制
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基于AUKF-NMPC算法的无人船轨迹跟踪控制 被引量:1
8
作者 杨智博 张浩晢 +2 位作者 焦绪国 雷鹏 朱齐丹 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第12期14-18,40,共6页
针对复杂外部环境下无人船(USV)的轨迹跟踪问题,提出了一种将自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)与非线性模型预测控制(NMPC)相结合的控制算法。首先,建立三自由度全驱动无人船的数学模型,并设计基于当前跟踪误差动态调整权重的非线性模型预测... 针对复杂外部环境下无人船(USV)的轨迹跟踪问题,提出了一种将自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)与非线性模型预测控制(NMPC)相结合的控制算法。首先,建立三自由度全驱动无人船的数学模型,并设计基于当前跟踪误差动态调整权重的非线性模型预测控制器。其次,根据无人船航行所面对复杂环境扰动及传感器不确定噪声干扰的特点,提出了将噪声变化与量测参数相关联的自适应无迹卡尔曼滤波器并用于状态估计。最后,通过引入时变随机扰动及测量噪声来模拟真实外部环境的仿真实验,验证了该算法的确定性及有效性。 展开更多
关键词 无人船 轨迹跟踪 非线性模型预测控制 自适应无迹卡尔曼滤波
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预测滤波器理论在惯导非线性对准中的应用 被引量:14
9
作者 杨静 张洪钺 李骥 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2003年第6期44-52,共9页
讨论了预测滤波器的基本算法,并针对平台惯性导航系统在大方位失准角情况下的非线性对准中,用预测滤波器无法估计陀螺误差的问题,提出了将预测滤波和扩展卡尔曼滤波相结合的算法。通过对大失准角下的静基座和动基座对准的仿真,证明预测... 讨论了预测滤波器的基本算法,并针对平台惯性导航系统在大方位失准角情况下的非线性对准中,用预测滤波器无法估计陀螺误差的问题,提出了将预测滤波和扩展卡尔曼滤波相结合的算法。通过对大失准角下的静基座和动基座对准的仿真,证明预测滤波和扩展卡尔曼滤波相结合的算法能够提高的平台姿态误差角特别是方位误差角的估计精度。比起扩展卡尔曼滤波算法,该算法还能降低系统的维数,减小计算量。 展开更多
关键词 惯性导航系统 预测滤波器 非线性对准 陀螺误差 卡尔曼滤波 动基座 静基座 失准角
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基于MRPs/NPUPF的地磁/加速度计测量的姿态估计新方法 被引量:2
10
作者 郭庆 魏瑞轩 +1 位作者 许洁 胡明朗 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期336-342,共7页
针对现有基于地磁/加速度计的姿态估计算法存在状态误差协方差阵的奇异值和需要准确已知当地地磁矢量的问题,提出了一种新的姿态估计基本方法。该方法采用修正罗德里格参数(MRPs)表示系统动态,消除了采用四元数法导致的状态误差协方差... 针对现有基于地磁/加速度计的姿态估计算法存在状态误差协方差阵的奇异值和需要准确已知当地地磁矢量的问题,提出了一种新的姿态估计基本方法。该方法采用修正罗德里格参数(MRPs)表示系统动态,消除了采用四元数法导致的状态误差协方差阵的奇异值问题;根据地磁场缓变的特性,将地磁矢量作为平稳过程加入到状态变量中,使得姿态估计不再需要准确已知当地地磁矢量。针对大初始误差和有色噪声对基本方法的影响,通过引入模型误差预测(NPF)和无迹粒子滤波(UPF)方法对其进行改进,提出了基于模型预测无迹粒子滤波(NP-UPF)的地磁/加速度计的姿态估计新方法。仿真结果表明,NPUPF方法可在大初始误差和非高斯条件下实现高精度的姿态估计,提高了基于地磁/加速度计的姿态估计方法的可靠性和实用性。 展开更多
关键词 姿态估计 修正罗德里格参数 地磁 模型误差预测 无迹粒子滤波 模型预测无迹粒子滤波
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基于UKF的单站无源定位与跟踪双向预测滤波算法 被引量:6
11
作者 张刚兵 刘渝 胥嘉佳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1415-1418,共4页
提出了一种新的滤波算法,以加快滤波算法的收敛速度和提高滤波的估计精度。反向预测与更新提高了上一时刻状态估计的精度,减小了当前时刻的状态预测误差。利用更准确的初始条件经过正向预测与更新,能得到当前状态更精确的估计值。计算... 提出了一种新的滤波算法,以加快滤波算法的收敛速度和提高滤波的估计精度。反向预测与更新提高了上一时刻状态估计的精度,减小了当前时刻的状态预测误差。利用更准确的初始条件经过正向预测与更新,能得到当前状态更精确的估计值。计算机仿真结果表明,本算法的滤波性能优于传统的迭代滤波算法,既提高了滤波的估计精度,又加快了算法的收敛速度。 展开更多
关键词 无源定位 非线性滤波 无迹卡尔曼滤波 正反向预测
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基于UKF的简化交互多模型视频图像机动目标跟踪算法 被引量:3
12
作者 徐哈宁 肖慧 +1 位作者 侯宏录 黎正根 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期14-18,共5页
在视频图像运动目标的状态估计与跟踪问题中,常用的扩展卡尔曼(EKF)算法简单、计算量小,但仅适用于弱非线性和弱高斯环境下。本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)与简化交互多模型(IMM)算法相结合的视频图像运动目标跟踪算法,有效地克... 在视频图像运动目标的状态估计与跟踪问题中,常用的扩展卡尔曼(EKF)算法简单、计算量小,但仅适用于弱非线性和弱高斯环境下。本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)与简化交互多模型(IMM)算法相结合的视频图像运动目标跟踪算法,有效地克服了EKF算法在强非线性状态下或对小运动目标跟踪时精度低,容易发散的问题。仿真结果表明,该算法估计和跟踪非线性目标的性能明显优于基于EKF算法,其跟踪精度可达到三阶(泰勒级数展开)精度。 展开更多
关键词 视频图像 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 非线性估计
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用于低维混沌时间序列预测的一种非线性自适应预测滤波器 被引量:9
13
作者 张家树 肖先赐 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第10期93-98,共6页
在二阶Volterra滤波预测器基础上,提出了一种用于低维混沌时间自适应预测的非线性自适应预测器。基于最小均方误差准则导出了一种NLMS类型的自适应算法来实时调整这种非线性滤波预测器的系数。仿真实验结果表明:这种线性... 在二阶Volterra滤波预测器基础上,提出了一种用于低维混沌时间自适应预测的非线性自适应预测器。基于最小均方误差准则导出了一种NLMS类型的自适应算法来实时调整这种非线性滤波预测器的系数。仿真实验结果表明:这种线性化的非线性自适应滤波预测器能够有效地预测低维混沌时间序列,且它的模块化特征更易于VLSI电路实现,具有广泛的工程应用价值。 展开更多
关键词 混纯时间序列 自适应滤波预测器 非线性自适应预测 滤波器
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强跟踪平方根容积卡尔曼滤波和自回归模型融合的故障预测 被引量:6
14
作者 杜占龙 李小民 +1 位作者 郑宗贵 毛琼 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1047-1052,共6页
为了解决非线性系统中不可测量参数的预测问题,提出一种带有次优渐消因子的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和自回归(AR)模型相结合的故障预测方法.利用AR模型时间序列预测法预测未来时刻的测量值,将预测的测量值作为STSCKF的测量变... 为了解决非线性系统中不可测量参数的预测问题,提出一种带有次优渐消因子的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和自回归(AR)模型相结合的故障预测方法.利用AR模型时间序列预测法预测未来时刻的测量值,将预测的测量值作为STSCKF的测量变量,从而将预测问题转化为滤波估计问题.STSCKF通过在预测误差方差阵的均方根中引入渐消因子调节滤波过程中的增益矩阵,克服了故障参数变化函数未知情况下普通SCKF跟踪故障参数缓慢甚至失效的局限性,使得STSCKF能较好地预测故障参数的发展趋势.连续搅拌反应釜(CSTR)仿真结果表明,STSCKF的预测精度高于普通SCKF和强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF),验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 强跟踪滤波 非线性滤波 状态和参数联合估计 平方根容积卡尔曼滤波(SCKF) 故障预测
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基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法 被引量:6
15
作者 宫晓琳 房建成 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期533-536,563,共5页
针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF,Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF,Exte... 针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF,Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Fil-ter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性. 展开更多
关键词 惯性导航系统 对准 预测 非线性滤波
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纯角度跟踪非线性预测滤波算法研究 被引量:7
16
作者 任波 闫向远 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期6-8,58,共4页
为了提高目标跟踪的准确性和可靠性,采用纯角度跟踪模型和非线性预测滤波算法相结合的方法来确定跟踪目标的实时位置。通过仿真发现,在恰当的选取加权矩阵的前提下,可对模型误差进行实时估计,很好的预测出目标的实时位置,由此表明纯角... 为了提高目标跟踪的准确性和可靠性,采用纯角度跟踪模型和非线性预测滤波算法相结合的方法来确定跟踪目标的实时位置。通过仿真发现,在恰当的选取加权矩阵的前提下,可对模型误差进行实时估计,很好的预测出目标的实时位置,由此表明纯角度跟踪非线性预测滤波算法在目标跟踪应用中不但操作简单,且有很好的精确性和有效性。 展开更多
关键词 纯角度跟踪 非线性滤波 预测滤波 目标跟踪
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基于雷达测量的炮位和落点快速预测方法研究 被引量:7
17
作者 陈健伟 王良明 李子杰 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期139-142,147,共5页
针对利用雷达测量数据进行炮位和落点预测时"先跟踪,后预测"缺乏快速性的问题,提出一种以雷达采样点数为分段参量将抛物线近似、最小二乘拟合、非线性滤波等算法进行综合的炮位预测分段算法和落点预测加权算法。以某120 mm迫... 针对利用雷达测量数据进行炮位和落点预测时"先跟踪,后预测"缺乏快速性的问题,提出一种以雷达采样点数为分段参量将抛物线近似、最小二乘拟合、非线性滤波等算法进行综合的炮位预测分段算法和落点预测加权算法。以某120 mm迫弹为例进行仿真,结果表明,炮位预测分段算法能够在雷达获取两组测量数据时开始预测;落点预测加权算法在雷达获取首个测量数据时即进行预测,且在雷达采样数据较少时具有比非线性滤波算法更高的落点预测精度。 展开更多
关键词 雷达数据处理 非线性滤波 炮位预测 落点预测
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虚拟参考反馈校正控制器参数的预测误差辨识 被引量:4
18
作者 唐小军 王道波 +1 位作者 唐得志 李猛 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期15-21,共7页
针对未知系统中双控制器的设计问题,采用虚拟参考反馈校正方法,通过最小化由一组观测数据组成的L2范数所构成的代价函数,达到直接设计控制器目的.联合前馈控制器分离出的固定部分和反馈控制器作为滤波器,对原输入/输出关系式进行重参数... 针对未知系统中双控制器的设计问题,采用虚拟参考反馈校正方法,通过最小化由一组观测数据组成的L2范数所构成的代价函数,达到直接设计控制器目的.联合前馈控制器分离出的固定部分和反馈控制器作为滤波器,对原输入/输出关系式进行重参数化,得到标准的预测误差辨识形式,在所得式中,对控制器未知参数矢量采用可分离迭代的非线性最小二乘法进行估算.文中还对算法的收敛性进行了理论分析,并通过仿真验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 虚拟参考反馈校正 预测误差辨识 滤波器 重参数化 非线性最小二乘法
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基于双非线性预测滤波法的锂离子电池SOH估计 被引量:7
19
作者 华寅 许敏 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1321-1324,共4页
动力电池的健康状态(SOH)估计是电动汽车电池管理系统的关键技术之一。提出了一种基于双非线性预测滤波法的锂离子电池SOH估计方法。基于Thevenin等效电路模型来表达电池的性能,基于双非线性预测滤波法对电池的容量和内阻进行估计从而实... 动力电池的健康状态(SOH)估计是电动汽车电池管理系统的关键技术之一。提出了一种基于双非线性预测滤波法的锂离子电池SOH估计方法。基于Thevenin等效电路模型来表达电池的性能,基于双非线性预测滤波法对电池的容量和内阻进行估计从而实现SOH的在线估计,基于磷酸铁锂电池的循环寿命测试对提出的方法进行验证,结果表明,基于双非线性预测滤波法的SOH估计方法能够在电池的整个生命周期内实现SOH的精确预测。 展开更多
关键词 电动汽车 锂离子电池 SOH估计 双非线性预测滤波
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改进粒子群算法优化的非线性模型预测控制 被引量:7
20
作者 赵婷婷 程奇峰 王志丰 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第4期517-522,共6页
针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约... 针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约束的处理,采用对不满足约束的粒子进行有效替代的方法,进而得到满足概率约束条件的优化控制律.仿真结果表明了提出的改进粒子群算法用于优化求解非线性模型预测控制的优化控制律的可行性和有效性. 展开更多
关键词 非线性模型预测控制 随机扰动 粒子群算法 粒子滤波重采样 概率约束
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