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基于模型辨识的SMC滤波技术应用研究
1
作者
张丽妹
高占宝
尹志兵
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期2287-2292,共6页
针对组合秤大小料斗开关门扰动与物理参数不准确的实际问题,提出了基于高斯和粒子滤波器的序贯蒙特卡罗(SMC)动态称重数据处理新方法。通过对称重信号的频谱分析,指出了物理建模方法的不足之处,采用负阶跃动态校准实验数据辨识得到对象...
针对组合秤大小料斗开关门扰动与物理参数不准确的实际问题,提出了基于高斯和粒子滤波器的序贯蒙特卡罗(SMC)动态称重数据处理新方法。通过对称重信号的频谱分析,指出了物理建模方法的不足之处,采用负阶跃动态校准实验数据辨识得到对象模型,并利用伽马分布的非对称拖尾特性对大小料斗开关门扰动等低频噪声进行建模得到噪声模型;在此模型的基础上,针对系统非高斯噪声特性,选择了基于高斯和粒子滤波器的SMC方法对信号进行滤波处理。实验及仿真结果表明,高斯和粒子滤波可以有效地滤除开关门扰动,有效地提高动态称重的速度与精度,优于传统的卡尔曼滤波和粒子滤波。
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关键词
动态称重
序贯蒙特卡罗
高斯和粒子滤波
模型辨识
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职称材料
题名
基于模型辨识的SMC滤波技术应用研究
1
作者
张丽妹
高占宝
尹志兵
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
中山市精威包装机械有限公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期2287-2292,共6页
基金
北京市自然科学基金(4113073)
中央高校基本科研业务费专项资金(YWF-10-02-096)资助项目
文摘
针对组合秤大小料斗开关门扰动与物理参数不准确的实际问题,提出了基于高斯和粒子滤波器的序贯蒙特卡罗(SMC)动态称重数据处理新方法。通过对称重信号的频谱分析,指出了物理建模方法的不足之处,采用负阶跃动态校准实验数据辨识得到对象模型,并利用伽马分布的非对称拖尾特性对大小料斗开关门扰动等低频噪声进行建模得到噪声模型;在此模型的基础上,针对系统非高斯噪声特性,选择了基于高斯和粒子滤波器的SMC方法对信号进行滤波处理。实验及仿真结果表明,高斯和粒子滤波可以有效地滤除开关门扰动,有效地提高动态称重的速度与精度,优于传统的卡尔曼滤波和粒子滤波。
关键词
动态称重
序贯蒙特卡罗
高斯和粒子滤波
模型辨识
Keywords
dynamic weighing
sequential Monte Carlo（SMC）
Gaussian sum particle filter
model identification
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于模型辨识的SMC滤波技术应用研究
张丽妹
高占宝
尹志兵
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
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