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基于改进的AUKF锂离子电池荷电状态估计 预览
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作者 李晓帆 于少娟 《计算机仿真》 北大核心 2019年第9期120-125,共6页
准确估计锂离子电池荷电状态(SOC)对于其安全运行和高效管理至关重要。针对电动汽车实际运行时电池环境复杂而SOC估算精度不高的问题,首先建立了考虑温度效应、参数变化的电池动态模型,使用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)估计电池SOC,使其... 准确估计锂离子电池荷电状态(SOC)对于其安全运行和高效管理至关重要。针对电动汽车实际运行时电池环境复杂而SOC估算精度不高的问题,首先建立了考虑温度效应、参数变化的电池动态模型,使用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)估计电池SOC,使其在实际工况下获得比传统无迹卡尔曼滤波(UKF)更精确的结果。同时采用卡尔曼滤波器在线更新充放电过程中衰减的电池容量,用于改进AUKF估计SOC,使SOC的在线估计更加准确,在复杂工况下估计误差在1.79%范围内。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 适应卡尔曼滤波 容量
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基于多传感器信息融合的汽车行驶状态估计 预览
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作者 周卫琪 齐翔 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期7-13,20共8页
为了保证汽车的主动安全控制,需要准确地估计车辆行驶状态信息。针对目前汽车状态估计中由于技术条件限制和成本过高造成的部分参数无法测量或不易测量的问题,本文中利用低成本传感器,基于信息融合技术进行汽车行驶状态估计。建立了包... 为了保证汽车的主动安全控制,需要准确地估计车辆行驶状态信息。针对目前汽车状态估计中由于技术条件限制和成本过高造成的部分参数无法测量或不易测量的问题,本文中利用低成本传感器,基于信息融合技术进行汽车行驶状态估计。建立了包括横摆、横向和纵向的3自由度非线性汽车动力学模型,同时为降低噪声对系统影响,建立了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的信息融合算法,给出车辆状态最小方差意义下的融合结果。利用纵向加速度、侧向加速度和转向盘转角等低成本传感器信号融合得到所需的难以测量的质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速。通过Matlab/Simulink-CarSim联合仿真和实车试验对所研究的估计算法进行了试验验证。试验结果表明:该算法能够准确地估计汽车质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速,且相比于无迹卡尔曼滤波(UKF),本算法提高了估计精度和实时性。 展开更多
关键词 车辆动力学 车辆状态估计 信息融合 适应卡尔曼滤波
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的动力电池健康状态检测及梯次利用研究 预览
3
作者 颜湘武 邓浩然 +1 位作者 郭琪 曲伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第18期3937-3948,共12页
准确估计动力锂离子电池组内各单体电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)对延长动力锂离子电池组使用寿命及梯次利用至关重要。该文以电池Thevenin二阶等效电路模型为基础,运用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法对电池SOC和欧姆内阻进行实... 准确估计动力锂离子电池组内各单体电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)对延长动力锂离子电池组使用寿命及梯次利用至关重要。该文以电池Thevenin二阶等效电路模型为基础,运用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法对电池SOC和欧姆内阻进行实时估算,并根据欧姆内阻与电池SOH的函数对应关系,实时估算电池SOH。在两种不同工况下对电池做充放电实验,验证了该方法的可行性和准确性。并通过对锂离子电池组中各单体电池及电池组整体健康状态的估算,定位不合格单体电池,量化电池组的完好度,制定明确的电动汽车动力锂离子电池组的梯次利用方案,实现废旧动力电池的资源利用最大化。 展开更多
关键词 适应卡尔曼滤波 荷电状态 健康状态 电池组完好度 锂离子动力电池梯 次利用
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的采摘机械手视觉伺服控制方法 预览
4
作者 梁喜凤 彭明 +1 位作者 路杰 秦超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第19期230-237,共8页
为解决未知统计特性下的系统噪声对图像雅克比矩阵估计精度的影响问题,提高视觉伺服定位精度,在卡尔曼滤波(lalman filter,KF)法以及无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)法的基础上,引入自适应噪声统计估计器,提出自适应无迹... 为解决未知统计特性下的系统噪声对图像雅克比矩阵估计精度的影响问题,提高视觉伺服定位精度,在卡尔曼滤波(lalman filter,KF)法以及无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)法的基础上,引入自适应噪声统计估计器,提出自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented kalman Filter,AUKF)法估计图像雅克比矩阵,并构造了视觉伺服控制系统。仿真试验结果表明,基于自适应无迹卡尔曼滤波法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服控制系统的图像特征最大误差值为10.2像素,机械手末端与目标点三维坐标最大误差值为4.19 mm,响应时间为1.2 s。搭建了七自由度采摘机械手视觉伺服试验平台进行采摘试验,试验结果表明,基于AUKF法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服系统对静态目标的采摘成功率为90%,对动态目标的采摘成功率为83%,相比于KF法与UKF法,采摘静态目标试验成功率分别提高了17与10个百分点,动态采摘试验成功率分别提高了16%与10%。基于AUKF法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服系统对静态与动态目标的采摘平均时间分别为18和22 s,相比于KF法与UKF法,静态采摘用时分别减少了10和6 s,动态采摘用时分别减少了12和8 s。AUKF法与KF法以及UKF法估计的图像雅克比矩阵相比,AUKF法估计的图像雅克比矩阵减小了采摘机械手视觉伺服控制系统过程噪声的干扰,使采摘机械手视觉伺服控制系统过程噪声适应视觉伺服系统的变化,采摘机械手视觉伺服控制系统定位精度更高。 展开更多
关键词 机器人 图像处理 视觉伺服 采摘 图像雅克比矩阵 适应卡尔曼滤波
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自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计 预览 被引量:1
5
作者 谢永东 何志刚 +1 位作者 陈栋 周洪剑 《北京交通大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第2期129-137,共9页
无迹卡尔曼滤波法(Unscented-KalmanFilter, UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC )时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度 的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adapti... 无迹卡尔曼滤波法(Unscented-KalmanFilter, UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC )时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度 的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池 的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF 应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估 计误差在-0.04-0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微 小的模型误差带来的SOC估计误差. 展开更多
关键词 电动汽车 动力电池 SOC估计 适应卡尔曼滤波
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基于改进的IMM-UKF高超声速目标跟踪算法 预览
6
作者 肖楚晗 李炯 +1 位作者 雷虎民 李世杰 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期108-113,共6页
针对临近空间高超声速目标跟踪过程中,因初值不准确、状态方程偏差较大而引起的滤波初期跟踪误差较大的问题,提出了基于改进的IMM-UKF高超声速目标跟踪算法。该算法利用方差膨胀原理,添加自适应因子α_k调整状态预测值与量测预测值所占... 针对临近空间高超声速目标跟踪过程中,因初值不准确、状态方程偏差较大而引起的滤波初期跟踪误差较大的问题,提出了基于改进的IMM-UKF高超声速目标跟踪算法。该算法利用方差膨胀原理,添加自适应因子α_k调整状态预测值与量测预测值所占权重。利用Monte Carlo仿真实验与IMM-UKF滤波算法仿真结果进行比较,证明了所提算法跟踪高超声速目标的优越性与可靠性。 展开更多
关键词 临近空间 目标跟踪 交互式多模型 适应卡尔曼滤波
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基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电动汽车荷电状态估计 预览 被引量:1
7
作者 颜湘武 郭玉威 +2 位作者 王雨薇 邓浩然 郭琪 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第30期94-100,共7页
随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术。传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,因此采用在二阶RC模型基础上考虑了... 随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术。传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,因此采用在二阶RC模型基础上考虑了自放电因素的GNL电路等效模型,通过脉冲放电对模型参数进行辨识。对相应的状态空间方程利用矩阵二次型方法进行离散化,并利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对荷电状态进行实时估计及更新。在间歇恒流和变电流工况下以老化电池为实验对象对算法进行了对比验证,结果表明双卡尔曼滤波法在初值估计不准确时不能及时收敛到荷电状态真值附近并跟随,基于二阶RC模型的自适应滤波算法估计的误差在工况后期较大,基于GNL模型的自适应滤波算法对老化电池的估计精度较高,误差在0.5%之内。结果表明该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了荷电状态估计的实际需求。 展开更多
关键词 荷电状态估计 GNL电路模型 适应卡尔曼滤波 放电内阻
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计 预览 被引量:1
8
作者 王震坡 薛雪 王亚超 《北京理工大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期698-702,共5页
以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加... 以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%. 展开更多
关键词 适应卡尔曼滤波 状态参数估计 分布式驱动 电动汽车
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基于模型融合与自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计 预览 被引量:4
9
作者 刘伟龙 王丽芳 +1 位作者 廖承林 王立业 《汽车工程》 CSCD 北大核心 2017年第9期997-1003,共7页
为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数... 为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数辨识算法,设计了基于AUKF的电池SOC估计方法,并基于贝叶斯信息准则,提出了电池模型融合方法,实现了基于模型融合与AUKF的电池SOC估计。仿真结果验证了该方法具有较高的精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 SOC估计 参数辨识 适应卡尔曼滤波 模型融合
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动力定位中跟踪环境力突变的自适应无迹卡尔曼滤波 预览
10
作者 丁浩晗 冯辉 徐海祥 《船舶力学》 CSCD 北大核心 2017年第6期711-721,共11页
无迹卡尔曼滤波可以在状态估计中滤去噪声干扰,已经被广泛应用于动力定位系统中.针对复杂海洋情况下动力定位系统需要准确、及时地估计当前时刻的状态而无迹卡尔曼滤波无法跟踪状态突变的问题,为此文章提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波.... 无迹卡尔曼滤波可以在状态估计中滤去噪声干扰,已经被广泛应用于动力定位系统中.针对复杂海洋情况下动力定位系统需要准确、及时地估计当前时刻的状态而无迹卡尔曼滤波无法跟踪状态突变的问题,为此文章提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波.通过及时判断状态值突变并适当调整后验均方差矩阵,可有效地跟踪船舶状态并减小实际位置与定点位置的偏差.仿真实验证明了算法的有效性. 展开更多
关键词 动力定位 适应卡尔曼滤波 环境力突变
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小型尾坐式飞行器航姿测量系统设计与验证 预览 被引量:2
11
作者 胡永江 武斌 +1 位作者 陈鹏 王长龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期866-875,共10页
针对小型尾坐式飞行器航姿测量问题,设计了航姿测量系统。采用四元数法更新航姿参数再转换成欧拉角输出。由于小型尾坐式飞行器姿态变化范围大,针对传统四元数到欧拉角的转换算法在扰动下航向和姿态角易发生振荡的问题,提出了一种改... 针对小型尾坐式飞行器航姿测量问题,设计了航姿测量系统。采用四元数法更新航姿参数再转换成欧拉角输出。由于小型尾坐式飞行器姿态变化范围大,针对传统四元数到欧拉角的转换算法在扰动下航向和姿态角易发生振荡的问题,提出了一种改进的全姿态四元数转换到欧拉角的转换算法,通过分析姿态矩阵中元素的符号,由四元数得到两组欧拉角,以姿态控制利益为牵引,选择正确的一组。针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalmarl filter,UKF)算法在外界噪声干扰下测量精度降低的问题,引入自适应算法,使量测噪声统计特性随噪声的变化而自适应的调整,提高系统的抗干扰能力。针对小型尾坐式飞行器姿态易突变的问题,设计了强跟踪滤波器,利用多个渐消因子减小历史数据在测姿中的作用,提高当前信息的比重,提高系统对突变姿态的跟踪精度。最后,通过实验验证了全姿态解算算法、自适应UKF滤波算法和强跟踪算法的可行性,实验结果表明了设计的航姿测量系统对小型尾坐式飞行器的适用性。 展开更多
关键词 尾坐式 全姿态 适应卡尔曼滤波 强跟踪
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基于腰部MEMS-IMU的室内行人导航航向反馈修正算法 预览 被引量:1
12
作者 路永乐 刘洪志 +3 位作者 郭俊启 陈自然 向高军 刘宇 《中国惯性技术学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期725-730,737共7页
航向角误差随时间累积是采用惯性技术实现行人定位系统中影响导航精度的主要因素。通过典型建筑结构和行人行走特征的分析,提出一种室内行人导航航向反馈修正算法。根据行人是否在主方向上直行,区分在两种直行情况下的航向反馈条件,构... 航向角误差随时间累积是采用惯性技术实现行人定位系统中影响导航精度的主要因素。通过典型建筑结构和行人行走特征的分析,提出一种室内行人导航航向反馈修正算法。根据行人是否在主方向上直行,区分在两种直行情况下的航向反馈条件,构建航向差值作为状态量进行自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF),并运用反馈航向值参与四元数解算,从而减少航向误差的累积。嵌入式消防单兵定位系统平台的实验验证表明:提出的航向反馈修正算法与不反馈时相比,能够精确解算航向的时间增加两倍以上,且导航误差在1%以内,适应环境能力也较强。 展开更多
关键词 MEMS传感器 主方向 四元数 航向反馈修正 适应卡尔曼滤波
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基于AUKF的锂离子电池健康状态估计 预览 被引量:1
13
作者 刘树林 崔纳新 张承慧 《电力电子技术》 CSCD 北大核心 2017年第11期122-124,共3页
针对锂离子动力电池健康状态(SOH)估计问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),通过协方差自适应匹配方法抑制噪声干扰,实现SOH的准确估计。建立了锂离子动力电池的状态空间模型,采用AUKF实时估计电池内阻,利用电池欧姆... 针对锂离子动力电池健康状态(SOH)估计问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),通过协方差自适应匹配方法抑制噪声干扰,实现SOH的准确估计。建立了锂离子动力电池的状态空间模型,采用AUKF实时估计电池内阻,利用电池欧姆内阻和SOH之间的内在关系,进而得到电池的SOH。实验结果表明,利用所提方法估计SOH准确、可靠,为电池管理系统中状态估计提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 锂离子动力电池 适应卡尔曼滤波 健康状态
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基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法 预览 被引量:3
14
作者 高兵兵 高社生 +1 位作者 胡高歌 阎海峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1629-1637,共9页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法。首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法。首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模型;然后引入滚动时域策略对所提模型进行优化;最后采用序列二次规划方法求取噪声统计的估计值,得到带有噪声统计估计器的自适应UKF。提出的算法可以实现系统噪声统计的在线估计,克服了标准UKF的缺陷。通过惯性导航/全球定位系统(inertial navigation system/global positioning system,INS/GPS)组合导航系统中的应用实例,验证了提出算法的有效性。 展开更多
关键词 适应卡尔曼滤波 噪声统计估计 极大似然准则 滚动时域估计
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双通道ELM在锂离子电池SOC估算的应用 被引量:3
15
作者 刘晓悦 么舜禹 《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2016年第8期878-884,共7页
为提高电动汽车的锂离子电池组荷电状态的预测精度,采用理论分析与实验相结合的方法,对传统极限学习机进行改进,在输入层与输出层间搭建直接通道,提高模型精度.针对系统噪声的时变性,应用自适应无迹卡尔曼滤波器估算电池SOC.研究结果表... 为提高电动汽车的锂离子电池组荷电状态的预测精度,采用理论分析与实验相结合的方法,对传统极限学习机进行改进,在输入层与输出层间搭建直接通道,提高模型精度.针对系统噪声的时变性,应用自适应无迹卡尔曼滤波器估算电池SOC.研究结果表明:双通道ELM具有更强的泛化能力和极短的训练时间,AUKF对于锂离子电池组系统噪声的时变特性具有更强的适应能力,显著降低了SOC估算结果的平均误差和最大误差. 展开更多
关键词 荷电状态 锂离子电池 极限学习机 适应卡尔曼滤波 神经网络
基于自适应无迹卡尔曼滤波的动力定位状态估计
16
作者 丁浩晗 冯辉 徐海祥 《大连海事大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期7-12,共6页
针对复杂海洋情况下由模型的不准确导致的过程噪声变化使得无迹卡尔曼滤波估计精度下降的问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波方法.该方法根据一段时间内观测值与后验估计值的偏差,自适应估计出当前时刻的过程噪声.仿真结果表明:当过程... 针对复杂海洋情况下由模型的不准确导致的过程噪声变化使得无迹卡尔曼滤波估计精度下降的问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波方法.该方法根据一段时间内观测值与后验估计值的偏差,自适应估计出当前时刻的过程噪声.仿真结果表明:当过程噪声发生变化时,自适应无迹卡尔曼滤波可以较为准确估计出变化的过程噪声,提高状态估计的准确性,使滤波结果更加准确. 展开更多
关键词 动力定位 适应卡尔曼滤波 过程噪声
反辐射导弹抗目标雷达关机时效性分析 预览 被引量:1
17
作者 王庆欣 王竹林 史连艳 《太赫兹科学与电子信息学报》 2013年第1期80-84,共5页
抗目标雷达关机是反辐射导弹的技术难题,也是关键问题。针对基于目标状态估计的抗目标雷达关机方案,将自适应无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用于抗雷达关机措施中。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)、UKF和自适应UKF算法,对反辐射导弹抗关机... 抗目标雷达关机是反辐射导弹的技术难题,也是关键问题。针对基于目标状态估计的抗目标雷达关机方案,将自适应无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用于抗雷达关机措施中。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)、UKF和自适应UKF算法,对反辐射导弹抗关机性能进行了仿真实验。实验结果表明.自适应UKF算法在对抗雷达短时关机方面具有明显的优越性,对于目标雷达长时间的情况,需考虑结合使用其他抗关机措施。 展开更多
关键词 适应卡尔曼滤波 雷达关机 反辐射导弹 被动定位
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基于AFKF的多旋翼无人机组合导航技术研究 预览
18
作者 高彦钊 章卫国 +2 位作者 郭鑫 黄海 刘小雄 《计算机测量与控制》 2019年第10期200-204,共5页
目前旋翼无人机组合导航系统大都使用扩展卡尔曼滤波算法,然而由于导航系统建模误差和传感器测量精度的影响,导航信息解算误差较大;为了改善旋翼无人机的飞行控制效果,应用自适应渐消卡尔曼滤波(Adaptive fading Kalman filter,AFKF)进... 目前旋翼无人机组合导航系统大都使用扩展卡尔曼滤波算法,然而由于导航系统建模误差和传感器测量精度的影响,导航信息解算误差较大;为了改善旋翼无人机的飞行控制效果,应用自适应渐消卡尔曼滤波(Adaptive fading Kalman filter,AFKF)进行旋翼无人机组合导航解算,算法通过实时计算遗忘因子,对过去的数据权重进行削减,以提高扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力;应用旋翼无人机真实飞行数据进行仿真,仿真结果表明,自适应渐消卡尔曼滤波算法能够有效抑制建模误差,弥补传感器测量精度不足,改善旋翼无人机组合导航解算结果. 展开更多
关键词 导航、制导与控制 卡尔曼滤波 适应渐消卡尔曼滤波 多旋翼人机
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基于地磁/光谱红移/太阳光信息的FAUKF自主定轨 预览
19
作者 华冰 张志文 +2 位作者 王峰 吴云华 陈志明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期154-161,共8页
针对地磁场模型精度低而引起的低轨卫星导航精度不高问题,提出了一种利用地磁、太阳光、光谱红移多源信息融合的低轨卫星自主导航方法。设计了基于地磁/光谱红移/太阳光信息的联邦自适应无迹卡尔曼滤波器(federal adaptive unscented Ka... 针对地磁场模型精度低而引起的低轨卫星导航精度不高问题,提出了一种利用地磁、太阳光、光谱红移多源信息融合的低轨卫星自主导航方法。设计了基于地磁/光谱红移/太阳光信息的联邦自适应无迹卡尔曼滤波器(federal adaptive unscented Kalman filter,FAUKF)滤波自主定轨方案,提出了利用FAUKF滤波,选取太阳光矢量与地磁矢量的夹角的余弦值、地磁场强度、光谱红移信息为观测量,来估计卫星的速度和位置。仿真结果为位置精度465.38m,该算法的精度要高于单纯的地磁导航,滤波的收敛性和稳定性较好,导航误差不随时间累积,有工程应用价值。 展开更多
关键词 地磁滤波 光谱红移导航 联邦适应卡尔曼滤波 太阳光敏感器 磁强计
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基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计 预览 被引量:5
20
作者 张周灿 谢长君 +2 位作者 曹夏令 费亚龙 李小龙 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2018年第3期10-15,共6页
针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二... 针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。 展开更多
关键词 适应卡尔曼滤波 荷电状态 最小二乘法 适应调节因子 估计精度
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