基于动态规划和双变量容积卡尔曼滤波的空基外辐射源定位算法 被引量：1

1

作者 卢雨 衣晓 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期808-816,共9页

针对空基外辐射源定位系统在杂波环境下的目标状态估计问题,提出一种基于动态规划和双变量容积卡尔曼滤波的空基外辐射源定位算法。基于误差传播理论,确定出目标的状态转移范围;选取回波信号幅度值作为动态规划的值函数进行递推积累;根... 针对空基外辐射源定位系统在杂波环境下的目标状态估计问题,提出一种基于动态规划和双变量容积卡尔曼滤波的空基外辐射源定位算法。基于误差传播理论,确定出目标的状态转移范围;选取回波信号幅度值作为动态规划的值函数进行递推积累;根据杂波的统计特性和极值理论解算出动态规划的目标量测提取阈值,逆向提取来自目标的量测序列;利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真结果表明:该算法不仅可以从杂波中有效地提取出目标量测序列,还能降低外辐射源状态不确定性对目标状态估计造成的影响,减少系统的计算量,具有良好的状态估计效果。 展开更多

关键词 外辐射源定位 动态规划 双变量容积卡尔曼滤波 杂波环境

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基于自适应容积卡尔曼滤波的双馈风力发电机动态状态估计 被引量：22

2

作者 王彤 高明阳 +1 位作者 黄世楼 王增平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1837-1843,共7页

对风电机组进行状态监测,可以研究风电机组运行规律,对含风电电力系统的分析与控制具有重要意义。提出一种基于自适应容积卡尔曼滤波(adaptive cubature Kalman filter,ACKF)的双馈风力发电机(doubly fed induction generator,DFIG)动... 对风电机组进行状态监测,可以研究风电机组运行规律,对含风电电力系统的分析与控制具有重要意义。提出一种基于自适应容积卡尔曼滤波(adaptive cubature Kalman filter,ACKF)的双馈风力发电机(doubly fed induction generator,DFIG)动态状态估计方法。根据容积数值积分的原则,构建具有相同权值的容积点,经过DFIG非线性状态方程的传递,计算状态变量和误差协方差阵的预测值,利用量测量进行滤波修正,同时引入自适应技术,通过Sage-Husa估值器来实时估计过程噪声协方差,以建立DFIG动态状态估计模型。在含DFIG的改进四机两区系统进行算例分析,并与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)进行性能比较,验证了所提状态估计算法的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 双馈风力发电机 自适应容积卡尔曼滤波 动态状态估计

原文传递

四轮毂驱动EV双容积卡尔曼路面附着系数估计 被引量：5

3

作者 刘志强 刘逸群 《长沙理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期55-62,共8页

针对车辆在行驶过程中难以实时、准确地获取路面附着系数这一问题,本研究在结合车辆三自由度动力学模型和Dugoff修正轮胎力模型所搭建的四毂驱动联合仿真电动汽车平台基础上,设计了一种时效性、鲁棒性强的双容积卡尔曼滤波路面附着系数... 针对车辆在行驶过程中难以实时、准确地获取路面附着系数这一问题,本研究在结合车辆三自由度动力学模型和Dugoff修正轮胎力模型所搭建的四毂驱动联合仿真电动汽车平台基础上,设计了一种时效性、鲁棒性强的双容积卡尔曼滤波路面附着系数观测算法。双容积卡尔曼滤波算法利用奇异值分解优化求解误差协方差矩阵,将车辆行驶状态观测器信息与附着系数观测器信息相互联系,形成闭环反馈校正更新观测信号,实现对路面附着系数的实时估计。在四轮毂驱动联合仿真电动汽车平台中设置低附着路面,在开路面仿真工况下对双容积卡尔曼滤波算法进行验证,并与传统容积卡尔曼滤波观测器数据进行比较和分析。结果表明:双容积卡尔曼滤波算法具有更快的的响应速度,估计的路面附着系数精度更高,实时性更强。 展开更多

关键词 电动汽车 轮毂驱动 仿真 路面附着系数 容积卡尔曼滤波 双容积卡尔曼滤波

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双变量直驱容积控制绞车型升沉补偿系统的仿真和实验研究 被引量：4

4

作者 肖体兵 罗栋兵 +1 位作者 邹大鹏 刘建群 《液压与气动》 北大核心 2019年第3期87-91,共5页

提出了一种基于双变量直驱泵控马达容积控制的绞车型升沉补偿系统。建立双变量直驱容积控制绞车型升沉补偿系统的模型试验台,介绍其测控系统的组成和控制器的设计。利用AMESim软件建立试验台的仿真模型。通过仿真和模拟试验研究,对双变... 提出了一种基于双变量直驱泵控马达容积控制的绞车型升沉补偿系统。建立双变量直驱容积控制绞车型升沉补偿系统的模型试验台,介绍其测控系统的组成和控制器的设计。利用AMESim软件建立试验台的仿真模型。通过仿真和模拟试验研究,对双变量直驱容积控制绞车型升沉补偿系统的补偿效果进行分析。仿真和试验结果表明,该型补偿系统可以实现升沉补偿的功能。证明了该绞车型补偿系统的方案是可行的,但是补偿性能还有待进一步提高。 展开更多

关键词 双变量直驱容积控制 绞车型升沉补偿系统 动力机构 补偿效果

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从容积效率看单双变量系统的选择

5

作者 金高星 《工矿自动化》 1991年第3期40-42,共3页

一、概述随着煤矿辅助运输的发展,对牵引机车的牵引力、牵引速度都提出了较高的要求。这就要求牵引车在较小的牵引功率下获得最好的驱动性能,促使牵引车的液压传动系统由传统的泵单变量系统向泵马达双变量系统发展。但同时,单变量系统... 一、概述随着煤矿辅助运输的发展,对牵引机车的牵引力、牵引速度都提出了较高的要求。这就要求牵引车在较小的牵引功率下获得最好的驱动性能,促使牵引车的液压传动系统由传统的泵单变量系统向泵马达双变量系统发展。但同时,单变量系统又具有控制简单、工作可靠等优点。因此, 展开更多

关键词 单变量系统 双变量 容积效率 液压传动系统 牵引速度 牵引机车 驱动性能 牵引功率 变量泵 泄漏量

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基于双容积卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着系数估计 被引量：16

6

作者 李刚 解瑞春 +1 位作者 卫绍元 宗长富 《中国科学：技术科学》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期403-414,共12页

针对车辆行驶过程中的车辆状态与路面附着系数估计问题,论文研究了基于双容积卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着系数估计算法,建立了采用Dugoff轮胎模型的三自由度车辆估算模型,基于双容积卡尔曼滤波理论设计了车辆行驶状态与路面附着系... 针对车辆行驶过程中的车辆状态与路面附着系数估计问题,论文研究了基于双容积卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着系数估计算法,建立了采用Dugoff轮胎模型的三自由度车辆估算模型,基于双容积卡尔曼滤波理论设计了车辆行驶状态与路面附着系数估计器,使二者在估计过程中相互联系、形成闭环反馈,实现对车辆状态与路面附着的实时准确估计.选择典型工况,应用驾驶模拟器在环实验对双容积卡尔曼滤波估计算法进行了验证,并与双扩展卡尔曼滤波的估计算法进行对比分析.结果表明:基于双容积卡尔曼滤波的估计算法相对于基于双扩展卡尔曼滤波的估计算法更能够较准确地实现对车辆状态和路面附着系数的估计. 展开更多

关键词 双容积卡尔曼滤波 车辆状态 路面附着 Dugoff轮胎 驾驶模拟器在环实验

原文传递

基于BP-DCKF-LSTM的锂离子电池SOC估计

7

作者 张宇 李维嘉 吴铁洲 《电源技术》 北大核心 2025年第1期155-166,共12页

电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项... 电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项式拟合法在拟合开路电压(OCV)与SOC时效果较差的问题,提出了一种基于BP神经网络的拟合方法,通过验证表明该方法能有效提高拟合精度。针对单独使用模型法或数据驱动法估计SOC各自存在的优缺点,提出了一种将DCKF与LSTM相结合的估计方法,在提高估计精度的同时,可以减少参数调节时间和训练成本。实验验证表明,BP-DCKF-LSTM算法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于0.5%和0.4%,具有较高的SOC估算精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 荷电状态 反向传播神经网络 双容积卡尔曼滤波 长短期记忆神经网络

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考虑风电场量测相关性的双馈风力发电机鲁棒动态状态估计 被引量：9

8

作者 朱茂林 刘灏 毕天姝 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期726-740,共15页

基于相量测量单元(PMU)的风力发电机动态状态估计能够为风电场能量管理系统提供实时可靠的数据基础。然而,目前多数风电场不具备为每台风机都安装PMU的量测条件,且动态状态估计易受不良数据及扰动的影响。针对上述问题,提出一种考虑风... 基于相量测量单元(PMU)的风力发电机动态状态估计能够为风电场能量管理系统提供实时可靠的数据基础。然而,目前多数风电场不具备为每台风机都安装PMU的量测条件,且动态状态估计易受不良数据及扰动的影响。针对上述问题,提出一种考虑风电场量测相关性的双馈风机鲁棒动态状态估计方法。在用最少数量的PMU实现风电场所有节点可观的基础上,提出基于PMU量测空间相关性和风机动态模型时间相关性的冗余量测集构造方法,进而利用加权最小绝对值鲁棒估计得到所有风机的机端电气量,并滤除不良数据。考虑到扰动时状态预报值不准确,提出了基于过程噪声尺度因子的鲁棒滤波方法,在扰动时降低不准确预报值的权重。仿真表明,所提方法对量测配置要求低,并能准确估计风电场内单台风机的动态状态。 展开更多

关键词 双馈风机 动态状态估计 量测相关性 最小绝对值估计 鲁棒容积卡尔曼滤波

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单螺杆式制冷压缩机内容积比无级调节技术研究 被引量：7

9

作者 王恕清 梁树金 《制冷与空调》 2012年第2期100-105,110,共7页

单螺杆式制冷压缩机的内外压比不等会导致其运行效率达不到最优,因此通过内容积比的无级调节使得压缩机的内外压比相等的技术就有着重要意义。本文主要从压缩机内外压比不等的影响因素、可实现内容积比无级调节的压缩机结构分析和内容... 单螺杆式制冷压缩机的内外压比不等会导致其运行效率达不到最优,因此通过内容积比的无级调节使得压缩机的内外压比相等的技术就有着重要意义。本文主要从压缩机内外压比不等的影响因素、可实现内容积比无级调节的压缩机结构分析和内容积比无级调节的控制逻辑3个方面对单螺杆式制冷压缩机的内容积比无级调节技术进行论述。最后得出结论:采用本文所述的压缩机结构和计算方法为基础的控制逻辑,可确保单螺杆式制冷压缩机在不同环境工况、不同能级下的内外压比始终相等,从而保证压缩机始终在最优效率下运行。 展开更多

关键词 单螺杆式制冷压缩机 内容积比 无级调节 双变量函数

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空基无源相干定位系统的机动目标跟踪算法 被引量：3

10

作者 卢雨 王海滨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期875-882,共8页

针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响,提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型,并确定了多模型集。然后基于多模型思想,将模型交互步骤增加到状... 针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响,提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型,并确定了多模型集。然后基于多模型思想,将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后,对状态预测值进行交互融合,得到最优的状态预测值。为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟踪性能下降的问题,采用“感知记忆”嵌入的时变转移概率,降低不匹配模型的竞争影响;最后利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真对比实验验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 外辐射源定位 机动目标跟踪 多模型预测 双变量容积卡尔曼滤波

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GPS/BDS和IMU融合技术在无人配送车定位解算中应用研究 被引量：4

11

作者 张青春 周玲 吴峥 《电子测量技术》 北大核心 2022年第21期36-41,共6页

为了提高无人配送车定位精度,将GPS/BDS和惯性测量单元(IMU)多传感器融合技术用于无人配送车定位系统。为了解决GPS/BDS和IMU定位解算时产生的信号缺失和累计误差而导致的定位精度不高,抗干扰差等问题。本文采用CKF算法将GPS/BDS和(捷... 为了提高无人配送车定位精度,将GPS/BDS和惯性测量单元(IMU)多传感器融合技术用于无人配送车定位系统。为了解决GPS/BDS和IMU定位解算时产生的信号缺失和累计误差而导致的定位精度不高,抗干扰差等问题。本文采用CKF算法将GPS/BDS和(捷联惯导)SINS解算出的定位结果进行滤波处理,从而提高定位精度。当GPS/BDS定位接收模块信号缺失时,将IMU提供的数据结合SINS算法解算出无人配送车的当前位置;在IMU定位过程出现的累计误差问题处理上,利用CKF处理过GPS/BDS接收机数据进行矫正。为了验证融合GPS/BDS和IMU的定位解算方法的优越性,实验中使用单个BDS定位系统进行定位结果比较。实验结果表明,使用本文所述方法速度误差减少了27.89%,位置误差减少了38.81%,能有效提高无人配送车在配送物品的过程中定位的精确度和稳定性。 展开更多

关键词 GPS/BDS双定位系统 定位解算 SINS 容积卡尔曼滤波

原文传递

分布式电动汽车质量与行驶状态估计 被引量：2

12

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

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基于SRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计

13

作者 肜瑶 张洋洋 吕运朋 《电池》 2025年第2期273-278,共6页

为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通... 为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通过引入正交三角(QR)分解,误差协方差矩阵在计算过程中以平方根的形式传播,从而确保矩阵的正定和对称。与CKF算法对比发现,SRCKF算法的估计误差为2.0534×10-4 V,说明可以提高SOC估计的精度。 展开更多

关键词 磷酸铁锂锂离子电池 双极化模型 平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法 荷电状态(SOC)估计

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