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基于多新息最小二乘和多新息扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计
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作者 巫春玲 付俊成 +3 位作者 徐先峰 孟锦豪 郑克军 胡雯博 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期74-83,共10页
针对现有SOC(荷电状态)估计方法中电池模型参数恒定,没有考虑电池模型参数的动态变化,导致SOC的估计不够精准的问题,文中提出了一种基于电池模型参数在线辨识与SOC估计联合的算法。在二阶RC等效电路模型基础上,采用多新息最小二乘(Multi... 针对现有SOC(荷电状态)估计方法中电池模型参数恒定,没有考虑电池模型参数的动态变化,导致SOC的估计不够精准的问题,文中提出了一种基于电池模型参数在线辨识与SOC估计联合的算法。在二阶RC等效电路模型基础上,采用多新息最小二乘(Multi Innovation Least Squares,MILS)算法对锂离子电池模型中的参数进行在线辨识,从而对电池模型进行实时修正;同时基于修正后的电池模型,采用多新息扩展卡尔曼滤波(Multi Innovation Extended Kalman Filter,MIEKF)算法对电池荷电状态进行估计。MILS算法可以解决在线参数辨识过程中的初始误差累积问题,能够实现模型参数的在线精准辨识,MIEKF算法融合了多新息理论和卡尔曼滤波理论,加入了遗忘因子以削弱历史数据并修正权重,解决了数据过饱和问题,具有较高的准确性和收敛性。实验结果表明,在对电池模型进行参数辨识时,MILS算法、RLS算法辨识的均方根误差分别为1.4、1.9 mV,MILS算法相比RLS算法的估计精度提高了26.3%;对于参数辨识后SOC的估计,MIEKF算法估计的均方根误差为0.0037,EKF算法、AEKF算法估计的均方根误差分别为0.0073、0.0052,MIEKF算法比EKF算法的估计精度提高了49.31%,比AEKF算法的估计精度提高了28.84%;并且在给定SOC初值错误的情况下,文中所提出算法在电池开始工作后30 s左右就能够收敛到真实值,是一种精度高而且鲁棒性好的有效估计方法。 展开更多
关键词 SOC估计 多新息 参数辨识 扩展卡尔曼滤波
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一种自适应扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无位置传感器矢量控制
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作者 兰志勇 李延昊 +2 位作者 罗杰 李福 戴珊琪 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期141-148,共8页
在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系... 在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系统观测精度的影响。其次,为增强算法的抗扰性能,在新息协方差计算中设置加权系数,通过调整临近时刻的新息协方差阵权重,计算出新息协方差值,并更新到卡尔曼增益的计算。最后,建立AEKF数学模型,并对比粗差干扰与噪声统计出现偏差情况下,AEKF与EKF两种策略的观测性能。仿真和实验结果表明,在粗差干扰或噪声统计信息出现偏差情况下,AEKF算法对永磁同步电机转速的观测具备更强的鲁棒性及更高的预测精度。 展开更多
关键词 永磁同步电机 转子位置与速度估计 无位置传感器 自适应扩展卡尔曼滤波 矢量控制
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基于扩展卡尔曼滤波与机器视觉融合的道路侧向坡度估计
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作者 严运兵 岳铭浩 李海玮 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期605-616,625,共13页
为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与机器视觉(VB)融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速... 为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与机器视觉(VB)融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速度乘以适当增益解耦出车辆侧倾角,得到EKF道路侧向坡度估计值;其次,通过视觉成像原理分析二维图像中道路侧向坡度与图像中相关参数的几何关系,得到VB道路侧向坡度估计值;最后,通过数据融合得到最终的道路侧向坡度估计值,使估计结果冗余互补。仿真和实车试验结果表明,该融合算法能够适用于道路侧向坡度变化的坡道,并显著提高了估计精度。 展开更多
关键词 侧向坡度 坡度估计 扩展卡尔曼滤波 机器视觉 数据融合
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改进的自适应扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法
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作者 杨遵立 张衡 +2 位作者 吕伟 余娟 张从胜 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期19-24,共6页
卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位... 卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位置偏差范围来修正预测的位置信息,使用BP神经网络算法来自适应进行扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法预测信息结果的修正;根据噪声影响情况,提出基于实际情况可调的更新因子,用于进行修正后的EKF预测位置信息、测量信息和修正后的BP-EKF预测信息值的权重处理,基于优化模型,自适应选择最优的位置预测信息。仿真分析表明,所提出的算法在目标跟踪的滤波精度和稳定度都得到提升。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 BP神经网络 更新因子 优化模型
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最大相关熵准则下改进扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计
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作者 祁登亮 冯静安 +1 位作者 倪向东 宋宝 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期573-581,共9页
针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角... 针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角速度、质心侧偏角、纵向车速的状态观测器。在双移线和正弦扫频输入工况下通过Simulink/CarSim仿真试验平台对提出的算法进行了验证。结果表明,在非高斯环境下,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF)和AIEKF,MC-AIEKF算法估计精度高,鲁棒性好,在实际的车辆状态估计中MC-AIEKF具有更强的适用性。 展开更多
关键词 自适应迭代扩展卡尔曼滤波 车辆状态估计 最大相关熵准则 非高斯环境
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基于混合自适应扩展卡尔曼滤波的永磁同步直线电机等效机械参数辨识策略
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作者 张毅伟 黄旭珍 徐济安 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1162-1172,I0026,共12页
针对机械参数辨识精度受推力系数波动影响而降低的问题,提出等效机械参数模型,将推力系数与待辨识参数相结合,并推导该模型在控制器调谐和前馈补偿上与传统模型的等效性。为了进一步实现等效机械参数在线辨识,构建基于混合自适应扩展卡... 针对机械参数辨识精度受推力系数波动影响而降低的问题,提出等效机械参数模型,将推力系数与待辨识参数相结合,并推导该模型在控制器调谐和前馈补偿上与传统模型的等效性。为了进一步实现等效机械参数在线辨识,构建基于混合自适应扩展卡尔曼滤波的辨识器。混合自适应扩展卡尔曼滤波在系统噪声矩阵和渐消因子中加入自适应机制,能够估计系统噪声,并在负载突变时快速收敛。通过对系统可观性和矩阵正定性的推导,证明算法的稳定性。最后,在一台永磁同步直线电机上进行实验,验证所提算法的有效性及其在PWM周期为32 kHz和10 kHz时在线运行的可行性。 展开更多
关键词 自适应 扩展卡尔曼滤波 机械参数辨识 永磁同步直线电机 位置伺服系统
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基于卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的耦合载波跟踪方法
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作者 付学瀚 燕贺云 +2 位作者 朱立东 蒯小燕 郭孟泽 《移动通信》 2024年第1期118-124,共7页
鉴于低信噪比高动态环境下的载波跟踪过程中,接收信号存在显著的各阶频偏变化率,故提出了一种基于卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的耦合载波跟踪方法。载波跟踪通过基于卡尔曼滤波的锁频环辅助基于扩展卡尔曼滤波的锁相环来实现,对频率斜升信... 鉴于低信噪比高动态环境下的载波跟踪过程中,接收信号存在显著的各阶频偏变化率,故提出了一种基于卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的耦合载波跟踪方法。载波跟踪通过基于卡尔曼滤波的锁频环辅助基于扩展卡尔曼滤波的锁相环来实现,对频率斜升信号和频率加速信号分别进行了载波跟踪环路结构的分析,得到系统方程,并进行了载波跟踪系统性能仿真。经仿真验证,在信噪比为-20 dB条件下,该方法跟踪频率斜升信号收敛时间小于60 ms,跟踪频率加速信号收敛时间小于90 ms,对两种信号的频率跟踪残差均小于5 Hz,相位跟踪残差均小于0.25rad,跟踪性能显著优于传统环路。 展开更多
关键词 高动态载波跟踪 低信噪比 尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波
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多传感器非线性系统序贯观测融合二阶扩展卡尔曼滤波器
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作者 姜吉鹏 孙书利 《黑龙江大学工程学报(中英俄文)》 2024年第1期27-39,共13页
对多传感器非线性系统提出了一种序贯观测融合二阶扩展卡尔曼滤波(Second-order Extended Kalman Filter,SOEKF)算法。该算法的中心思想是根据传感器观测数据到达融合中心的先后次序依次进行处理。研究表明,提出的序贯观测融合SOEKF算... 对多传感器非线性系统提出了一种序贯观测融合二阶扩展卡尔曼滤波(Second-order Extended Kalman Filter,SOEKF)算法。该算法的中心思想是根据传感器观测数据到达融合中心的先后次序依次进行处理。研究表明,提出的序贯观测融合SOEKF算法比集中式观测融合EKF算法具有更高的精度;与集中式观测融合SOEKF算法精度相当,且具有更低的计算复杂度。目标跟踪系统的仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 序贯观测融合 非线性系统 二阶扩展卡尔曼滤波
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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
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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 扩展卡尔曼滤波算法 滑动窗口
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基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究 被引量:3
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作者 巫春玲 郑克军 +3 位作者 徐先峰 张震 付俊成 胡雯博 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期2078-2088,共11页
针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman... 针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman filter,AISTEKF)算法,用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值,减小了EKF的线性化误差,有效提高了算法估计的精度;此外,该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论,增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性,分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation extended Kalman filter,AIEKF)算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明,与EKF和AIEKF算法相比,无论在高斯噪声环境下还是3种有偏噪声环境下,AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计精度高的电力系统状态估计方法。 展开更多
关键词 电力系统 动态状态估计 自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波 电压幅值 电压相角
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一种联合PID控制与扩展卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池荷电状态估算方法 被引量:4
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作者 周娟 林加顺 +3 位作者 吴乃豪 杨晓全 周专 张子尧 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1623-1631,共9页
锂离子电池作为新能源存储的载体,是执行“双碳”目标的重要助力,精确估算电池荷电状态(state of charge,SOC)能够有效辅助电池管理,进而延长电池使用寿命。针对卡尔曼滤波类算法的SOC估算效果受磷酸铁锂电池特性制约的问题,该文提出一... 锂离子电池作为新能源存储的载体,是执行“双碳”目标的重要助力,精确估算电池荷电状态(state of charge,SOC)能够有效辅助电池管理,进而延长电池使用寿命。针对卡尔曼滤波类算法的SOC估算效果受磷酸铁锂电池特性制约的问题,该文提出一种比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)联合方法。该方法利用PID控制原理设计SOC初值补偿策略并优化EKF算法的状态变量修正过程,可降低磷酸铁锂电池特性对算法的影响。实验结果表明,与EKF算法相比,所提方法在估算磷酸铁锂电池SOC时拥有更高的估算精度与更快的收敛速度,对电池模型误差与采样噪声表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 磷酸铁锂电池 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 比例积分微分控制
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基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:4
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作者 赵中华 晏晓锋 童有为 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期58-66,共9页
电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性... 电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性较差。针对这些问题,本文提出使用自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法(AFEKF),应用于锂离子电池的SOC估计。引入渐消因子对系统噪声协方差进行自适应迭代,从而实时更新最优卡尔曼增益,减少数据突变和电池模型误差等因素带来的影响,通过在复杂工况下的实验对比可知,AFEKF相比于标准EKF(extended Kalman filter),新欧洲驾驶循环工况下SOC估算精度提高0.78个百分点,变电流工况下估算精度提高0.5个百分点,同时在电池SOC初始值不准确的情况下能更快更平稳地收敛到真实值,表明AFEKF算法相比EKF估算SOC具有更高的估算精度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC) 参数辨识 自适应渐消扩展卡尔曼滤波器(AFEKF) 锂离子电池 二阶RC模型
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基于扩展卡尔曼滤波的固定翼无人机姿态解算方法
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作者 弋英民 王柯颖 +4 位作者 苑易伟 薛向宏 李余兴 刘柏均 王烨琛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第11期2384-2391,共8页
针对传统滤波方法各自使用时准确度低、稳定性差的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的固定翼无人机姿态解算方法.在姿态角保持稳定时采用标准扩展卡尔曼滤波算法进行解算,姿态角发生剧烈变化时采用阈值法优化改进扩展卡尔曼滤波算法... 针对传统滤波方法各自使用时准确度低、稳定性差的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的固定翼无人机姿态解算方法.在姿态角保持稳定时采用标准扩展卡尔曼滤波算法进行解算,姿态角发生剧烈变化时采用阈值法优化改进扩展卡尔曼滤波算法进行解算.改进方法在扩展卡尔曼滤波的基础上加入互补滤波器,把经过互补滤波和PI控制的误差向量补偿给陀螺仪传感器,加入动态梯度下降法对加速度计传感器的运动加速度加以抑制,将处理后的传感器数据代入扩展卡尔曼滤波方程组,用来解算固定翼无人机的三轴姿态角,可有效减小动态干扰和线性化误差,解算结果稳定性更高.与其他解算方法相比,本文用于三轴姿态角求解的姿态解算方法,静态姿态角误差小于0.6°,动态姿态角后验均方误差仅为0.01,特别是在姿态角度变化较大的时间点,本文解算的过程更加稳定和准确. 展开更多
关键词 姿态解算 扩展卡尔曼滤波 互补滤波 梯度下降法 固定翼无人机
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基于扩展卡尔曼滤波的5-Dof圆位姿估计算法
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作者 吴仰玉 李翠 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期287-293,共7页
现有圆位姿估计方法对输入帧进行独立处理,忽略了有价值的目标动态信息,圆位姿估计精度有提升空间,提出一种基于EKF的高精度5-Dof圆位姿估计方法,圆位姿由5自由度向量ξ=(X,Y,Z,α,β)^(T)表示。该方法引入贝叶斯框架捕获视频连续帧的... 现有圆位姿估计方法对输入帧进行独立处理,忽略了有价值的目标动态信息,圆位姿估计精度有提升空间,提出一种基于EKF的高精度5-Dof圆位姿估计方法,圆位姿由5自由度向量ξ=(X,Y,Z,α,β)^(T)表示。该方法引入贝叶斯框架捕获视频连续帧的时间信息,优化圆位姿估计系统。首先,为了与2D椭圆轮廓交互,算法构造出5自由度向量ξ表示的空间圆投影轮廓5-Dof模型,进而设计非线性测量函数。其次,将该测量函数与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合,用于圆位姿优化。此外,使用简单的线性卡尔曼滤波算法(KF)对圆位姿估计值进行修正。实验表明,针对含有不同方差噪声的图像序列,算法利用图像序列的时间相关性,有效提高圆位姿估计精度。 展开更多
关键词 位姿估计 圆特征 空间圆投影轮廓模型 扩展卡尔曼滤波
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基于扩展卡尔曼滤波的无人机辅助定位研究
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作者 程擎 李怡恒 鲁合德 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第12期93-97,103,共6页
面对城市低空复杂的电磁环境,无人机在运行过程中GNSS信号极易受到干扰,导致定位不准。为提高无人机定位精度,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的数据融合方法,该方法在惯性导航系统的基础上,与基于5G信号的三维定位相融合,并对惯性导航误差... 面对城市低空复杂的电磁环境,无人机在运行过程中GNSS信号极易受到干扰,导致定位不准。为提高无人机定位精度,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的数据融合方法,该方法在惯性导航系统的基础上,与基于5G信号的三维定位相融合,并对惯性导航误差进行修正。软件仿真表明,该方法在缺少有效GNSS信号的情况下将姿态误差和位置误差控制在一定的范围内,提高了无人机的定位精度,视距下的平均位置误差为16.6 cm,相比于融合前定位精度提升了49.7%,使得无人机具有长时间较高定位精度,具有一定的工程实用性。 展开更多
关键词 无人机 组合定位 扩展卡尔曼滤波 5G
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分数阶扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算
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作者 安治国 周志鸿 伍柏霖 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第9期23-30,共8页
由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型... 由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型进行改进,建立了分数阶(fractional order)等效电路模型;联合遗传算法和混合脉冲动力试验对分数阶等效电路模型的参数进行离线识别;基于扩展卡尔曼滤波算法,建立了分数阶扩展卡尔曼滤波算法(fractional order extended Kalman Filter)的锂电池SOC估算模型;根据动态应力试验DST(dynamic stress test)工况设计制定了锂电池充放电方案,在环境温度25℃条件下,实时采集电池电流及电压数据,将采集所得数据输入到Matlab建立的模型中,对目标电池进行SOC估算。仿真结果表明:与二阶戴维南电路模型SOC仿真结果相比,基于FEKF算法的SOC估算结果具有更高的精度且波动性更小,误差均小于0.72%,均方根误差仅为0.24%。 展开更多
关键词 分数阶模型 扩展卡尔曼滤波 SOC估计 遗传算法 戴维南电路模型
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基于二阶近似扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:1
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作者 段林超 张旭刚 +2 位作者 张华 宋华伟 敖秀奕 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1797-1804,共8页
为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一... 为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一种新的带有可变遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)的算法来在线识别模型参数。由于VFFRLS解的精度依赖于算法初始值的设定,为此采用改进粒子群算法求得模型初始参数值,进而得到更加精确的VFFRLS初始值。最后采用二阶EKF来估计电池的SOC值,以此提高估计精度。两组不同的数据集用来证明二阶EKF估计SOC值具有普适性。实验结果表明,二阶EKF在估计不同工况条件下的SOC值时,平均绝对误差(MAE)都保持在1%以内,由此证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电池荷电状态 二阶扩展卡尔曼滤波 可变遗忘因子最小二乘法 改进粒子群算法 参数识别
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基于速度环扩展卡尔曼滤波的无位置传感器电机控制 被引量:2
18
作者 王宽 陈龙淼 +1 位作者 肖鑫 孙乐 《微电机》 2023年第1期58-64,共7页
针对大负载摇臂机构,提出了一种基于速度环扩展卡尔曼滤波的无位置传感器电机控制方案。首先根据电机的电压方程,在全速度范围内使用凸优化方法来估计转子位置,该方法在低速情况下需要注入高频信号。针对低速重载情况下铁心饱和导致位... 针对大负载摇臂机构,提出了一种基于速度环扩展卡尔曼滤波的无位置传感器电机控制方案。首先根据电机的电压方程,在全速度范围内使用凸优化方法来估计转子位置,该方法在低速情况下需要注入高频信号。针对低速重载情况下铁心饱和导致位置可观测性下降的问题,结合电机机械运动模型,使用扩展卡尔曼滤波算法,对基于凸优化的估计进行修正。此外由于EKF对参数较为敏感,使用离线最小二乘法辨识系统的惯量、阻尼和转矩常数,并将结果带入EKF中。经过EKF滤波之后,极大地提高了速度估计质量,尤其是在饱和发生时。最后对所提出的方法,进行了仿真研究,并在由表贴式永磁同步电机驱动的电机控制实验平台上进行了实验验证。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 低速重载 参数辨识 无位置传感器控制 永磁同步电机
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基于扩展卡尔曼滤波的超级电容容值测量 被引量:1
19
作者 潘浩 尹相辉 +2 位作者 伦秀春 高翔 龚学余 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第7期940-944,共5页
超级电容作为目前大容量储能装置,有着容量大、内阻小、功率密度高等特点,其容值和等效内阻值是决定超级电容寿命的两个重要因素,也是目前研究的重要内容。通过研究交流注入法测量超级电容容值和等效内阻值发现,频谱分析中相频特性对于... 超级电容作为目前大容量储能装置,有着容量大、内阻小、功率密度高等特点,其容值和等效内阻值是决定超级电容寿命的两个重要因素,也是目前研究的重要内容。通过研究交流注入法测量超级电容容值和等效内阻值发现,频谱分析中相频特性对于干扰非常敏感,在一定噪声干扰下,所测得的阻抗角有较大的误差,使得容值计算偏差较大。针对该点,通过扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)对结果进行预测和修正,仿真实验结果表明,容值计算相对误差由原来的±3.056%下降到±1.744%。 展开更多
关键词 超级电容 频谱分析 扩展卡尔曼滤波
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多传感器非线性系统的序贯观测融合扩展卡尔曼滤波器 被引量:2
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作者 程秀钱 孙书利 《黑龙江大学工程学报》 2023年第1期38-43,共6页
针对多传感器非线性系统,提出了一种序贯观测融合扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法,其主要思想是根据传感器观测数据到达滤波器的先后次序依次进行融合处理。研究表明,提出的序贯观测融合EKF算法与传统的最优集中式观测融合EKF算法估计精度相... 针对多传感器非线性系统,提出了一种序贯观测融合扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法,其主要思想是根据传感器观测数据到达滤波器的先后次序依次进行融合处理。研究表明,提出的序贯观测融合EKF算法与传统的最优集中式观测融合EKF算法估计精度相当,且具有更低的计算复杂度,目标跟踪系统的仿真验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 序贯观测融合 非线性系统 扩展卡尔曼滤波
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