UKF车速估计器的算法研究与仿真

为准确估计车辆的行驶速度, 保证汽车的安全性, 设计了基于无味卡尔曼滤波算法（UKF: Unscented Kalman Filter）的车速估计器, 并与基于卡尔曼滤波（KF: Kalman Filter）算法所建立的估计器进行了比较。两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台, 同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型。仿真实验结果表明, 当系统输入产生突变时, UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4%以内, 比KF算法的误差率大约降低了3%, UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势, 相对于KF估计算法效果更佳。     

宽带相干信号二维波达方向估计新算法

提出一种新的宽带相干信号二维波达方向(DOA)估计算法。该方法充分利用了信号的循环平稳特性以及极化多样性,不仅解决了宽带相干源的二维波达方向估计问题,而且在阵列孔径一定的情况下,提高了对多相干源的处理能力。该方法能够抑制加性噪声以及宽带干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于滑模变结构控制的永磁同步电机

针对传统永磁同步电机控制方法存在转矩波动大、抗干扰能力差的缺陷, 将积分滑模控制（ISMC: Integral Sliding Mode Control）方法引入到永磁同步电机调速系统, 并推导出相应的控制规律, 从而使转速和转矩的超调得到有效抑制, 且抗干扰能力强, 具有快速且精度更高的特性。通过Matlab 7.8仿真结果表明, 对于系统给定的改变以及外界干扰, 积分滑模控制器比传统直接转矩控制具有更好的鲁棒性, 该方法可实现永磁同步电机输出转矩快速响应且满足精确跟踪的性能要求。