动力锂电池荷电状态的联合估计与实验研究

针对动力锂电池常用的荷电状态(SOC)估计算法存在的扩展卡尔曼滤波法精度低、无迹卡尔曼滤波法收敛速度慢等问题,在动力锂电池的Randles等效模型的基础上,通过脉冲放电实验对模型参数进行辨识;并设计了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)联合估计的SOC估计法。在电池实验平台上设计模拟工况实验,实验分析表明:该算法的SOC初值修正速度快于EKF和UKF,计算量比UKF小,且稳态误差不超过1.5%,相对扩展卡尔曼滤波(EKF)提高了40%,是一个收敛快、计算量少、静差小的迭代估计算法。     

跟踪系统卡尔曼滤波器的仿真对比分析

比较了跟踪系统中扩展卡尔曼滤波、无迹滤波在二阶常速(CV)统计模型下实现的性能。比较结果显示,无迹滤波(UKF)的性能要明显优于扩展卡尔曼滤波。     

双自适应衰减卡尔曼滤波锂电池荷电状态估计

针对卡尔曼滤波法在锂离子电池荷电状态(SOC)估计时存在误差较大、收敛较慢等问题,提出了一种双自适应衰减扩展卡尔曼滤波荷电状态估计(DAFEKF)算法。该算法首先设计了针对动力电池的荷电状态估计观测器,利用测得的电流和电压值分别作为观测器的输入和观测值,结合双自适应衰减扩展卡尔曼滤波估计出观测器中的电池荷电状态,在卡尔曼滤波算法的基础上加入时变衰减因子来减弱过去数据对当前滤波值的影响,并自适应地调整卡尔曼算法中过程噪声和测量噪声协方差。利用DAFEKF算法估计出的SOC结果与扩展卡尔曼滤波(EKF)和自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法进行了比较,结果表明,DAFEKF方法具有较好的准确性、鲁棒性和收敛性,使SOC估计误差控制在2%以内。     

基于SCKF的4旋翼无人机的姿态估计

获得准确的姿态角对于无人机的控制来说是十分重要的.考虑到平方根容积卡尔曼滤波算法(square-root cubature Kalman filter,SCKF),既能够克服扩展卡尔曼滤波(EKF)方法因线性化带来的误差,具有更好的非线性滤波功能,又在传统容积卡尔曼滤波方法中加入了平方根技术,从而能够有效提高数值计算的稳定性,并降低了算法的复杂度.该文将SCKF算法应用于4旋翼无人机的姿态估计中,提出了一种新的4旋翼无人机的姿态估计方法,并进行了仿真实验.实验结果表明:该方法相比传统的EKF方法滤波精度更高,相比较传统的容积卡尔曼滤波(CKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)方法计算时间更短.     

基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)的多传感器数据融合策略。基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)精度低以及无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)协方差矩阵正定性丧失的问题。设计了基于pixhawk飞控板的实验方案。通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高。且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势。     

模糊随机系统的卡尔曼滤波

讨论了一类三角(或梯形)模糊状态的无偏最小方差估计及三角模糊随机系统的卡尔曼滤波问题。给出卡尔曼滤波的递推方程。     

基于二阶扩展卡尔曼滤波理论的毫米波波束跟踪算法

毫米波(mm wave)通信中波束覆盖方向性给高速移动的终端设备(如高速车辆,火车和无人机)带来了巨大挑战.现有基于扩展卡尔曼滤波理论(extended Kalman filter theory,EKF)的波束跟踪算法存在估计精度较低的问题,为此,采用二阶扩展卡尔曼滤波理论(second-order extended ...     

基于星敏感器双矢量观测信息的卫星姿态确定算法研究

针对三轴稳定卫星,研究基于星敏感器双矢量观测信息的卫星高精度姿态确定算法。建立了姿态运动学模型、敏感器测量模型、QUEST算法模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)模型。对比分析了QUEST算法以及星敏感器与陀螺组合的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的定姿精度。通过数学仿真,表明基于星敏感器和陀螺的扩展卡尔曼滤波组合姿态确定算法具有更高的定姿精度。     

新型UKF在非线性系统执行器故障估计中的应用

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法使用受限,粒子滤波算法动态跟踪能力差、易产生退化,单一无先导扩展卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法滤波精度低等缺陷,根据极大后验(maximum a posterior,MAP)估计原理,设计了一种带限定...     

基于高斯混合容积卡尔曼滤波移动机器人SLAM算法

针对移动机器人在陌生环境中的定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的问题,提出高斯混合容积卡尔曼滤波SLAM算法.将该算法与扩展卡尔曼滤波(extended karman filter,EKF)、容积卡尔曼滤波(cubature karman filter,CKF)进行实验对比,仿真结果表明GM-CKF的定位精度及算法运算速度高于其他两种算法.     

改进的PNGV模型估算全钒液流电池荷电状态

针对全钒液流电池(VRB)充放电时,循环泵产生的支路电流对荷电状态(SOC)估算有影响的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的全钒液流电池SOC估算方法。通过改进的新一代车辆伙伴关系(PNGV)等效电路模型,在考虑了电池堆极化、支路电流分流和温度对电池内阻影响的情况下,建立了VRB仿真模型。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池SOC分别进行估算,并与试验测量值进行对比分析。仿真结果表明:UKF算法比EKF算法更接近试验测量值,其估算误差不超过±0.02。     

非线性滤波算法在无源定位中的应用

针对无源定位中量测方程非线性对滤波精度及稳定性的影响,分析了基于模型线性化的滤波算法,包括扩展卡尔曼滤波(EKF)、伪线性滤波(PLF)、修订增益的扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法的特点,重点论述了非线性滤波(UKF)与粒子滤波器(PF)这2种新的非线性滤波方法思想及其特点,指出了无源定位问题中,这2种算法有更好的滤波精度及稳定性.     

基于平方根容积卡尔曼滤波的永磁同步电机状态估计

针对使用容积卡尔曼滤波算法(Cubature Kalman Filter, CKF)在复杂非线性状态估计时存在的误差较大、运算速度慢等问题,引入一款改进后的平方根容积卡尔曼滤波算法(Square-Root Cubature Kalman Filter, SRCKF)。建立非线性系统线性化模型和电机数学模型,引入SRCKF实现对转速和转子位置的状态估计,在Matlab/Simulink环境下对SRCKF和CKF两种算法进行仿真。结果表明：平方根容积卡尔曼滤波大大降低了电机在状态估计时的运行速度和估计误差,提高了估计精度,系统更加稳定。     

基于双卡尔曼滤波的锂电池荷电状态的估计

针对电池荷电状态的(SOC)估计误差较大的问题,提出了双卡尔曼滤波算法。介绍了电池常用的等效模型和使用方向,以双RC模型为基础建立了电池系统的空间方程,使用混合脉冲功率特性测试法得到了模型参数值。推导了安时积分法和扩展卡尔曼滤波原理,在基础上提出了双卡尔曼滤波算法,对双卡尔曼滤波的原理和公式实现进行了详细推导。设计了电池组的充放电实验对算法进行验证。结果表明安时积分法估计误差随时间不断增大,扩展卡尔曼算法估计误差振荡很大,双卡尔曼滤波的估计精度较高,最大估计误差只有0.13%。     

雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法

该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法(CMKF)进行雷达目标跟踪,先将极坐标系下的测量值经坐标变换转换到直角坐标系下,再用统计的方法求出转换测量误差的均值和方差,去偏后利用标准卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪.将仿真结果和推广卡尔曼滤波算法(EKF)的进行比较,结果表明,CMKF的滤波精度更高.     

精密测距系统距离预测方法改进与应用

在精密测距系统(distance measuring equipment/precision,DME/P)测距记忆环节中,为提高预测精度,分别用AR(p)模型和卡尔曼滤波代替传统的动态记忆方法来预测记忆时间内的飞机距离值.为增加运算的实时性,对卡尔曼滤波用分段循环卡尔曼滤波的原理进行化简.仿真结果表明:2种方法均能准确...     

自适应卡尔曼滤波法磷酸铁锂动力电池剩余容量估计

卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量(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,笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究,建立了适用于SOC估计的电池模型,然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数,并进行了验证,最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC。仿真结果表明：自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,估计精度高于卡尔曼滤波法,且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC估计。     

基于有色噪声卡尔曼滤波的GPS多径估计研究

在最大似然多径估计技术的基础上,提出了一种新的基于有色噪声卡尔曼滤波的全球定位系统(GPS)多径信号估计技术.建立了GPS多径信号的卡尔曼滤波估计模型,推导了观测噪声为有色噪声的卡尔曼滤波的状态方程和观测方程,阐述了有色噪声的形成过程,推导了卡尔曼滤波的递推公式.实验结果表明,提出的设计技术可以在20dB·Hz的载噪比条件下对多个GPS多径信号进行较精确的估计.     

基于卡尔曼滤波的含噪声小样本数据处理方法

提出一种基于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的小样本噪声数据处理方法. 首先, 通过物理模型或经验公式建立系统模型. 然后, 利用系统模型预测模型数据. 最后, 采用观测数据修正模型数据, 达到平滑数据噪声的效果. 实验结果表明, 对于BC500耐候钢腐蚀增重数据, 用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型和随机森林(random forest, RF)模型进行腐蚀增重预测时, 经卡尔曼滤波降噪后, 决定系数$R^2$平均提升6.4%, 而经扩展卡尔曼滤波降噪后, $R^2$平均提升4.9%, 验证了本方法的有效性.     

基于平方根UKF的水下纯方位目标跟踪

为了避免被动跟踪中非线性性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,该文将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法应用到水下仅测角目标跟踪.利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中由于计算误差和噪声等因素有可能引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度和可靠性.仿真结果表明,SR-UKF非线性滤波算法应用于水下仅测角目标跟踪系统是有效的,而且滤波精度、稳定性和收敛时间明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准UKF算法.