强跟踪粒子滤波算法及其在故障预报中的应用 被引量：30

1

作者 胡昌华 张琪 乔玉坤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1522-1528,共7页

粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预报应用中存在的主要问题.再采样粒子滤波虽可缓解粒子退化,但易导致样本贫化;扩展粒子滤波也可在一定程度上解决退化问题,但难以跟踪突变状态.本文提出了强跟踪粒子滤波算法,将强跟... 粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预报应用中存在的主要问题.再采样粒子滤波虽可缓解粒子退化,但易导致样本贫化;扩展粒子滤波也可在一定程度上解决退化问题,但难以跟踪突变状态.本文提出了强跟踪粒子滤波算法,将强跟踪滤波引入粒子滤波更新粒子,产生重要性密度,缓解粒子退化和样本贫化问题,提高跟踪突变状态的能力.仿真结果显示该算法可行并能及时准确地预报系统故障. 展开更多

关键词 粒子滤波 粒子退化 样本贫化 强跟踪滤波算法 故障预报

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基于强跟踪延迟滤波算法的互馈双电机联合状态估计 被引量：6

2

作者 陆可 肖建 +1 位作者 陈爽 宫金林 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第36期80-86,共7页

通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转... 通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转矩方程,得到输出方程为一阶状态延迟的四阶模型。在强跟踪滤波算法和延迟扩展卡尔曼滤波算法的基础上,提出适用于上述模型的强跟踪延迟滤波算法,从而建立互馈双电机联合状态估计算法。通过各种工况下的交流传动实验对其进行验证,实验结果表明,该方法能有效估计互馈系统在各种工况下运行时的电机状态,同时在极低速和零速时具有理想的估计精度和跟踪速度,且计算复杂度适中,适用于互馈系统电机状态的在线联合估计。 展开更多

关键词 交流传动互馈实验系统 联合状态估计 强跟踪滤波算法 延迟扩展卡尔曼滤波算法 降阶模型 感应电机

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基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法 被引量：1

3

作者 曾明 《电子测试》 2017年第2X期31-34,37,共5页

为了提高运动目标的跟踪精度,提出一种基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法。首先通过传感器节点测量目标的状态值,并通过融合中心对信息进行融合,然后利用Cholesky分解技术变换成噪声独立的量化融合系统,并采用强跟踪滤波算法对目标状... 为了提高运动目标的跟踪精度,提出一种基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法。首先通过传感器节点测量目标的状态值,并通过融合中心对信息进行融合,然后利用Cholesky分解技术变换成噪声独立的量化融合系统,并采用强跟踪滤波算法对目标状态进行估计,最后与其它目标跟踪算法进行对比实验。结果表明,本文算法不仅提高了目标跟踪的精度,而且具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 无线传感器网络 强跟踪滤波算法 信息融合

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未知激励下基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构响应重构 被引量：1

4

作者 侯亚琨 彭珍瑞 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1271-1278,共8页

提出一种基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构外部激励计算和响应重构的方法。首先,利用状态空间模型得出结构的外部激励,并将激励与模态坐标结合组成新的状态向量,构建增秩状态空间模型。然后,在传统强跟踪卡尔曼滤波算法的基础上进行改进... 提出一种基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构外部激励计算和响应重构的方法。首先,利用状态空间模型得出结构的外部激励,并将激励与模态坐标结合组成新的状态向量,构建增秩状态空间模型。然后,在传统强跟踪卡尔曼滤波算法的基础上进行改进,使其能够处理有色噪声。最后,利用结构部分测点的加速度响应,实现对结构外部激励的计算及其余未测点的速度、加速度响应的重构,分别通过二维桁架和外伸梁进行数值模拟和试验分析,用来验证所提方法的有效性。结果表明,该方法能够有效地重构结构外部激励、未测点的速度和加速度响应,其响应时程曲线与计算响应或测量响应时程曲线吻合良好。 展开更多

关键词 结构响应重构 状态空间模型 激励计算 改进强跟踪卡尔曼滤波算法 有色噪声

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基于强跟踪的移动机器人CQKF-SLAM方法

5

作者 张凤 孙健 袁帅 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1872-1879,共8页

针对容积正交卡尔曼滤波(CQKF)在同时定位与地图构建(SLAM)中系统状态驱动模型与观测数据存在突变,以及协方差分解引起系统不稳定,导致移动机器人定位精度降低的问题,提出一种基于多重渐消因子强跟踪的SVDCQKF-SLAM方法。采用奇异值分解... 针对容积正交卡尔曼滤波(CQKF)在同时定位与地图构建(SLAM)中系统状态驱动模型与观测数据存在突变,以及协方差分解引起系统不稳定,导致移动机器人定位精度降低的问题,提出一种基于多重渐消因子强跟踪的SVDCQKF-SLAM方法。采用奇异值分解(SVD)代替CQKF算法中的乔列斯基分解,抑制状态误差协方差矩阵负定性;引入多重渐消因子强跟踪滤波器调节状态预测协方差矩阵。通过仿真实验,将所提SLAM方法与其它SLAM方法进行对比,其结果表明,该方法能够有效降低SLAM过程中的定位误差,对移动机器人同时定位与地图构建有一定参考价值。 展开更多

关键词 强跟踪滤波算法 多重渐消因子 奇异值分解 容积正交卡尔曼滤波 同时定位与地图构建 协方差矩阵 移动机器人

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基于强跟踪滤波器的抗”飞点”容错滤波 被引量：1

6

作者 徐毓 金以慧 田康生 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2003年第8期5-7,29,共4页

由于雷达数据在获取和传输中受干扰的影响 ,数据融合中心接收到的雷达测量数据中常常含有”飞点”。这种测量数据中的异常数据对Kalman滤波具有较严重的不利影响。本文利用强跟踪滤波算法 ,构造容错策略 ,使之既可以充分利用正常新息 (i... 由于雷达数据在获取和传输中受干扰的影响 ,数据融合中心接收到的雷达测量数据中常常含有”飞点”。这种测量数据中的异常数据对Kalman滤波具有较严重的不利影响。本文利用强跟踪滤波算法 ,构造容错策略 ,使之既可以充分利用正常新息 (innovations)确保滤波的精度 ,又可以有效抑制异常新息的不利影响 ,从而达到对”飞点”数据的容错能力 ,保持目标跟踪的性能。最后 。 展开更多

关键词 KALMAN滤波 强跟踪滤波算法 目标跟踪 飞点 容错滤波 雷达数据处理

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一种精确跟踪机动目标的非线性滤波算法 被引量：6

7

作者 李健 蒋宏 +1 位作者 宋龙 任章 《电光与控制》 北大核心 2006年第2期3-7,共5页

在非线性系统中,最常用的是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),当目标距离较远时,滤波器由于量测方程非线性的影响,误差较大。以机动目标“当前”统计模型为基础,建立新的机动目标模型,加入多普勒速度测量对补偿线性化误差的跟踪算法(PTLKF)进行... 在非线性系统中,最常用的是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),当目标距离较远时,滤波器由于量测方程非线性的影响,误差较大。以机动目标“当前”统计模型为基础,建立新的机动目标模型,加入多普勒速度测量对补偿线性化误差的跟踪算法(PTLKF)进行改进。最后融入修正的加速度方差自适应算法对机动目标进行跟踪。仿真结果表明:在非线性观测条件下,改进的PTLKF算法和修正的加速度方差自适应算法的融合可以有效地改善跟踪的效果,并且其计算量明显小于强跟踪滤波算法。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波算法 强跟踪滤波算法 “当前”统计模型

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基于强跟踪卡尔曼滤波的锂电池SOC估算研究 被引量：2

8

作者 王汉林 《新型工业化》 2019年第5期7-12,共6页

作为电池管理系统技术的核心,SOC的估算已受到越来越多研究者的重视,能否准确估算SOC对电动汽车的发展具有非常重要的意义。针对传统的扩展卡尔曼滤波算法存在由于模型简化导致的在电流突变时对状态变量跟踪效果不佳的问题,文章在此基... 作为电池管理系统技术的核心,SOC的估算已受到越来越多研究者的重视,能否准确估算SOC对电动汽车的发展具有非常重要的意义。针对传统的扩展卡尔曼滤波算法存在由于模型简化导致的在电流突变时对状态变量跟踪效果不佳的问题,文章在此基础上提出了强跟踪卡尔曼滤波算法。并在相同的条件下用两种算法对电池SOC进行了估算,仿真实验结果表明,与扩展卡尔曼滤波算法相比,在电流多变的工况下,强跟踪卡尔曼滤波算法具有较高的精度。 展开更多

关键词 电池管理系统 SOC估算 扩展卡尔曼滤波算法 强跟踪卡尔曼滤波算法

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多电机伺服系统特征模型的滤波算法设计

9

作者 张翠艳 高熠 吴益飞 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第7期34-37,42,共5页

针对多电机驱动伺服系统特征模型中含有测量噪声的问题,设计了一种强跟踪滤波算法。以四电机驱动伺服系统为对象,建立了四电机驱动伺服系统动力学模型、基于特征建模理论的含测量噪声特征模型,并采用带遗忘因子的递推最小二乘法作为特... 针对多电机驱动伺服系统特征模型中含有测量噪声的问题,设计了一种强跟踪滤波算法。以四电机驱动伺服系统为对象,建立了四电机驱动伺服系统动力学模型、基于特征建模理论的含测量噪声特征模型,并采用带遗忘因子的递推最小二乘法作为特征参数辨识算法,带积分的黄金分割控制律作为系统控制律。针对特征模型中的测量噪声,这里设计了一种强跟踪滤波算法,通过跟踪测量噪声,解决了由测量噪声引起的特征参数收敛缓慢的问题,有效滤除了系统中测量噪声的影响。仿真结果表明,所设计的滤波算法能有效抑制特征模型中的测量噪声,与传统扩展卡尔曼滤波相比能提供更强的抑制噪声能力。 展开更多

关键词 四电机驱动伺服系统 测量噪声 特征模型 强跟踪滤波算法

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随机摄动强跟踪粒子滤波算法 被引量：8

10

作者 张琪 乔玉坤 +1 位作者 孔祥玉 司小胜 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期102-110,共9页

如何解决粒子的退化问题和提高算法对突变状态的跟踪能力,是粒子滤波算法研究和应用中需要考虑的两个主要因素.传统的再采样算法虽然可以解决退化问题,但是容易导致粒子耗尽;扩展粒子滤波算法虽然可在一定程度上解决粒子耗尽问题,但其... 如何解决粒子的退化问题和提高算法对突变状态的跟踪能力,是粒子滤波算法研究和应用中需要考虑的两个主要因素.传统的再采样算法虽然可以解决退化问题,但是容易导致粒子耗尽;扩展粒子滤波算法虽然可在一定程度上解决粒子耗尽问题,但其对突变状态的跟踪能力却不近人意;强跟踪粒子滤波算法可以提高对突变状态的跟踪能力,但却未能较好地改善粒子退化问题.针对上述问题,本文将随机摄动再采样方法引入强跟踪粒子滤波算法,提出了一种随机摄动强跟踪粒子滤波算法.当粒子退化问题严重时,对权值最大的粒子迭加随机摄动,用摄动粒子替换退化粒子以解决粒子退化问题,同时由于摄动粒子的加入增加了粒子集的多样性,可在一定程度上缓解粒子耗尽问题,提高算法对突变状态的跟踪能力.利用标准验证模型和分时恒定系统对所提出的算法进行了仿真验证,仿真结果证明了该算法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 粒子滤波 退化问题 随机摄动 强跟踪滤波算法

原文传递

基于DSP的IMU/GPS数据融合算法实现 被引量：3

11

作者 蒋孝恩 李和平 周以国 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2011年第10期2536-2538,2541,共4页

提出了基于DSP的IMU/GPS数据融合算法的实现方案;鉴于GPS数据稳定性高、误差不随时间积累和IMU数据更新率快、在短时间内精度高的特点,采用强跟踪卡尔曼滤波算法对二者的数据进行融合处理,并且在DSP上将其实现,获取精度更高、稳定性更... 提出了基于DSP的IMU/GPS数据融合算法的实现方案;鉴于GPS数据稳定性高、误差不随时间积累和IMU数据更新率快、在短时间内精度高的特点,采用强跟踪卡尔曼滤波算法对二者的数据进行融合处理,并且在DSP上将其实现,获取精度更高、稳定性更好的导航参数;给出了详细的设计步骤,进行了大量的静态和动态试验,并且对实验数据进行了分析与对比;结果表明,该实现方案可以获取可实用的导航参数。 展开更多

关键词 IMU/GPS DSP 强跟踪卡尔曼滤波算法 数据融合

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