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基于神经网络的无迹滤波改进算法 被引量：5
1
作者 熊凯 张洪钺 《航天控制》 CSCD 北大核心 2005年第4期18-23,共6页
介绍了采用无迹变换(UT)描述随机变量通过非线性系统后的均值及方差的方法,提出可以将神经模糊推理系统(ANFIS)用于确定无迹变换中的参数,使其对随机变量均值的描述达到二次以上精度,并给出了改进的无迹滤波器(UKF)结构和神经网络训练方... 介绍了采用无迹变换(UT)描述随机变量通过非线性系统后的均值及方差的方法,提出可以将神经模糊推理系统(ANFIS)用于确定无迹变换中的参数,使其对随机变量均值的描述达到二次以上精度,并给出了改进的无迹滤波器(UKF)结构和神经网络训练方法;仿真结果表明,该算法适用于系统含有未知输入或系统噪声为非高斯的情况,并可解决一些典型的非线性估计问题,改进算法的性能优于传统无迹滤波器。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 无迹滤波 神经网络
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自适应平方根无迹滤波的雷达组网状态估计算法 被引量：1
2
作者 赵温波 丁海龙 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第5期43-48,共6页
从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Ada... 从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。 展开更多
关键词 雷达组网 扩展卡尔曼滤波 无迹滤波 自适应平方根无迹滤波 初始化
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雷达组网交互多模型自适应平方根无迹滤波算法
3
作者 丁海龙 徐从东 赵温波 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期73-78,共6页
针对雷达组网对空域目标滤波估计时目标机动建模问题和系统非线性滤波建模问题,提出了交互多模型自适应平方根无迹滤波(IMM-ASQUF)算法,该算法融合了交互多模型算法对目标机动模型的自适应机动建模能力和自适应平方根无迹滤波(Adaptive ... 针对雷达组网对空域目标滤波估计时目标机动建模问题和系统非线性滤波建模问题,提出了交互多模型自适应平方根无迹滤波(IMM-ASQUF)算法,该算法融合了交互多模型算法对目标机动模型的自适应机动建模能力和自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)处理非线性高斯噪声系统良好的滤波估计性能,避免了UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,较好地解决了机动建模问题和非线性滤波建模问题。仿真验证表明,构造参量的IMM-ASQUF估计计算精度高,机动跟踪自适应性强,工程可用性好。 展开更多
关键词 雷达组网 交互多模型 自适应平方根无迹滤波
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基于平方根无迹滤波的滚转弹姿态估计 被引量：1
4
作者 邹益民 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2010年第4期41-44,共4页
给出一种基于平方根无迹卡尔曼滤波器（SR—UKF）的滚转弹飞行姿态获取方法。使用一个双轴角速率陀螺构成滚转弹飞行姿态遥测系统，利用SR—UKF对遥测数据进行处理，以重构弹体飞行姿态。针对低速滚转弹姿态运动模型的强非线性，运用SR... 给出一种基于平方根无迹卡尔曼滤波器（SR—UKF）的滚转弹飞行姿态获取方法。使用一个双轴角速率陀螺构成滚转弹飞行姿态遥测系统，利用SR—UKF对遥测数据进行处理，以重构弹体飞行姿态。针对低速滚转弹姿态运动模型的强非线性，运用SR—UKF算法进行姿态运动估计，避免了扩展卡尔曼滤波（EKF）产生的线性化误差。运用低速滚转弹姿态运动模型，导出了一组基于SR-UKF的迭代滤波方程。将基于SR-UKF算法与EKF及UKF的估计结果进行了对比，仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 滚转弹 姿态估计 扩展KALMAN滤波器 平方根无迹Kalman滤波 遥测
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非线性无序测量无迹滤波在地面跟踪目标指示器的应用 被引量：3
5
作者 胡炜薇 杨莘元 +1 位作者 蒲书缙 廖艳苹 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期19-25,共7页
对于多传感器融合系统,在处理中心往往由于通信数据链的失误,出现滞后数据(即无序量测),这对数据不利于融合的正常进行。本文对此提出一种最优和次优的无序量测无迹卡尔曼(UKF)滤波器,基于UT变换,把多步滞后量测转化为等价一步滞后量测... 对于多传感器融合系统,在处理中心往往由于通信数据链的失误,出现滞后数据(即无序量测),这对数据不利于融合的正常进行。本文对此提出一种最优和次优的无序量测无迹卡尔曼(UKF)滤波器,基于UT变换,把多步滞后量测转化为等价一步滞后量测,用无序量测直接滤波更新。通过最优、次优UKF滤波器和扩展KF滤波器在不同情况下对地面跟踪目标指示器(GMTI)组合跟踪的无序量测处理作比较,可看出本文所述滤波器提高了非线性条件下的无序量测滤波精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 非线性 无序量测滤波器 无迹卡尔曼滤波
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面向室内移动机器人的无迹滤波实时导航方法 被引量：2
6
作者 霍成立 谢凡 秦世引 《智能系统学报》 2009年第4期295-302,共8页
根据轮式移动机器人室内自主漫游的目标要求和约束条件,提出了一种新的实时导航策略,利用UKF(un-scented Kalman filter)算法对置顶相机和里程计获取的移动机器人位姿信息进行在线滤波,为实现移动机器人的室内自主漫游控制进行实时导航... 根据轮式移动机器人室内自主漫游的目标要求和约束条件,提出了一种新的实时导航策略,利用UKF(un-scented Kalman filter)算法对置顶相机和里程计获取的移动机器人位姿信息进行在线滤波,为实现移动机器人的室内自主漫游控制进行实时导航定位.实验结果表明,提出的导航策略和实现算法满足实时性要求,具有较高的精度,可为进一步的实际应用提供参考. 展开更多
关键词 室内自主漫游 无迹卡尔曼滤波 实时导航 移动机器人
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多策略改进麻雀搜索算法优化无迹卡尔曼滤波方法
7
作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 许强伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期227-237,共11页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对UT中采样点分布状态控制参数进行寻优调整的方法,从而优化Sigma点分布以提高非线性近似效果,改善滤波估计性能。同时针对传统麻雀搜索算法面临的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,首先利用Cubic混沌映射改善初始种群的多样性;其次在发现者阶段引入非线性自适应收敛因子,提高平衡算法在全局探索和局部开发方面的能力;同时在追随者阶段利用小波变异策略,以避免追随者盲目追随而导致算法陷入局部最优;最后利用自适应t分布的扰动能力增强算法的全局搜索能力。通过测试函数对ISSA算法进行仿真实验,结果表明ISSA算法具有更好的收敛性和求解精度,同时验证ISSA优化UKF算法后的仿真结果,表明了ISSA-UKF算法相比于UKF算法的位置均方根误差降低了52.2%,速度均方根误差降低了21.9%,证明了改进方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 麻雀搜索算法 Cubic混沌映射 非线性自适应收敛因子 小波变异策略
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基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的铝电解电流效率预测模型
8
作者 方小燕 姚立忠 +2 位作者 罗海军 张玉泽 易军 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期579-589,共11页
针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无... 针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无迹卡尔曼滤波在线更新神经网络的权值和阈值;然后,在双层无迹卡尔曼滤波神经网络的状态变量均方误差中引入约束调节参数;同时,采用梯度下降法自适应调整比例调节参数,将其均方误差约束至较小的范围内,以此来削弱滤波递归计算过程中误差累积对模型的影响;最后,通过铝电解电流效率预测,验证了本文所提方法具有较高的精确度和稳定性. 展开更多
关键词 铝电解 自适应建模 双层无迹卡尔曼滤波 人工神经网络 电流效率
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基于无迹卡尔曼滤波的汽车线控转向路感模拟研究
9
作者 熊治强 张鑫玉 《成都工业学院学报》 2025年第1期7-13,共7页
线控转向系统取消了转向盘与转向执行机构的机械连接,路面状况无法直接反馈给驾驶员。为了让驾驶员有较好的路感反馈体验,在Simulink中建立了七自由的车辆动力学模型,同时用Carsim进行联合仿真。通过轮胎所受纵向、侧向和垂向3个方向产... 线控转向系统取消了转向盘与转向执行机构的机械连接,路面状况无法直接反馈给驾驶员。为了让驾驶员有较好的路感反馈体验,在Simulink中建立了七自由的车辆动力学模型,同时用Carsim进行联合仿真。通过轮胎所受纵向、侧向和垂向3个方向产生的回正力矩计算路感力矩并提出路感力矩补偿策略。由于动力学模型中侧向回正力矩计算的相关参数不好获得,提出运用魔术轮胎公式中的参数拟合方法计算该回正力矩,并采用无迹卡尔曼滤波算法估计该拟合公式的参数,提高计算精度。根据仿真分析可知,在双纽线向工况和中心转向工况下,系统表现良好,能够有效反馈路感信息,确保驾驶员对车辆控制的感知。最终实现了基于七自由度模型的车辆动力学分析,并结合魔术轮胎模型与无迹卡尔曼滤波算法,提高了路感反馈的计算精度。 展开更多
关键词 线控转向 路感模拟 无迹卡尔曼滤波
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改进自适应无迹卡尔曼滤波车辆状态估计应用
10
作者 郜建行 钟勇 +1 位作者 曹龙龙 范周慧 《机电技术》 2025年第1期69-75,共7页
针对车辆状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的问题,文章基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(IAUKF)算法提出了一种车辆状态估计方法。该算法通过引入强跟踪滤波原理,对AUKF进行优化,以间接量测更新的方式降低计算复杂度,并自适应... 针对车辆状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的问题,文章基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(IAUKF)算法提出了一种车辆状态估计方法。该算法通过引入强跟踪滤波原理,对AUKF进行优化,以间接量测更新的方式降低计算复杂度,并自适应地调整噪声及其协方差。该算法提高了滤波器在复杂动态环境中的稳定性和估计精度,尤其在处理模型和噪声不确定性时,增强了目标状态的跟踪能力。使用Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真来验证IAUKF的有效性,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法进行对比。仿真结果表明:相较其他算法IAUKF算法在车辆状态估计中表现更好,能以更高精度估计车辆的纵向车速、质心侧偏角和横摆角速度,有效提升了车辆状态参数估计的准确性、稳定性和抗干扰性。 展开更多
关键词 改进自适应无迹卡尔曼滤波 车辆状态估计 联合仿真 抗干扰性
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基于负荷预测和无迹粒子滤波的配电网动态状态估计 被引量：1
11
作者 卢锦玲 胡兴华 +2 位作者 张学哲 王恩泽 赵增辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期133-140,158,共9页
随着汽车充电成为新型重要负荷,为确保此时配电网运行与控制安全,对其进行实时准确的态势感知,提出一种基于卷积神经网络和门控循环单元的短期负荷预测与无迹粒子滤波算法自适应混合的配电网动态状态估计方法。结合使用卷积神经网络和... 随着汽车充电成为新型重要负荷,为确保此时配电网运行与控制安全,对其进行实时准确的态势感知,提出一种基于卷积神经网络和门控循环单元的短期负荷预测与无迹粒子滤波算法自适应混合的配电网动态状态估计方法。结合使用卷积神经网络和门控循环单元进行短期负荷预测,将预测得到的有功与无功功率进行潮流计算,再与无迹粒子滤波量测估计值自适应加权得到电压幅值和相角状态估计结果。以IEEE33节点配电网为例,验证了所提状态估计方法的准确性与面对不良数据时的鲁棒性。 展开更多
关键词 配电网 电动汽车 负荷预测 无迹粒子滤波 动态状态估计
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基于改进Att-LSTNet与无迹粒子滤波融合的主动配电网预测辅助状态估计
12
作者 王玥 于越 金朝阳 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期98-110,共13页
针对传统的无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)存在不准确的新息向量及未知的量测噪声协方差矩阵导致估计精度低的问题,提出一种改进Att-LSTNet与UPF融合的主动配电网预测辅助状态估计(forecasting-aided state estimation,FA... 针对传统的无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)存在不准确的新息向量及未知的量测噪声协方差矩阵导致估计精度低的问题,提出一种改进Att-LSTNet与UPF融合的主动配电网预测辅助状态估计(forecasting-aided state estimation,FASE)方法。首先,采用引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)对支持向量回归(support vector regression,SVR)的关键参数进行优化处理,利用历史数据建立GSA-SVR模型,并将其引入至Att-LSTNet模型的输出层,构建一种增强预测模型。然后,利用UPF中的新息向量来训练该模型,并结合孤立森林算法和箱线图法对原始新息向量进行监控和修正。最后,针对量测噪声协方差矩阵未知的情况,结合修正后的新息向量和UPF计算出未知量测噪声协方差矩阵,并进行状态估计。基于IEEE33与IEEE118节点标准配电系统的算例结果表明,所提出的方法在估计精度、泛化能力和鲁棒性等方面具有优越性。 展开更多
关键词 主动配电网 预测辅助状态估计 Att-LSTNet 无迹粒子滤波 SVR
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无迹粒子滤波跟踪的发动机性能退化预测
13
作者 李耀华 沈泽汉 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期378-384,共7页
针对航空发动机性能退化预测问题,这里提出了一个结合多阶段有效传感器融合的无迹粒子滤波发动机剩余寿命预测模型。模型针对数据融合,基于累积方差贡献率动态更新各个退化阶段的有效传感器,得到更符合实际情况的退化状态健康指标,然后... 针对航空发动机性能退化预测问题,这里提出了一个结合多阶段有效传感器融合的无迹粒子滤波发动机剩余寿命预测模型。模型针对数据融合,基于累积方差贡献率动态更新各个退化阶段的有效传感器,得到更符合实际情况的退化状态健康指标,然后应用无迹粒子滤波算法更新模型时变参数以实现发动机健康指标和剩余寿命的提前预测。这里采用发动机性能退化仿真实验数据集进行数据分析和验证。结果表明,所提出的基于方差贡献率的分阶段非线性融合方法,可以减少退化量中的冗余数据影响。所引用的无迹粒子滤波算法,有效解决了传统滤波算法中的粒子退化、结果发散问题。相较于一般的滤波方法在最终预测结果上,绝对误差减少7个周期,精度提高了3.6%,加强了粒子的跟踪能力,提高了目标跟踪的精度。为航空发动机的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 展开更多
关键词 方差贡献率 非线性融合 性能退化预测 无迹粒子滤波 航空发动机
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基于无迹卡尔曼滤波的液体火箭发动机故障诊断
14
作者 许亮 芦弘炜 +1 位作者 王闻浩 薛薇 《载人航天》 CSCD 北大核心 2024年第4期516-525,共10页
针对火箭发动机故障数据难以获取的问题,设计了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的液体火箭发动机故障诊断算法。采用MATLAB/Simulink平台搭建了液体火箭发动机故障仿真模型,实现发动机正常运行仿真和预燃室氧阀门故障、氧主泵汽蚀、氢主涡... 针对火箭发动机故障数据难以获取的问题,设计了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的液体火箭发动机故障诊断算法。采用MATLAB/Simulink平台搭建了液体火箭发动机故障仿真模型,实现发动机正常运行仿真和预燃室氧阀门故障、氧主泵汽蚀、氢主涡轮叶片脱落3种故障仿真。将正常运行仿真值与设计值、试车值进行了对比。结果表明:模型参数与设计值最大误差不超过5%,仿真精度较高;仿真参数变化趋势与试车值基本一致,且稳态值误差较小。使用UKF算法求取发动机正常运行阈值范围,并对故障序列进行滤波处理,若故障数据连续3次超出阈值区间,且在0.1 s内有至少2个涡轮泵发出报警,则判定故障发生,故障发生时间为第2个涡轮泵报警时间。使用设计算法对3种故障序列进行诊断,判定故障发生时间分别为20.08 s、20.05 s、20.18 s。相比于传统红线阈值算法,文中所设计算法响应更为及时,且误报率较低。 展开更多
关键词 故障诊断 液体火箭发动机 无迹卡尔曼滤波 故障仿真 红线阈值算法
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自适应双层无迹卡尔曼滤波的车辆状态估计
15
作者 徐劲力 张光俊 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第7期29-36,共8页
针对在车辆行驶状态估计中存在估计不准确、鲁棒性较差以及系统噪声不确定等问题,提出一种将双层无迹卡尔曼滤波(DLUKF)与改进的Sage-Husa算法相结合的自适应双层无迹卡尔曼滤波算法(ADLUKF)作为车辆行驶状态的估计器,再结合三自由度汽... 针对在车辆行驶状态估计中存在估计不准确、鲁棒性较差以及系统噪声不确定等问题,提出一种将双层无迹卡尔曼滤波(DLUKF)与改进的Sage-Husa算法相结合的自适应双层无迹卡尔曼滤波算法(ADLUKF)作为车辆行驶状态的估计器,再结合三自由度汽车模型对车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角进行估计。通过改进的Sage-Husa滤波器对系统过程噪声和测量噪声进行动态调整,进而减少车辆行驶状态估计的误差。应用Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真以及实车试验数据来验证该估计器的有效性,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比。结果表明:与UKF算法相比,该算法有效提高了车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角的估计精度和稳定性。 展开更多
关键词 自适应双层无迹卡尔曼滤波 Sage-Husa 参数估计 横摆角速度 质心侧偏角
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基于改进的无迹卡尔曼滤波长基线定位算法研究
16
作者 侯华 王曹 +1 位作者 杨沛钊 曹俊俊 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期314-318,376,共6页
在复杂的水环境中,自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)运用声学导航系统实现自主导航并确保精确定位。针对水声环境中由于外部噪声带来的定位精度损失问题,提出一种改进的无迹卡尔曼滤波(Adapt Unscented Kalman Filte... 在复杂的水环境中,自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)运用声学导航系统实现自主导航并确保精确定位。针对水声环境中由于外部噪声带来的定位精度损失问题,提出一种改进的无迹卡尔曼滤波(Adapt Unscented Kalman Filter, AUKF)长基线定位算法。该算法在无迹卡尔曼算法(UKF)的基础上引入遗忘因子,充分利用新的测量数据动态调整测量协方差矩阵和过程协方差矩阵,有效避免因长期运行带来的累计误差。实验结果显示,当AUV沿两种不同轨迹运行时,AUKF算法的均方根误差最低,分别为2.901 1、19.221 5。该算法定位精度高,适用于长时间工作的高精度水下定位。 展开更多
关键词 AUV 长基线定位 自适应无迹卡尔曼滤波
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基于分数阶模型多新息无迹卡尔曼滤波算法的超级电容SOC估计
17
作者 郑轶 许永红 +3 位作者 张红光 童亮 李力华 张兆龙 《自动化应用》 2024年第7期103-105,共3页
对超级电容的SOC估计展开了研究。首先,搭建了超级电容测试平台,用于超级电容的参数辨识,并对超级电容进行了常规性能测试;其次,在不同的环境温度和动态工况下采用多种算法进行超级电容SOC估计。结果表明,采用分数阶模型多新息无迹卡尔... 对超级电容的SOC估计展开了研究。首先,搭建了超级电容测试平台,用于超级电容的参数辨识,并对超级电容进行了常规性能测试;其次,在不同的环境温度和动态工况下采用多种算法进行超级电容SOC估计。结果表明,采用分数阶模型多新息无迹卡尔曼滤波(FOMIUKF)算法对超级电容SOC的估计精度最高,对超级电容的路端电压跟随情况最好,估计结果的均方根误差和平均绝对误差的最大值分别约为1.8%和1.73%。 展开更多
关键词 超级电容 分数阶模型 参数辨识 多新息无迹卡尔曼滤波算法 荷电状态估计
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基于无迹卡尔曼滤波的精密时钟同步算法
18
作者 许万 余磊涛 夏瑞东 《湖北工业大学学报》 2024年第1期8-11,27,共5页
工业以太网中,各设备对时钟同步精度的要求越来越高。以IEEE1588协议理论为基础,设计一种基于无迹卡尔曼滤波的时钟同步算法。通过对PTP得到的时间差进行观测,获取对下一个周期时钟偏差、时钟频率的估计值,使用该估计值校正从时钟频率... 工业以太网中,各设备对时钟同步精度的要求越来越高。以IEEE1588协议理论为基础,设计一种基于无迹卡尔曼滤波的时钟同步算法。通过对PTP得到的时间差进行观测,获取对下一个周期时钟偏差、时钟频率的估计值,使用该估计值校正从时钟频率和时钟偏差,以保证时钟同步。实验证明,该方法能够有效提高时钟同步精度。 展开更多
关键词 IEEE1588 精密时钟同步 时钟偏差 无迹卡尔曼滤波
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基于无迹卡尔曼滤波算法的喷涂机器人末端位姿补偿系统 被引量：1
19
作者 丁江 崔家旭 +3 位作者 左启阳 陈海伦 周伟 何凯 《机械传动》 北大核心 2024年第1期8-13,共6页
喷涂建筑机器人在进行建图时无法将地面平整度的信息包含在地图中。当机器人按照所建地图运行时,由于地面信息的缺失,喷涂建筑机器人工作末端的喷涂夹具无法与墙面平行。为补偿喷涂夹具相对于墙面之间的位姿误差,提出一种基于无迹卡尔... 喷涂建筑机器人在进行建图时无法将地面平整度的信息包含在地图中。当机器人按照所建地图运行时,由于地面信息的缺失,喷涂建筑机器人工作末端的喷涂夹具无法与墙面平行。为补偿喷涂夹具相对于墙面之间的位姿误差,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的多传感器融合的喷涂夹具位姿补偿方法:以位移测量传感器测得的数据构建夹具位姿的状态方程,以陀螺仪测得的数据构建夹具位姿测量方程;利用无迹卡尔曼滤波算法获得夹具姿态的最优估计并将其传递给机器人,从而实现对喷涂夹具位姿误差的补偿。搭建实验平台验证了误差补偿系统的可行性。实验结果表明,误差补偿后的喷涂夹具相对于墙面之间的角度误差减小至0.005°。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 位移测量传感器 陀螺仪 误差补偿 喷涂夹具
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基于无迹卡尔曼滤波的动力电池状态估计 被引量：3
20
作者 李锦满 李儒欢 +5 位作者 李浩南 李存鑫 邱子桐 郭凯 吴锴 周峻 《电池》 CAS 北大核心 2024年第3期340-343,共4页
准确预测动力电池的荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)对电动汽车电池系统的安全运行至关重要。卡尔曼滤波(KF)算法被广泛用于动力电池的状态估计,但非线性误差较大。提出利用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法实现对动力电池状态的准确估计。首先,... 准确预测动力电池的荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)对电动汽车电池系统的安全运行至关重要。卡尔曼滤波(KF)算法被广泛用于动力电池的状态估计,但非线性误差较大。提出利用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法实现对动力电池状态的准确估计。首先,通过分析动力电池实验数据,建立一阶等效电路模型,模型拟合优度达到0.992。随后,加入容量衰退机制模拟锂离子电池老化过程,并对电池进行恒流充电以及随机放电循环,模拟动力电池实际工况。不同初始值下,SOC、SOH估计的均方根误差均小于0.01,且随着循环次数的增加,误差逐渐减小。 展开更多
关键词 锂离子电池 状态估计 等效电路模型 荷电状态(SOC) 健康状态(SOH) 无迹卡尔曼滤波(UKF)
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