改进的卡尔曼滤波算法在行驶汽车状态估计中的应用现状

卡尔曼滤波及其改进方法在行驶车辆状态估计中有着广泛的应用,并取得良好的效果;本文针对自适应卡尔曼滤波算法、无轨迹卡尔曼滤波算法的应用等进行了综合性阐述。     

扩展卡尔曼滤波在行驶车辆状态估计中的应用

扩展卡尔曼滤波在行驶车辆状态估计中有着广泛的应用,并取得良好的效果;本文就扩展卡尔曼滤波算法及其改进方法的应用等进行了综合性阐述。     

开放经济条件下我国潜在产出水平的估算与解析——基于新凯恩斯主义的理论框架

目前有关估算我国潜在产出的研究,大多是在封闭条件下进行的,在我国对外贸易依存度和对外开放程度逐渐增强的背景下,忽略国际市场因素对我国实体经济的影响可能会导致对潜在产出水平的估计出现较大偏差.为此,本文引入开放条件下"产出一通胀"菲利普斯曲线作为我国总供给函数,通过建立状态空问模型并运用多变量卡尔曼滤波法对我国潜在产出水平进行估算,然后将估算结果与趋势分解法和封闭条件下的模型估算结果进行比较.     

卡尔曼滤波算法及其在组合导航中的应用综述

由于描述系统特性的数学模型和噪声的统计模型不准确,不能真实反映物理过程,使模型与获得的观测值不匹配从而会导致滤波器发散。文章在描述组合导航基本特性和卡尔曼滤波原理的基础上提出了滤波发散的问题并提出了抑制发散的方法,最后介绍了卡尔曼滤波在组合导航中的应用。     

铅酸蓄电池工况监控及优化算法研究

本文将铅酸电池监控信息数据进行分类,以用户为导向,展现监控所得信息数据的层级关系;对剩余电量与荷电状态SOC的定义进行了区分;分析了智能算法中的神经网络算法与卡尔曼滤波算法在剩余电量估算中的应用与发展趋势。     

基于粒子群算法的电池模型参数辨识

为实现动力电池精准的SOC估计,对磷酸铁锂动力电池建立二阶等效电路模型,考虑到汽车运行工况的复杂性,针对电池运行过程中的动静态特性,利用Arbin测试柜获取电池HPPC测试实验数据,采取粒子群算法计算电池模型参数全局最优解。另外,文章将HPPC离线电压数据与电池模型输出电压数据对比,最大误差为0.067V,能有效地反映出电池的动静态特性,为电池状态精确估计奠定了基础。     

基于无迹卡尔曼算法的永磁同步电机矢量控制的无传感器技术

永磁同步电机在现实生产生活中有着广泛的应用,对永磁同步电机矢量控制系统的研究成为现今研究的热点。本文提出一种新颖的算法应用在永磁同步电机的矢量控制系统中,以实现该控制系统良好的控制性能。该方法是在无传感器技术的基础之上提出的,本方法的中心思想是以无迹卡尔曼滤波算法为基础设计出一种基于无迹卡尔曼(UKF)的在线估计方法,以该程序算法取代实际生产生活过程中利用传感器检测电机输出信号的方法,以达到对电机运行状态的在线估计。仿真结果表明该算法相比传统的矢量控制系统具有超调量较小,控制系统性能较好,鲁棒性较好等特点。     

粒子滤波算法(PF)在疲劳驾驶检测系统中的应用研究

目前,实现定位跟踪的算法有很多,如卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。由于我们实际生活中的系统基本上都是非线性的,因此本文研究的是专门用于非线性非高斯系统跟踪的粒子滤波算法(PF)的基本原理及其具体应用。     

基于HP滤波法——对中国潜在产出的测算

本文运用了HP滤波法,对我国1978—2011年间的潜在产出、产出缺口进行估算。首先本文阐述了用于估计潜在产出的HP滤波方法的原理,然后在此基础上估算出我国的潜在产出,通过以上计算,力求为货币当局综合考虑国内外因素提供了依据;在政策上,为政府制定出有效的政策提供了依据。不论在理论上还是在现实指导上都具有重大的意义。     

基于改进DP等效电路模型的动力电池最大功率估算方法

纯电动及混合动力汽车需采用多个单体电池进行串并联成组的动力电池包作为其能量的存储单元,考虑到电池组有限的容量、充放电倍率等参数,需通过电池管理系统对动力电池的最大可用充放电功率进行估算,并对电池组的充放电功率进行科学合理的限制,这是保证电池组使用寿命及可靠性的重要功能。实验数据表明,利用改进的DP等效电路模型对动力电池最大功率进行估算能够得到可靠的估算结果。     

卡尔曼滤波在路面检测信号处理中的应用

卡尔曼滤波是一种应用相当广泛的滤波方法。文章将卡尔曼滤波算法用于路面垂直载荷信号处理,通过数学建模、理论分析及实验验证,得到经过卡尔曼滤波算法处理后的路面垂直载荷,提高了数据的可靠性与真实性,对路面检测信号处理研究及采集人员分析路面状况具有重要意义。     

几种非线性滤波算法的性能分析

非线性随机动态系统的滤波问题是一类经常遇到的实际应用问题,本文分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)这三种非线性滤波算法的基本原理和特点以及适应的条件。并通过一个强非线性系统的实验仿真,验证了各自算法的性能。     

基于EKF的异步电机滑模变结构控制研究

针对传统异步电机直接转矩控制(DTC)中存在磁链、转矩脉动大且低速时控制精度低等问题,提出了一种新型的滑模控制器取代原先的磁链和转矩滞环调节器,有效改善了动态性能。同时针对异步电机的无速度传感控制的问题,采用了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)来估算转速和磁链并用于闭环控制,通过对定子磁链与转速的闭环控制改善了定子磁链的估算精度,实现了异步电机的无速度传感控制策略。仿真结果表明,此改进后的系统在一定的速度范围内具有更快的响应速度、抗干扰性能更强、鲁棒性更强。     

电动汽车用镍氢电池的SOC预测方法

随着能源和环保问题的日益突出,混合动力电动汽车以其零排放、噪声低等优点而受到世界各国的高度重视。动力蓄电池组的管理系统一直是发展电动车的关键技术之一,也是电动车实用化、商品化的主要瓶颈之一。电池管理系统在电动车使用过程中监测电池组的状态并估计其剩余容量。有效的电池管理能够提高电池的使用效率,增加电池的使用寿命,为电动车安全运行提供重要保障。本文以高功率镍氢电池为研究对象,分析了镍氢电池的化学特性和电特性以及影响镍氢蓄电池荷电状态的主要因素,结合已有的镍氢电池SOC(State of Charge)的预测方法,提出了一种新的基于历史数据分析的高功率镍氢动力电池SOC的估计算法和电池故障诊断方法并予以实现。     

LCD改进算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

提出了一种利用改进LCD算法提取模拟电路故障特征的方法。首先,针对LCD算法估计包络曲线时未考虑其凹凸性的问题,提出了一种改进的LCD算法并尽心了必要的随噪声影响仿真分析;其次,利用该算法对模拟电路被测信号进行分解,得到若干具有物理意义的分量;最后,使用基本尺度熵算法得到故障特征。运用Pearson相关性指标的仿真结果验证了该方法的有效性。     

论我国近期的产出缺口与通货膨胀

当前我国出现了一定程度的通货膨胀现象,本文运用宏观经济学乘数效应原理研究通货膨胀与产出缺口的关系,采用计量方法构造季节调整的状态空间模型进行Kalman滤波估算我国近年产出缺口,实证分析我国当前通货膨胀的成因,进而探讨解决对策.     

基于均值聚类的背景估计算法

本文提出了基于均值聚类的背景估计算法。首先利用提取特征点,然后利用K-means聚类算法去除错误的特征点对。最后利用随机样本一致(RANSAC)算法和最小二乘方法求解运动参数。实验结果表明本文算法比原始算法的峰值信噪比提高。该算法能更加准确的实现运动背景估计,提高了运动背景估计的鲁棒性,同时提高了计算速度。     

基于卡尔曼预测的运动目标实时跟踪

针对运动目标实时跟踪问题,采用图像坐标系下的卡尔曼滤波预测来指导跟踪,对被跟踪目标的运动参数(位移,速度)进行滤波预测。并利用Matlab的视频处理功能对该算法进行了计算机仿真。     

风廓线雷达数据处理EKF方法仿真研究

文章针对风廓线雷达实际工程应用中,处理风场数据时的非线性问题,在传统卡尔曼滤波技术的基础上,提出了基于扩展卡尔曼滤波的数据处理方法。选取2011年的风场数据进行计算机仿真分析,结果表明,该方法可以有效去除风场数据中掺杂的噪声干扰,较好的平滑了未滤波曲线,并弥补了经典卡尔曼滤波参数设置方面的不足,滤波效果优于传统的卡尔曼滤波,具有一定的工程应用前景。     

一种改进的遗传算法求解机器人最优路径

遗传算法具有全局搜索性强、 鲁棒性高、 且具有较好的收敛性的有点.随着人们逐渐对其深入的认识,人们发现这种算法容易陷入早熟的状态.对此,本文改进了初始化种群的过程,并对选择,交叉,变异三种算子进行优化.