检索结果-内蒙古大学图书馆

中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2023年第5期62卷 92-100页

作者：韦仲爽侯巍赵彦郑寿森付青中山大学物理学院广东广州510275 安徽南瑞继远电网技术有限公司安徽合肥230088 珠海银河耐吉科技有限公司广东珠海519085

电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参... 详细信息

电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参数进行识别。基于MATLAB/Simulink平台,搭建了变参数二阶Thevenin模型与扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法相结合的估算系统。仿真结果表明,估算系统在不同工况下的仿真误差不超过2.5%,为锂离子电池管理系统的搭建提供了支持。

关键词：磷酸铁锂电池荷电状态二阶Thevenin电路模型参数识别扩展卡尔曼滤波算法

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基于扩展卡尔曼滤波算法的港口智能无人内集卡状态估计研究

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港口装卸 2023年第6期 23-26页

作者：杨拯曾小伟雷丁瑞黄雨晴中国交通物资有限公司武汉航科物流有限公司武汉理工大学交通与物流工程学院

为了保证港口智能无人内集卡行驶安全和作业效率,使用Trucksim软件模拟货车的运行条件,同时采用Simulink软件建立魔术轮胎模型并设计扩展卡尔曼滤波算法,对智能无人内集卡的纵向车速、横摆角速度和质心侧偏角进行估计。在典型工况下对... 详细信息

为了保证港口智能无人内集卡行驶安全和作业效率,使用Trucksim软件模拟货车的运行条件,同时采用Simulink软件建立魔术轮胎模型并设计扩展卡尔曼滤波算法,对智能无人内集卡的纵向车速、横摆角速度和质心侧偏角进行估计。在典型工况下对比实际输出参数与估计参数,结果验证了算法的准确性与实时性,可为智能无人内集卡行驶状态参数估计研究提供技术指导。

关键词：扩展卡尔曼滤波算法智能无人内集卡状态参数估计

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基于扩展卡尔曼滤波算法与等效电路模型的高比能锂离子电池准确荷电状态的估计

基于扩展卡尔曼滤波算法与等效电路模型的高比能锂离子电池准确荷...

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作者： MD ANOWAR HOSSAIN 华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

在当今世界中,锂离子电池(Li-ion)凭借其密度高、重量轻、体积小及循环寿命长等众多优势,被认为是迄今为止在新能源行业受众度最高的电源之一。然而,锂离子电池的内部结构非常复杂,其充电状态(SOC)常会受到多种变量的影响,包括其内部的... 详细信息

在当今世界中,锂离子电池(Li-ion)凭借其密度高、重量轻、体积小及循环寿命长等众多优势,被认为是迄今为止在新能源行业受众度最高的电源之一。然而,锂离子电池的内部结构非常复杂,其充电状态(SOC)常会受到多种变量的影响,包括其内部的化学反应、自放电、充放电电流、自身老化和环境温度等,因此,电池的状态值很难得到准确估计。然而,准确地测量电池剩余容量对于优化电池使用规划起着关键的作用,因为这样可以使电池处于最佳的运行状态。因此,本论文为了研究并准确地获取SOC,以动力锂离子电池为研究对象,对评估其SOC精度确定了以下事项。电池的的内部结构由高阶等效电路模型表示。除了常规欧姆内阻外,还包括两个与常规欧姆内阻串联的电阻电容(RC)并联电路。使用此电路模型,可以通过充放电循环期间的测量值计算出RC参数。本研究还进行了混合脉冲功率表征(HPPC)的实验操作,用来确定可用于评估电池充电状态(SOC)的因素。仿真实验初步结果表明,上述优化计算可以显著提高SOC估计的精度至0.035V。而为了进一步减小误差,在计算过程中,还对开路电压(OCV)参数应用了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。在使用了迭代预测和校正程序之后,评估精度又进一步提高到了 0.021%。上述研究表明将扩展卡尔曼滤波算法应用于锂电池的电路建模以准确估计SOC的方法,具有明显的优势潜力。

关键词：锂离子电池高阶电路开路电压参数提取 HPPC测试扩展卡尔曼滤波算法

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基于扩展卡尔曼滤波算法的梯度VAD技术

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软件导刊 2024年第12期23卷 106-111页

作者：魏敏谭思俊成都信息工程大学计算机学院四川成都610200

梯度VAD技术是为克服传统VAD技术受速度模糊较大影响而被提出,但在使用梯度VAD技术过程中,由于方位径向速度中的误差或者噪声会在径向速度方位梯度中放大,因而通常使用低通滤波对径向速度方位梯度进行平滑,但它仍然对水平风场反演的准... 详细信息

梯度VAD技术是为克服传统VAD技术受速度模糊较大影响而被提出,但在使用梯度VAD技术过程中,由于方位径向速度中的误差或者噪声会在径向速度方位梯度中放大,因而通常使用低通滤波对径向速度方位梯度进行平滑,但它仍然对水平风场反演的准确性产生了严重影响。鉴于此,提出使用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对方位径向速度梯度进行处理,结果显示扩展卡尔曼滤波算法可以有效降低方位径向速度中的小波动和噪声在方位径向速度梯度中产生的影响,从而实现对风场反演水平精度的提升。对厦门SA波段多普勒雷达数据进行速度未退模糊和速度退模糊两次预处理,再分别经由低通滤波和EKF对比,结果表明,EKF算法比低通滤波算法下的方差在速度退模糊和不退模糊的数据处理过程中分别缩小了40%左右和50%左右,由此说明EKF处理后的径向速度梯度更稳定,从而提升了梯度VAD技术的反演精度。

关键词：扩展卡尔曼滤波算法梯度VAD 多普勒天气雷达风场反演低通滤波

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基于FPGA的扩展卡尔曼滤波算法的设计

基于FPGA的扩展卡尔曼滤波算法的设计

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作者：郑智源哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

自二十世纪六十年代卡尔曼滤波算法被提出后,这种算法发展迅速,用途广泛。但KF算法存在只能用于线性系统的缺陷,为解决非线性系统方面的问题,扩展卡尔曼滤波算法应运而生。永磁同步电机是由永磁体励磁产生同步旋转磁场的同步电机。PMSM... 详细信息

自二十世纪六十年代卡尔曼滤波算法被提出后,这种算法发展迅速,用途广泛。但KF算法存在只能用于线性系统的缺陷,为解决非线性系统方面的问题,扩展卡尔曼滤波算法应运而生。永磁同步电机是由永磁体励磁产生同步旋转磁场的同步电机。PMSM控制系统是非线性控制系统,且系统中存在均遵循高斯分布的测量误差、系统噪声。由于EKF算法自身特性,使用EKF算法实现PMSM控制系统中的转子位置与速度估算模块是合理的。在研究分析国内外使用FPGA完成关于EKF算法的PMSM控制系统后,发现绝大多数研究并没有细致、量化地去分析电路,其数字精度、数据溢出问题都是一笔带过,这些在实际制造生产中都是必须关注的。鉴于此,本设计从分析EKF算法和PMSM控制系统数学模型入手,建立并验证基于EKF算法的电机转子位置速度估算模块的数学模型,又使用带约束的随机验证思路寻找溢出数据,优化数学模型并建立起适用于FPGA实现的数学模型。最终根据这种数学模型设计出两种基于FPGA的PMSM控制系统中转子位置角度估算模块的电路结构,两种结构分别用于片上资源紧张的低资源模式和时间紧张情况下的高速模式,两种电路结构分别可以在最低3.3μs和最低1.4μs内完成一次计算。在FPGA上实现本设计,亦需认真考虑数制格式的选择,这关乎到结果的精确度,为了在高精度情况下解决电路溢出问题,本文采取Q1.15格式和Q1.7.7格式联合使用的方案。本论文设计了两种采用Verilog HDL实现各电路模块后使用Modelsim进行功能仿真。再使用Modelsim/Simulink联合仿真平台,通过数学模型验证电路的精确度,观察对比并分析结果仿真图。最后测试在DEⅡ开发板(Intel CycloneⅡ芯片)、DE1-SOC开发板(Intel CycloneⅤ芯片)和MK7325FA开发板(Xilinx Kintex7芯片)中的资源使用情况。最终在对比国内外相关研究资料后发现,本设计所消耗资源与计算速度均处于优秀水平。

关键词： FPGA 扩展卡尔曼滤波算法永磁同步电机

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基于扩展卡尔曼滤波算法的SLAM问题分析

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城市建筑 2020年第11期17卷 104-106页

作者：林志东漳州通正勘测设计院有限公司福建漳州363000

SLAM(simultaneous localization andmapping,即时定位与地图构建)是当前机器人未知领域中的研究热点。SLAM核心问题是求出最优估计,即实现最优滤波,得到高精度的位置信息。为解决SLAM核心问题,本文运用扩展卡尔曼滤波算法进行试验,并... 详细信息

SLAM(simultaneous localization andmapping,即时定位与地图构建)是当前机器人未知领域中的研究热点。SLAM核心问题是求出最优估计,即实现最优滤波,得到高精度的位置信息。为解决SLAM核心问题,本文运用扩展卡尔曼滤波算法进行试验,并对其结果进行分析。结果表明,扩展卡尔曼滤波算法可减少即时定位的误差,有效提高机器人同步定位的准确度。

关键词：同步定位地图创建 SLAM问题扩展卡尔曼滤波算法

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基于多种模型的扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算

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电源技术 2018年第4期42卷 568-571页

作者：贾亮王真真孙延鹏孙伟沈阳航空航天大学辽宁省通用航空重点实验室辽宁沈阳110136 沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136 中国人民解放军93543部队天津301716

为了提高电池荷电状态(SOC)估算的准确性,比较了一阶简化模型与二阶RC模型在SOC估算过程中的影响程度。使用扩展卡尔曼滤波的估算方法,分别通过两个模型进行估算。通过Matlab对实验工况进行仿真,实验结果表明,一阶简化模型相对较差,误... 详细信息

为了提高电池荷电状态(SOC)估算的准确性,比较了一阶简化模型与二阶RC模型在SOC估算过程中的影响程度。使用扩展卡尔曼滤波的估算方法,分别通过两个模型进行估算。通过Matlab对实验工况进行仿真,实验结果表明,一阶简化模型相对较差,误差超过了10%,而二阶RC模型估算精确度较高,误差仅在5%左右,且其估算矩阵可以在硬件上实现,为电池管理系统提供了一种更加精确的估算方案。

关键词：荷电状态扩展卡尔曼滤波算法电池模型电池管理

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基于两段式扩展卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无位置传感器转子位置估算

基于两段式扩展卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无位置传感器转子位...

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作者：何鸿飞河北科技大学

学位级别：硕士

永磁同步电机(Parameter Magnet Synchronous Motor,PMSM)以其结构简单、安全可靠、动态性能好、调速性能优良等特点广泛应用于电动汽车、船舶动力以及航空航天等重要领域。在电机高性能控制场合中,获取转子位置信息是必不可少的,而传... 详细信息

永磁同步电机(Parameter Magnet Synchronous Motor,PMSM)以其结构简单、安全可靠、动态性能好、调速性能优良等特点广泛应用于电动汽车、船舶动力以及航空航天等重要领域。在电机高性能控制场合中,获取转子位置信息是必不可少的,而传统位置传感器技术也因自身缺陷和外部环境影响将被无位置传感器控制技术替代,成为当前研究的热点。其中扩展卡尔曼滤波算法已被广泛的运用在无位置传感器控制技术中,但其具有运算量大,对硬件要求高的问题。为了解决这一问题,本文提出一种针对永磁同步电机矢量控制的一种两段式扩展卡尔曼滤波算法,该算法在原扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)的基础上将其拆分成两个并行运行的低阶滤波器,但是在数学上两者是等价的。实验结果表明,该算法不仅能够实现原EKF算法的估计性能,而且相较于原EKF算法减少了总运算量,缩短了运算时间。本文首先介绍PMSM调速控制系统的研究现状及发展方向,给出了PMSM的基本结构,同时介绍了坐标变换原理,为PMSM的矢量控制打下了基础,随后推导了PMSM在不同坐标系下的数学模型,之后研究了永磁同步电机主要的控制方法以及目前无位置传感器控制的常用算法,分析比较各种算法的优缺点。针对永磁同步电机非线性、强耦合、运行过程复杂等特点,使用电压空间矢量脉宽调制技术进行控制,并在仿真平台上搭建了PMSM有速度传感器矢量控制的仿真。然后介绍了EKF算法的基本原理,并对其算法进行了深入分析,给出算法流程图。使用该算法设计了扩展卡尔曼滤波观测器,并且在PMSM有速度传感器仿真模型基础上搭建了基于EKF算法的永磁同步电机无位置传感器控制系统仿真模型,通过仿真分析并验证算法的可行性、正确性及有效性。同时将矢量控制中的PI控制器稍加改进,降低了系统估计的超调量,提高了系统的稳定性。最后,为了解决传统扩展卡尔曼滤波算法运算量大,对硬件要求高的问题。本文提出一种改进型的两段式扩展卡尔曼滤波算法(Two Stage Extended Kalman Filter,TSEKF),该算法在原扩展卡尔曼滤波算法的基础上将其拆分成两个并行运行的低阶滤波器,但是在数学上两者是等价的。同时搭建了TSEKF的仿真模型,实验结果表明,该算法不仅能够实现原EKF算法的估计性能,而且相较于原EKF算法减少了总运算量,缩短了运算时间。

关键词：永磁同步电机无位置传感器矢量控制扩展卡尔曼滤波算法两段式扩展卡尔曼滤波算法

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一种基于扩展卡尔曼滤波算法的轴承故障诊断及预测方法

一种基于扩展卡尔曼滤波算法的轴承故障诊断及预测方法

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作者：金晓航阙子俊孙毅单继宏 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号浙江工业大学

一种基于扩展卡尔曼滤波算法的轴承故障诊断及预测方法，包括以下步骤：1)采集轴承全寿命周期振动信号；2)利用振动信号构建AR模型，对振动信号进行滤波分析，突显与故障相关的信号；3)运用小波包变换，提取与小波包系数相关的能量信息... 详细信息

标准号: CN105300692A

一种基于扩展卡尔曼滤波算法的轴承故障诊断及预测方法，包括以下步骤：1)采集轴承全寿命周期振动信号；2)利用振动信号构建AR模型，对振动信号进行滤波分析，突显与故障相关的信号；3)运用小波包变换，提取与小波包系数相关的能量信息，构建特征参数；4)进行马氏距离的计算，基于此构建健康指数，对值为非负、非高斯分布的健康指数，运用Box-Cox变换，转换成高斯分布的数据，利用高斯分布的性质和逆Box-Cox变换，确定相关异常阈值范围；5)对耗损期的健康指数数据拟合分析，构建退化模型和状态空间模型，利用当前数据和扩展卡尔曼滤波算法更新模型参数并预测轴承剩余寿命。本发明预测精度较高、耗时较短。

关键词：构建健康指数振动信号扩展卡尔曼滤波算法高斯分布变换数据拟合分析轴承剩余寿命状态空间模型非高斯分布全寿命周期小波包变换小波包系数当前数据滤波分析马氏距离模型参数能量信息特征参数退化模型异常阈值预测方法预测精度轴承故障对值耗损一种突显轴承耗时运用采集提取诊断转换计算预测更新进行确定

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基于观测方程重构滤波算法的锂离子电池荷电状态估计

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电工技术学报 2024年第7期39卷 2214-2224页

作者：黄凯孙恺郭永芳王子鹏李森茂省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津300130 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130

滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误... 详细信息

滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误差,即产生了较大的新息。该文提出一种基于观测方程重组的增强型扩展卡尔曼滤波(E-EKF)算法。该算法的核心思想是利用具有温度、SOC和电流自适应能力的误差修正策略对观测方程进行重组,实现算法中新息的降低,进而提高SOC估计的准确性。使用两种不同温度下的典型工况试验对E-EKF算法的性能进行了验证。试验结果表明,该算法能够适应不同的温度和工况,并具有较高的SOC估计精度。

关键词：扩展卡尔曼滤波算法误差修正方程观测方程重组 SOC 估计

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