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主题

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7 篇 荷电状态
7 篇 扩展卡尔曼滤波算...
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4 篇 锂电池
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2 篇 催化剂活性
2 篇 遗传算法
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2 篇 荷电状态估计
2 篇 非线性系统

机构

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3 篇 江南大学
3 篇 燕山大学
2 篇 长安大学
2 篇 湖南大学
2 篇 山东大学
2 篇 福州大学
2 篇 哈尔滨工业大学
2 篇 西安建筑科技大学
1 篇 上海工程技术大学
1 篇 西南大学
1 篇 绵阳市产品质量监...
1 篇 兰州交通大学
1 篇 河南科技大学
1 篇 海军工程大学
1 篇 德阳市产品质量监...
1 篇 空军预警学院
1 篇 中国航空无线电电...
1 篇 天津大学
1 篇 江苏海洋大学

作者

2 篇 张鹏
2 篇 仓文涛
2 篇 杨慧中
2 篇 zhang peng
2 篇 虞培培
1 篇 刘怀远
1 篇 段淑霞
1 篇 高飞鸿
1 篇 he chengwei
1 篇 博军
1 篇 彭凯
1 篇 杨璇
1 篇 li yang
1 篇 马源
1 篇 chen jiawei
1 篇 wang ping
1 篇 赵毅
1 篇 和嘉睿
1 篇 qiu huanyao
1 篇 金佳男

语言

71 篇 中文

检索条件"主题词=无迹卡尔曼滤波算法"

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排序：

长航程AUV均衡系统参数辨识方法研究

长航程AUV均衡系统参数辨识方法研究

引用

作者：郭平沈阳化工大学

学位级别：硕士

近年来,面对大范围的海洋观测和复杂的海洋环境,具备全天候、智能化、低功耗和长续航能力的自主水下机器人(Autonomous Underwater vehicle,AUV),深受各国的关注。本文以“海鲸2000”长航程AUV为研究对象,它是一种用于长时间海洋观测的... 详细信息

近年来,面对大范围的海洋观测和复杂的海洋环境,具备全天候、智能化、低功耗和长续航能力的自主水下机器人(Autonomous Underwater vehicle,AUV),深受各国的关注。本文以“海鲸2000”长航程AUV为研究对象,它是一种用于长时间海洋观测的远程AUV。由于长航程AUV在穿越不同海水密度的水团或海洋环境发生变化时,AUV自身净浮力和重心位置会发生改变,而这些参数的变化无法通过传感器直接测量获得,这对AUV均衡系统自适应调节产生影响。AUV均衡系统调节是确保AUV在复杂海洋环境中以近似中性浮力(净浮力为零)和零攻角高效航行的关键,要求AUV能感知自身均衡系统参数的变化,为后续AUV均衡系统的调节提供参数依据,保证AUV能够高效航行。但AUV系统模型具有高度非线性和强耦合性的特点,加上其搭载的测量传感器观测维度有限,使得AUV均衡系统参数辨识存在一定挑战。如何实现AUV均衡系统参数的辨识和估计精度的提高,是值得深入研究的问题。因此本文在以往研究的基础上,对复杂海洋环境下的长航程AUV均衡系统参数的辨识进行了深入研究,主要研究内容如下: 1.为了提供准确合适的长航程AUV参数辨识模型,本文根据长航程AUV结构特点,结合运动学和动力学特性,对长航程AUV进行了运动建模。首先建立坐标系和AUV运动学模型,然后以传统AUV动力学模型为基础,将净浮力和重心变化量作为可变状态参数引入到动力学模型,并将AUV运动参数和舵角之间的耦合影响加入到模型中,提高模型精度,建立长航程AUV动力学模型;最后根据AUV实际运动作业情况,只进行垂直面运动研究,建立简化的垂直面动力学模型。 2.利用长航程AUV实际航行数据开展垂直面动力学模型参数辨识研究。针对AUV数据采集精度低和观测维度有限,为长航程AUV配备了新型高精度姿态传感器。基于简化的AUV垂直面动力学模型,结合AUV实际航行数据,利用最小二乘法对动力学模型中的水动力系数和执行机构影响系数进行了辨识和模型验证,得到了AUV垂直面动力学模型参数,为后续开展均衡系统参数辨识提供模型参数依据。 3.开展了基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的长航程AUV均衡系统参数辨识研究。针对“海鲸2000”长航程AUV系统模型具有非线性的特点,采用一种基于UKF算法的AUV参数辨识方法。由于AUV浮力调节和俯仰调节过程存在耦合性,因此基于AUV不同工作状态建立参数辨识模型,分别采用UKF算法进行了仿真实验,并和卡尔曼滤波算法进行对比分析,通过仿真验证了UKF算法的可行性,并且具有较好的收敛性和稳定性。 4.基于长航程AUV海试数据开展了辨识方法验证实验。对长航程AUV实际海试采集的一次数据进行分析,并选取其中定深航行的一段数据经过处理后进行实验验证,通过实验进一步验证了UKF方法的有效性。

关键词：长航程AUV 均衡系统动力学模型无迹卡尔曼滤波算法参数辨识

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波浪滑翔器姿态观测与航向控制研究

波浪滑翔器姿态观测与航向控制研究

引用

作者：刘玉兵天津工业大学

学位级别：硕士

“黑珍珠”波浪滑翔器是一种零排放、无污染的自主远航程海洋无人观测平台。由浮体船与牵引机通过脐带缆连接构成波浪滑翔器特有的双体结构。海洋无人观测平台控制系统核心的内容是实现精确的航向控制,然而由于海洋环境复杂多变使得高... 详细信息

“黑珍珠”波浪滑翔器是一种零排放、无污染的自主远航程海洋无人观测平台。由浮体船与牵引机通过脐带缆连接构成波浪滑翔器特有的双体结构。海洋无人观测平台控制系统核心的内容是实现精确的航向控制,然而由于海洋环境复杂多变使得高精度航向控制显得尤为困难。本文针对上述问题展开研究,首先构建了用于波浪滑翔器姿态观测的多传感器数据融合构架,并提出了改进的协方差匹配自适应无迹卡尔曼滤波算法;其次提出了基于Q＿learning强化学习的自适应模糊PID航向控制算法,并构建了波浪滑翔器闭环航向控制系统;最后通过仿真实验与海洋实验进行了验证。论文的主要研究内容如下:首先,建立“黑珍珠”波浪滑翔器双体姿态坐标系和六自由度动力学模型。根据姿态坐标系利用加速度计与磁力计进行姿态结算,并结合互补融合算法有效的弥补了磁力计对安装平面要求苛刻的缺点。同时利用陀螺仪传感器进行姿态解算,并对两种解算结果进行分析。其次,针对陀螺仪姿态解算误差累计的缺陷,以及磁力计和加速度计互补解算存在大量噪声的缺陷构建了多传感器两层数据融合构架。对顶层融合构架的融合算法进一步展开研究,通过引入无迹卡尔曼滤波算法实现姿态的最优估计,然而经典无迹卡尔曼滤波算法存在对噪声的先验知识不足导致估计精度下降甚至发散的缺陷,进而引入协方差匹配技术实现噪声的在线估计与调整,实现了波浪滑翔器精确地姿态估计。再次,针对“黑珍珠”波浪滑翔器经典PID航向控制精度低的问题,提出了基于Q＿learning强化学习的自适应模糊PID航向控制算法,实现PID控制参数的自适应过程与在线调整,将经典PID控制算法应用于时变非线性系统。根据航向控制算法构建波浪滑翔器闭环控制系统,实现波浪滑翔器高精度航向控制。最后,对波浪滑翔器多传感器姿态观测进行仿真实验和海洋实验验证,并对航向控制算法进行仿真实验,结果表明所提出的多传感器姿态观测构架和基于强化学习的航向控制算法能够实现更加精确地姿态观测与航向控制。

关键词： “黑珍珠”波浪滑翔器动力学建模无迹卡尔曼滤波算法协方差匹配技术 Q_learning强化学习

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基于无迹卡尔曼滤波的动力电池传感器故障诊断研究

基于无迹卡尔曼滤波的动力电池传感器故障诊断研究

引用

作者：唐奇武汉理工大学

学位级别：硕士

随着全球气候变暖、土地沙漠化程度加剧,全球环境正在逐渐恶化,世界各国纷纷将汽车首要发展方向转向电动汽车。动力锂离子电池因具有能量密度大,工作寿命长以及绿色环保等优点成为现在电动汽车电池组的优先选择。由于锂电池的化学特性... 详细信息

随着全球气候变暖、土地沙漠化程度加剧,全球环境正在逐渐恶化,世界各国纷纷将汽车首要发展方向转向电动汽车。动力锂离子电池因具有能量密度大,工作寿命长以及绿色环保等优点成为现在电动汽车电池组的优先选择。由于锂电池的化学特性受环境、温度等因素的影响,其电压、电流、功率等数据都是非线性的,给电池管理系统(BMS)带来了重大挑战,使其难以对其进行准确的故障诊断。BMS需对电池各项实时状态进行检测,以保证电池在不同环境下安全稳定运行;面对电池传感器故障,BMS必须实时监测传感器的工作状态,并采取有效的故障诊断策略进行故障的发现与隔离。本文设计一种基于无迹卡尔曼滤波算法的动力电池传感器故障诊断策略,在对电池荷电状态进行在线估计的同时实现电压、电流传感器故障诊断与分离。主要内容包括:介绍了基于模型的故障诊断方法,建立系统精确的电池传感器故障模型,研究理解系统的动态响应过程。介绍了通过失效模式及其影响分析(FMEA)方法,对锂离子动力电池组进行了RPN风险顺序数评估,对由电池组内部各项传感器故障所引起的风险按照严重程度进行了划分。使用故障树分析(FTA)方法,找到电池管理系统故障的不同起因,展现了动力电池系统下主要组成部件故障之间的内在逻辑层次联系。通过建立能够反应电池内部特性的二阶RC等效电路模型,对三元锂动力电池的工作原理及性能指标进行深入分析。利用离线参数辨识对等效电路模型中的阻容器件进行参数辨识,并通过Matlab仿真实验进行精确性分析。为实现电池参数和荷电状态的在线估计,提出了递推最小二乘法(RLS)与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合的RLS-UKF算法。在Matlab软件中建立电池参数辨识和SOC估计仿真平台,基于动力电池试验数据在UDDS循环工况下对RLS-UKF算法的精度与收敛性进行仿真试验。基于RLS-UKF算法提出了一种电池传感器故障诊断与分离策略,其故障诊断方案难度低,计算量小。该方案通过实时监测电压传感器或电流传感器故障下的单体电池,将在不同荷电状态估计算法间的SOC差异设置为残差,对动力电池组内串联单体电池的多个电压传感器和单个电流传感器实施故障检测与分离。在系统仿真模型中注入故障信号模拟故障发生,结果验证了故障诊断策略的有效性。

关键词：锂离子动力电池传感器故障诊断无迹卡尔曼滤波算法

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基于分数阶模型的锂离子电池SOC与SOH估算研究

基于分数阶模型的锂离子电池SOC与SOH估算研究

引用

作者：王燕湖南大学

学位级别：硕士

基于我国“双碳”目标的背景要求,新能源汽车的普及已是大势所趋。动力电池作为新能源汽车的核心部件,其性能决定了新能源汽车的安全性和续航里程,而荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是衡量动力电池性能的关键指标。目前常用的SOC与SOH估... 详细信息

基于我国“双碳”目标的背景要求,新能源汽车的普及已是大势所趋。动力电池作为新能源汽车的核心部件,其性能决定了新能源汽车的安全性和续航里程,而荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是衡量动力电池性能的关键指标。目前常用的SOC与SOH估计算法中存在模型匹配度不高、估计精度低、鲁棒性差等问题,基于此,本文基于NCR18650B锂离子电池组,搭建分数阶二阶RC电路模型,改进传统粒子滤波算法(PF)的局限性,将无迹卡尔曼滤波(UKF)的后验分布作为PF的建议分布函数,引入多新息思想,提出FOMIUKPF算法估算电池SOC,同时联合UKF算法进行SOC和SOH联合估算,并对算法的可靠性进行了验证。具体工作如下: (1)通过一系列特性实验和工况实验,对锂离子电池的开路电压、充放电倍率、容量等主要特性参数进行分析。建立整数阶和分数阶二阶等效电路模型及其状态空间方程,分别利用最小二乘法和自适应遗传法辨识模型参数,恒流搁置放电工况和DST工况验证结果表明分数阶模型误差较整数阶模型平均误差分别下降27.8%和9.2%,为SOC及SOH估算方法提供了建模依据。 (2)在PF中引入UKF,使UKF的后验分布函数作为PF的建议分布函数,改善PF算法中“粒子退化”的问题,同时吸取分数阶记忆特性的思想,引入多新息理论,不断更新新息序列,基于分数阶模型提出分数阶多新息无迹粒子滤波(FOMIUKPF)算法估算电池SOC,在MATLAB中利用恒流搁置放电工况数据和DST工况数据在不同SOC初值时进行仿真验证。结果表明FOMIUKPF算法在恒流搁置放电工况下当SOC[0]=100%时均方根误差为0.41%,较FOUKPF、UKPF、PF分别下降了44.6%、95.9%、96.3%,体现了分数阶模型和多新息序列的优势,验证了该算法的可靠性。 (3)针对SOC和SOH估算的快变与慢变与效应,从宏观和微观角度分别预测系统参数和状态,采用多尺度方法构造离散时间状态-空间方程。基于电池容量提出SOC修正估计算法,即在宏观时间下利用UKF算法将电池容量作为参数和状态量进行迭代更新计算估计SOH,与前文的FOMIUKPF算法相融合,基于多时间尺度框架,提出FOMIUKPF+UKF算法实现SOC与SOH的协同估计。恒流搁置放电工况和DST工况验证表明,FOMIUKPF+UKF联合估计算法在SOC初值为100%时SOC均方根误差分别为0.20%、1.51%,较FOMIUKPF算法均方根误差分别下降51.2%、58.2%,SOH平均误差为0.008%,证明该联合估计算法具有较高的精确性。 (4)为验证SOC与SOH的在线估算精度,基于6节串联电池管理系统硬件平台与上位机进行在线验证,验证结果表明SOC与SOH联合估计算法能在电池管理系统中实现较高的在线估计精度。

关键词：分数阶模型 SOC与SOH联合估算粒子滤波算法无迹卡尔曼滤波算法多新息

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多机器人系统室内相对定位方法研究

多机器人系统室内相对定位方法研究

引用

作者：张浩然兰州交通大学

学位级别：硕士

多机器人系统(Multi-robot System;MRS)是当今机器人领域研究的热点之一。该系统是由多个机器人组成的集合,通过机器人之间的相互协同,共同完成一个集体任务的复杂系统。多机器人系统有着非常广泛的应用场景,包括定位系统、巡逻系统、... 详细信息

多机器人系统(Multi-robot System;MRS)是当今机器人领域研究的热点之一。该系统是由多个机器人组成的集合,通过机器人之间的相互协同,共同完成一个集体任务的复杂系统。多机器人系统有着非常广泛的应用场景,包括定位系统、巡逻系统、持续监控系统和交通控制系统等多个方面。其中,室内定位是多机器人系统定位问题的重点和难点。与室外定位环境相比,室内环境具有许多局限性和复杂性,如电磁波不能穿过钢筋混凝土的建筑结构和多路径效应等因素,所以室外定位技术在室内环境中不再适用。因此,使得室内的相对定位问题成为一个关键技术。本文就针对多机器人系统室内定位的方法和定位精度进行了深入研究,主要研究内容如下:(1)基于RSSI测距信号原理,提出了一种利用多机器人系统实现室内协同定位的多边测距算法。与传统利用固定锚节点定位的算法相比,该方法是给环境中的三个移动机器人安装上距离传感器和信号接收器,把这三个机器人作为定位的“锚节点”,通过传感器发射和接收的信号值,利用RSSI测距算法分别计算出机器人与待测点之间的距离,然后通过多边定位原理确定待测点的准确位置。优势在于在室内等较小的空间环境,在不需要很多锚节点的情况下就能完成定位任务,减少了通讯成本。同时设计了一种算法,保证多机器人在指定的区域巡逻和监控时,如果有任意一台机器人发现符合特征的目标进入监控范围内,利用通讯架构进行全局广播,控制所有的机器人向目标移动,然后利用多边测距算法进行协同定位,确保多机器人系统从室内巡逻到协同定位功能能够平稳快速的实现。(2)针对多机器人系统室内定位过程中存在噪声干扰,从而影响定位精度的问题。提出了一种基于博弈理论的无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter;UKF)来实现多机器人系统的协同定位。该方法是利用博弈理论对多机器人之间的相对信息冲突进行筛选,根据筛选后获得的一致性信息进行协同定位。同时推导出利用相对信息与UKF相结合的协同定位公式。其优势在于,博弈可以有效的消除机器人之间的信息冲突,同时UKF算法与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,也具有更好的定位精度。最后,通过仿真验证了使用博弈理论不仅消除了多机器人协同定位时机器人之间感知数据的冗余,还减少了一些不必要的计算量,从而确保了协同定位过程中位姿更加准确、可靠。

关键词：多机器人系统室内定位多边测距博弈理论无迹卡尔曼滤波算法

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丘脑皮层耦合模型的分析与反演研究

丘脑皮层耦合模型的分析与反演研究

引用

作者：刘鹏翔燕山大学

学位级别：硕士

不同神经元群模型可模拟产生不同节律的脑电信号,可以模拟大脑中不同的神经细胞群之间的关系。模型中参数是有生理学意义的,因此探究参数对模型输出和频谱影响以及通过反演分析找到与脑功能相关的生物标志物是该文的研究重点。结合单通... 详细信息

不同神经元群模型可模拟产生不同节律的脑电信号,可以模拟大脑中不同的神经细胞群之间的关系。模型中参数是有生理学意义的,因此探究参数对模型输出和频谱影响以及通过反演分析找到与脑功能相关的生物标志物是该文的研究重点。结合单通道Janson&Rit神经元群模型、Wendling神经元群模型、丘脑神经元群模型(Improved alpha rhythm mode,i ARM)、丘脑皮层耦合神经元群模型(Thalamic-cortical coupled neuron mass model,TCC-NMM)的正向分析和对TCC-NMM模型、真实脑电数据的反演分析,研究参数对轻度认知障碍(Mild cognitive impairment,MCI)疾病的影响,为找到延缓MCI到阿尔兹海默症转变提供新的方法。首先,正向分析单通道Janson&Rit神经元群模型、Wendling神经元群模型、i ARM模型中参数变化对信号节律的影响,仿真结果表明,模型中兴奋性环路和快抑制环路中参数减小或者慢抑制性环路中的参数增大,会使得α节律减少。探究耦合对TCC-NMM输出主频率和高频功率谱影响,仿真结果表明,耦合参数K、兴奋性和抑制性突触增益参数H、H、A、B,时间常数τ、a、b以及突触连接系数C、C、C和C的变化可能导致频谱降低。其次,在反演分析中,利用无迹卡尔曼滤波算法和融合向量的遗传算法来识别和追踪TCC-NMM中的参数。单参数识别仿真结果表明,该算法具有一定准确性,结合正向分析的结论,发现对模型输出高频功率谱影响较小的参数在参数识别时却比较难识别。按模块对耦合模型中多参数进行识别,结果表明对皮层模块的识别准确度比对丘脑模块识别的准确度要高,且多参数之间存在一定平衡关系。从正向分析多参数变化对模型输出主频率的影响,发现{τ,τ},{A,B,G},{a,b,g}进行联合分析时,τ,G,g对模型的输出的主频率几乎没有影响,而同组的参数识别却是准确的。最后,利用无迹卡尔曼滤波算法和基于融合向量的遗传算法对MCI患者的脑电数据进行反演分析。利用无迹卡尔曼滤波算法的识别结果表明,MCI组参数C识别值明显低于正常对照组,尤其是额区和枕区参数C识别值显著低于正常对照组,与Mo CA、MMSE量表结果呈现出显著相关,表明锥体细胞到兴奋性中间神经元的突触连接数减少可能是导致MCI频谱减少的神经机制之一。基于融合向量的遗传算法的识别结果表明,时间常数τ显著增大,表明丘脑网状核细胞到丘脑中继核神经元之间可能出现损伤或退化导致了信息传递的变得缓慢或者是失效,这可能是MCI患者的神经机制之一。

关键词：脑电信号丘脑皮层耦合模型参数反演无迹卡尔曼滤波算法融合向量的遗传算法

来源：评论

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电动汽车锂电池参数辨识与SOC估计

电动汽车锂电池参数辨识与SOC估计

引用

作者：董祥祥上海工程技术大学

学位级别：硕士

日益庞大的燃油汽车保有量增加了化石能源消耗,加剧了能源危机。与此同时,燃油汽车的尾气排放也导致了温室效应、酸雨等一系列环境问题。燃油汽车所引发的种种问题促使世界各国政府和广大车企将目光转向电动汽车领域。锂离子电池的荷电... 详细信息

日益庞大的燃油汽车保有量增加了化石能源消耗,加剧了能源危机。与此同时,燃油汽车的尾气排放也导致了温室效应、酸雨等一系列环境问题。燃油汽车所引发的种种问题促使世界各国政府和广大车企将目光转向电动汽车领域。锂离子电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是电动汽车电池管理系统(Battery Management System,BMS)的核心参数之一,准确的SOC估计值对延长电动汽车电池的使用寿命、保证汽车的可靠运行、提升驾乘者的用车体验等至关重要。本文以三元锂离子电池为研究对象,以提升算法对SOC估计的准确性、稳定性和自适应性为目标,对影响SOC估计结果的电池模型参数辨识方法和SOC估计方法进行了研究,主要研究内容如下: 首先,介绍了锂离子电池的工作原理、电池需要关注的主要性能参数和常用的锂离子电池模型,综合考虑模型精度和计算复杂度,选择二阶RC等效电路模型完成电池建模,推导了离散的锂离子电池状态方程和观测方程。其次,通过脉冲充放电法获取了电池开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)与SOC的函数关系表达式,详细分析了指数函数拟合法离线辨识、遗忘因子递推最小二乘法(Forgetting Factor Recursive Least Squares,FFRLS)在线辨识电池模型参数的原理。基于实测电池充放电数据,将两种参数辨识方法分别用于电池模型参数辨识,实验结果表明,相较于指数函数拟合法,FFRLS法在线辨识所获得的电池模型参数更准确。然后,将基于奇异值分解的无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter Based on Singular Value Decomposition,SVD-UKF)和改进的Sage-Husa自适应滤波算法相结合,提出了基于SVD-AUKF算法的电池SOC自适应估计算法。SVD-AUKF算法不仅可以解决传统无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)因状态变量误差协方差矩阵非正定导致电池SOC估计失败的问题,还可以降低系统噪声特性未知对SOC估计精度的影响。在动态压力测试工况(Dynamic Stress Test,DST)和联邦城市运行工况(Federal Urban Driving Schedule,FUDS)下对SVD-AUKF算法进行验证。实验结果表明,SVD-AUKF算法对SOC估计的准确性高,稳定性强,可将SOC的估计误差控制在1.92%以内。同时,SVD-AUKF算法对SOC的初始误差也具有良好的收敛性。最后,为进一步提升SOC的估计精度,降低电池模型参数固定对电池SOC估计准确度的影响,将FFRLS算法和SVD-AUKF算法相结合,提出电池模型参数在线辨识与电池SOC联合估计算法。在DST和FUDS工况下对联合估计算法进行验证,实验结果表明,与SVD-AUKF算法相比,除同样对SOC估计稳定性强、对SOC初始误差具有良好的收敛性外,联合估计算法对SOC的估计准确性得到了进一步的提升,可将SOC的估计误差控制在1.08%以内。

关键词：电动汽车电池管理系统电池荷电状态电池模型参数辨识无迹卡尔曼滤波算法 Sage-Husa自适应滤波算法

来源：评论

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基于粒子滤波的自适应机动目标跟踪

基于粒子滤波的自适应机动目标跟踪

引用

作者：陈松昆明理工大学

学位级别：硕士

目标跟踪,就是指对特定目标进行监视,从而获取目标在坐标系中的位置、运动参数以及运动轨迹。机动目标跟踪理论在国防和民用等领域都具有重要的应用价值。机动目标模型建立后,需要对跟踪系统的核心部分也就是目标跟踪算法进行设计,而传... 详细信息

目标跟踪,就是指对特定目标进行监视,从而获取目标在坐标系中的位置、运动参数以及运动轨迹。机动目标跟踪理论在国防和民用等领域都具有重要的应用价值。机动目标模型建立后,需要对跟踪系统的核心部分也就是目标跟踪算法进行设计,而传统的卡尔曼滤波算法局限性强,非线性系统滤波问题得不到解决,后来提出的扩展卡尔曼滤波(EKF),也在一些非线性系统中无法应用。近几年的发展粒子滤波(PF)受到越来越多领域研究者的重视,因为粒子滤波对环境具有低要求性。随后Julier等人提出了无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,该算法精度高于EKF算法且计算量又明显小于粒子滤波算法(PF)。但是困扰UKF算法主要问题就是噪声统计特性未知时,UKF滤波精度下降甚至发散。各国学者以上问题提出了各种自适应滤波算法,但其中极大似然法得到较为广泛的研究。但是在通常情况下,直接得到系统未知参数的点估计是十分困难的,最大期望(EM)算法是这样在概率模型中寻找参数极大似然或极大后验估计的算法,使用EM算法,使噪声二阶矩的计算简便,推导过程直观,从而简化噪声参数的估计过程。本文所做的工作主要有以下几点：(1)在PF算法基础上,利用极大似然准则,构造含有噪声统计参数的对数似然函数,并通过最大期望算法,将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,得到基于极大似然准则和EM算法的自适应PF算法,然后进行MATLAB仿真实验来对算法进行验证,最后得到基于高斯噪声情况下过程噪声未知的自适应估计。(2)基于上面的基础上,将其扩展到非高斯情况如闪烁噪声情况下,利用PF算法与EM算法的结合对过程噪声里的参数进行自适应估计。同时将本文所提出的方法与在闪烁情况下UKF算法和EM算法的结合实例进行MATLAB仿真分析对比比较,分析两种方法的优缺点。仿真分析表明,与已经实现的自适应UKF算法,新提出的自适应PF算法有效克服了UKF算法在系统噪声为非高斯情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪声统计特性的在线估计。

关键词：机动目标跟踪 EM算法粒子滤波算法无迹卡尔曼滤波算法

来源：评论

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电动汽车行驶状态协同估计及横摆稳定性控制研究

电动汽车行驶状态协同估计及横摆稳定性控制研究

引用

作者：王鹏西安理工大学

学位级别：硕士

电动汽车作为缓解能源和环境问题、改善交通安全的理想解决方案,近几年来引起了众多学者们的研究兴趣,其中电动汽车的横摆稳定性是人们关注的热点问题。直接横摆力矩控制方法通过在电动汽车四个车轮上施加驱动力或制动力来生成附加横摆... 详细信息

电动汽车作为缓解能源和环境问题、改善交通安全的理想解决方案,近几年来引起了众多学者们的研究兴趣,其中电动汽车的横摆稳定性是人们关注的热点问题。直接横摆力矩控制方法通过在电动汽车四个车轮上施加驱动力或制动力来生成附加横摆力矩,进而减小质心侧偏角和横摆率的输出响应,成为保证电动汽车横摆稳定性的重要控制策略。针对分布式驱动电动汽车的横摆稳定性控制问题,本文基于直接横摆力矩控制思想提出了一种电动汽车横摆稳定性分层协调控制策略,主要工作如下: (1)建立了电动汽车二自由度线性动力学模型和三自由度非线性动力学模型,为电动汽车行驶状态估计和横摆稳定性分层协调控制策略开发提供了可靠的模型基础。 (2)在分布式驱动电动汽车三自由度动力学模型的基础上,搭建了基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)的汽车行驶状态估计方法。通过分析过程和测量噪声协方差对UKF算法估计车辆行驶状态精度的影响,总结了汽车行驶状态估计误差的变化规律。在此基础上建立了一种基于量纲一化新息平方的自适应噪声协方差调整策略,并将之和UKF算法相结合,提出了一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波算法(iAUKF)的车辆行驶状态估计方法,以提高汽车行驶状态估计的准确性和鲁棒性。通过CarSim和MATLAB-Simulink联合仿真对所提出的电动汽车状态估计方法进行了验证。 (3)基于直接横摆力矩控制的思想,提出了一种电动汽车横摆稳定性分层协调控制策略。首先,利用所提出的基于UKF的汽车行驶状态估计方法实现对汽车质心侧偏角、横摆角速度以及纵、横向车速的精确估计。为了消除汽车参数不确定性对状态估计和横摆稳定性控制的影响,将汽车前后轮侧偏刚度作为可变参数进行了协同估计。在此基础上,以分布式驱动电动汽车二自由度线性动力学模型为基础搭建汽车横摆稳定性分层协调控制策略:上层附加横摆力矩控制器利用自适应反推算法设计了质心侧偏角和横摆角速度控制器,计算出汽车横摆稳定性控制所需的附加横摆力矩,下层最优转矩分配控制器以轮胎附着利用率为优化目标利用二次规划法实现附加横摆力矩在四个车轮轮毂电机上的附加扭矩分配。此外,为了消除自适应反推算法存在的复杂性爆炸问题,引入了一种改进的自适应神经动态表面控制(MANDSC)技术来对虚拟控制变量及其导数进行精确滤波,以减少分层控制策略的计算量、保证性能跟踪控制精度。在CarSim和MATLAB-Simulink环境下搭建了联合仿真测试平台,验证了所提电动汽车横摆稳定性分层协调控制策略的有效性。

关键词：车辆动力学无迹卡尔曼滤波算法汽车行驶状态估计横摆稳定性控制自适应反推控制扭矩分配

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电动汽车SOC估算及远程监控系统的设计与实现

电动汽车SOC估算及远程监控系统的设计与实现

引用

作者：马源哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近些年以来,随着生活水平日益增长,人们对美好生活追求不断提高,也推动了汽车行业快速发展。根据世界绿色环保的角度出发,绿色能源也成为重要开发点,所以在未来,电动汽车也将成为汽车行业一大新发展趋势。5G通讯的不断发展,给互联网建... 详细信息

近些年以来,随着生活水平日益增长,人们对美好生活追求不断提高,也推动了汽车行业快速发展。根据世界绿色环保的角度出发,绿色能源也成为重要开发点,所以在未来,电动汽车也将成为汽车行业一大新发展趋势。5G通讯的不断发展,给互联网建立了更好的通讯空间,汽车行业的车联网时代即将到来。根据这一实际的社会价值和实际工程项目,本文进行了相关研究,主要内容是对电动汽车SOC估算和远程监控平台进行设计和实现。本文的重点研究方向之一是电池SOC(State of Charge电池荷电状态)估算算法设计和实现。首先,是对电池模型的种类进行分析和比较,根据实际情况选择合适的电池模型,并对电池模型中的相关阻容参数进行辨识工作。最后通过Simulink仿真,验证了辨识出的阻容参数结果的可靠性。其次,SOC估算算法多种多样。在选择算法的过程中,经对大量的文献进行查阅以及工程案例分析,本文对常用的算法进行了数学原理、数据精度以及工程实现难度的对比,并对多种算法进行Simulink仿真验证及工程实现。最后选择了无迹卡尔曼滤波算法应用于软件平台完成SOC估算任务。硬件部分本文选择了以NXP公司汽车级芯片MPC5744P为核心,配合外部多种硬件模块完成相应的功能需求。并对相关功能的软件程序进行了设计和测试。本文的另一重点研究方向是对电动汽车远程监控平台的研发设计,目的是让管理者能够更便捷地对车辆信息进行实时的监控,保证电动汽车运行更加安全、高效、有序。设计中以Java为核心编程语言,采用MVC三层架构为基本开发框架。通过本地Tomcat服务器完成项目发布,以My SQL数据库为数据存储平台并与百度地图API等多种技术及接口配合,最终完成了Web端远程监控平台的设计和测试。经过仿真验证和工程实现,本文设计并实现的SOC估算算法可满足实际工程中计算精度和运行速度的需求;基于Web端的远程监控平台可完成相应的监控工作任务,对电动汽车行业发展有一定的实际应用价值和参考意义。

关键词：模型参数辨识 SOC估计无迹卡尔曼滤波算法远程监控平台

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