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S-修正的自适应卡尔曼滤波与模糊卡尔曼滤波相结合的汽车状态估计算法
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中国机械工程 2013年 第20期24卷 2831-2835页
作者： 黄超 林棻 南京航空航天大学 南京210016
精确的汽车状态信息的获取是汽车动态控制系统正常工作的前提。建立了二自由度汽车动力学模型,提出了将S-修正的自适应卡尔曼滤波与模糊卡尔曼滤波相结合进行汽车关键状态估计的方法。模糊卡尔曼滤波利用所设计的模糊控制器通过实时监... 详细信息
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基于模糊卡尔曼滤波的HEV氢镍电池SOC估计
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电源技术 2011年 第2期35卷 192-194页
作者： 李德东 王振臣 郭小星 燕山大学电院工业计算机控制工程河北省重点实验室 河北秦皇岛066004
混合动力汽车(HEV)电池管理系统工作于恶劣工况环境中,采用常规卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态(SOC)时,量测噪声统计特性随实际工况条件剧烈变化,会导致估测不准,甚至滤波发散。采用基于模糊自适应卡尔曼滤波的氢镍动力电池SOC估算算法... 详细信息
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模糊卡尔曼滤波北斗伪距定位
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长春工业大学学报 2022年 第1期43卷 65-71页
作者： 曹学瑶 胡黄水 韩博 长春工业大学计算机科学与工程学院 吉林长春130012
利用抗差M估计对用户端的初始位置进行定位解算,将解算出的位置坐标作为模糊卡尔曼滤波的初始值,通过模糊推理系统(FIS)得到修正值在线调整模糊卡尔曼滤波的量测噪声,进而提高北斗导航系统的定位精度,并进行了仿真验证。
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基于模糊卡尔曼滤波的多传感器焊缝检测方法
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焊接 2015年 第8期 32-34,74页
作者： 姚宁 许昌学院电气信息工程学院 461000
建立了包含焊缝位置及其变化量的焊缝位置偏差模型,基于模糊控制理论提出了一种模糊卡尔曼滤波算法,对系统的过程噪声和测量噪声进行在线调整,并给出了焊缝误差协方差和残差协方差的匹配方法。在此基础上,采用多传感器数据融合技术,整... 详细信息
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基于模糊卡尔曼滤波的锂电池SOC估算方法
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火力与指挥控制 2014年 第4期39卷 137-140页
作者： 安志胜 孙志毅 何秋生 太原科技大学电子信息工程学院 太原030024
为了估算锂电池的荷电状态,在研究与分析影响SOC值的因素及传统SOC估算方法的基础上,提出了对电池静置和充放电两种状态分别估算的方法。尤其在充放电状态下,以Thevenin模型为基础,建立易于工程实现的状态空间模型,采用模糊卡尔曼滤波... 详细信息
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基于PDOP加权的模糊卡尔曼滤波在GLONASS单点定位中的应用
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导航 2004年 第2期40卷 39-46页
作者： 李卓 马林立 海军潜艇学院 青岛266071
本文分析了几何精度因子(GDOP)对卫星导航系统定位精度的影响，提出了一种基于PDOP加权的模糊控制卡尔曼滤波方法．将其应用于GLONASS单点定位，结果表明，该方法可显著提高GLONASS单点定位精度。
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基于模糊卡尔曼滤波量测噪声自适应校正的方法研究
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中国惯性技术学报 2005年 第2期13卷 24-26页
作者： 马野 王孝通 付建国 大连舰艇学院 大连舰艇学院 大连116018
针对噪声的统计特性与实际不符时滤波器发散的现象,提出了一种适用于导航、制导以及其它控制系统的模糊自适应卡尔曼滤波器。基于模糊规则自适应改变测量噪声方差R,实现滤波器参数的在线改进,以缩小实际的滤波误差,提高滤波精度。
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一种新型模糊卡尔曼滤波数据融合算法
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指挥控制与仿真 2018年 第6期40卷 60-63页
作者： 肖力铭 屈济坤 齐海生 岳振军 中国人民解放军陆军工程大学 江苏南京210007
复杂条件下,某些特殊数据的融合问题将不再满足卡尔曼滤波算法的误差特性假设。模糊卡尔曼滤波通过引入模糊控制规则自适应调整噪声协方差矩阵,使模型中的噪声能够更加靠近真实噪声水平。通过对误差特性的分析,提出依据不同的误差来源... 详细信息
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基于自适应模糊卡尔曼滤波的锂电池SOC估计
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电子产品可靠性与环境试验 2020年 第S01期38卷 19-23页
作者： 孙庆 卫能 侯卫国 李峰 芜湖赛宝机器人产业技术研究院有限公司 安徽芜湖241003
在基于卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计过程中,噪声的不确定严重地影响了常规卡尔曼滤波结果的精度,较大的噪声变化甚至会导致滤波发散。为此提出了一种基于自适应模糊卡尔曼滤波的SOC估计方法,根据模糊推理系统在线监测到的残差变化情... 详细信息
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GPS／DR组合导航系统模糊卡尔曼滤波算法研究
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数字技术与应用 2009年 第10期27卷 176-177页
作者： 杨晓慧 杨旭 长春理工大学电子信息工程学院 吉林长春130022 深圳职业技术学院电子与信息工程学院 广东深圳518055
本文针对车载GPS／DR组合导航系统，将模糊理论与卡尔曼滤波算法相结合，设计了一种模糊卡尔曼滤波器，仿真实验证明，该算法通过在线自适应调整观测噪声的方差阵，有效地抑制了滤波器的发散，提高了系统的鲁棒性和抗干扰性。
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