检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与应用化学 2013年第12期30卷 1406-1410页

作者：周猛飞肖成松逯振飞蔡亦军潘海天浙江工业大学化学工程与材料学院浙江杭州310032 浙江省生物燃料利用技术研究重点实验室浙江工业大学浙江杭州310032

在实际工业过程中,模型参数往往具有一定的时变性和非线性。为了能够有效地实施过程操作优化,常常要对过程模型参数进行在线估计。滚动时域估计方法是解决非线性系统模型参数在线估计的1种实用方法。滚动时域估计方法的关键问题之一是... 详细信息

在实际工业过程中,模型参数往往具有一定的时变性和非线性。为了能够有效地实施过程操作优化,常常要对过程模型参数进行在线估计。滚动时域估计方法是解决非线性系统模型参数在线估计的1种实用方法。滚动时域估计方法的关键问题之一是抵达成本(Arrival Cost)的计算,针对简化计算抵达成本带来的精度问题,提出采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法来近似估算目标函数中的抵达成本。最后,将基于UKF的滚动时域估计方法应用于2个例子中。结果表明,基于UKF的滚动时域估计方法具有较好的估计效果。

关键词：滚动时域估计参数估计无迹卡尔曼滤波抵达成本

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基于平方根滚动时域估计的陀螺阵列输出补偿

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电光与控制 2020年第9期27卷 38-42,77页

作者：曾丽君闵芳南京航空航天大学金城学院信息工程学院南京211156

硅微陀螺在中低精度惯性稳定平台和导航系统中有广泛的应用。采用多个陀螺组成阵列,可有效提高测量精度。研究了陀螺阵列输出补偿技术方案,并建立卡尔曼滤波体系框架。设计了一种结合U-D平方根滤波量测更新机制的滚动时域估计算法,有效... 详细信息

硅微陀螺在中低精度惯性稳定平台和导航系统中有广泛的应用。采用多个陀螺组成阵列,可有效提高测量精度。研究了陀螺阵列输出补偿技术方案,并建立卡尔曼滤波体系框架。设计了一种结合U-D平方根滤波量测更新机制的滚动时域估计算法,有效提高滚动时域估计的算法精度。通过试验表明,经陀螺阵列数据融合的技术方法可有效降低输出误差。在静态测试条件下,时域长度N=1的滚动时域估计算法的输出精度与U-D滤波相当,优于基本卡尔曼滤波;在低动态测试条件下,采用N>1的滚动时域估计能够融合前若干采样点的量测输出,使陀螺阵列输出精度进一步提高。

关键词：陀螺阵列滚动时域估计平方根滤波 U-D滤波卡尔曼滤波

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基于滚动时域估计的高超声速飞行器轨迹跟踪

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现代防御技术 2024年第2期52卷 132-144页

作者：臧红岩王凯高长生荆武兴王越欣哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

针对高超声速飞行器高精度轨迹跟踪问题,提出一种将滚动时域估计与交互式多模型算法相结合的强机动目标轨迹跟踪算法。给出了半速度系下的高超声速飞行器滑翔段运动模型及量测模型。利用滚动时域估计方法将状态估计问题转化为有约束的... 详细信息

针对高超声速飞行器高精度轨迹跟踪问题,提出一种将滚动时域估计与交互式多模型算法相结合的强机动目标轨迹跟踪算法。给出了半速度系下的高超声速飞行器滑翔段运动模型及量测模型。利用滚动时域估计方法将状态估计问题转化为有约束的优化问题,并充分考虑飞行器滑翔段物理约束。在此基础上,为应对目标不同机动模式,借助交互式多模型算法思想建立模型集对其进行近似。分别在机动模式不变和机动模式突变的情况下对算法进行了验证。结果表明,新算法采用多个模型并行估计,即时调整模型概率后进行融合输出,能够有效避免目标跟踪模型失配,可显著提高对于高超声速飞行器这类强机动目标的轨迹跟踪精度。

关键词：高超声速飞行器滑翔段强机动目标轨迹跟踪滚动时域估计交互式多模型算法

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硅微陀螺阵列的滚动时域估计滤波算法研究

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仪表技术与传感器 2018年第1期 98-101页

作者：曾丽君南京航空航天大学金城学院江苏南京211156

硅微陀螺在中低精度的惯性稳定平台中具有广泛应用。通过多个硅微陀螺组成阵列,采用数据融合技术可提高硅微陀螺的输出精度。在卡尔曼滤波算法基础上,研究了一种考虑前若干个时刻量测输出值的滚动时域估计(MHE)算法,获得陀螺阵列输出的... 详细信息

硅微陀螺在中低精度的惯性稳定平台中具有广泛应用。通过多个硅微陀螺组成阵列,采用数据融合技术可提高硅微陀螺的输出精度。在卡尔曼滤波算法基础上,研究了一种考虑前若干个时刻量测输出值的滚动时域估计(MHE)算法,获得陀螺阵列输出的最优估计。采用2×2的ADIS16080组成陀螺阵列,基于TMS320F28335嵌入式计算平台开展试验研究。试验结果表明,单陀螺输出经卡尔曼滤波后,输出噪声方差的均值为4.179 4 s^(-2)。采用陀螺阵列信息融合后,方差降至4.071 7 s^(-2)。进一步采用预测长度为3的MHE算法可将输出噪声方差减少至2.127 3 s^(-2)。

关键词：陀螺阵列漂移滚动时域估计卡尔曼滤波

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锂离子电池状态的滚动时域估计实时算法研究

锂离子电池状态的滚动时域估计实时算法研究

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作者：闫家玉华中科技大学

学位级别：硕士

随着电动汽车产业的快速发展,锂离子电池因其能量密度高、使用寿命长等显著优势而受到广泛关注。准确的电池状态估计,如荷电状态(State of Charge,SOC)、温度状态(State of Temperature,SOT)等对于电池管理系统至关重要。与传统Kalman... 详细信息

随着电动汽车产业的快速发展,锂离子电池因其能量密度高、使用寿命长等显著优势而受到广泛关注。准确的电池状态估计,如荷电状态(State of Charge,SOC)、温度状态(State of Temperature,SOT)等对于电池管理系统至关重要。与传统Kalman滤波相比,滚动时域估计算法(Moving Horizon Estimation,MHE)有更高的估计精度和更快的收敛速度,但MHE的高计算成本难以满足电池管理系统的实时性要求。为此,本文研究滚动时域估计实时算法(Real-time Moving Horizon Estimation,RT-MHE),在提高MHE计算效率的同时保留MHE在估计精度和收敛速度方面的优势。主要研究内容如下: (1)针对电池管理系统的实时性要求,提出SOC估计的RT-MHE算法,在每个估计时刻执行固定次数的高斯-牛顿迭代,在每一次迭代中对得到的块三对角Karush-Kuhn-Tucker矩阵进行LU分解,进而得到正向-反向递归求解算法。仿真结果表明,所提出的RT-MHE算法具有与MHE精确求解算法相当的估计性能,但计算效率显著提升。 (2)针对模型失配情况,提出SOC和等效电路模型参数的滚动时域联合估计实时算法(Real-time Joint Moving Horizon Estimation,RT-JMHE),在进行SOC估计的同时更新电池等效电路模型,实现模型失配情况下的高精度SOC在线估计。通过多试验工况下存在模型失配情况的SOC估计效果对比,验证了RT-JMHE算法在模型失配的情况下依然能够实现高精度的SOC在线估计。 (3)针对RT-MHE算法用于电池组高维SOT估计时计算成本随电池单体数量增多而显著增大的问题,提出分布式滚动时域估计实时算法(Real-time Distributed Moving Horizon Estimation,RT-DMHE),将集中式RT-MHE分解为多个只与相邻子系统进行信息交互的局部RT-DMHE,通过并行运算提高计算效率。仿真结果表明,所提出的RT-DMHE算法能够以较低的计算成本实现与全局估计相当的估计精度。

关键词：锂离子电池荷电状态估计电池温度估计滚动时域估计实时计算分布式估计

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考虑测量时滞的前车横纵向运动状态滚动时域估计

考虑测量时滞的前车横纵向运动状态滚动时域估计

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作者：刘行行吉林大学

学位级别：硕士

近年来,随着汽车保有量的不断增加以及信息与智能技术的不断发展,以先进驾驶辅助和自动驾驶为代表的汽车自动化技术得到了广泛的研究和应用。信息感知系统作为先导环节需要向车辆的规划与决策系统提供必要的信息支持,因此其对整个系统... 详细信息

近年来,随着汽车保有量的不断增加以及信息与智能技术的不断发展,以先进驾驶辅助和自动驾驶为代表的汽车自动化技术得到了广泛的研究和应用。信息感知系统作为先导环节需要向车辆的规划与决策系统提供必要的信息支持,因此其对整个系统的性能有着决定性作用。在车辆行驶过程中前车的运动状态对于本车的规划、决策与控制有着直接的影响,因此需要对前车的运动状态进行获取。但受限于传感器技术,某些关键信息无法直接测量,为了解决此问题需要设计估计器对无法直接测量的信息进行获取。针对在跟车情景下前车横纵向运动状态的估计问题,本文提出了能够描述前车横向和纵向运动的模型,且在纵向运动模型中考虑了驾驶员的个体差异,在侧向运动模型中考虑了车辆行驶道路的信息,并基于滚动时域估计原理,分别针对前车纵向运动状态和侧向运动状态的估计问题设计估计器。由于滚动时域估计较大的计算量无法满足车载实时性要求,所以根据多重打靶法的原理对优化问题的求解过程进行了优化,加速了求解过程。首先,为了对前车的纵向运动进行描述,需要建立前车纵向运动模型。本文以Helly加速度模型为基础,构建了在跟车情景下跟随车辆的加速度模型。同时为了考虑不同驾驶员的驾驶特点,还引入了驾驶员激进程度参数对不同驾驶员的驾驶风格进行描述。之后,将运动学原理与Helly模型相结合构建了前车纵向运动模型。在前车的侧向运动模型构建中,采用了常用的车辆二自由度模型对车辆的动力学特性进行描述,其中为了达到较高的模型精度,在计算轮胎力时选用了高精度的非线性轮胎模型。由于在实际行驶过程中,车辆的运动状态不仅和自身的驾驶员操作有关,还和所行驶的期望的道路信息有关。为了能够考虑道路信息,采用了Serret-Frenet方程对车辆沿期望路径行驶的运动状态进行描述。最后将二者相结合,构建了能够同时考虑行驶路径信息和车辆动力学特征的前车侧向运动模型。为了对所构建的模型进行验证,通过Carsim与MATLAB联合仿真的方式对所构建的模型进行了有效性的验证。之后,根据滚动时域估计原理和前文所构建的纵向和侧向运动模型,分别设计了前车的纵向和侧向运动状态估计器。在纵向运动状态估计器方面,根据所构建的前车纵向运动模型,基于滚动时域估计原理设计了一种线性滚动时域估计器。在该估计器中,由于采用了线性模型,故可通过二次规划的方式进行求解,最终实现对前车纵向速度的估计。在前车侧向运动状态估计器方面,由于所构建的前车侧向运动模型为一种非线性模型,故根据滚动时域估计原理设计了一种非线性滚动时域估计器,并实现了对前车侧向速度和横摆角速度的估计。此外,为了对比不同估计器的估计效果,本文针对前车的纵向和侧向运动状态还分别设计了卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器。最后采用了MATLAB/Simulink与Carsim的联合仿真对所设计的估计器的效果进行了验证,结果表明滚动时域估计器具有更高的估计精度,且在初始误差和外部干扰的作用下具有更快的收敛速度。最后,考虑到在实际应用中,传感器测量值会受到随机时滞的影响,以及较快的模型更新与较慢的传感器采样更新之间存在的矛盾。为了解决上述问题,在已经构建的前车侧向运动模型的基础上,重新构建了能够考虑系统多速率更新和测量时滞的系统模型。并在此基础上,分别基于滚动时域估计原理和扩展卡尔曼原理重新设计了能够同时考虑系统多速率和测量时滞特性的估计器。由于滚动时域估计是通过求解优化问题的方式来实现状态估计,计算量较大,无法满足车载应用的实时性要求。为了解决此问题,在求解过程中基于多重打靶法原理,对优化问题的求解过程进行了优化,加速了求解过程,保证了估计器的实时性。最后通过MATLAB/Simulink与Carsim的联合仿真证明了在考虑系统多速率和测量时滞的情况下,相较于基于扩展卡尔曼滤波原理设计的估计器,滚动时域估计器仍具有更小的估计滞后和更高的估计精度,削弱了测量时滞带来的不良影响,且在初始误差和外部干扰作用下仍具有更快的收敛速度。此外,还通过仿真实验证明了本文所采用的多重打靶法能够有效地降低求解时间,加快求解速度。

关键词：先进驾驶员辅助系统自动驾驶状态估计滚动时域估计多重打靶

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带有测量输出受限的网络化系统的滚动时域估计

带有测量输出受限的网络化系统的滚动时域估计

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作者：张进飞青岛大学

学位级别：硕士

近年来,随着通信、计算机和控制技术的飞速发展,网络化控制系统已经成为控制理论研究的热点方向。虽然已经取得了诸多丰硕的成果,但仍有很多难题还未克服。例如,控制系统通过共享网络进行数据传输时,可能会出现数据丢失、量化、测量异... 详细信息

近年来,随着通信、计算机和控制技术的飞速发展,网络化控制系统已经成为控制理论研究的热点方向。虽然已经取得了诸多丰硕的成果,但仍有很多难题还未克服。例如,控制系统通过共享网络进行数据传输时,可能会出现数据丢失、量化、测量异常等数据受限问题,从而使得系统分析与设计更为复杂。因此,针对上述问题,本文研究了网络化多智能体系统的能控性和能观性,具有随机丢包和量化的网络化系统的滚动时域估计,以及带有异常测量值和随机丢包的网络化系统的滚动时域估计。本文主要内容有:1)讨论网络化多智能体系统的能控能观性。针对两类多智能体系统,给出系统外部输入反馈与内部邻居信息通讯的相互联系。特别地,给出了两类多智能体系统能控性等价时外部输入状态与跟随者邻居信息的耦合联系。此外,进一步讨论了多智能体系统实现能控性的局部条件,并得出了多智能体系统的局部可控性与整体可控性的关系。然后,通过分析系统矩阵特征向量与领导者节点所对应元素的耦合关系,得出了系统能观的充分必要条件。最后由模型分析验证结论的可靠性。2)设计带有随机丢包和对数量化的网络化系统滚动时域估计算法。考虑到对数量化描述的量化过程以及满足伯努利分布的随机丢包过程,建立了具有量化和丢包的网络化系统模型。随后,基于这个模型,设计了网络化滚动时域估计算法。最后,通过一个仿真示例验证了所提估计方法的优越性。3)研究带有异常测量值和随机丢包的网络化系统滚动时域估计。考虑到系统测量噪声异常导致测量输出异常以及满足伯努利分布的随机丢包过程,建立了网络化系统模型。此外,不同于卡尔曼滤波方法,提出了一种具有鲁棒性的滚动时域估计方法,并给出了保证估计器收敛的充分条件。最后,通过一个简单的算例仿真,验证了该方法与卡尔曼滤波相比的优越性。

关键词：网络化控制系统滚动时域估计数据包丢失对数量化器异常值

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一类滚动时域估计方法的性能指标研究

一类滚动时域估计方法的性能指标研究

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作者：孔俊东杭州电子科技大学

学位级别：硕士

状态估计是根据测量数据估算系统状态的方法,被广泛地应用于自动控制、故障诊断、软测量等众多工业应用领域。滚动时域估计是一类利用滚动窗口数据进行状态估计的滤波算法,能够显式处理带约束系统的状态估计问题。在应用过程中,窗口尺... 详细信息

状态估计是根据测量数据估算系统状态的方法,被广泛地应用于自动控制、故障诊断、软测量等众多工业应用领域。滚动时域估计是一类利用滚动窗口数据进行状态估计的滤波算法,能够显式处理带约束系统的状态估计问题。在应用过程中,窗口尺寸的择取和到达代价的计算是影响算法估计性能的两个重要方面。本文致力于研究窗口尺寸的合理选择和到达代价的近似计算问题,提升求解效率和估计精度,并通过典型的数值算例和实际案例进行分析验证。在阅读大量文献的基础上,本文在滚动时域估计算法方面开展了一些研究工作,具体如下:1.针对线性系统中滚动时域估计算法的优化问题,通过将全信息估计问题和近似估计问题转化为以矩阵形式表述的二次规划问题,给出了相应的求解方法。基于最小二乘原理,给出了一种递推形式的滚动时域状态估计方法。该方法通过成批输出数据的向前滚动,分别对含系统参数的矩阵和含输出信息的矩阵进行分块,获得的状态估计值和卡尔曼滤波算法一样以递推形式给出。最后,将该方法分别应用于白噪声和有色噪声的线性模型中,验证了该方法的有效性和普适性。2.针对窗口尺寸会影响到滚动时域估计算法的估计精度及计算效率问题,为了平衡这两个指标,提出了一种窗口尺寸的选取方法。该方法在结合遗传算法和模拟退火机制的优良特性上,对不同量纲的精度指标和效率指标采用归一化原理设计了相应的适应度函数,寻找出当前权重比下的最佳窗口尺寸。通过线性无约束离散模型和带约束的连续搅拌反应釜模型为例验证表明:该参数优化方法在预设的权重比下,能有效的计算出最佳的窗口尺寸用于滚动时域估计算法的应用。3.针对滚动时域估计算法在非线性系统中的应用问题,给出了一种通过无迹卡尔曼滤波得到先验协方差矩阵用以计算到达代价的方法。首先应用单形采样原则取代了无迹变换中的对称采样原则,减少原有方法中sigma点的数目;其次对无迹变换中的比例因子提出自适应的计算策略,用以提高到达代价的计算精度。采用两个非线性的案例进行仿真验证,结果表明该方法具有更精确的估计效果,相对于扩展卡尔曼滤波更适合应用于高阶的非线性系统。

关键词：滚动时域估计窗口尺寸到达代价适应度函数无迹变换

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连续搅拌反应釜浓度的滚动时域估计

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系统仿真学报 2001年第S1期 37-40页

作者：陈虹邹卫平孙鹏远吉林大学控制科学与工程系吉林大学控制科学与工程系长春130025

化学组分浓度大于零以及反应釜的进料温度和浓度等在给定范围内波动对估计问题来说是以约束形式出现的附加已知信息。本文基于预测控制的滚动优化原理,讨论了一种能利用这些已知约束信息来提高估计的合理性与准确性的滚动时域估计方法... 详细信息

化学组分浓度大于零以及反应釜的进料温度和浓度等在给定范围内波动对估计问题来说是以约束形式出现的附加已知信息。本文基于预测控制的滚动优化原理,讨论了一种能利用这些已知约束信息来提高估计的合理性与准确性的滚动时域估计方法。最后给出了对CSTR系统的仿真结果并与Kalman估计进行了比较。

关键词： CSTR系统约束滚动时域估计

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基于滚动时域估计的目标跟踪研究

基于滚动时域估计的目标跟踪研究

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作者：付东莉重庆大学

学位级别：硕士

目标跟踪在民用和军用领域有着重要而明确的工程应用背景,其基本问题是如何根据观测数据实时准确地估计目标运动状态,即状态最优估计问题。在实际跟踪问题中,由于物理(规律)原理、目标运动特性和系统需求等因素,目标运动状态和外部干扰... 详细信息

目标跟踪在民用和军用领域有着重要而明确的工程应用背景,其基本问题是如何根据观测数据实时准确地估计目标运动状态,即状态最优估计问题。在实际跟踪问题中,由于物理(规律)原理、目标运动特性和系统需求等因素,目标运动状态和外部干扰都不可避免地受到各种约束条件影响。传统的跟踪滤波方法,如线性系统的卡尔曼滤波和非线性系统的扩展卡尔曼滤波,虽然可以快速地跟踪运动目标,但是由于没有考虑实际跟踪系统中存在的物理约束,导致估计结果不准确,甚至不符合实际状态。针对这一情况,本文开展了滚动时域估计算法的研究及其在目标跟踪中的应用。针对目标跟踪问题中广泛存在的约束条件和非线性特性,分析滚动时域估计方法的优势和特点,讨论如何合理地设计不等式约束条件以降低跟踪模型精度要求和适应各种物理规律,并讨论了到达代价设计或近似的方法及保证估计器稳定的条件。对目标跟踪问题,从简单的线性情况到复杂的非线性情况由浅入深地进行滚动时域估计方法的应用研究。针对带约束的线性目标跟踪问题,利用卡尔曼滤波协方差更新近似逼近带约束线性系统的到达代价,从而将全时域状态优化估计转化为有限时域状态优化估计。根据数值实例分析可得,滚动时域估计在优化问题中考虑约束条件的影响,相比卡尔曼滤波具有更高的估计精度。针对带约束的非线性目标跟踪问题,滚动时域估计对模型线性化后用扩展卡尔曼滤波协方差更新计算近似到达代价；也可利用无迹变换和sigma采样点计算协方差,进而计算近似到达代价。当约束不起作用时,sigma点的选择与无迹卡尔曼滤波相同；当约束作用时,对sigma点的选择进行适当修改以满足约束条件。基于无迹卡尔曼滤波的滚动时域估计避免了对模型的线性化,减少了模型线性化带来的误差。从数值实例中可以看出,基于无迹卡尔曼滤波的滚动时域估计比基于扩展卡尔曼滤波的滚动时域估计具有的更好的跟踪效果。滚动时域估计将目标跟踪问题转化为带约束的最优化问题,估计精度更高,求解也更复杂,但由于能够在有限时域内计算到达代价,减少了计算负担,在离线处理和实时应用上都有着较好的应用前景。

关键词：滚动时域估计目标跟踪物理约束到达代价

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