检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机仿真 2023年第3期40卷 79-84页

作者：阮永利詹跃东杨洋王顺利昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650217 西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010

针对锂电池模型参数时变性以及端口功率积分法存在累积误差,导致SOE估计精度降低的问题,根据能量守恒原理改进了SOE计算式,并提出一种将多新息最小二乘参数辨识和自适应扩展卡尔曼滤波融合的模型参数自适应的状态估计算法。带遗忘因子... 详细信息

针对锂电池模型参数时变性以及端口功率积分法存在累积误差,导致SOE估计精度降低的问题,根据能量守恒原理改进了SOE计算式,并提出一种将多新息最小二乘参数辨识和自适应扩展卡尔曼滤波融合的模型参数自适应的状态估计算法。带遗忘因子多新息最小二乘法辨识动态工况下锂电池Thevenin等效模型的实时参数,自适应扩展卡尔曼滤波器估计电池SOE,通过模型参数辨识和状态估计的交互提高参数辨识和状态估计的精度。通过HPPC测试和BBDST测试,获得电池实测数据,搭建电池能量状态估计的Simulink模型。仿真验证表明,相比于模型参数固定的自适应扩展卡尔曼滤波,多新息最小二乘参数辨识和自适应扩展卡尔曼滤波融合算法具有更高的估计精度。

关键词：动力锂电池能量状态多新息最小二乘参数辨识算法自适应卡尔曼滤波算法

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一种基于AKF的MEMS惯性导航系统姿态初始化方法

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控制工程 2021年第12期28卷 2402-2409页

作者：陈光武李文元程鉴皓张琳婧兰州交通大学自动控制研究所甘肃兰州730070 兰州交通大学甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室甘肃兰州730070

为了实现微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)惯性导航系统的初始对准,即姿态初始化,提出一种基于加速度计与磁强计的姿态初始化方法。首先,推导了该方法计算姿态角的公式,对该方法计算的姿态角进行误差分析。然后,为提... 详细信息

为了实现微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)惯性导航系统的初始对准,即姿态初始化,提出一种基于加速度计与磁强计的姿态初始化方法。首先,推导了该方法计算姿态角的公式,对该方法计算的姿态角进行误差分析。然后,为提高对准精度,对惯性导航系统建立模型,将自适应卡尔曼滤波(adaptive Kalman filter,AKF)算法引入对准过程,在线实时估计量测噪声。最后,在双轴实验转台与MEMS实验板卡上开展实验。实验结果表明,使用所提方法不仅能够获得更高的对准精度,而且可以使系统的抗干扰能力得到提高。这为后续系统进行姿态解算与惯性导航提供了有力支撑。

关键词： MEMS惯性导航系统姿态初始化失准角建模自适应卡尔曼滤波算法

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蒸发波导环境监测与诊断系统设计

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现代电子技术 2020年第1期43卷 153-156,160页

作者：许晨王心鹏王光杰刘宁国家海洋技术中心

为了实时获取海气分界层气象水文参数,计算修正折射率指数廓线从而现场评估蒸发波导对海上电磁波的传播影响,设计了蒸发波导环境监测与诊断系统。该系统基于ZigBee技术进行多传感器组网,可以测量不同高度层的温度、湿度、气压参数,采用... 详细信息

为了实时获取海气分界层气象水文参数,计算修正折射率指数廓线从而现场评估蒸发波导对海上电磁波的传播影响,设计了蒸发波导环境监测与诊断系统。该系统基于ZigBee技术进行多传感器组网,可以测量不同高度层的温度、湿度、气压参数,采用自适应卡尔曼滤波算法解算测量终端姿态,通过计算快速获取蒸发波导高度、强度参数,具有实时性强、测量范围广等优势。实验结果表明,一般海况下该系统可以满足测量要求,为蒸发波导环境实时监测与诊断提供了新的硬件方法。

关键词：蒸发波导 ZigBee 自适应卡尔曼滤波算法 CC2530 传感网络修正折射率气象数据采集

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基于RC修正模型的自适应卡尔曼滤波法SOC估计方法研究

基于RC修正模型的自适应卡尔曼滤波法SOC估计方法研究

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作者：孙心怡三峡大学

学位级别：硕士

磷酸铁锂电池以其高效性、安全性、低成本正被广泛应用于电动汽车动力电池,准确地估计电池的SOC(state of charge),是合理利用电池以及能够开发出具有良好性能的电池管理系统的前提,但同时,它也是目前电动汽车发展需要解决的一个关键问... 详细信息

磷酸铁锂电池以其高效性、安全性、低成本正被广泛应用于电动汽车动力电池,准确地估计电池的SOC(state of charge),是合理利用电池以及能够开发出具有良好性能的电池管理系统的前提,但同时,它也是目前电动汽车发展需要解决的一个关键问题。本论文对电动汽车锂离子电池建模及荷电状态估计进行深入研究,首先论述了选题的依据与意义,总结了国内外相关研究文献资料进展,特别是对于动力电池发展和电池荷电状态估计重点综述。然后对于磷酸铁锂电池性能特性进行相关研究,总结出其各个性能的线性关系以及表现特征,为后续研究工作打好基础。接着对于锂离子电池现有RC模型展开研究,特别对于其等效电路模型进行改进,结合改进的电池SOC估计方法提出了基于RC修正模型的自适应卡尔曼滤波法SOC估计方法。在不同工况下,通过基于RC修正模型的自适应卡尔曼滤波法和标准法相比较,对SOC估计方法进行了验证。结果表明,本文所研究提出的基于RC修正模型的自适应卡尔曼滤波SOC估计算法具有更好的精度和效率,功能上比较完善,更加安全可靠。

关键词：磷酸铁锂电池 SOC(state of charge) RC修正模型自适应卡尔曼滤波算法

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动态指向式旋转导向钻井工具测量信号的处理方法研究

动态指向式旋转导向钻井工具测量信号的处理方法研究

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作者：王晓中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

以自主研制的动态指向式旋转导向钻井工具原理样机为研究对象,在分析陀螺仪、三轴重力加速度计噪声特性的基础上,深入研究测量信号的处理方法,实现了对稳定平台转速、重力工具面角的准确测量。首先,介绍旋转导向钻井工具的国内外研究现... 详细信息

以自主研制的动态指向式旋转导向钻井工具原理样机为研究对象,在分析陀螺仪、三轴重力加速度计噪声特性的基础上,深入研究测量信号的处理方法,实现了对稳定平台转速、重力工具面角的准确测量。首先,介绍旋转导向钻井工具的国内外研究现状,对比不同旋转导向钻井工具的工作原理,分析动态指向式旋转导向钻井工具的优势,明确课题研究目标。其次,介绍定向钻井参数与动态指向式旋转导向钻井工具的工作原理,着重介绍其测量系统,并分析钻具振动条件下三轴重力加速度计和陀螺仪的噪声特性。第三,针对加速度计运动加速度噪声,提出双三轴重力加速度计处理方法;针对加速度计附加噪声中的有色噪声分量,提出指数加权平均算法和IIR滤波算法,两种滤波算法都能达到降噪效果,但IIR滤波算法能够灵活地选择幅频特性,优选IIR滤波算法处理测量信号。针对陀螺仪常值漂移,提出零点电压校正方法;针对陀螺仪随机漂移,提出基于ARMA模型的卡尔曼滤波算法和IIR滤波算法,数据处理结果表明,稳定平台转动时,随机漂移的ARMA模型较难建立,卡尔曼滤波算法实用性受限,而IIR滤波算法对信号的动态特性跟踪性能较好,优选IIR滤波算法处理测量信号。第四,针对三轴重力加速度计测量信号附加噪声中的白噪声,提出互补滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法,处理结果表明两种滤波算法都能减小白噪声的影响,由于后者能够根据工况自适应地调整内部参数,实用性更强,优选自适应卡尔曼滤波算法融合数据,以适应钻井过程的工况变化。第五,基于以上处理结果,提出动态指向式旋转导向钻井工具测量信号处理系统,获得了更为准确的重力工具面角;对自适应卡尔曼滤波算法进行改进,仿真和实测数据滤波结果表明,在保证过程噪声方差矩阵估计非负定的条件下,自适应卡尔曼滤波算法可以较为准确地估计状态变量。

关键词：动态指向式旋转导向钻井 IIR滤波算法自适应卡尔曼滤波算法

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汽油机进气道油膜效应动态参数辨识的研究

汽油机进气道油膜效应动态参数辨识的研究

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作者：陶炬重庆邮电大学

学位级别：硕士

对于进气道喷射式汽油机,燃油在进气道传输过程中会存在沉积和蒸发现象,而进气道油膜效应动态参数是表征进气道燃油动态传输特性的重要参数。在瞬态工况下,由于进气量、转速等参数的突然变化,致使进气道的燃油的新附着量和蒸发量的动态... 详细信息

对于进气道喷射式汽油机,燃油在进气道传输过程中会存在沉积和蒸发现象,而进气道油膜效应动态参数是表征进气道燃油动态传输特性的重要参数。在瞬态工况下,由于进气量、转速等参数的突然变化,致使进气道的燃油的新附着量和蒸发量的动态平衡被打破,使得实际进入气缸的燃油量和由进气量计算得到的燃油量存在偏差,从而导致空燃比也出现偏差。因此,精确的辨识出进气道油膜效应动态参数,然后根据油膜参数进行燃油补偿既是瞬态空燃比精确控制的关键,也是提高汽油机燃油动力性、改善燃油经济性和汽车排放性的关键。对于附壁油膜现象的研究是从实验观察开始的,国内外的专家学者首先通过高速摄影和激光荧光技术对附壁油膜进行了直观、定性的观察研究。目前获取油膜动态参数的常见方法主要包含实验标定、经验公式、参数辨识三种。虽然根据实验标定的方法来得到油膜模型参数极具代表性,但是实验标定法的标定过程复杂而且标定结果受温度的影响较大。经验公式法虽然可以比较方便的获得了油膜参数,但工程依赖性较大,且精度较低。由于辨识算法用于参数估计对工程经验依赖较小,因此系统辨识理论被引入到油膜动态参数的辨识。当前关于油膜模型动态参数的辨识方法主要包含传统最小二乘法、夏氏偏差修正算法、扩展卡尔曼滤波估计法、径向基混沌神经网络法等,但仍有一些问题尚未解决,附壁油膜动态参数辨识的实时性及精度等均有待提高。针对进气道油膜参数的实时性辨识问题,本文提出了递推加权辅助变量法。该方法通过构造辅助变量矩阵来消除随机误差项所引起的偏差,同时针对不同的观测数据对辨识结果具有不同的置信度,引入指数权值项,区别对待新、老观测数据,以提高油膜参数辨识的精度,实现了油膜参数的在线辨识。通过对发动机多个瞬态工况下的油膜参数进行的仿真研究表明:基于最小二乘法辨识得到的油膜参数X的最大辨识误差为6.80%,油膜参数?的最大辨识误差为9.16%;而基于递推加权辅助变量法辨识得到的油膜参数X的最大辨识误差为5.31%,油膜参数?的最大辨识误差为6.18%。根据以上的仿真结果可知,相比于传统最小二乘法,基于递推加权辅助变量法不仅可以实现对油膜参数的在线辨识,而且具有更高的辨识精度。针对进气道油膜参数的辨识精度问题,本文提出了自适应卡尔曼滤波估计算法。该方法通过观测滤波器新息的变化过程,并将其引入到卡尔曼滤波算法中实时估计和修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整卡尔曼滤波增益,从而获得附壁油膜参数的最优值。通过对发动机多个瞬态工况下的油膜参数进行的仿真研究表明:基于自适应卡尔曼滤波算法辨识得到的油膜参数X的最大辨识误差为2.93%,参数?的最大辨识误差为4.50%。根据仿真结果可知,自适应卡尔曼滤波油膜参数辨识具有比递推加权辅助变量法和传统最小二乘法更高的辨识精度。

关键词：油膜模型参数辨识递推加权辅助变量法自适应卡尔曼滤波算法

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网联车辆恶意信息检测与修复算法研究

网联车辆恶意信息检测与修复算法研究

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作者：韩嘉成北京交通大学

学位级别：硕士

外部恶意信息可借助通信网络在网联车辆(Connected Vehicle,CV)之间传播，对正常行驶的网联车辆造成不利影响，进而产生大面积的交通拥堵，或者严重的交通事故，甚至带来更加危险的社会公共安全问题，因此，网联车辆恶意信息的检测与修... 详细信息

外部恶意信息可借助通信网络在网联车辆(Connected Vehicle,CV)之间传播，对正常行驶的网联车辆造成不利影响，进而产生大面积的交通拥堵，或者严重的交通事故，甚至带来更加危险的社会公共安全问题，因此，网联车辆恶意信息的检测与修复研究已成为当前亟待解决的关键问题。研究利用网联车辆信息传输模型，以及行驶状态估计信息、恶意信息数据特征，对不同攻击来源的网联车辆恶意信息进行检测与修复算法研究，为未来混合交通流的有效安全管控提供理论支撑。　　首先，基于基础控制理论，设计了针对网联车辆的网络攻击模型和信息传输模型。分析了网联车辆中篡改、重放、拒绝服务等攻击方式对行驶状态的影响，提出了涵盖不同网络攻击类型的通用网络攻击模型。借鉴独立级联模型(Independent Cascade Model,ICM)分析了恶意信息传播机理，设计了基于前车跟随拓扑-比例积分微分控制(Predecessor Following-Proportiona Integra Derivative,PF-PID)的网联车辆纵向稳定性控制器，构建了通用网络攻击情形下的信息传输模型，并对所提出的模型进行了有效性仿真分析。　　其次，针对单一攻击源的恶意信息传播设计了基于测量噪声未知条件的自适应卡尔曼滤波算法，根据卡方检验的残差局限性提出了基于状态残差的卡方检测器，联合使用为自适应卡尔曼滤波-状态残差卡方检测与修复算法，并利用状态估计器的存储功能结合先行补丁以修复恶意信息。通过数值仿真验证了该算法的检测优势与修复效果，结果表明:该算法在篡改恶意信息(随机)影响下，检测量值约为传统卡方检测算法的15倍，具有阈值设定范围较大的优势，且能够额外检测篡改恶意信息(隐蔽)攻击，修复机制能帮助网联车辆恢复稳定行驶。　　最后，针对分布式攻击源的恶意信息传播，结合现有深度学习模型提出了并行循环神经网络-支持向量机(Recurrent Neural Network-Support Vector Machine,RNN-SVM)的检测算法与基于分阶段控制切换的修复算法，并进行了稳定性分析，对受影响的车辆采用请求交互补丁的方法修复恶意信息。通过模型实验对检测算法进行了验证及评价，结果表明:并行RNN模型检测效果优于单独使用长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)或门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)的情况，并行RNN-SVM检测算法在使用三次函数作为SVM模型核函数时效果最佳，准确率为97.42％,精密度为97.52％,F1评分为96.99％,在与其他算法的对比中具有显著优势。通过数值仿真对修复算法进行了验证及分析，结果表明:修复算法前二阶段相较于直接切换方式，车间距偏差幅度降低量为13％,车速波动幅度降低量为18％,有助于提高跟驰车队的道路利用率，恢复阶段可以实现交互补丁对恶意信息的修复效果，检测与修复算法的联合使用能够有效减弱由分布式攻击源恶意信息引起的负面影响。

关键词：交通管理网联车辆恶意信息检测恶意信息修复自适应卡尔曼滤波算法

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基于状态空间模型的城市轨道交通断面短时客流预测方法研究

基于状态空间模型的城市轨道交通断面短时客流预测方法研究

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作者：刘洋北京交通大学

学位级别：硕士

城市轨道交通具有运量大、时效性高、舒适、快捷等特点,是缓解城市交通拥堵的有效手段。随着城市轨道交通网络化的逐步形成,轨道交通客流的时空分布特征也产生了很大的变化。因此,合理、精确地预测城市轨道交通客流,是运营管理的重要基... 详细信息

城市轨道交通具有运量大、时效性高、舒适、快捷等特点,是缓解城市交通拥堵的有效手段。随着城市轨道交通网络化的逐步形成,轨道交通客流的时空分布特征也产生了很大的变化。因此,合理、精确地预测城市轨道交通客流,是运营管理的重要基础。断面客流反映了客流的实时变化规律以及乘客的实际需求,对断面客流的准确预测是运营管理部门制定和适时调整运营计划的基础,同时也是评价城市轨道交通服务水平、系统运行状态的重要决策指标,是站台拥挤管理、应急响应的重要依据。本文在对国内外客流预测研究现状进行归纳总结的基础上,重点总结断面客流预测研究现状,发现目前城市轨道交通断面客流预测大多是以单一断面作为研究对象,无法反映断面间在时间和空间上的相互影响。因此,本文以此为切入点,提出基于断面客流相关性分析,对城市轨道交通断面短时客流预测进行研究。首先,分析了城市轨道交通客流的成长规律,并对北京市轨道交通客流的成长规律进行了具体分析。分别从时间和空间两个方面对轨道交通不同类型线路的断面客流分布特征进行了研究。然后,引入多维标度法对城市轨道交通断面客流进行相关性分析,将城市轨道交通线路的断面根据时间和空间上的相关性划分为不同的相关小组,并根据断面客流演变机理对分组进行分析,验证了断面的相关性。为建立基于断面相关性的关联断面短时客流预测模型奠定了基础。其次,在对城市轨道交通断面相关性研究的基础上,采用多维时间序列分析和状态空间模型对关联断面客流预测进行研究,提出了基于状态空间模型的关联断面短时客流的预测模型和方法,分别以断面客流序列和时变参数序列为状态变量建立状态空间模型,并利用两段自适应卡尔曼滤波算法对所建模型进行求解,为提高噪声协方差估计的准确性和实时性,引入时变噪声统计估值器并采取措施控制滤波发散。最后,根据某轨道交通线路的实际断面客流数据,对提出的关联断面短时客流预测方法进行案例分析,验证其有效性。结果表明,考虑断面之间相关性的关联断面预测方法的预测精度要优于无关联断面预测模型,本文提出的预测方法有较好的适用性和合理性。

关键词：城市轨道交通断面短时客流预测多维标度法状态空间模型自适应卡尔曼滤波算法时变噪声统计估值器

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基于可靠度的普通国省道路网应急资源调度研究

基于可靠度的普通国省道路网应急资源调度研究

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作者：陆宇航东南大学

学位级别：硕士

普通国省道路网是我国公路网组成的重要支撑骨架,担任主要公路运输和交通集散功能,是保障经济社会发展和人民生产生活的重要基础。当前,我国的普通国省道交通安全形势严峻,普通国省道具有交通突发事件损失严重、交通影响较大的特点,这... 详细信息

普通国省道路网是我国公路网组成的重要支撑骨架,担任主要公路运输和交通集散功能,是保障经济社会发展和人民生产生活的重要基础。当前,我国的普通国省道交通安全形势严峻,普通国省道具有交通突发事件损失严重、交通影响较大的特点,这要求抢险救援必须及时和高效。然而,受交通流波动、突发事件等因素影响,应急救援的行程时间具有不确定性,难以获得从应急出救点到达突发事件点的准确行程时间。同时,当前路网应急资源调度方法存在可靠度考虑不足的问题,难以反映应急资源调度的路径可靠度水平。针对这些问题,本文提出基于可靠度的普通国省道路网应急资源调度模型。本文的主要研究内容包括以下方面:首先,总结当前应急管理、应急资源调度方法以及可靠度研究方法的国内外研究现状。通过分析现有研究方法的特点和适用场景,发现当前公路网应急资源调度的研究方法虽然众多,但是方法考虑应急资源调度的效率、公平、成本等因素偏多,可靠度考虑不足,难以反映应急资源调度路径的可靠度水平。为此,本文引入行程时间可靠度衡量应急资源调度路径行程时间的不确定性,进一步完善应急资源调度模型,使应急资源调度决策更加科学有效。其次,完成基于可靠度的普通国省道路网应急资源调度模型的构建并求解。从基于可靠度的普通国省道路网应急资源调度模型框架出发,分析应急资源调度行程时间可靠度,在此基础上提出针对单突发事件点、多出救点、多类型资源需求的应急资源调度模型。在模型的求解方法中,根据事件发生时的路网交通流状态,采用自适应卡尔曼滤波算法预测各个路段行程时间概率分布参数;通过最短路径算法搜索出各出救点到事件点的最短期望行程时间路径,并计算出路径行程时间可靠度;在满足应急资源存储量、路径行程时间限制等约束条件下,采用遗传算法求解出应急资源配置方案。最后,以徐州市普通国省道路网为实例分析对象完成模型验证。将实际的路网与路段信息、应急基地与应急资源信息、交通流数据与突发事件信息作为模型的输入数据,分别完成路段行程时间分布参数预测、应急资源调度路径选择以及应急资源配置方案的求解,最终为公路突发事件应急处置提供一定行程时间可靠度水平下的应急资源调度路径选择和应急资源配置方案。本文针对当前应急资源调度方法可靠度考虑不足的问题,提出了基于可靠度的普通国省道路网应急资源调度模型,模型适用于单突发事件点、多出救点、多资源类型需求的突发事件应急资源调度场景,模型求解结果为公路应急管理部门提供科学决策依据并对突发事件下的应急处置可靠度研究具有参考价值。

关键词：普通国省道路网应急资源调度行程时间可靠度自适应卡尔曼滤波算法

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电池剩余电量SOC估计

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长春工业大学学报 2017年第1期38卷 73-78页

作者：李慧肖伟骆万博长春工业大学电气与电子工程学院吉林长春130012 长春发电设备总厂吉林长春130012

将卡尔曼滤波与自适应相结合,通过二阶RC等效电路模型,将SOC(State of Charge)引入状态方程,建立电池状态方程,然后通过指数加权方法得到极大后验次优无偏估计器,增加了对噪声的估计。最后进行了simulink仿真验证。

关键词：荷电状态等效电路模型自适应卡尔曼滤波算法

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