复数型扩展卡尔曼滤波算法在感应电机 直接转矩控制系统中的应用

针对传统算法中存在的数字信号处理器(DSP)运算速度要求高因而容易产生较大的延迟的问题.提出一种复数型扩展卡尔曼滤波观测器(ECKF)对感应电机进行状态估计,将得到的定子磁链和电机转速应用于直接转矩控制系统中,实现感应电机的无速度传感器控制.采用感应电机复数模型进行滤波器设计可以简化感应电机状态方程的维数并有效减少滤波算法计算量.由于复数型扩展卡尔曼滤波器在实现过程中没有矩阵求逆的运算,并且与常规扩展卡尔曼滤波器相比具有更低的维数,因此DSP的运算时间得到了有效的降低,提高了滤波器状态估计的快速性.仿真和实验结果验证了所提出的复数型扩展卡尔曼滤波器有效性和可行性.     

集员卡尔曼滤波器在电机故障诊断中的应用

本文针对伺服电机提出了一种基于集员卡尔曼滤波器的故障诊断方法并进行了实际应用. 首先, 基于运动学关系和数据驱动技术构建了伺服电机的综合系统动态. 之后, 针对电机的位置–速度模型设计了一个中心对称多面体卡尔曼滤波器来检测位置传感器和速度传感器是否发生故障. 同时, 针对电机的力矩–速度模型设计了一个中心对称多面体卡尔曼滤波器来检测力矩执行器故障和速度传感器故障. 然后, 基于上述的两个中心对称多面体卡尔曼滤波器提出了一种故障隔离律, 可以定位出伺服电机故障部件的位置. 最后, 通过一个实际的伺服电机实验平台对所提出方法进行了应用, 并验证了其可行性与有效性     

确定卫星姿态的一种非线性算法

本文在稳态卡尔曼滤波算法中引入非线性项,改进了算法的性能。思路是在姿态确定误差较大时,使得非线性滤波算法等价于具有较大滤波增益的稳态卡尔曼滤波器。理论分析和仿真结果表明在保证同样稳态估计精度的情况下,与稳态卡尔曼滤波算法相比较,非线性滤波算法具有更快的收敛速度。     

无线传感器网络环境下基于卡尔曼滤波的PTP协议

作为分布式系统的重要组成部分,精确时间同步是对时间敏感的工业无线网络的核心技术.基于时间信息包交换的IEEE 1588精确时间同步协议（PTP）主要针对有线网络提出,其同步精度受制于时间戳的精度和传输延迟抖动.在无线传感网中,节点难以获取精确时钟戳,同时由于信道共享、包冲突和信道衰落,无线网络的传输延迟抖动非常明显. 研究了无线网络中PTP的性能与时间戳精度之间的关系,提出了一个自回归模型来描述时钟漂移,将PTP中的包交换过程抽象为一组状态空间方程,将延迟抖动等作为观测噪音,从而利用卡尔曼滤波器予以滤除.仿真结果表明,在不同时间戳精度和延迟抖动下,卡尔曼滤波能有效改善时钟误差和稳定性.     

改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计

针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题, 提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点, 采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进, 将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理, 将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。仿真实验表明, 与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较, 改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度, 从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。     

EKF在无速度传感器感应电机中的应用

在交流感应电机的状态方程的基础上,将交流感应电机的转速看成状态变量,利用较容易检测到的定子电流及定子电压信号,运用扩展卡尔曼滤波器估计出感应电机的速度.     

基于卡尔曼滤波的谐波检测分析

针对日益严重且复杂的电网谐波问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的谐波检测方法.阐述了卡尔曼滤波器的跟踪估计原理,并建立了基于卡尔曼滤波器谐波分析的数值模型,结合Matlab仿真平台对算法检测稳态谐波和暂态谐波信号的性能进行了分析.通过对比研究表明该算法在准确度、快速性、暂态谐波分析等方面均优于快速傅里叶变换(FFT),仿真和试验结果表明该算法在分析复杂的电网电能质量事件中具有较高的实用性.     

针对串联弹性驱动器抖动抑制的轨迹规划和跟踪控制

针对串联弹性驱动器（Series elastic actuator,SEA）的位置控制问题,本文提出了一种"规划+控制"的策略.首先根据连杆端运动学约束方程,基于数字滤波器对电机位置进行轨迹规划;为了使电机能够准确跟踪期望轨迹,根据电机端的动力学模型设计位置跟踪控制器.理论分析证明了规划的抖动抑制作用和跟踪控制系统的稳定性,随后的实验结果也表明了这种"规划+控制"方法在使连杆到达期望位置的前提下,能够有效地抑制残余抖动.     

一种航空发动机传感器故障诊断方法

为了对航空发动机传感器故障作出准确快速的诊断,在Simulink中设计了基于卡尔曼滤波器的残差检验的故障诊断模块,实现发动机传感器恒偏差、恒增益、卡死故障等硬故障的诊断。针对传统卡尔曼滤波器残差检验法检测缓变故障时存在较大延时的缺点,采用改进卡尔曼滤波器的残差检验法来检测故障,并与传统卡尔曼滤波器法进行比较。仿真结果表明,传统卡尔曼滤波器的残差检验法能有效地诊断航空发动机传感器的几种典型硬故障,但对于缓变故障却不敏感。改进卡尔曼滤波器的残差检验法能在一定程度上加快检测速度,取得较好的效果。     

倒立摆摆杆角度检测装置的设计与实现

根据倒立摆控制过程中的摆杆角度检测需求,利用MMA7361加速度传感器和MB546陀螺仪设计了一个倒立摆摆杆检测装置。装置通过陀螺仪获取角速度信号,并经过积分来获取角度;利用通过重力加速度计获取的噪音较大的角度信号去消除通过积分获取的角度的积分误差;从而获取正确的角度值。通过在倒立摆控制系统中的实际应用,证明了该方法的正确性。该方法对四旋翼飞机机体角度检测、坦克火炮仰角检测等有一定的借鉴意义。     

基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法

针对低信噪比环境下微弱目标的实时检测与跟踪,提出一种基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法.该算法在粒子滤波的基础上融合不敏卡尔曼滤波(uKF1)算法,融合后的新算法在利用重要性密度函数产生粒子时充分考虑当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子的分布更接近状态的后验概率分布.仿真实验表明,改进算法的检测与跟踪性能优于标准的粒子滤波算法.     

基于多模态进化Rao-Blackwellized 粒子滤波器的 移动机器人航迹推算系统的故障诊断

针对一类移动机器人航迹推算系统的故障诊断问题, 提出一种多模态进化Rao-Blackwellized 粒子滤波
器(MERBPF) 算法. 为解决由粒子贫乏引起的不一致性问题, 采用交叉与变异种群策略优化, 根据粒子多样性加入扰
动因子. 利用专家规则判定机器人运动状态所对应的MERBPF, 构造复杂逻辑表述方法. 仿真实验结果表明: 在强过
程噪声下, MERBPF 仍具有较高的鲁棒性, 提高了诊断机器人航迹推算系统的准确率.

     

强跟踪CDKF 及其在组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在组合导航系统模型不确定时存在滤波精度下降甚至发散的问题,提出一种具有强跟踪性能的中心差分卡尔曼滤波器(CDKF).强跟踪CDKF基于强跟踪滤波器(STF)的理论框架,采用中心差分变换代替STF中的雅可比矩阵计算,兼具STF鲁棒性强,CDKF滤波精度高和实现简单的优点,有效克服了EKF在系统模型不确定时滤波失效的缺点.仿真结果验证了强跟踪CDKF的有效性.     

大方位失准角传递对准非线性模型研究

针对惯导系统大方位失准角传递对准的非线性误差方程不准确问题,同时考虑杆臂效应和挠曲变形两种主要误差因素来建立挠曲变形和杆臂效应加速度一体化误差模型,从而完善惯导系统大方位失准角传递对准非线性模型.针对非线性滤波的稳定性和快速性问题,采用比例修正无味卡尔曼(UKF)滤波模型估计姿态失准角,并采用速度匹配算法对模型的正确性和滤波的有效性进行仿真验证.结果表明,该模型在大方位失准角传递对准时可以满足对准精度和时间的要求.     

非完整移动机器人群体的优化蜂拥控制

考虑到非完整移动机器人群体蜂拥运动过程中保持位置拓扑全局连通的性能,提出一类基于局部信息交互的优化蜂拥控制算法.利用趋向局部最小外接圆圆心位置的控制方式维持群体位置拓扑在运动过程中的全局连通性,保证群体位置的聚合;结合角度控制和贝塞尔曲线规划个体的运动路径,在路径长度阈值的限定下,通过粒子群算法求取个体的优化目标方向角,保障群体运动方向的匹配;最后给出了可行的避碰方案.     

基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法

将相关性分析方法和阀值降噪方法相结合,提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阙值优选方法.首先根据噪声的分布特点确定合理的寻优区间;然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化日标函数;最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值.仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明,该方法能够选掸最优降噪阈值,有效去除噪声...     

自行车机器人系统的稳定滑模控制

基于拉格朗日方法建立自行车机器人动力学模型,针对自行车机器人这一非线性欠驱动系统,利用稳定滑模控制算法实现系统的稳定.该方法首先从各个子系统中取出一个变量组合成一个中间变量;然后从该中间变量出发构造滑模函数,从滑模控制器设计的角度求取控制量,保证中间变量在有限时间内收敛到平衡点,从而保证系统状态收敛到收敛域内.该方法能够保证自行车机器人系统的稳定性,并在仿真实验中得到了验证.     

基于最小均方误差估计的噪声相关UKF设计

传统Unscented卡尔曼滤波器(UKf)要求系统噪声和量测噪声必须是互不相关的.针对此局限性,研究了一类带相关噪声的非线性离散系统UKF设计方法.基于最小均方误差估计和正交变换,给出了噪声相关UKF滤波递推公式,并采用Unscented变换(UT)来计算系统状态的后验分布.所设计的UKF有效解决了传统UKF在噪声相关条件下非线性滤波失效的问题,拓展了UKF的应用范围.最后,仿真实例表明了所设计UKF的有效性.     

卡尔曼一致滤波算法综述

以应用传感器网络进行分布式估计为研究背景,对卡尔曼一致滤波问题进行综述.系统地介绍了各种卡尔曼一致滤波算法,其中包括几种典型的基础算法、自适应估计算法、优化算法以及带丢包、带牵制控制等滤波算法.最后,对卡尔曼一致滤波算法的进一步研究方向进行了展望.     

考虑生产能力约束和销售成本递增情形下的供应链协调研究

制造商的生产能力受到限制时,单位产品生产成本会随产量的提高而增加;订货量增加时,零售商会尽力实现自己的销售目标.销售成本会增加,此情形下收益共享契约无法实现供应链的完美协调.鉴于此,通过对契约模型修订,研究发现单位产品生产成本增加时,制造商会提高批发价格.但会主动替零售商承担一部分递增的销售成本,且承担比例与其分享零售...