基于自适应无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计

随着大量分布式电源和电动汽车接入配电网,DG出力难以预测以及负荷监控复杂是配电网运行管理的难题。针对传统无迹卡尔曼滤波预测误差大,且容易受不良数据影响的问题,利用新息向量构造了自适应因子,提出自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)算法对配电网进行状态估计。当系统负荷突变以及量测存在不良数据时,利用自适应因子对相应的预测协方差矩阵进行在线修正,减小了预测误差对估计精度的影响。在三相不平衡配电网中进行仿真分析,结果表明,AUKF算法比UKF估计精度高、鲁棒性强,验证了所提算法的有效性。     

基于 Mahony-EKF 的无人机姿态解算算法

针对微惯性测量单元精度低和传统姿态解算方法误差较大,提出一种 Mahony 和扩展卡尔曼滤波(EKF)融合的姿态解 算算法。 首先通过 Mahony 滤波器融合陀螺仪、加速度计和磁力计数据,解算得到初步姿态四元数。 再以 Mahony 滤波器的姿态 四元数作为 EKF 的量测值,根据非重力加速度的大小,自适应正相关调节量测噪声协方差矩阵;根据陀螺仪测量的角速度信息 建立 EKF 状态方程。 最终经过 EKF 滤波后,获取无人机姿态的估计。 经过仿真实验验证,融合算法解算静态姿态角误差小于 0. 1°,解算动态姿态角误差小于 1°,均优于互补滤波算法和改进 EKF 算法。 融合算法能有效抑制陀螺仪漂移误差,滤除加速度 计测量值混有的高频噪声和抑制非重力加速度的干扰,提高姿态解算精度。     

观测模型误差不确定的锂电池SOC估计方法

建立的锂电池非线性系统中存在不确定的观测模型误差时,会影响滤波器估计的精度和稳定性,严重时还会导致估计结果发散。针对这一问题,基于变分贝叶斯自适应滤波方法,提出了一种鲁棒UKF算法。该算法构建虚拟观测噪声用来补偿观测模型误差,并采用逆Wishart分布对虚拟观测噪声协方差建模。在变分迭代过程中,实现对系统状态和虚拟观测噪声协方差的联合后验概率估计,使估计结果自适应地逼近到真实分布。利用无迹卡尔曼滤波对系统状态进行更新。结合锰酸钾锂电池非线性模型进行仿真实验表明,该算法估计锂电池荷电状态具有很好的精度、跟踪速度以及鲁棒性。     

改进的平方根UKF及其在交会对接中的应用

针对传统滤波方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题,将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波算法中,提出一种滤波方法.该算法在估计过程中采用标准的平方根无迹卡尔曼滤波算法,整个估计过程分为时间更新和状态更新两部分,采用矩阵QR分解、Cholesky 分解的形式直接传播和更新协方差阵的平方根;系统状态方程和观测方程由高斯回归模型分别代替分代,过程噪声的协方差和观测噪声的协方差自适应调整.将其应用于航天器人交会对接过程中,仿真仿结果满足系统导航精确度要求,校验了算法的有效性.     

基于自适应SRUKF算法的电力系统动态谐波状态估计

针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)谐波状态估计算法存在时变噪声和异常数据时估计准确度较差的情况,提出了一种基于自适应平方根无迹卡尔曼滤波(square- root UKF, SRUKF)的电力系统谐波状态估计算法。首先,针对时变噪声干扰,引入改进的Sage-Husa噪声估计方法实时估计噪声协方差。其次,针对异常数据干扰,引入异常数据修正方法,通过修正系数来降低异常数据对状态估计结果的影响。最后,通过搭建IEEE14节点系统验证自适应SRUKF算法的估计性能,能够有效地应用于电力系统的动态谐波状态估计。仿真结果表明,该算法在时变噪声和异常数据干扰时仍具有良好的估计性能。     

基于改进强跟踪无迹卡尔曼滤波的电力信号同步相量跟踪算法

配电网中各类噪声对相量测量产生较大影响,研究在高噪声环境下能够可靠检测并能快速跟踪电力信号突变的同步相量测量算法,对保证电网的稳定性与可靠性具有重要意义.提出基于量测量误差协方差次优估计的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(SEMEC-ASTUKF)的同步相量测量算法.首先根据递归最小二乘法提出一种自适应常值噪声统计估计器提高量测噪声协方差估计精度;然后根据电力信号突变后特征,构建突变检测算法和渐消因子次优估计算法,改善强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)算法在高噪声环境下对突变检测能力弱和跟踪突变慢的缺陷.利用实测信号对算法性能进行验证,结果表明,SEMEC-ASTUKF算法具有更高的测量精度,对突变具有更好的检测灵敏度和更高的跟踪速度.     

随钻测量中井斜角测量误差的降噪方法

针对随钻测量中井斜角测量误差引起的姿态解算失真问题,提出基于卡尔曼滤波和互相关提取的联合估计方法。 首先 采用限幅滤波器对冲击噪声进行滤波,然后用卡尔曼滤波器去除大部分由振动引起的白化处理有色噪声,最后利用互相关检测 的方法提取出准确的径切向重力加速度,并对轴向加速度进行平滑滤波,完成井斜角测量误差估计与补偿。 经模拟实钻实验, 结果表明井斜角测量误差在 0. 1°以内,该方法与传统方法相比,可以大大提高井斜角测量精度。     

基于自适应卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统的研究

为了提高子滤波器滤波精度和优化信息融合算法,提出一种基于在线调节因子的自适应卡尔曼滤波算法。首先讨论采用卡尔曼滤波技术的理论依据,设计SINS/GPS紧组合导航系统。提出改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法通过构造自适应参数因子,并利用量测噪声协方差阵与自适应参数的比值实现在线修正量测噪声协方差阵。通过MATLAB仿真,与传统基于标准卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统相比,其各向位置误差和速度误差均得到明显降低,从而达到提高组合导航定位精度和优化信息融合算法的目的。     

基于 SRCKFw-检测的多传感器融合的姿态解算算法

针对惯性导航系统受模型误差和测量异常值误差的影响,姿态解算结果易出现精度差甚至发散的问题,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter, SRCKF)w-检测的多传感器姿态融合算法。利用协方差匹配法对SRCKF的新息序列进行自适应调整,经过调整后的新息在迭代过程中会补偿量测噪声方差阵,减小模型误差影响;再利用调整后的新息进行误差探测,提高w-检测的探测精度,并构造观测值替换准则进行误差观测值替换,解决测量异常值误差带来的影响;最后利用SRCKF进行姿态融合,陀螺仪的姿态作为状态方程,经检测替换后的加速度计和磁力计姿态作为量测方程。实验表明,所提算法可以准确估计系统姿态,与传统算法相比解算精度平均可提升62.43%,在不同条件下,算法整体性能均可得到大幅提升,并能快速进行姿态解算,保证解算精度。     

基于改进的 AEKF 铅酸电池 SOC 在线估计

为了提高铅酸电池在随机工况下荷电状态(SOC)估计精度,减小误差变化对估计精度的影响。针对自适应扩展卡尔曼滤波中误差新息序列长度固定选取的局限性,本文提出一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法估计SOC。通过似然估计来监测协方差匹配算法中的误差新息序列分布变化时刻,根据误差新息的分布变化来自适应调整新息序列长度,进而降低估计SOC时的误差。首先通过带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)辨识获得等效模型参数,其模型平均误差电压为13.63 mV,然后在随机工况实验下发现,改进后的算法在估计SOC时的RMSE和MAE性能上精度分别提高了14.44%和17.26%,结果表明改进后的算法拥有更好的稳定性和精度。     

Process fault prognosis using a fuzzy‐adaptive unscented Kalman predictor

By monitoring the future process status via information prediction, process fault prognosis is able to give an early alarm and therefore prevent faults, when the faults are still in their early stages. A fuzzy‐adaptive unscented Kalman filter (FAUKF)‐based predictor is proposed to improve the tracking and forecasting capability for process fault prognosis. The predictor combines the strong tracking concept and fuzzy logic idea. Similar to the standard adaptive unscented Kalman filter (AUKF) that employs an adaptive parameter to correct the estimation error covariance, a Takagi–Sugeno fuzzy logic system is designed to provide a better adaptive parameter for smoothing this regulation. Compared with the standard AUKF, the proposed FAUKF has the same strong tracking ability but does not suffer from the drawback of serious tracking fluctuation. Two simulation examples demonstrate the effectiveness of the proposed predictor. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于卡尔曼滤波的MUH姿态信号融合算法研究

利用MEMS陀螺仪和加速度计获取姿态的方法已被广泛用于低成本的民用无人直升机上,陀螺仪的漂移和加速度计中的运动加速度都会影响估计精度,设计了基于四元数的卡尔曼滤波器,根据三轴角速率陀螺和加速度计信号,融合无人直升机姿态信号,并针对陀螺仪的漂移和加速度计的测量误差,设计了自适应的量测噪声方差矩阵,补偿融合精度,得到稳定可靠且精度较高的姿态信息,用于无人直升机的内环增稳控制.实验表明,该方法估值精度较高,能有效解决小型无人直升机姿态求解问题.     

改进的自适应卡尔曼滤波在北斗伪距单点定位中的研究

针对加权最小二乘法定位精度不高,卡尔曼滤波对初始位置敏感以及噪声协方差固定不变的缺点,提出了一种将加权 最小二乘法和改进的卡尔曼滤波相结合的伪距单点定位解算方法。 该方法首先利用加权最小二乘法解算出接收机初始位置, 然后将该位置作为改进的自适应卡尔曼滤波的初始值,再建立动力学模型来进行滤波。 实验结果表明基于移动窗口协方差估 计的自适应卡尔曼滤波相比于传统卡尔曼滤波,能将单点定位精度提高 50%,收敛速度也提高了 90%。 该算法可以用在对精 度要求不高的民用导航和定位中。     

基于加速度变噪声EKF的无人机姿态融合算法

针对传统无人机姿态解算方法过程复杂、计算量大、动态性能差的缺点,建立无人机姿态模型;采用陀螺仪对加速度计直接进行滤波的方法,设计出新的基于扩展kalman滤波的加速度滤波器;并且考虑到无人机非重力加速度的影响,对常规kalman滤波器进行了变噪声的改进。利用STM32微控制器和MEMS惯性单元搭建硬件平台进行对比实验。结果表明:在168 MHz时钟频率下,一次传感器数据读取和姿态解算总共耗时3.27 ms,数据更新率可达100 Hz。新算法飞行动态误差小于1°,而传统四元数法动态误差为2°左右;变噪声处理后静态瞬时偏差由4°降到1°。说明新算法的抗震效果和解算精度更好,可以为无人机自主飞行提供更准确的姿态信息。     

组合导航信息融合技术研究

为了防止组合导航局部滤波器性能变化而调整信息分配的问题,本文分析了联合卡尔曼滤波算法中参考系统、主滤波器以及局部滤波器的特点,具体描述了组合导航系统的联合滤波算法,提出了一种基于广义特征值分解的自适应信息分配策略.该结果表明,在工程实践上,采用组合导航信息融合技术可以解决根据组合导航局部滤波器性能随时调整信息分配策略的问题.     

基于自适应容积卡尔曼滤波算法的电力系统动态谐波状态估计

由于传统的谐波状态估计的参数辨识算法要求噪声的协方差矩阵固定不变,而实际工程中噪声的协方差矩阵是随时间变化的,工程中存在错误的量测数据,导致传统参数辨识算法估计的谐波电流参数的准确度较低。因此,提出自适应容积卡尔曼滤波算法来提高辨识谐波电流参数的准确度。首先,针对时变噪声干扰,采用基于渐消记忆指数加权法的噪声估值器算法生成时变噪声的协方差矩阵;其次,针对错误的量测数据,采用开窗估计算法修正错误的量测数据;然后,将修正的噪声协方差矩阵和量测数据代入容积卡尔曼滤波算法中,对谐波电流参数进行估计;最后,搭建IEEE 13节点系统仿真模型,验证了自适应容积卡尔曼滤波算法在时变噪声干扰及量测数据错误情况下仍可准确地估计谐波电流参数,确保了动态谐波状态估计的准确性。     

基于自适应CKF的姿态数据融合算法

为了提高基于MEMS惯性传感器的捷联惯性导航系统姿态解算的精度,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波（CKF）数据融合算法。该数据融合算法将姿态四元数作为系统状态,将加速度计信息和磁力计信息作为系统观测量,对系统过程噪声矩阵和观测噪声矩阵进行实时的自适应估计,解决了因系统噪声突变引起的姿态解算精度急剧下降的问题。实验结果表明,采用自适应CKF数据融合算法比单纯基于陀螺仪的捷联姿态解算精度有明显的提高,在载体动态时测得的横滚角和俯仰角误差在1°以内,航向角误差在2°以内。