基于Kalman滤波的人体心电跟踪监测系统设计

针对家庭心电健康监护,以及提高低功耗心电监测系统监测的准确性,设计并实现了一种采用卡尔曼滤波的心电监测系统。该系统采用AD8232作为模拟前段对通过电极和三导联心电采集线提取的微弱心电信号进行滤波放大,再经STM32处理器进行卡尔曼滤波处理,最终在LCD得到清晰稳定的生物电信号及心率。经实验样机初步测试,在人体保持安静的情况下,LCD显示的心电信号清晰稳定,能够反映人体实际心电特征。结果表明该设计较好地完成了心电信号的滤波处理,能够满足家庭心电监测的需求,对于家庭医疗设备有一定参考价值。     

修正RC模型混合动力车用氢镍蓄电池SOC预测

根据混合动力汽车动力蓄电池瞬时脉冲大电流充放电工作特点,提出了一种能够实时动态估计氢镍蓄电池SOC的新方法。结合蓄电池当前状态和历史使用因素共同确定蓄电池初始SOC,并利用修正的RC模型,通过合理分配权值综合运用电量累计法和开路电压法进行蓄电池的SOC预测,电量累计考虑充放电效率和寿命因素影响,开路电压利用卡尔曼滤波法求解。最后,通过台驾试验验证算法的准确性,结果表明,SOC预测误差可控制在6%以内,满足混合动力汽车工作要求。     

智能断路器抗EFT/B干扰滤波器设计

为了提高智能断路器抗电快速瞬变脉冲群(EFT/B)干扰性,依据EFT/B形成和作用机理分析,建立EFT/B干扰源等效电路模型,给出电路状态方程;基于泰勒展开公式,提出了一种Levenberg-Marquardt优化扩展卡尔曼滤波算法,给出了方法的理论推导过程,并通过EFT/B干扰电流互感器系统仿真实验,给出了该方法与扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真结果,并分析了跟踪性能和均方根误差.实验结果表明:改进的卡尔曼滤波器(NIEKF)具有更高的估计精确度和稳定性,该方法设计的扩展卡尔曼滤波器可有效提高智能断路器抗电快速瞬变脉冲群干扰能力.     

典型蓄电池的建模与荷电状态估算的对比研究

研究不同蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)的变化特征有助于在实际应用过程中对蓄电池类型进行选择。基于铅酸电池、磷酸铁锂电池、全钒液流电池3种典型蓄电池模型,采用电池容量修正过的改进安时计量法和改进安时-卡尔曼预测法(Ah-Kal法),对各电池在不同充放电模式下,用MATLAB软件编程得到两种估算方法下的SOC变化曲线。通过SOC对比曲线可以发现铅酸电池的自放电较严重,循环寿命短;磷酸铁锂电池可迅速提供大功率;而全钒液流电池适合作为长期大容量储能支持。同时,改进安时计量法和Ah-Kal的估算结果基本相同,验证了Ah-Kal法的正确性。     

基于改进模糊卡尔曼滤波的感应电机转速估计策略研究

针对感应电机转速估计过程中,采集数据易受到外界干扰,导致的转速估计值出现较大偏差的问题,提出采用基于模糊自适应卡尔曼滤波的感应电动机无速度传感器控制策略.通过监视理论残差与实际残差的比值,对量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高转速估计精度.仿真及实验结果表明,提出的改进模糊卡尔曼估计器,对随机的测量噪声具有较强的抑制能力.能够准确估计电机转速,抗差能力较好,满足工程实际需求.     

基于扩展序列运算的含风电电力系统随机潮流实用计算方法

为提高随机潮流计算方法实用性,将序列运算理论引入随机潮流分析,探索一种系统随机变量分布模型未知情形下的随机潮流方法。结合随机潮流计算的特点,分析现有序列运算理论直接应用于随机潮流计算的可行性,并据此对现有序列运算进行扩展。基于所提扩展运算,采用扩展概率性序列描述系统随机性并基于历史数据实现随机变量的序列化,通过各变量对应概率性序列的直接运算快速分析系统潮流分布情况,以克服现有求解方法对基础数据要求过高的不足。IEEE-30节点系统测试表明,所提方法可实现系统随机变量概率分布模型未知情形下的随机潮流计算,可达到较高精度,且速度较快。该方法具有一定的实用价值,也可为面临相同问题的电力系统其他不确定性分析提供借鉴。     

基于遗传算法的电力系统自适应卡尔曼滤波动态状态估计

针对卡尔曼滤波动态状态估计中Holts'两参数均为常数,在电力系统运行状态变化时易产生较大的预测误差的不足,提出采用指数平滑法对参数进行动态调整。该方法在预测步中利用遗传算法来动态确定参数大小,实现了预测参数的自适应优化。最后,对IEEE14节点系统进行仿真计算,与传统方法进行比较,结果表明本文方法具有明显的优势。     

A Robust Extended Complex Kalman Filter and Sliding-mode Control Based Shunt Active Power Filter

Abstract—This article presents the design of a new shunt active power filter that employs a modified robust extended complex Kalman filter approach with an exponential robust term embedded for reference current estimation together with a current controller based on the sliding-mode control concept. The robust extended complex Kalman filter exploits a new weighted exponential function to handle these grid perturbations to estimate the reference signal in shunt active power filter system. The current controller in the proposed shunt active power filter has been designed using a sliding-mode control strategy because of its ability to handle parameter uncertainties and ease in implementation. To test the effectiveness of the proposed shunt active power filter, extensive simulations were performed using MATLAB/Simulink (The MathWorks, Natick, Massachusetts, USA), and real-time studies were made using OPAL-RT (Montreal, Quebec, Canada). Results obtained from the above studies using the proposed shunt active power filter together with the different variants of Kalman filter (Kalman filter, extended Kalman filter, extended complex Kalman filter) are analyzed, and it is observed that the proposed robust extended complex Kalman filter-sliding-mode control based shunt active power filter provides accurate and improved harmonics mitigation and reactive power compensation.     

基于权值参数的WiFi定位算法研究

针对WiFi定位技术中基本三边定位算法的测距模型参数不确定和定位计算误差大等问题,提出了基于权值的参数实时更新定位算法。该算法首先按照基于区分度能力的信息增益方法选择3个最能反映待定位点信息的访问接入点AP,然后对测距模型进行实时获取参数的改进,最后对三边定位计算中的距离进行加权处理。实验表明,提出的定位算法能减小由环境因素和信号强度测量值引起的误差,与基本的三边定位算法相比,算法具有更高的定位精度。     

基于病毒进化改进NSGA-II算法的扩展黑启动多目标优化

为了保证黑启动小系统的安全恢复和合理兼顾多目标优化方法的快速搜索与局部搜索,提出基于病毒进化改进NSGA-II算法的综合功率支持和恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化方法。以初期阶段内发电量加权和最大化、电压稳定裕度最大化和维持节点电压在满意水平为目标建立多目标优化模型。在快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的染色体中引入生物病毒机制和病毒感染操作,利用病毒的横向感染对解空间进行局部搜索,避免强化全局寻优时的前沿退化。然后结合基于病毒进化改进NSGA-II算法与最短路径法对扩展黑启动方案求解出Pareto最优解集。以新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统为算例验证所提方法的有效性,该方法为决策者提供了更全局性的选择空间,从而保证扩展黑启动小系统安全可靠地恢复更多出力。