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An extended particle swarm optimization algorithm based on coarse-grained and fine-grained criteria and its application 被引量:2
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作者 李星梅 张立辉 +1 位作者 乞建勋 张素芳 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2008年第1期141-146,共6页
In order to study the problem that particle swarm optimization (PSO) algorithm can easily trap into local mechanism when analyzing the high dimensional complex optimization problems, the optimization calculation using... In order to study the problem that particle swarm optimization (PSO) algorithm can easily trap into local mechanism when analyzing the high dimensional complex optimization problems, the optimization calculation using the information in the iterative process of more particles was analyzed and the optimal system of particle swarm algorithm was improved. The extended particle swarm optimization algorithm (EPSO) was proposed. The coarse-grained and fine-grained criteria that can control the selection were given to ensure the convergence of the algorithm. The two criteria considered the parameter selection mechanism under the situation of random probability. By adopting MATLAB7.1, the extended particle swarm optimization algorithm was demonstrated in the resource leveling of power project scheduling. EPSO was compared with genetic algorithm (GA) and common PSO, the result indicates that the variance of the objective function of resource leveling is decreased by 7.9%, 18.2%, respectively, certifying the effectiveness and stronger global convergence ability of the EPSO. 展开更多
关键词 particle swarm extended particle swarm optimization algorithm resource leveling
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An Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization Routing on MANET
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作者 G.Rajeshkumar M.Vinoth Kumar +3 位作者 K.Sailaja Kumar Surbhi Bhatia Arwa Mashat Pankaj Dadheech 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2023年第2期1187-1200,共14页
A Mobile Ad hoc Network(MANET)is a group of low-power con-sumption of wireless mobile nodes that configure a wireless network without the assistance of any existing infrastructure/centralized organization.The primary a... A Mobile Ad hoc Network(MANET)is a group of low-power con-sumption of wireless mobile nodes that configure a wireless network without the assistance of any existing infrastructure/centralized organization.The primary aim of MANETs is to extendflexibility into the self-directed,mobile,and wireless domain,in which a cluster of autonomous nodes forms a MANET routing system.An Intrusion Detection System(IDS)is a tool that examines a network for mal-icious behavior/policy violations.A network monitoring system is often used to report/gather any suspicious attacks/violations.An IDS is a software program or hardware system that monitors network/security traffic for malicious attacks,sending out alerts whenever it detects malicious nodes.The impact of Dynamic Source Routing(DSR)in MANETs challenging blackhole attack is investigated in this research article.The Cluster Trust Adaptive Acknowledgement(CTAA)method is used to identify unauthorised and malfunctioning nodes in a MANET environment.MANET system is active and provides successful delivery of a data packet,which implements Kalman Filters(KF)to anticipate node trustworthiness.Furthermore,KF is used to eliminate synchronisation errors that arise during the sending and receiving data.In order to provide an energy-efficient solution and to minimize network traffic,route optimization in MANET by using Multi-Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO)technique to determine the optimal num-ber of clustered MANET along with energy dissipation in nodes.According to the researchfindings,the proposed CTAA-MPSO achieves a Packet Delivery Ratio(PDR)of 3.3%.In MANET,the PDR of CTAA-MPSO improves CTAA-PSO by 3.5%at 30%malware. 展开更多
关键词 MANET intrusion detection system CLUSTER kalmanfilter dynamic source routing multi-objective particle swarm optimization packet delivery ratio
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引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC
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作者 蔡黎 向丽红 +1 位作者 晏娟 徐青山 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期47-51,共5页
电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO... 电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC)估算 二阶RC等效电路模型 比例积分微分(PID) 粒子群优化(PSO)算法 自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)
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基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究
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作者 胡启国 王磊 +1 位作者 马鉴望 任渝荣 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期353-363,共11页
为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除... 为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除噪、滤波、校准等);然后,参考现有飞行器的坐标系,建立了姿态解算模型,通过姿态角数学模型及运动学分析,构建了EFK状态方程,针对EKF方法参数估计不准确的问题,以分段混沌映射优化初始种群,引入平均位置最优值来避免陷入局部最优的IQPSO-EFK算法,优化EKF的系统、测量噪声的协方差参数;最后,对改进算法和三组姿态误差估计进行了对比实验。研究结果表明:对比三种典型目标函数,IQPSO-EFK相较于普通粒子群算法(QPSO-EFK)具有更强的寻优能力与收敛精度;对比三组旋转速度姿态测量误差,基于IQPSO-EKF算法的姿态测量方法在测量误差时比真实测量误差减少了约86.3%,比扩展卡尔曼滤波减少了约68.7%,比普通粒子群算法减少了约28.2%,证明该算法有效地提高了MEMS传感器测量精度。 展开更多
关键词 竖井掘进 角度测量仪器 姿态测量 微机电系统传感器 多传感器融合 改进量子粒子群-扩展卡尔曼滤波
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基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的锂电池荷电状态估计 被引量:1
5
作者 贠祥 张鑫 +1 位作者 王超 范兴明 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期595-606,共12页
提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数... 提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数据无法实时辨识的劣势,联合进行参数辨识;在SOC估计阶段,利用扩展卡尔曼滤波生成重要性密度函数,去克服粒子退化,同时采用粒子群优化算法优化重采样策略改进采样过程缓解粒子贫化。最后在联邦城市运行(FUDS)和US06高速公路运行(US06)工况下将所提算法与F-PF、F-PSO-PF、FPSO-PSO-PF进行了对比,结果表明,在FUDS工况下,方均根误差分别提高了65.4%、56.3%和43.5%;在US06工况下,方均根误差分别提高了45.8%、35.9%和35.1%,验证了所提算法具有较好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂电池 粒子群算法 扩展粒子滤波算法 荷电状态
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粒子群优化噪声参数的行人导航零速修正算法
6
作者 李磊 苏中 +2 位作者 吴学佳 雷明 王一静 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期42-49,共8页
针对使用零速修正算法进行行人惯性导航时,固定噪声参数不适用所造成的导航精度较低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化噪声参数的零速修正算法。通过最小化零速阶段的滤波器新息序列可以在线调整滤波参数,以适应当前行人运动状态,最... 针对使用零速修正算法进行行人惯性导航时,固定噪声参数不适用所造成的导航精度较低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化噪声参数的零速修正算法。通过最小化零速阶段的滤波器新息序列可以在线调整滤波参数,以适应当前行人运动状态,最后通过对多组惯性数据进行解算来验证算法有效性。分别使用了标准零速修正算法和粒子群优化的零速修正算法对惯性数据进行解算,并计算两种算法解算结果的位置误差,结果表明,提出的算法能够得到更小的定位误差和更平滑的解算轨迹。 展开更多
关键词 行人导航 零速修正 粒子群优化 扩展卡尔曼滤波 新息序列
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基于Kalman滤波器原理的PSO算法 被引量:2
7
作者 黄天戍 吴少勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第35期56-58,共3页
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能方法的优化技术,该算法简单而且功能强大,但也存在易陷入局部极值的缺点。文章分析了PSO算法的特征,利用卡尔曼(Kalm an)滤波器原理对PSO算法作了改进,得到了一种新的改进粒子群优化KPSO(Kalm... 粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能方法的优化技术,该算法简单而且功能强大,但也存在易陷入局部极值的缺点。文章分析了PSO算法的特征,利用卡尔曼(Kalm an)滤波器原理对PSO算法作了改进,得到了一种新的改进粒子群优化KPSO(Kalm an PSO)算法。实验结果表明,KPSO算法取得了较好的应用,其收敛精度和速度都有了一定程度的提高。 展开更多
关键词 粒子群 优化 算法 卡尔曼
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震后特殊环境下压埋人员精确定位算法
8
作者 成鹏 肖东升 《震灾防御技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期191-198,共8页
针对目前对震后压埋人员定位精度较低、探测设备成本高且易受环境影响等不足,提出适用于压埋环境特性的压埋人员手机WiFi定位方法,通过衰减因子模型对WiFi探针获取的RSSI数据进行距离解算,结合简化压埋环境内部信号传输方式,采用高斯-... 针对目前对震后压埋人员定位精度较低、探测设备成本高且易受环境影响等不足,提出适用于压埋环境特性的压埋人员手机WiFi定位方法,通过衰减因子模型对WiFi探针获取的RSSI数据进行距离解算,结合简化压埋环境内部信号传输方式,采用高斯-卡尔曼滤波对获取的RSSI数据进行处理,通过模型测定的距离,利用改进附有参数的加权最小二乘平差方法,结合粒子群优化算法,最终得到压埋人员手机平面坐标位置。研究结果表明,该方法具有较高精度,在10 m×10 m范围内其平面坐标定位误差在0.3 m左右,可为震后压埋人员应急救援提供辅助决策。 展开更多
关键词 压埋环境 衰减因子模型 压埋人员定位 高斯-卡尔曼滤波 粒子群优化算法
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篮球投篮机器人手臂运动轨迹优化方法研究
9
作者 王第亮 许思毛 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第2期170-173,178,共5页
篮球投篮机器人是对投篮动作进行规划和控制的机械装置,而手臂是机器人投篮过程中的关键部位。在投篮过程中,机器人手臂易发生非可抗振动,影响机器人投篮轨迹的参数起伏较大。提出了一种篮球投篮机器人手臂运动轨迹优化控制方法。该方... 篮球投篮机器人是对投篮动作进行规划和控制的机械装置,而手臂是机器人投篮过程中的关键部位。在投篮过程中,机器人手臂易发生非可抗振动,影响机器人投篮轨迹的参数起伏较大。提出了一种篮球投篮机器人手臂运动轨迹优化控制方法。该方法建立了篮球投篮机器人手臂的运动模型和反馈模型,获取投篮机器人在运动过程中的相关数据。以此为依据采用五次多项式插值方法,结合粒子群优化算法和迭代方法,优化控制篮球投篮机器人手臂运动轨迹。实验结果表明,所提方法能够有效优化控制机器人手臂运动轨迹,在运动过程中保持轨迹的角位移、角速度、角加速度和振动响应起伏稳定。 展开更多
关键词 机器人手臂运动轨迹 线性控制方法 卡尔曼滤波 五次多项式 粒子群优化算法 优化控制
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基于PSO-BP-UKF算法的锂电池SOC估计方法研究
10
作者 李洋 石振刚 《电器与能效管理技术》 2024年第6期42-48,共7页
锂电池的荷电状态(SOC)是锂电池质量管理的核心之一。基于有效的SOC估计是确保锂电池安全高效工作的必要条件,提出一种利用粒子群算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络,并将优化后的BP神经网络SOC输出值作为无迹卡尔曼滤波(UKF)观测值的... 锂电池的荷电状态(SOC)是锂电池质量管理的核心之一。基于有效的SOC估计是确保锂电池安全高效工作的必要条件,提出一种利用粒子群算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络,并将优化后的BP神经网络SOC输出值作为无迹卡尔曼滤波(UKF)观测值的锂电池SOC估计方法。使用来自马里兰大学的FUDS工况电池测试数据,将所提的PSO-BP-UKF算法与GA-BP-UKF算法、BP算法进行对比。结果表明,在25℃环境下,PSO-BP-UKF算法的最大偏差<3.17%,平均误差<6.44%,均方根偏差<0.0025,相比GA-BP-UKF算法和BP方法都有较大幅度的提高,说明所提算法具备有效性与实用性。 展开更多
关键词 SOC估计 无迹卡尔曼滤波算法 锂电池 粒子群算法 BP神经网络
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基于粒子群优化的PMSM自抗扰前馈控制
11
作者 方圣龙 樊继东 《湖北汽车工业学院学报》 2024年第2期34-41,共8页
为提高自抗扰控制器的抗干扰能力,提出基于粒子群优化的PMSM自抗扰前馈控制策略。在传统自抗扰控制器基础上,设计新型级联观测器将观测出的部分扰动项前馈补偿到控制器中,采用粒子群优化算法对控制器中的重点可调参数进行迭代优化,引入... 为提高自抗扰控制器的抗干扰能力,提出基于粒子群优化的PMSM自抗扰前馈控制策略。在传统自抗扰控制器基础上,设计新型级联观测器将观测出的部分扰动项前馈补偿到控制器中,采用粒子群优化算法对控制器中的重点可调参数进行迭代优化,引入扩展卡尔曼滤波器滤除电流测量中的干扰和噪声,提高系统控制性能。仿真结果表明:设计出的控制策略能有效提高系统的抗负载扰动能力,具有更平稳的稳态调速特性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 自抗扰前馈控制 模型参考自适应 扩展卡尔曼滤波器 粒子群优化
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基于多新息扩展Kalman粒子群的Modbus协议攻击检测方法 被引量:2
12
作者 王敏 王勇 +2 位作者 邹春明 田英杰 郭乃网 《微型电脑应用》 2022年第10期1-5,9,共6页
因为工控系统数据有高维度和非线性的特点,所以针对基于Modbus TCP协议的工控系统提出一种融合Fisher分析、核主成分分析法和多新息扩展Kalman粒子群方法的攻击检测模型。利用Fisher分析和核主成分分析法(kernel principal component an... 因为工控系统数据有高维度和非线性的特点,所以针对基于Modbus TCP协议的工控系统提出一种融合Fisher分析、核主成分分析法和多新息扩展Kalman粒子群方法的攻击检测模型。利用Fisher分析和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA)对初始数据集进行预处理,实现特征提取和降低数据维度的作用;使用多新息扩展Kalman粒子群算法对支持向量机进行参数寻优,使用以前时刻的新息和当前时刻粒子观测值预估粒子位置,避免传统粒子群算法易陷入局部极小和扩展卡尔曼滤波算法在强非线性系统易导致精度降低的问题。在原始数据集上的仿真结果表明,所提算法在检测准确率、精确率和误报率上与传统的检测算法比较有显著的的提高。 展开更多
关键词 MODBUS协议 主成分分析 扩展kalman粒子群算法 支持向量机 攻击检测
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DESIGN OF DIGITAL IMPACTING FILTER IN CP-EBPSK WITH RANDOM-POLAR COMMUNICATION SYSTEM 被引量:4
13
作者 Jin Yi Wu Lenan +1 位作者 Chen Yifang Yu Jing 《Journal of Electronics(China)》 2012年第3期328-333,共6页
To solve the difficulty of designing digital impacting filter in the receiver of random-polar modulated Extended Binary Phase Shift Keying with Continuous Phase (CP-EBPSK), a design method based on Quantum-behaved Par... To solve the difficulty of designing digital impacting filter in the receiver of random-polar modulated Extended Binary Phase Shift Keying with Continuous Phase (CP-EBPSK), a design method based on Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithm is proposed. Firstly, QPSO is introduced elaborately, and the basic flow of QPSO is also given. Then, the demodulation principle of digital impacting filter in the communication system of CP-EBPSK with random-polar is demonstrated, and QPSO is utilized to design the digital impacting filter, which also takes the effect of finite word length into consideration when implemented by hardware. Finally, the proposed method is simulated. Simulation results show that the digital impacting filter designed by new method can derive satisfied demodulation performance. 展开更多
关键词 extended Binary Phase Shift Keying with Continuous Phase (CP-EBPSK) Digital impacting filter Quantum-behaved particle swarm Optimization algorithm (QPSO) DEMODULATION Effect of finite word length
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A GPS/BDS dual-mode positioning algorithm for a train based on CIPSO_EKF 被引量:2
14
作者 LUO Miao DANG Jianwu 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2022年第1期12-20,共9页
When using global positioning system/BeiDou navigation satellite(GPS/BDS)dual-mode navigation system to locate a train,Kalman filter that is used to calculate train position has to be adjusted according to the feature... When using global positioning system/BeiDou navigation satellite(GPS/BDS)dual-mode navigation system to locate a train,Kalman filter that is used to calculate train position has to be adjusted according to the features of the dual-mode observation.Due to multipath effect,positioning accuracy of present Kalman filter algorithm is really low.To solve this problem,a chaotic immune-vaccine particle swarm optimization_extended Kalman filter(CIPSO_EKF)algorithm is proposed to improve the output accuracy of the Kalman filter.By chaotic mapping and immunization,the particle swarm algorithm is first optimized,and then the optimized particle swarm algorithm is used to optimize the observation error covariance matrix.The optimal parameters are provided to the EKF,which can effectively reduce the impact of the observation value oscillation caused by multipath effect on positioning accuracy.At the same time,the train positioning results of EKF and CIPSO_EKF algorithms are compared.The eastward position errors and velocity errors show that CIPSO_EKF algorithm has faster convergence speed and higher real-time performance,which can effectively suppress interference and improve positioning accuracy. 展开更多
关键词 global positioning system/BeiDou navigation satellite(GPS/BDS)dual-mode positioning chaotic immune-vaccine particle swarm optimization(CIPSO) extended kalman filter(EKF) positioning accuracy
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基于改进粒子群优化PID的双补偿时钟同步算法 被引量:3
15
作者 符强 孔健明 +2 位作者 纪元法 董兴波 郭宁 《桂林电子科技大学学报》 2023年第1期27-34,共8页
在无线传感网络系统中,主节点和从节点存在大量实时传输的数据,为了保证数据传输的准确性,需要传感网络上全部节点的时钟保持同步。其中,时钟偏差和时钟漂移的精确测量是实现主从时钟同步的关键。针对实际工作环境中出现的时钟漂移和时... 在无线传感网络系统中,主节点和从节点存在大量实时传输的数据,为了保证数据传输的准确性,需要传感网络上全部节点的时钟保持同步。其中,时钟偏差和时钟漂移的精确测量是实现主从时钟同步的关键。针对实际工作环境中出现的时钟漂移和时钟偏差,提出了一种基于改进粒子群算法优化PID的双补偿时钟同步算法。利用卡尔曼滤波器对时钟偏差和时钟漂移进行同时估计,利用估计值对从节点时钟进行补偿和修正。在粒子群算法更新方程的基础上引入环境因子,使粒子适应时钟不断变化的动态环境。实验结果表明,在无线传感网络系统引入改进粒子群优化PID的双补偿时钟同步算法,减少了由于动态环境中传统粒子群陷入局部最优值的影响,增强了粒子群算法的全局寻优能力,提高了时钟同步的精度,消除了从节点时钟不稳定性对时钟同步的影响。 展开更多
关键词 粒子群算法 卡尔曼滤波 环境因子 时钟同步 无线传感网络
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基于EnKF法的无资料地区河道断面形状反演研究 被引量:1
16
作者 韩仲凯 刘现伟 +2 位作者 秦琳 秦玉峰 路则峰 《水电能源科学》 北大核心 2023年第11期22-25,共4页
针对无资料地区河道断面反演中使用优化算法和概率密度等数学方法在算法寻优过程中易陷入局部最优解的问题,提出了基于集合卡尔曼滤波(EnKF)和粒子群优化(PSO)耦合的方法实现对无资料地区河道断面的反演计算,即通过粒子群优化算法对缺... 针对无资料地区河道断面反演中使用优化算法和概率密度等数学方法在算法寻优过程中易陷入局部最优解的问题,提出了基于集合卡尔曼滤波(EnKF)和粒子群优化(PSO)耦合的方法实现对无资料地区河道断面的反演计算,即通过粒子群优化算法对缺失断面进行初始化,形成一个梯形的初始断面,再通过EnKF不断对初始断面进行修正,并通过理想案例对所提方法进行验证。结果表明,模型的R~2、N_(NSE)均高于0.99,相对均方差小于0.04。考虑到工程实际中的观测误差,选取0.1%、1%、5%、10%的观测误差对缺失断面、PSO初始断面及EnKF法修正断面的水动力模拟误差进行评价,发现误差随选取的误差不同整体呈现正态分布,但EnKF法面对不同的观测误差均可保持一个很高的模拟精度,R~2均高于0.98,相对均方差均小于0.06 m,N_(NSE)均高于0.98。可见所提方法具有较高的可行性。 展开更多
关键词 无资料地区 集合卡尔曼滤波 参数反演 粒子群优化算法
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基于二阶近似扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:7
17
作者 段林超 张旭刚 +2 位作者 张华 宋华伟 敖秀奕 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1797-1804,共8页
为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一... 为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一种新的带有可变遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)的算法来在线识别模型参数。由于VFFRLS解的精度依赖于算法初始值的设定,为此采用改进粒子群算法求得模型初始参数值,进而得到更加精确的VFFRLS初始值。最后采用二阶EKF来估计电池的SOC值,以此提高估计精度。两组不同的数据集用来证明二阶EKF估计SOC值具有普适性。实验结果表明,二阶EKF在估计不同工况条件下的SOC值时,平均绝对误差(MAE)都保持在1%以内,由此证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电池荷电状态 二阶扩展卡尔曼滤波 可变遗忘因子最小二乘法 改进粒子群算法 参数识别
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自适应卡尔曼滤波与PSO-GA-BP算法的机器人误差补偿 被引量:5
18
作者 李光保 高栋 +2 位作者 路勇 平昊 周愿愿 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第20期2456-2465,共10页
采用七轴机器人设备夹持激光器的方式对某型号发射筒进行切割开孔加工。在加工过程中,因轨迹精度和绝对定位精度较低,容易对型号产品发射筒产生损伤和误差切割等问题,运用D-H算法建立七轴机器人理想模型,运用正逆运动学数值算法对理想... 采用七轴机器人设备夹持激光器的方式对某型号发射筒进行切割开孔加工。在加工过程中,因轨迹精度和绝对定位精度较低,容易对型号产品发射筒产生损伤和误差切割等问题,运用D-H算法建立七轴机器人理想模型,运用正逆运动学数值算法对理想模型进行验证,运用理想模型的理论位姿参数和激光跟踪仪的测量位姿参数基于Sage-Husa自适应卡尔曼滤波求解七轴机器人真实位姿坐标信息,得到理想位姿参数和真实位姿坐标信息的关节误差,然后结合粒子群优化-遗传算法-BP神经网络联合算法对七轴机器人建立误差预测模型,采用七轴机器人理论位姿参数作为输入样本,真实位姿与理论位姿的各关节角度差作为输出样本,通过库卡机器人Workvisual 5.0软件按照模型输出值对七轴机器人的各关节角度值进行补偿。经过仿真实验和加工,各关节误差补偿后的七轴机器人轨迹误差和绝对定位误差减小72%,满足工艺要求。 展开更多
关键词 激光切割 七轴机器人 误差补偿 粒子群优化-遗传算法-BP Sage-Husa自适应卡尔曼滤波
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改进扩展卡尔曼滤波器的PMSM参数辨识
19
作者 彭剑 刘东文 《现代信息科技》 2023年第10期66-69,共4页
针对传统扩展卡尔曼(EKF)辨识永磁同步电机(PMSM)参数时难以确定合适的系统与测量噪声矩阵和精度较差问题,文章提出一种粒子群算法(PSO)优化EKF的PMSM参数辨识方法。首先剖析EKF原理,建立EKF辨识模型,然后利用PSO自适应优化EKF的系统噪... 针对传统扩展卡尔曼(EKF)辨识永磁同步电机(PMSM)参数时难以确定合适的系统与测量噪声矩阵和精度较差问题,文章提出一种粒子群算法(PSO)优化EKF的PMSM参数辨识方法。首先剖析EKF原理,建立EKF辨识模型,然后利用PSO自适应优化EKF的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵,并根据EKF辨识模型设计出合适的适应度函数,从而使EKF获取更优的参数辨识效果。仿真结果表明,该方法能较好辨识PMSM的电感与磁链参数,比传统方法具有更好的辨识精度和速度。 展开更多
关键词 永磁同步电机 参数辨识 扩展卡尔曼粒子群算法
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波束故障条件下基于ST-EKF的SINS/DVL紧组合导航优化方法
20
作者 冉昌艳 祝执 +2 位作者 王伟 罗志会 朱倚娴 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期996-1003,共8页
针对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的捷联惯性导航系统/多普勒测速仪(SINS/DVL)紧组合导航系统中出现波束故障时,采用波束频移信息重构的故障处理方案会引起量测噪声特性变化,导致导航精度降低的问题,提出了一种波束故障条件下基于状态变换... 针对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的捷联惯性导航系统/多普勒测速仪(SINS/DVL)紧组合导航系统中出现波束故障时,采用波束频移信息重构的故障处理方案会引起量测噪声特性变化,导致导航精度降低的问题,提出了一种波束故障条件下基于状态变换扩展卡尔曼滤波(ST-EKF)的SINS/DVL紧组合导航优化方法。根据四波束Janus阵列的结构特性,提出适用于紧组合导航系统的目标函数,并采用粒子群优化算法对系统噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵进行实时优化。仿真实验结果表明,与基于EKF的SINS/DVL紧组合导航系统相比,所提方法的定位精度提高了70.4%,有效提高了波束故障条件下组合系统的导航精度。 展开更多
关键词 捷联惯性导航系统/多普勒测速仪紧组合导航 状态变换扩展卡尔曼滤波 粒子群优化 波束多普勒频移重构
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