模块化多电平变换器的电容电压卡尔曼滤波预测方法

为避免子模块电压互感器发生故障对直流配电网模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)安全可靠运行造成威胁,需为MMC配置备用测量装置。工程上通常为所有子模块配置备用电压互感器以保证高可靠测量,但使得硬件结构较为复杂。为此,文中提出一种适用于中高压MMC测量系统备用模式的电容电压卡尔曼滤波预测方法,并融合快速模型预测控制(fast model predictive control,FMPC)策略提升电能变换稳定性。首先,为各桥臂仅配置一个电流互感器,无需任何电压互感器,并构建卡尔曼滤波观测器,提出卡尔曼滤波预测方法;进而根据电容电压预测值建立FMPC目标优化函数,确定桥臂最优电平数和子模块投切情况,在保证MMC输出电流和环流跟踪性能及电容电压预测准确性的前提下,显著简化测量系统硬件结构。最后,搭建21电平仿真模型和三电平实验平台,通过多个算例和工况验证所提方法的可行性和实用性。

基于卡尔曼滤波预测策略的动态多目标优化算法

为利用种群历史信息更有效地处理动态多目标优化的环境变化问题,提出了一种基于卡尔曼滤波预测并修正种群中心点位置的动态多目标优化算法。当环境变化后,利用卡尔曼滤波预测模型结合上一时刻的中心点预测当前时刻的种群中心点,使用近似理想Pareto最优解集中心点对该预测值进行误差修正,并基于修正后的中心点生成新的个体以重新初始化种群。为增加种群多样性,在算法运行期间从搜索空间随机生成5个新的个体,并随机替换当前种群中相应数量的个体。将本文算法与其他动态多目标优化算法在多个测试函数中进行了对比实验,结果表明,本文算法在整个进化过程中,改进的逆世代距离(MIGD)值都相对比较小,逆世代距离(IGD)值总体上比对比算法小,计算耗时与对比算法相当。

基于卡尔曼滤波和预测的可控波束多声源跟踪

针对传统的可控波束声源跟踪方法运算量大,难以实时处理的缺点,提出了一种基于卡尔曼滤波和预测的可控波束多声源跟踪方案,集成了语音活动检测,为运动声源分别建立状态模型和观测模型.卡尔曼预测为下一步跟踪提供了基准,免除了传统可控波束方法的全局空间搜索,可以有效地减少运算量,同时解决了无声段声源轨迹的重构问题.卡尔曼滤波可以抑制突发性的噪声,提高定位精度.仿真实验结果表明文中提出的方法的可行性.

基于卡尔曼预测算法的云台三维空间目标跟踪

基于卡尔曼滤波预测算法建立了云台三维空间目标跟踪模型,提出了目标运动状态运算的具体步骤.该模型充分利用统计信息和包含噪声的已观测信息,对目标下一个时刻的出现坐标给出了最优预测,可实时控制摄像云台的预置角度,为云台去跟踪目标提供了技术保证,便于完成目标图像数据的采集、分析与识别.三维空间仿真结果表明了该跟踪模型的正确性和有效性,具有良好的应用前景.

预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统,结合预测滤波(PF)与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF),提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波(P5thCKF)方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整,进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则,采用五阶球面单形积分准则处理球面积分,广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分;描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。

一种基坑地面沉降新型预测方法

根据支护结构测斜位移和地面沉降的关系,结合灰色理论和卡尔曼滤波预测方法,提出一种地面沉降预测方法——灰色卡尔曼滤波(GKF),将预测结果与宁波地铁舟孟北路的实际监测数据进行对比。采用残差检验法检测GKF的预测效果,结果表明,GKF方法具有较高预测精度。

用于无陀螺卫星姿态确定的预测UKF算法

为了降低卫星姿态动力学模型误差和初始姿态误差对无陀螺卫星姿态确定的影响,提出了一种预测无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法利用预测滤波中的泰勒级数展开方法对未知的卫星姿态动力学模型误差进行估计,然后将其带入UKF中实现无陀螺卫星姿态确定。用三维偏差四元数代替四元数作为状态变量,避免了估计过程四元数单位约束性被破坏的现象。仿真结果表明,当较大的卫星姿态动力学模型误差和初始姿态误差同时存在时,该算法仍能精确地实现卫星姿态确定。

基于北斗定位的车辆防碰撞预警算法研究

为了预测碰撞事故的发生和降低碰撞事故发生的概率,提出了一种基于北斗定位的车辆防碰撞预警算法。在每辆车上安装一个亚米级的北斗定位模块和无线通信模块,将监测到的自车位置坐标和周边相邻车辆的位置坐标,分解成水平和竖直两个方向,分别用卡尔曼滤波预测算法对下一时刻车辆的速度、加速度和行驶状态进行预判断,快速选出一定发生碰撞和一定不发生碰撞的情况。若不能立即判断,则分别计算出X和Y方向加速度可变情况下的安全距离,建立并求解碰撞预测状态模型,算出X和Y两个方向同时达到安全距离的碰撞时间最小值,若此最小值比设定的阀值小,则执行报警操作。通过北斗定位模块确定车辆位置坐标,利用卡尔曼滤波算法对车辆行驶情况进行预判断并建立防碰撞预测模型,最后运用MATLAB软件进行仿真。结果表明此算法与传统的利用雷达测距的防碰撞算法相比,具有预警准确性高、可靠性高的特点,更加适应驾驶环境。

为实现外骨骼摆动腿踝关节对人体踝关节运动轨迹的跟踪

为实现外骨骼摆动腿踝关节对人体踝关节运动轨迹的跟踪，建立了外骨骼摆动腿逆运动学模型与卡尔曼滤波预测模型，并在外骨骼摆动腿踝关节处设置人机位姿误差传感器，同时进行了人体步态实验．仿真中以实验测取的人体踝关节相对于其髋关节的运动轨迹作为外骨骼踝关节的跟踪对象，并依此计算外骨骼踝关节处人机位姿误差．采用卡尔曼滤波器对外骨骼摆动腿的髋、膝关节位置进行预测，再利用外骨骼逆运动学模型对预测结果进行校正．结果表明：该方法能良好地实现外骨骼摆动腿踝关节对人体踝关节的运动轨迹跟踪，并且卡尔曼滤波预测能明显改善跟踪的滞后性，同时仅需检测外骨骼踝关节处的人机位姿误差也有助于简化人机之间的传感器布置．

一种基于运动轮廓的目标跟踪方法

为了解决目标跟踪中出现的遮挡问题,提出了一种基于运动轮廓的目标跟踪方法。通过对当前帧前面两帧图像统计加权来获得背景,并通过网格化加速了目标检测效率,降低了运算次数;然后采用的背景差分法来提取运动轮廓,通过运动轮廓获取目标相关特征进行跟踪,并采用结合基于运动轮廓色度匹配及卡尔曼滤波预测的方法进行遮挡问题的判断和处理。仿真实验结果表明算法可以准确地跟踪目标,并能很好的处理跟踪时出现的遮挡及互遮挡问题。

基于加权时变泊松模型的出租车载客点推荐模型

针对出租车空载率高、司机寻客难的问题,提出泊松-卡尔曼组合预测模型(PKCPM)。首先,采用加权非齐次泊松模型,针对出租车历史数据进行建模,得到目标时刻的估计值;其次,基于当天的实时数据,将临近时刻乘客需求的平均值作为目标时刻预测值;最后,将预测值和估计值作为卡尔曼滤波模型的输入参数,实现对目标时刻出租车乘客需求的预测,同时引入误差反向传播机制,减小下一次预测误差。基于郑州市出租车轨迹数据集,对组合模型与非齐次泊松模型(NHPM)、加权非齐次泊松模型(WNHPM)、支持向量机(SVM)等三种模型进行对比,实验结果显示PKCPM的误差比WNHPM、SVM分别降低了8.85个百分点、14.9个百分点。该模型能对不同时段内、不同空间网格的乘客需求进行预测,为出租车寻找乘客提供可靠的依据。

一种重力卫星质心在轨标定算法

针对重力卫星质心在轨标定问题,提出了一种将预测滤波与卡尔曼滤波相结合的标定算法。该算法首先利用磁力矩器产生一个明显大于干扰力矩的周期性力矩作用于卫星上,然后利用陀螺数据实现了卫星角加速度的预测滤波估计,并通过静电加速度计信息设计卡尔曼滤波器,实现卫星质心的标定;最后进行了数学仿真,仿真结果表明该算法针对卫星的角加速度及质心位置能够实时估计,三轴最佳标定精度分别为[0.062 8 0.032 4 0.041 4]mm,实现了卫星质心较为精确的标定。

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。

MPF-CKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对捷联惯导系统在大方位失准角情况下的初始对准问题,提出了一种基于MPF-CKF的非线性滤波方法.MPF-CKF将部分惯性器件误差作为模型误差,降低了系统的维数,不仅提高了初始对准的精度,而且克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.通过滤波仿真比较,进一步表明了MPF-CKF能提高SINS在大方位失准角初始对准中的估计精度和收敛速度.

基于修正加权矩阵的3维解耦无偏量测转换交互式多模型算法

为解决使用正规变换方法解耦高维耦合运动模型进行机动目标跟踪造成各坐标轴估计结果相互影响的问题,提出了一种改进的解耦方法.首先给出了基于卡尔曼滤波预测量的3维无偏量测补偿系数和转换量测方差表达式.然后在正规变换的基础上,详细给出了构造修正加权矩阵的改进解耦方法.最后结合交互式多模型算法进行了仿真实验,结果表明该方法能够在减少计算量的同时,消除各坐标轴向估计结果之间的相互影响,有利于交互式多模型算法的分析和使用.

上海光源DCCT系统置信度算法

介绍上海光源直流流强监测系统数据可靠性指标评估方法。建立DCCT系统的卡尔曼(Kalman)滤波模型,预测DCCT系统实测数据的真值。通过对DCCT系统数据的统计分析,定义数据的置信度阈值,编程实现在线的数据置信度评估及置信度指标的发布,实时给出束流流强、寿命数据置信度因子,提高系统可用性。