自适应Kalman滤波修复六维力传感器下E膜模型误差

为减小动载环境下,噪声信号对六维力传感器测量精度的影响,同时解决因传感器的简化模型误差较大,导致标准Kalman滤波无法获取最优估计的问题,提出一种双因子自适应Kalman滤波算法。算法根据正弦激励力响应和应变之间的关系,建立了下E型膜有色噪声增广状态模型。在标准Kalman滤波的基础上,分析了两种模型误差对滤波效果的影响,采用实时调整状态预测在滤波估计中权重的策略,给出了自适应Kalman滤波准则及递推公式。基于正交性原理和最小二乘法准则,利用三段函数模型构造了双重自适应因子。仿真实例表明,与标准Kalman滤波与强跟踪滤波相比,所提算法具有更好的估计精度和稳定性,能够有效地控制模型误差的影响,从而提高六维力传感器的测量精度。