针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman f...针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。展开更多
针对工业和民用领域对姿态测量的需求,提出了基于MEMS加速度计、陀螺仪和磁强计的姿态测量系统,并采用无先导卡尔曼滤波(Unscented Kalm an F ilter,UKF)方法处理传感器数据。针对基于加速度计和磁强计的姿态测量方式在动态测量时不准...针对工业和民用领域对姿态测量的需求,提出了基于MEMS加速度计、陀螺仪和磁强计的姿态测量系统,并采用无先导卡尔曼滤波(Unscented Kalm an F ilter,UKF)方法处理传感器数据。针对基于加速度计和磁强计的姿态测量方式在动态测量时不准确的问题和单独采用陀螺仪测量角度产生漂移的问题,设计了基于方向旋转矩阵的UKF滤波器:结合两种测量方式的优点,互相克服各自的不足。经过UKF处理后:在静态测试中,测量系统没有积累误差;在动态测试中,陀螺仪补偿了加速度计和磁强计测量方法的中产生的毛刺。实验结果表明,所设计的姿态系统可以达到很高的精度;通过嵌入式系统完成数据采集和滤波,姿态测量系统具有很好的实时性。展开更多
文摘针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。
文摘针对工业和民用领域对姿态测量的需求,提出了基于MEMS加速度计、陀螺仪和磁强计的姿态测量系统,并采用无先导卡尔曼滤波(Unscented Kalm an F ilter,UKF)方法处理传感器数据。针对基于加速度计和磁强计的姿态测量方式在动态测量时不准确的问题和单独采用陀螺仪测量角度产生漂移的问题,设计了基于方向旋转矩阵的UKF滤波器:结合两种测量方式的优点,互相克服各自的不足。经过UKF处理后:在静态测试中,测量系统没有积累误差;在动态测试中,陀螺仪补偿了加速度计和磁强计测量方法的中产生的毛刺。实验结果表明,所设计的姿态系统可以达到很高的精度;通过嵌入式系统完成数据采集和滤波,姿态测量系统具有很好的实时性。
